Как Google эффективно идентифицирует и индексирует ключевые фразы, фокусируясь на значимых словах (Core Unigrams)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему вычислительной неэффективности традиционных методов сегментации текста при создании или поиске в специализированных ресурсах (например, словарях или глоссариях). Традиционные методы генерируют все возможные n-граммы (последовательности слов) из текста, что приводит к высокой сложности (упоминаются O(n^2) или O(n^4)) и созданию огромного количества бесполезных кандидатов. Кроме того, патент устраняет проблемы некорректного стемминга фраз, когда изменение окончаний слов нарушает смысл идиомы (например, “spilled the beans” некорректно превращается в “spill the bean”).

Что запатентовано

Запатентован эффективный метод сегментации текста для индексации и поиска, стремящийся к сложности O(n). Суть изобретения заключается в отказе от полной генерации всех n-грамм в пользу идентификации «ключевых униграмм» (core unigrams) путем удаления стоп-слов. Основы этих слов (stems) используются как ключи для индексации или быстрого поиска релевантных многословных фраз в базе данных, что значительно сокращает объем обрабатываемых данных.

Как это работает

Механизм работает в двух основных режимах: индексация и поиск.

• Индексация (Создание ресурса): Система получает текст, разбивает его на слова (unigrams) и отфильтровывает стоп-слова, получая core unigrams. Для каждого определяется его основа (stem). Эта основа индексируется, и исходная фраза (n-gram) ассоциируется с этим индексом вместе с лингвистической информацией (грамматика, язык).
• Поиск (Использование ресурса): Система получает входной текст, аналогично идентифицирует stems ключевых слов. Затем она ищет эти stems в ранее созданном индексе, чтобы найти связанные n-граммы. Найденные n-граммы сверяются с исходным текстом для подтверждения их присутствия, после чего предоставляется связанный контент.

Актуальность для SEO

Средняя. Базовые концепции NLP, описанные в патенте (сегментация, стемминг, n-grams, стоп-слова), остаются фундаментальными для обработки текста, а повышение эффективности всегда актуально. Однако современные подходы Google, основанные на нейронных сетях (BERT, MUM) и векторных представлениях, значительно превосходят описанные здесь техники в задачах понимания языка. Патент описывает базовую инфраструктуру NLP.

Важность для SEO

Влияние на SEO: 2/10 (Минимальное/Инфраструктура). Патент имеет низкое прямое влияние на современные SEO-стратегии. Он описывает внутренние инфраструктурные процессы Google по обработке и индексации текста (NLP pipeline), в частности, для эффективного создания и использования словарей, глоссариев или баз знаний. Он не содержит информации о сигналах ранжирования или конкретных методах оптимизации контента для улучшения позиций в веб-поиске.

Детальный разбор

Термины и определения

N-gram (N-грамма)

Последовательность из N подряд идущих токенов (слов или символов) в тексте. Например, 1-gram (unigram), 2-gram (bigram).

Core Unigram (Ключевая униграмма)

Слово (unigram), оставшееся после процесса фильтрации, в ходе которого из текста были удалены стоп-слова. Это значимые слова, которые с большей вероятностью будут полезны для индексации.

Stop-words (Стоп-слова)

Часто встречающиеся слова (например, предлоги, артикли), которые считаются недостаточно значимыми для использования в качестве ключей индексации в контексте данного патента.

Stem (Стемма / Основа слова)

Базовая форма слова, полученная путем удаления окончаний и суффиксов (например, стемма для “spilled” — “spill”).

Searchable Resource / Data Structure (Поисковый ресурс / Структура данных)

Структура данных, такая как глоссарий или словарь, которая индексируется и используется для поиска информации. Упоминается возможность использования Bigtable.

N-gram Element (Элемент N-граммы)

Запись в базе данных. Включает саму n-грамму, ее стемму, грамматическую информацию (Grammar information), язык (Language information), описание и примечания.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент содержит несколько ключевых независимых пунктов, описывающих процесс создания индекса и процесс поиска.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод создания поисковой структуры данных (Индексация).

1. Система получает текст.
2. Текст сегментируется на униграммы (слова).
3. Униграммы фильтруются для идентификации core unigrams (удаление стоп-слов).
4. Генерируется поисковая структура данных. Для каждой core unigram:
   1. Идентифицируется стемма (stem).
   2. Стемма индексируется.
   3. Получается грамматическая (grammar information), языковая (language information) информация и описание (description information) для униграммы.
   4. Одна или несколько n-грамм (фраз), полученных из текста и этой информации, ассоциируются с индексированной стеммой.

Ядро изобретения — создание эффективного индекса, где ключом является основа значимого слова (stem), а значением — все релевантные фразы (n-grams), содержащие это слово, вместе с контекстной информацией.

Claim 6 (Независимый пункт): Описывает метод использования индекса для поиска (Поиск/Извлечение).

1. Система получает текст.
2. Текст сегментируется на униграммы.
3. Униграммы фильтруются для идентификации core unigrams. Фильтрация включает для каждой core unigram:
   1. Идентификацию стеммы.
   2. Поиск в индексе (который содержит грамматическую, языковую информацию и описание) для нахождения n-грамм, связанных с этой стеммой.
   3. Сравнение найденных n-грамм с исходным текстом для идентификации группы n-грамм, которые фактически присутствуют в тексте (валидация).
4. Выполняется поиск в searchable data structure для каждой n-граммы из этой группы.
5. Предоставляется контент (изображение, аудио, видео, текст, документ), связанный с найденными n-граммами.

Ключевой аспект — использование stems ключевых слов для быстрого извлечения потенциальных фраз из индекса и последующая верификация их наличия в исходном тексте. Это значительно быстрее, чем генерация и проверка всех возможных фраз из текста.

Где и как применяется

Этот патент описывает инфраструктурные процессы, которые применяются на ранних этапах обработки данных.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Это основная область применения патента. Описанные механизмы используются для эффективного построения специализированных индексов (глоссариев, словарей, баз данных известных фраз). Система анализирует исходные данные, применяет NLP-обработку (сегментация, стемминг, фильтрация стоп-слов) и строит индекс, который связывает основы слов (stems) с содержащими их фразами (n-grams).

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов
В контексте обработки запросов или анализа контента страницы, описанный механизм поиска может использоваться для быстрого и эффективного выявления известных фраз, идиом или сущностей в тексте, используя ранее построенный индекс. Это позволяет системе идентифицировать значимые n-граммы без перебора всех комбинаций слов.

Входные данные (Индексация):

• Текст (например, словарные статьи или корпуса).
• Списки стоп-слов.
• Правила стемминга.

Выходные данные (Индексация):

• Индексированная структура данных (Searchable Resource).

Входные данные (Поиск):

• Входной текст (веб-страница или запрос).
• Созданный ранее индекс.

Выходные данные (Поиск):

• Список идентифицированных n-грамм и связанный с ними контент.

На что влияет

Патент чисто технический и не содержит информации о влиянии на конкретные типы контента, ниши (YMYL) или форматы в контексте ранжирования веб-поиска.

• Специфические ресурсы: В первую очередь влияет на создание и работу специализированных поисковых ресурсов, таких как онлайн-словари, глоссарии, системы перевода (упоминаются machine translation) и системы транслитерации.
• Эффективность обработки: Влияет на скорость обработки любого текста, где необходимо идентифицировать фиксированные фразы, идиомы или термины. Патент также упоминает detecting plagiarism (обнаружение плагиата) как возможное применение.

Когда применяется

• Условия применения: Алгоритм применяется, когда необходимо эффективно обработать текст для сопоставления с базой известных фраз, минимизируя вычислительные затраты (достигая сложности O(n)).
• Сценарии: Применяется офлайн (при построении индекса) и онлайн (при анализе нового текста на предмет наличия известных n-грамм).

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Сегментация текста для индексации

1. Получение текста: Система получает исходный текст (например, данные для глоссария).
2. Сегментация на униграммы: Текст разбивается на отдельные слова (unigrams).
3. Фильтрация униграмм: Система использует список стоп-слов для удаления незначимых слов, идентифицируя core unigrams.
4. Генерация поискового ресурса: Для каждой core unigram выполняется:
   1. Идентификация стеммы: Применяются техники стемминга (например, лемматизация) для определения основы слова.
   2. Индексация стеммы: Стемма добавляется в индекс.
   3. Ассоциация N-грамм: Исходные фразы (n-grams) из текста, содержащие данную core unigram, ассоциируются с индексированной стеммой. Также сохраняется дополнительная информация (грамматика, язык).

Процесс Б: Сегментация текста для поиска

1. Получение текста: Система получает входной текст.
2. Сегментация и Фильтрация: Идентифицируются core unigrams путем удаления стоп-слов.
3. Поиск и сравнение: Для каждой core unigram выполняется:
   1. Идентификация стеммы.
   2. Поиск в индексе: Система ищет в индексе n-граммы, связанные с этой стеммой.
   3. Сравнение с текстом: Найденные n-граммы сравниваются с исходным текстом, чтобы определить, какие из них действительно присутствуют в нем. Формируется группа подтвержденных n-грамм. (Патент упоминает возможность удаления дубликатов на этом этапе).
4. Поиск в ресурсе: Система ищет каждую подтвержденную n-грамму в основном ресурсе (глоссарии).
5. Предоставление контента: Система предоставляет контент (определения, изображения, документы), связанный с найденными n-граммами.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке текста и использовании лингвистических данных для повышения эффективности.

• Контентные факторы: Используется текст (n-grams) как основной источник данных.
• Лингвистические данные:
  • Stop-word lists: Критически важны для идентификации core unigrams.
  • Stemming data/rules: Используются для определения основы слова (stem).
  • Grammar information: Информация о частях речи (POS tag) используется для различения лингвистических категорий (например, существительное или глагол).
  • Language information: Теги языка (например, “en-US”) используются для мультиязычной поддержки.

Какие метрики используются и как они считаются

Патент не описывает метрики ранжирования или качества контента. Он фокусируется на вычислительной эффективности и точности сопоставления.

• Вычислительная сложность: Основная метрика улучшения. Цель — снизить сложность с O(n^2) или O(n^4) до O(n).
• Методы анализа текста:
  • Segmentation: Разбиение текста на токены (unigrams).
  • Filtering (Stop-word removal): Удаление незначимых слов.
  • Stemming: Приведение слов к базовой форме (упоминаются brute force, suffix stripping, lemmatization, stochastic techniques).
• Индексация и хранение: Упоминается использование хеширования для индексации стемм, Bigtable для хранения данных и Protocol Buffers для сериализации структурированных данных в индексе.
• Сравнение: Используется точное сравнение извлеченных из индекса n-грамм с исходным текстом для валидации их присутствия.

Выводы

1. Инфраструктурный фокус и эффективность: Патент является чисто техническим и описывает, как Google оптимизирует базовые процессы обработки естественного языка (NLP), чтобы сделать индексацию и поиск фраз значительно быстрее (O(n)) и менее ресурсоемкими.
2. Идентификация значимых слов (Core Unigrams): Ключевая идея — игнорирование стоп-слов для концентрации на семантически значимых компонентах текста. Это позволяет системе строить более компактные и релевантные индексы фраз.
3. Роль стемминга и защита от ошибок: Стемминг используется для нормализации слов. При этом патент решает проблему некорректного стемминга идиом (например, «spilled the beans» -> «spill the bean»), используя стеммы только для поиска кандидатов, но затем проверяя точное соответствие полной формы n-gram в исходном тексте.
4. Структурированное хранение лингвистических данных: Система хранит и использует грамматическую и языковую информацию для повышения точности идентификации и обработки n-grams, что критически важно для словарей и систем перевода.
5. Минимальная практическая ценность для SEO: Поскольку патент не описывает сигналы ранжирования в контексте веб-поиска, он не дает прямых практических рекомендаций для SEO-специалистов по оптимизации сайтов.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает внутренние процессы повышения эффективности NLP. Он не дает практических выводов для SEO, направленных на улучшение ранжирования в веб-поиске.

Best practices (это мы делаем)

Патент не предлагает новых практик для SEO, но подтверждает базовые принципы обработки текста поисковыми системами:

• Использование четких и устоявшихся формулировок (N-grams): Система предназначена для эффективного выявления известных фраз (терминов, идиом). Использование стандартной терминологии и естественных словосочетаний в контенте гарантирует, что система сможет правильно идентифицировать эти фразы, если они присутствуют в ее лингвистических индексах.
• Фокус на ключевых концепциях: Патент подчеркивает, что система активно отфильтровывает стоп-слова (stop-words) для идентификации основных униграмм (core unigrams). Это косвенно подтверждает, что семантическое ядро контента формируется значимыми словами.

Worst practices (это делать не надо)

• Перенасыщение текста стоп-словами в попытке манипуляции: Попытки увеличить объем текста или изменить плотность ключевых слов за счет добавления незначимых слов неэффективны, так как базовые NLP-системы (как описанная в патенте) игнорируют их на ранних этапах обработки.
• Игнорирование словоформ при анализе семантики: Не стоит фокусироваться только на точных вхождениях одной словоформы, так как система использует нормализацию (стемминг) для идентификации базовых концепций.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента для SEO низкое. Оно заключается в углублении понимания инфраструктуры Google. Системы поисковика используют стемминг и фильтрацию стоп-слов как стандартные процедуры для нормализации текста и выявления его сути. Это напоминает SEO-специалистам, что Google обладает сложными и эффективными механизмами для лингвистического анализа контента.

Практические примеры

Практических примеров для применения в SEO-оптимизации нет, так как патент описывает внутреннюю эффективность обработки данных.

Пример внутреннего использования Google (не связано с ранжированием):

Сценарий: Идентификация идиомы на странице.

1. Входной текст: “The alleged scientist says he will spill the beans.”
2. Обработка: Система удаляет стоп-слова (“says”, “he”, “will”, “the”) и определяет стеммы для оставшихся слов (“allege”, “scientist”, “spill”, “bean”).
3. Поиск в индексе: Система ищет эти стеммы в индексе фраз. Стеммы “spill” и “bean” связаны с идиомой “spill the beans”.
4. Валидация: Система проверяет, присутствует ли фраза “spill the beans” в исходном тексте. Присутствует.
5. Результат: Система идентифицировала идиому и может использовать эту информацию (например, для перевода или показа определения).

Вопросы и ответы