Как Google строит вероятностную модель для автоматического изучения концепций и семантических связей из текста

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную проблему Information Retrieval: как перейти от поверхностного сопоставления ключевых слов к пониманию глубинного семантического значения текста. Он устраняет ограничения традиционных методов, которые не улавливают контекст, синонимию или тематические связи. Система предназначена для автоматического изучения этих семантических отношений в масштабе веба, выявляя скрытые концепции, которые объясняют совместную встречаемость слов.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для итеративного обучения масштабной вероятностной генеративной модели (Probabilistic Generative Model). Модель представляет собой сеть (похожую на Байесовскую сеть), состоящую из наблюдаемых Terminal Nodes (слова и фразы) и скрытых Cluster Nodes (концепции), соединенных взвешенными вероятностными связями. Суть изобретения — в методологии обучения этой сети на огромных корпусах текста (например, Query Sessions) с использованием приближенных методов вывода и техник масштабирования.

Как это работает

Модель предполагает, что текст генерируется путем активации концепций, которые затем порождают слова. Обучение происходит итеративно:

• Анализ данных (Inference): Система обрабатывает обучающие тексты (сессии). Для каждого текста она оценивает, какие концепции, вероятно, были активны, используя методы вроде Loopy Belief Propagation.
• Оптимизация: На основе этих выводов система корректирует веса связей (Link Weights) между концепциями и словами, чтобы улучшить способность модели объяснять наблюдаемые данные.
• Масштабирование: Применяются критически важные техники разреженности (Sparsity) для игнорирования маловероятных связей и концепций.
• Адаптация: Модель может динамически расти (добавлять новые кластеры) и адаптироваться к разным типам текстовых источников (например, от запросов к веб-страницам).

Актуальность для SEO

Чрезвычайно высокая. Хотя конкретные алгоритмы, такие как Loopy Belief Propagation, вероятно, уступили место современным архитектурам глубокого обучения (Трансформеры, BERT, MUM), фундаментальная идея автоматического изучения концептуальной карты языка из необработанных данных остается ядром семантического поиска Google. Этот патент заложил основу для перехода от «строк к сущностям/темам».

Важность для SEO

Критическое влияние (95/100). Этот патент описывает инфраструктуру, которую Google создал для понимания тем, контекста и семантических связей. Понимание этой модели имеет решающее значение для стратегий, ориентированных на Тематический Авторитет (Topical Authority) и семантическое SEO. Он объясняет, почему глубокое покрытие концептуального кластера важнее, чем оптимизация под отдельные ключевые слова.

Детальный разбор

Термины и определения

Activation Level (Уровень активации)

Переменная (A), выбираемая кластером во время генерации текста. Определяет, «сколько» терминалов будет сгенерировано. Модулирует вероятность срабатывания связи с весом W по формуле (1 — e^(-AW)). Необходим для обработки текстов разной длины.

Bayesian Network (Байесовская сеть)

Вероятностная графовая модель. Описанная в патенте модель тесно связана с Байесовскими сетями, использующими функцию комбинации Noisy-Or.

Cluster Node / Concept (Кластерный узел / Концепция)

Скрытая переменная в модели, представляющая идею, тему или группу семантически связанных слов.

Compounding (Компаундирование)

Процесс идентификации фраз (например, «palo alto»), которые функционируют как единое целое (Terminal), поскольку их значение не является суммой значений отдельных слов.

Global Nodes (Глобальные узлы)

Узлы, представляющие параметры самой модели (веса связей). Они общие для всех обучающих текстов и обновляются итеративно.

Local Network (Локальная сеть)

Реплика модели, создаваемая для анализа конкретного фрагмента текста (сессии). Local Nodes представляют вероятность того, какие концепции были активны при генерации этого текста.

Loopy Belief Propagation (Loopy BP)

Итеративный алгоритм приближенного вероятностного вывода. Используется для оценки параметров модели. Схож с алгоритмом Expectation-Maximization (EM).

Parent Picking (Выбор родителей)

Метод оптимизации для быстрого выбора подмножества релевантных кластеров (Candidate Clusters) при анализе конкретного текста. Ключевой элемент Cluster Sparseness.

Query Session (Поисковая сессия)

Набор запросов пользователя за определенный период. Используется как ключевой источник обучающих данных, так как часто содержит тематически связанные термины.

Renumbering (Перенумерация)

Процесс изменения ID кластеров для поддержания иерархической структуры, где более общие кластеры могут ссылаться на более специализированные.

Sparsity (Разреженность)

Набор техник для обеспечения масштабируемости (Model, Terminal, Cluster, Row Sparseness), позволяющих игнорировать маловероятные узлы и связи.

Terminal Node (Терминальный узел)

Наблюдаемый узел в модели, представляющий слово или словосочетание (Compound).

Universal Node (U / CANADA) (Универсальный узел)

Корневой узел модели, который всегда активен.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент US8412747B1 является продолжением (continuation) более ранних патентов (например, US7231393). Его спецификация подробно описывает фундаментальную технологию обучения генеративной модели. Однако, его собственные Claims (Формула изобретения) фокусируются на специфических аспектах применения и адаптации этой модели между разными источниками данных.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод использования модели, обученной на запросах, для анализа и характеризации веб-страниц.

1. Система получает набор слов, связанных с конкретной веб-страницей (полученных из запросов).
2. Определяются вероятности (веса связей) между этими словами и некоторой концепцией (Concept).
3. На основе этих вероятностей делается вывод, что данная концепция связана с этой веб-страницей.
4. Эта информация (вероятности и связь концепции с веб-страницей) сохраняется.
5. Сохраненная информация используется для предсказания вероятности того, что эта же концепция связана с другими веб-страницами.

Это ключевой механизм для переноса знаний, изученных из поведения пользователей (запросов), на контент веба (страницы).

Claim 2 (Зависимый от 1): Описывает механизм адаптации модели между разными источниками данных (Differential Text Source Adjustment).

Вероятности связей (из Claim 1) корректируются на основе типов слов, которые часто встречаются на веб-страницах, но редко в запросах. Сохраняются именно скорректированные вероятности.

Claim 4 (Зависимый от 2): Уточняет, что к таким типам слов относятся глаголы. (Спецификация поясняет, что запросы чаще содержат существительные, а документы — глаголы; без корректировки модель может неверно интерпретировать документы).

Claim 5 (Зависимый от 1): Описывает процесс очистки обучающих данных.

Система идентифицирует и удаляет определенные слова из набора документов (например, дублирующийся или шаблонный контент), а затем обновляет модель (particular information), используя очищенные данные.

Claim 9 (Независимый пункт): Описывает процесс обучения с использованием уровней активации и последующего применения к веб-страницам.

1. Получение слов из запросов и определение вероятностей связей с концепцией.
2. Оценка количества слов, которые будут сгенерированы концепцией (Activation Level).
3. Определение вероятности того, что слова были сгенерированы этой концепцией, используя веса связей и уровень активации.
4. Сохранение модели и ее использование для предсказания концепций на веб-странице.

Где и как применяется

Изобретение описывает инфраструктуру машинного обучения для создания модели языка. Этот процесс происходит преимущественно офлайн, но влияет на ключевые этапы поиска.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных
На этом этапе собираются обучающие данные: логи поисковых сессий (Query Sessions) и веб-документы.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

• Офлайн-обучение: Основное применение. Система анализирует большие корпусы текста для построения и обучения Probabilistic Generative Model.
• Извлечение признаков: Обученная модель используется для анализа индексируемых документов. Система определяет, какие концепции (Clusters) активируются текстом документа. Эти концепции сохраняются как семантические признаки. Claims 1-4 описывают специфический процесс адаптации модели для этого этапа.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
Модель используется для интерпретации запросов пользователя. Система определяет активные концепции в запросе, что помогает понять интент, разрешить неоднозначность и определить семантические связи.

RANKING – Ранжирование
Модель используется для оценки семантической релевантности путем сравнения концептуальных признаков запроса и документа.

Входные данные (для обучения):

• Текущая версия модели.
• Большой корпус обучающих текстов (Query Sessions, веб-страницы).

Выходные данные:

• Оптимизированная генеративная модель с обновленными весами и структурой.

На что влияет

• Все типы контента и запросов: Влияет на понимание любого текста, так как модель изучает фундаментальные семантические отношения языка.
• Неоднозначные запросы: Особенно сильно влияет на запросы, требующие контекстуального понимания или разрешения неоднозначности (полисемии).
• Синонимия и связанные термины: Автоматически группирует связанные слова в кластеры, улучшая понимание синонимов и тематически близких терминов.

Когда применяется

• Обучение: Происходит итеративно в офлайн-режиме. В родительских патентах предлагается стратегия удвоения объема обучающих данных на каждой итерации, чтобы сначала изучить более общие концепции.
• Применение модели (Inference): Происходит постоянно — при индексировании нового контента и при обработке каждого поискового запроса.

Пошаговый алгоритм (Итеративный процесс обучения)

1. Инициализация (если требуется): Создание базовой модели (Universal Node связан с Terminal Nodes).
2. Загрузка данных: Получение текущей модели и набора обучающих сессий.
3. Обработка сессий (Process Sessions) (Параллельно): Для каждой сессии:
   1. Parent Picking: Быстрый выбор релевантных кластеров-кандидатов (Cluster Sparseness).
   2. Построение локальной сети: Создание Local Network с кандидатами и словами сессии. Применение Terminal Sparseness.
   3. Локальный вывод (Inference): Запуск Loopy Belief Propagation для оценки вероятностей активации кластеров.
   4. Извлечение сообщений: Генерация Link Messages (для обновления весов) и Node Messages (для статистики).
   5. Предложение новых кластеров: Идентификация сессий для создания новых концепций.
4. Вычисление O1 (Compute O1): Агрегация Node Messages для расчета глобальных вероятностей кластеров (Order One Probability).
5. Обработка новых кластеров (Process New Clusters): Интеграция новых кластеров в модель.
6. Оптимизация связей (Optimize Links):
   1. Агрегация всех Link Messages для каждой связи.
   2. Оптимизация функции правдоподобия для нахождения нового оптимального веса и вероятности существования связи.
7. Построение индексов (Build Index): Обновление структуры модели. Применение Row Sparseness (ограничение числа родителей).
8. Переход к следующей итерации: Новая модель становится текущей. Периодически выполняется Renumbering для поддержания иерархии (общие концепции ссылаются на частные).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы (Ключевые данные): Основным источником данных являются Query Sessions (последовательности запросов пользователя). Система учится на совместном появлении слов в этих сессиях, предполагая, что они концептуально связаны.
• Контентные факторы: Сами слова и словосочетания (Terminals) в обучающих данных (включая веб-документы). Текст часто рассматривается как неупорядоченный набор слов (Bag-of-Words).
• Структурные факторы (Внутренние): Существующая структура генеративной модели и текущие веса связей.

Какие метрики используются и как они считаются

• Link Weight (W): Вероятность активации дочернего узла родителем. Оптимизируется итеративно.
• Activation Level (A): Используется для модуляции весов связей с терминалами. Вероятность срабатывания связи рассчитывается как (1 — e^(-AW)).
• Order One Probability (O1): Безусловная вероятность активации узла. Оценивается по частоте активации на предыдущей итерации.
• Link Messages: Функции, передаваемые из локальных сетей в глобальную модель во время обучения. Они имеют форму 1+ke^(-ax) и используются для оптимизации веса связи (x).
• Оптимизация функции правдоподобия: Система максимизирует произведение всех Link Messages. Это делается путем оптимизации суммы логарифмов: Σ log(1+k_ie^(-a_ix)).
• Noisy-Or Комбинация: Используется для расчета вероятности активации узла, если у него несколько активных родителей.

Выводы

1. Фундамент семантического поиска: Патент описывает инфраструктуру для автоматического изучения концепций и семантических связей из необработанного текста. Это основа перехода Google от анализа ключевых слов к пониманию тем и контекста.
2. Обучение на поведении пользователей: Использование Query Sessions критически важно. Google изучает семантику, наблюдая за тем, как пользователи совместно используют слова и уточняют запросы. Семантическая карта отражает реальное использование языка.
3. Иерархия концепций и Тематический Авторитет: Модель иерархична (благодаря Renumbering), позволяя общим концепциям порождать специфичные. Это напрямую связано с концепцией Topical Authority в SEO: важно охватывать всю иерархию темы.
4. Вероятностная природа релевантности: Релевантность определяется вероятностью того, что текст был сгенерирован определенной концепцией. Activation Levels позволяют адаптироваться к длине текста.
5. Масштабируемость через разреженность (Sparsity): Система активно игнорирует маловероятные связи и фокусируется только на доминирующих концепциях при анализе текста (Parent Picking). Контент должен посылать четкие тематические сигналы.
6. Адаптивность модели (Claims ‘747): Модель может быть адаптирована для разных типов контента (запросы vs документы), учитывая различия в распределении слов (например, частоту глаголов).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Построение Тематического Авторитета (Topical Authority): Сосредоточьтесь на полном охвате концептуального кластера. Создавайте контент, который охватывает все связанные термины, синонимы и подтемы, которые Google изучил для данной концепции. Это повышает вероятность сильной активации релевантных кластеров.
• Анализ пути пользователя (Search Journey): Изучайте, как пользователи ищут информацию в вашей нише (уточнения запросов, связанные поиски). Это отражает то, как Google структурирует Query Sessions и выявляет концептуальные связи. Адаптируйте контент под эти паттерны.
• Семантическое обогащение и совместная встречаемость: Естественным образом используйте разнообразную лексику, релевантную теме. Убедитесь, что ключевые термины появляются в контексте других ожидаемых слов, так как модель учится на их совместной встречаемости.
• Иерархическое структурирование контента: Организуйте сайт и контент в соответствии с иерархией концепций (от общего к частному). Это соответствует структуре модели, где общие кластеры порождают специфичные (Renumbering).
• Укрепление контекста через связанные сущности: Явное упоминание связанных сущностей и тем помогает системе связать ваш контент с правильными кластерами.

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус на изолированных ключевых словах и Keyword Stuffing: Оптимизация под одно ключевое слово или перенасыщение текста без учета связанных концепций игнорирует принципы работы этой модели. Модель ищет вероятностные паттерны, а не плотность слов.
• Создание разрозненного (Thin) контента: Создание большого количества страниц, нацеленных на узкие запросы без связи с более широкой концепцией. Такие страницы вряд ли будут считаться авторитетными для основного тематического кластера.
• Игнорирование словосочетаний (Compounds): Непонимание того, как Google интерпретирует фразы как единые терминалы (например, «New York»), может привести к неверной оптимизации.

Стратегическое значение

Этот патент подтверждает стратегический императив перехода к семантическому SEO. Он демонстрирует механизм, с помощью которого Google изучает значение слов в контексте и группирует их в темы. Долгосрочная стратегия должна быть направлена на то, чтобы структура и контент сайта соответствовали концептуальной карте, которую Google изучил для соответствующей области знаний. Это основа принципа «Things not Strings» и лежит в основе современных систем NLP.

Практические примеры

Сценарий: Анализ запроса и подбор релевантного контента с использованием модели (на основе примера из патента FIG. 20)

1. Запрос пользователя: «palo alto restaurants».
2. Обработка моделью (QUNDERSTANDING):
   1. Система идентифицирует терминалы: «restaurants» и компаунд «palo-alto».
   2. Система активирует Cluster Nodes. Например, активируется общий кластер [restaurants, dining, best] и кластер местоположения [san-jose, bay-area, mountain-view].
   3. Критически важно: модель также активирует специализированный кластер: [palo-alto, menlo-park, restaurant, evvia, straits-cafe]. Этот кластер изучил, что Evvia и Straits Cafe – это рестораны в Пало-Альто.
3. Поиск контента (RANKING): Система ищет документы, которые также активируют эти же кластеры с высокой вероятностью.
4. Результат: Страница ресторана Evvia будет высоко релевантна, потому что она является частью специализированного кластера, активированного запросом. Документ о «Лучших местах для ужина (dining) в Bay Area» также будет релевантен, так как активирует общие кластеры.
5. Действие SEO: При оптимизации страницы ресторана в Пало-Альто необходимо использовать связанные термины (dining, Bay Area) и упоминать локальные ориентиры, чтобы максимально активировать как общие, так и специализированные релевантные кластеры.

Вопросы и ответы