Как Google объединяет индекс и хранилище документов для ускорения поиска по фразам и контекстного анализа

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальные инфраструктурные проблемы поисковых систем:

• Избыточность хранения: Устраняет необходимость поддерживать две отдельные массивные структуры данных — сжатое хранилище документов (для генерации сниппетов и доступа к контенту) и инвертированный индекс (для поиска). Это экономит значительное дисковое пространство.
• Низкая скорость контекстного поиска и фраз: Решает проблему медленной обработки фразовых запросов. Поскольку традиционный инвертированный индекс теряет последовательный порядок слов, проверка фраз требует трудоемкого сопоставления позиций терминов. Также затруднен быстрый доступ к соседним словам для контекстного анализа.

Что запатентовано

Запатентована структура данных, называемая Interlaced Repository (Переплетенный Репозиторий), которая объединяет функции сжатия документов и индексирования в единой структуре. Суть изобретения заключается в методе кодирования: каждое вхождение термина кодируется как указатель (в виде разницы в байтах) на следующее вхождение этого же термина в корпусе. При этом общая последовательность всех терминов в документах сохраняется.

Как это работает

Система обеспечивает два метода доступа к данным одновременно:

• Как инвертированный индекс: Для каждого термина существует цепочка (связный список) указателей (byte differences). Система может быстро перечислить все вхождения термина, следуя по этой цепочке.
• Как хранилище документов: Термины хранятся физически в том порядке, в котором они встречаются в документах. Это позволяет мгновенно получить доступ к соседним терминам (neighboring terms).

Для возможности декодирования (понимания, какой именно термин находится в данной позиции) система периодически (каждое K-е вхождение) сохраняет явный идентификатор термина (Term ID). Чтобы идентифицировать термин, система следует по его цепочке указателей, пока не найдет сохраненный Term ID (в среднем K/2 переходов).

Актуальность для SEO

Средняя (Инфраструктура). Патент подан в 2003 году. Хотя конкретные методы сжатия и индексирования в Google значительно эволюционировали, фундаментальные принципы, заложенные в патенте — эффективность хранения, быстрый доступ к данным и возможность быстрого анализа локального контекста (соседних слов) — остаются критически важными для архитектуры любой поисковой системы. Эта концепция закладывает основу для эффективной работы сложных алгоритмов NLP и ранжирования.

Важность для SEO

Патент имеет низкое прямое влияние на SEO-стратегии (4/10), так как является инфраструктурным. Он описывает методы хранения и доступа к данным, а не алгоритмы ранжирования. Его значимость для SEO заключается в понимании того, насколько эффективно Google может обрабатывать точные фразы и анализировать контекст (соседние термины) вокруг ключевых слов. Это подтверждает техническую важность естественного порядка слов и локальной тематической связности текста.

Детальный разбор

Термины и определения

Interlaced Repository (Переплетенный Репозиторий)

Основная структура данных патента. Объединяет функции сжатого хранилища документов и инвертированного индекса. Хранит термины последовательно, но каждое вхождение связано указателем со следующим вхождением того же термина.

Term / Token (Термин / Токен)

Единица контента. В патенте указано, что это может быть слово, HTML-тег или знак пунктуации.

Term Identifier (Term ID) (Идентификатор термина)

Уникальный числовой идентификатор, присваиваемый каждому термину. В патенте предлагается сортировать Term IDs по частоте встречаемости термина (чаще слово — меньше ID) для экономии места.

Byte Difference (Разница в байтах) / Delta Encoding

Метод кодирования указателей. Хранится разница в байтах между текущим и следующим вхождением одного и того же термина.

Parameter K (Параметр K)

Настраиваемый параметр, определяющий, как часто явный Term ID сохраняется в цепочке вхождений термина (каждое K-е вхождение). Используется для баланса между объемом хранения (высокий K) и скоростью декодирования (низкий K).

K/2 Hops (K/2 Переходов)

Среднее количество переходов по памяти (memory lookups), необходимое для декодирования термина в Interlaced Repository.

Partial Decompression (Частичная декомпрессия)

Возможность декодировать небольшую часть документа (например, соседние термины для анализа контекста или генерации сниппета) без необходимости декомпрессии всего документа.

Neighboring Terms (Соседние термины)

Термины, расположенные непосредственно до или после данного термина в документе. Доступ к ним ускоряется благодаря структуре репозитория.

Term Offset Table (Таблица смещений терминов)

Структура, которая сопоставляет Term IDs со смещением первого вхождения каждого термина в Interlaced Repository. Точка входа для поиска.

Document Offset Table (Таблица смещений документов)

Структура, которая сопоставляет идентификаторы документов со смещением начала соответствующего документа в Interlaced Repository.

Attribute Table (Таблица атрибутов)

Вспомогательная структура, которая сопоставляет смещения в репозитории с атрибутами документа (например, размер шрифта, подчеркивание).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод доступа к сжатому представлению набора документов.

1. Система хранит документы в сжатом виде (Interlaced Repository).
2. Термин кодируется как указатель на следующее вхождение этого термина. Указатель представлен как byte difference.
3. Поддерживается последовательный порядок (sequential ordering) между соседними терминами в документах.
4. При получении поискового запроса термины конвертируются в Term Identifiers (используя term identifier table, описанную как хэш-таблица).
5. Идентификаторы используются для поиска указателя на первое вхождение термина (через term offset table).
6. Система следует по цепочке указателей (chain of pointers), начиная с первого вхождения, чтобы найти другие вхождения термина.

Ядро изобретения — это создание структуры, которая одновременно функционирует как последовательное хранилище (сохраняя порядок слов) и как индекс (позволяя быстро перечислять вхождения через цепочки указателей).

Claim 3 (Зависимый от 2): Детализирует механизм декодирования.

Каждое K-е вхождение термина в сжатом представлении включает Term Identifier. Это позволяет получить идентификатор термина (т.е. декодировать слово), следуя максимум по K указателям (в среднем K/2) от любого данного вхождения термина.

Claim 6 (Зависимый от 1): Описывает метод оптимизации поиска по фразе (phrase search).

1. Система находит вхождения наименее часто встречающегося термина (least frequent term) во фразе.
2. Затем обнаруживает совпадения фразы путем декодирования соседних терминов (neighboring terms) для каждого вхождения наименее частого термина.

Это возможно благодаря сохранению последовательного порядка терминов в репозитории.

Claim 7 (Зависимый от 1): Описывает процесс генерации сжатого представления (Индексация).

1. Кодирование вхождений термина как byte difference до следующего вхождения с сохранением последовательного порядка.
2. Включение Term Identifier с каждым K-м вхождением (параметр K настраивается для баланса между пространством и производительностью).
3. Построение term offset table.

Где и как применяется

Изобретение является инфраструктурным и затрагивает фундаментальные этапы хранения и извлечения данных.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе происходит основная работа по созданию структуры данных. Компонент Compressor/Indexer обрабатывает сырые документы, полученные от краулера, и создает Interlaced Repository, а также вспомогательные таблицы (Dictionary, Term Offset Table, Document Offset Table, Attribute Table).

RANKING – Ранжирование (включая Retrieval)
Во время обработки запроса поисковая система использует Interlaced Repository для выполнения нескольких задач:

• Retrieval (Отбор кандидатов): Быстрое нахождение всех вхождений терминов запроса, используя структуру как инвертированный индекс (следуя по цепочкам указателей).
• Phrase Matching (Проверка фраз): Эффективная валидация наличия точных фраз благодаря сохранению последовательного порядка терминов.
• Scoring (Оценка релевантности): Предоставление доступа к локальному контексту. Патент упоминает, что алгоритмы ранжирования могут быстро декодировать соседние термины (partial decompression) для использования в скоринге (document scoring purposes).

RERANKING / METASEARCH (Генерация сниппетов)
Система использует функцию частичной декомпрессии для быстрого извлечения фрагментов текста вокруг ключевых слов для генерации сниппетов для SERP.

Входные данные:

• На этапе индексирования: Необработанные документы (токены).
• На этапе ранжирования: Поисковый запрос; Interlaced Repository и вспомогательные таблицы.

Выходные данные:

• На этапе индексирования: Interlaced Repository и таблицы.
• На этапе ранжирования: Набор релевантных документов, оценки релевантности, декодированные фрагменты текста (контекст, сниппеты).

На что влияет

• Специфические запросы (Фразовые запросы): Наибольшее влияние оказывается на скорость и эффективность обработки запросов, требующих точного совпадения фразы или учета порядка слов.
• Алгоритмы оценки контекста: Влияет на производительность алгоритмов ранжирования, которые учитывают локальный контекст (близость терминов, соседние слова) для определения релевантности.
• Типы контента: Применимо ко всем типам текстового контента в индексе, включая HTML-теги и пунктуацию.

Когда применяется

Постоянно. Описанная структура данных является фундаментальным способом хранения индекса и контента документов в этой системе. Она используется при индексировании каждого документа и обработке практически каждого запроса.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Индексирование и Сжатие (Генерация Interlaced Repository)

1. Построение словаря: Анализ набора документов для создания словаря (Dictionary). Каждому уникальному термину присваивается Term ID. Идентификаторы сортируются по частоте встречаемости термина (наиболее частые получают меньшие ID).
2. Кодирование документов: Обработка документов (в патенте предлагается делать это в обратном порядке, начиная с конца набора документов).
3. Кодирование вхождений: Каждый термин в документе кодируется как byte difference (указатель) до следующего вхождения этого же термина.
4. Инъекция идентификаторов: Для каждого K-го вхождения термина (а также для последнего вхождения) в цепочку добавляется явный Term ID.
5. Построение таблиц: Создаются Term Offset Table и Document Offset Table.

Процесс Б: Обработка запроса (Поиск по фразе)

1. Получение запроса и Конвертация: Получение фразы и конвертация терминов в Term IDs.
2. Идентификация опорного термина: Определение наименее часто встречающегося термина (least frequent term) во фразе.
3. Локализация вхождений: Использование Term Offset Table и следование по цепочке указателей для поиска всех вхождений опорного термина.
4. Доступ к соседям: Для каждого найденного вхождения система обращается к непосредственно соседним записям в Interlaced Repository (поскольку порядок сохранен).
5. Декодирование соседей (Partial Decompression): Чтобы определить, что это за соседние термины, система следует по их цепочкам указателей (в среднем K/2 переходов), пока не найдет сохраненный Term ID.
6. Валидация фразы: Сравнение декодированных Term IDs соседей с Term IDs искомой фразы.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на инфраструктуре хранения и использует следующие данные:

• Контентные факторы: Все термины в документе (текст, теги, пунктуация) и их строгая последовательность (sequential ordering).
• Статистические данные: Частота встречаемости терминов (Term Frequency) в коллекции документов. Используется для сортировки словаря и оптимизации кодирования (частые термины получают короткие ID и обычно имеют меньшие byte differences).
• Структурные факторы: Упоминается возможность хранения атрибутов терминов (например, размер шрифта) в отдельной Attribute Table или с использованием кодирования длин серий (run-length encoding) внутри репозитория, так как соседние термины часто имеют одинаковые атрибуты.

Какие метрики используются и как они считаются

• Term ID (Идентификатор термина): Присваивается на основе частоты термина. Меньшие значения для более частых терминов.
• Byte Difference: Основная метрика кодирования указателей. Вычисляется как разница в байтах между двумя последовательными вхождениями одного и того же термина.
• Parameter K: Настраиваемый параметр конфигурации системы. Определяет частоту сохранения Term ID.
• K/2 Hops: Метрика производительности декодирования. Среднее количество переходов по памяти для идентификации термина.
• Least Frequent Term: Метрика, используемая для оптимизации поиска по фразам. Определяется путем сравнения частот терминов в запросе.

Выводы

1. Инфраструктурный фокус: Патент описывает способ хранения и доступа к данным, а не факторы ранжирования. Он определяет эффективность обработки информации, а не ее интерпретацию с точки зрения качества или релевантности.
2. Эффективность анализа контекста: Ключевой вывод — система спроектирована так, чтобы обеспечивать чрезвычайно быстрый и «дешевый» доступ к локальному контексту (соседним словам) вокруг любого термина без полной декомпрессии документа (Partial Decompression).
3. Оптимизация поиска по фразам: Сохранение последовательного порядка слов позволяет валидировать точные фразовые совпадения значительно быстрее, чем в традиционных системах, используя стратегию поиска по наименее частотному слову.
4. Баланс Скорость vs. Хранение: Система использует настраиваемый параметр K для балансировки между объемом занимаемого места (высокий K экономит место) и скоростью декодирования контента (низкий K ускоряет обработку).
5. Поддержка сложных моделей ранжирования: Эта структура данных эффективно поддерживает алгоритмы ранжирования (включая NLP-модели), которые используют близость терминов (proximity), порядок слов и локальный контекст, обеспечивая необходимую для них информацию с минимальными затратами ресурсов.

Практика

ВАЖНО: Этот патент описывает внутренние инфраструктурные процессы Google (хранение данных) и имеет ограниченное прямое применение для практического SEO. Однако он дает критически важное понимание эффективности обработки контекста.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на контексте и естественности языка: Патент подтверждает важность написания естественного текста. Поскольку система может эффективно анализировать соседние термины (в среднем за K/2 переходов), контекст, окружающий ключевые слова, легко доступен для алгоритмов оценки релевантности (scoring algorithms).
• Четкое использование точных фраз: Убедитесь, что важные фразы (названия продуктов, специфические термины, устоявшиеся выражения) используются в тексте четко и последовательно. Система оптимизирована для их эффективного поиска и валидации.
• Локальная тематическая связность (Proximity): Поддерживайте сильную тематическую связность внутри абзацев. Эффективность доступа к локальному контексту означает, что связанные по смыслу термины, расположенные рядом друг с другом, могут быть легко обработаны вместе как единый контекстуальный блок.

Worst practices (это делать не надо)

• Keyword Stuffing и неестественное размещение ключей: Вставка ключевых слов в текст без учета естественного порядка нарушает локальный контекст. Поскольку система эффективно считывает соседние термины, неестественные последовательности легко обнаруживаются и могут быть негативно интерпретированы алгоритмами ранжирования.
• Игнорирование порядка слов (Bag-of-Words Optimization): Оптимизация, основанная на предположении, что Google учитывает только наличие слов на странице, игнорируя их порядок, является устаревшей. Этот патент явно описывает, как порядок слов сохраняется в индексе и активно используется.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что инфраструктура Google изначально спроектирована для эффективного понимания контекста и порядка слов, выходя за рамки простого сопоставления ключевых слов. Он демонстрирует техническую основу, которая позволяет сложным алгоритмам NLP и контекстного ранжирования работать быстро в масштабах веба. Стратегически это подчеркивает необходимость фокусироваться на качестве контента, семантической связности и естественности языка.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация под фразу «внедрение зеленых технологий» и анализ контекста

• Текст на странице: «Наша компания предлагает комплексное внедрение зеленых технологий на предприятиях…»
• Обработка системой (на основе патента):
  • Система определяет наименее частотный термин во фразе (например, «внедрение»).
  • Она быстро находит все вхождения «внедрение» в Interlaced Repository, следуя по цепочке указателей.
  • Для данного вхождения система мгновенно проверяет следующие два слова (благодаря сохранению порядка).
  • Она декодирует их (K/2 переходов для каждого) и подтверждает, что это «зеленых» и «технологий». Фраза валидирована очень быстро.
  • Алгоритм ранжирования запрашивает контекст: слова до фразы. Система эффективно декодирует «компания предлагает комплексное».
  • Этот полный контекст (соседние термины) используется для оценки релевантности страницы.

Вопросы и ответы