Как Google проверяет точность синонимов с помощью перекрестного перевода

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неточного расширения запросов (Query Expansion), вызванного использованием автоматически сгенерированных, но семантически неверных синонимов. Синонимы часто генерируются путем транслитерации или удаления диакритических знаков, что может радикально изменить значение слова (например, шведское «mönster» (узоры) и «monster» (монстр)). Использование неверных синонимов приводит к появлению нерелевантных результатов в выдаче. Изобретение предлагает механизм для валидации синонимов перед их использованием.

Что запатентовано

Запатентована система верификации синонимов (Synonym Verifier). Суть изобретения заключается в использовании перевода как прокси для определения семантического значения. Чтобы проверить, является ли кандидат синонимом исходного термина, система переводит оба слова на третий, стандартный язык (Standard Language), отличный от языков исходного термина и кандидата. Затем система сравнивает полученные наборы переводов. Если переводы значительно пересекаются, кандидат считается валидным синонимом.

Как это работает

Система работает следующим образом:

• Входные данные: Система получает исходный термин (на языке L1) и кандидата в синонимы (на языке L2).
• Перевод: Оба элемента отправляются в источник перевода (Translation Source), который переводит их на стандартный язык (L3), например, английский. На выходе получаются наборы фраз-переводов, часто с оценками уверенности (Confidence Scores).
• Обработка: Генератор групп строк (String Group Generator) обрабатывает переводы: фильтрует их по Confidence Score и нормализует (удаляет стоп-слова, приводит к нижнему регистру, выполняет стемминг).
• Сравнение: Компаратор (String Groups Comparer) оценивает степень пересечения (Amount of Overlap) между нормализованными переводами термина и синонима.
• Решение: Если пересечение превышает порог, синоним считается валидным. Это решение используется для очистки таблиц синонимов или для принятия решения о расширении запроса в реальном времени.

Актуальность для SEO

Высокая. Точное понимание запроса (Query Understanding) является фундаментом современного поиска. С развитием семантических технологий (BERT, MUM) предотвращение грубых семантических ошибок, вызванных неверными синонимами, остается критически важной задачей, особенно в многоязычном поиске и в языках с богатой морфологией и диакритическими знаками.

Важность для SEO

Влияние на SEO от умеренного до высокого (7/10). Этот патент важен для понимания того, как Google отличает семантическое значение от поверхностного совпадения текста. Он напрямую влияет на стратегии оптимизации в многоязычных нишах и языках, где распространены диакритические знаки или транслитерация. Патент подчеркивает, что попытки ранжироваться по близким по написанию, но разным по смыслу словам, будут неэффективны, так как система верифицирует семантическую связь.

Детальный разбор

Термины и определения

Amount of Overlap (Степень пересечения)

Метрика, определяющая схожесть между группой переводов термина и группой переводов синонима. Может рассчитываться как количество общих строк (пересечение множеств) или как общая оценка схожести (Overall Similarity Score).

Candidate Synonym (Кандидат в синонимы)

Слово или фраза, предложенная как синоним для исходного термина, требующая верификации.

Confidence Score (Оценка уверенности)

Метрика, предоставляемая источником перевода, которая оценивает точность или качество конкретного варианта перевода.

Normalization (Нормализация)

Процесс обработки фраз-переводов для стандартизации их формата. Включает изменение регистра, удаление стоп-слов, стемминг (stemming), компаундирование.

Overall Similarity Score (Общая оценка схожесть)

Агрегированная метрика схожести между двумя группами переводов, основанная на индивидуальных оценках схожести пар строк (например, на основе редакционного расстояния).

Query Expansion Engine (Механизм расширения запросов)

Компонент поисковой системы, который добавляет синонимы к исходному запросу пользователя для увеличения полноты поиска.

Standard Language (Стандартный язык)

Третий язык (L3), на который переводятся исходный термин (L1) и кандидат в синонимы (L2) для сравнения их значений. Часто используется английский язык.

String Group Generator (Генератор групп строк)

Компонент, который получает переводы от Translation Source, фильтрует и нормализует их для последующего сравнения.

Synonym Verifier (Верификатор синонимов)

Основная система, описанная в патенте, которая принимает решение о валидности синонима.

Translation Source (Источник перевода)

База данных, словарь или система машинного перевода, предоставляющая переводы на стандартный язык.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод верификации.

1. Система получает термин на первом языке (L1) и кандидата в синонимы на втором языке (L2).
2. Важное ограничение: В данном пункте указано, что второй язык должен отличаться от первого (L2 != L1).
3. Генерируются две группы текстовых строк: одна для термина, другая для синонима. Каждая строка соответствует переводу на третий язык (L3).
4. Третий язык отличается от первого и второго (L3 != L1 и L3 != L2).
5. Система определяет, является ли кандидат валидным синонимом, на основе степени пересечения (Amount of Overlap) между двумя группами текстовых строк.

Примечание: Хотя в описании патента (Description) указано, что L1 и L2 могут быть одним и тем же языком (например, проверка диакритических вариантов внутри одного языка), Claim 1 защищает именно сценарий, где языки различны.

Claim 2 (Зависимый): Описывает применение для построения таблиц синонимов.

Если кандидат является валидным синонимом, в таблицу синонимов добавляется соответствующая запись. Если кандидат невалиден, добавление записи предотвращается.

Claim 3 (Зависимый): Описывает базовый сценарий расширения запроса.

Если термин взят из поискового запроса, запрос расширяется с включением кандидата только в том случае, если он валиден. Если он невалиден, расширение предотвращается.

Claim 4 (Зависимый): Описывает альтернативный сценарий расширения запроса (Discounting).

Запрос всегда расширяется с включением кандидата. Однако, при генерации результатов поиска, если синоним был признан невалидным, ранг (rank) результатов, релевантных этому синониму, модифицируется (понижается).

Claim 6 (Зависимый): Описывает адаптивную стратегию расширения запроса.

Если синоним невалиден, система анализирует количество терминов в поисковом запросе (длину запроса), чтобы решить, что делать: (i) расширить запрос с включением синонима, ИЛИ (ii) использовать синоним при ранжировании результатов, но не включать его в сам текст расширенного запроса.

Claim 7 (Зависимый от 6): Дополняет адаптивную стратегию.

Решение также может основываться на предполагаемом количестве результатов поиска по исходному запросу.

Claims 10-12 (Зависимые): Детализируют процесс нормализации.

Генерация групп строк включает нормализацию фраз-переводов: нормализацию регистра букв, удаление стоп-слов (Claim 11) и замену слов их основой (стемминг) (Claim 12).

Где и как применяется

Изобретение применяется преимущественно на этапе понимания запросов, но также влияет на ранжирование.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов

Это основная область применения патента. Система используется в двух режимах:

1. Офлайн (Построение таблиц): Система используется для очистки и построения точных таблиц синонимов (Synonym Table), которые затем используются поисковой системой. Невалидные синонимы отфильтровываются (Claim 2).
2. Онлайн (Расширение запроса): Во время обработки запроса Query Expansion Engine может использовать Synonym Verifier для проверки кандидатов в реальном времени перед изменением запроса (Claims 3, 4, 6).

RANKING – Ранжирование

Решение верификатора напрямую влияет на ранжирование. В зависимости от выбранной стратегии (Claims 4, 6), Ranking Engine может получить инструкции:

• Полностью игнорировать невалидный синоним.
• Понижать (дисконтировать) вес невалидного синонима при расчете релевантности.
• Использовать синоним как сигнал ранжирования, но не как критерий отбора документов.

Входные данные:

• Исходный термин (L1).
• Кандидат в синонимы (L2).
• Данные из Translation Source (словари, модели машинного перевода).

Выходные данные:

• Бинарное решение о валидности синонима (Decision).
• Инструкции для Query Rewriter по стратегии расширения запроса.
• (Опционально) Запись в Synonym Table.

На что влияет

• Специфические запросы и языки: Наибольшее влияние оказывается на многоязычный поиск и языки с диакритическими знаками (чешский, венгерский, скандинавские языки), где удаление знаков может изменить смысл. Также влияет на запросы, включающие транслитерацию.
• Полисемия: Помогает различать разные значения близких по написанию слов, опираясь на то, как эти значения переводятся на стандартный язык.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм активируется, когда система генерации синонимов предлагает кандидата для термина (либо в процессе офлайн-обработки, либо во время онлайн расширения запроса).
• Ограничения: Как указано в Claim 1, запатентованный метод требует, чтобы языки термина и синонима были разными (L1 != L2) и отличались от стандартного языка (L3). Это ограничивает применение метода, описанного в Claim 1, к кросс-языковым синонимам.

Пошаговый алгоритм

Процесс верификации синонима

1. Получение данных: Система получает Термин (L1) и Кандидата в синонимы (L2).
2. Запрос к Translation Source: Термин и Кандидат отправляются в Translation Source для перевода на Стандартный язык (L3).
3. Получение переводов: Система получает группу фраз-переводов для термина (Term Phrases) и группу для синонима (Synonym Phrases). Вместе с фразами могут быть получены Confidence Scores.
4. Фильтрация (Опционально): String Group Generator отфильтровывает переводы, чьи Confidence Scores ниже установленного порога (Claim 13).
5. Нормализация: Оставшиеся фразы нормализуются: стандартизация регистра, удаление стоп-слов, стемминг (Claims 10-12).
6. Генерация групп строк: Формируются финальные наборы Term Group of Strings и Synonym Group of Strings.
7. Расчет пересечения: String Groups Comparer вычисляет Amount of Overlap. Это может быть:
   • Подсчет количества идентичных строк в обеих группах (Claim 14).
   • Вычисление Overall Similarity Score на основе попарного сравнения строк, например, с использованием редакционного расстояния (Claims 15-16).
8. Принятие решения: Amount of Overlap сравнивается с порогом. Если порог превышен, синоним считается валидным.
9. Применение решения: В зависимости от контекста, система либо обновляет Synonym Table, либо инструктирует Query Rewriter о том, как использовать синоним (адаптивная стратегия).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке терминов и данных перевода. Другие стандартные SEO-факторы не упоминаются.

• Лингвистические данные: Исходный термин и кандидат в синонимы.
• Данные перевода: Словари или модели машинного перевода, используемые Translation Source для генерации переводов на стандартный язык.

Какие метрики используются и как они считаются

• Confidence Score: Оценка качества перевода. Используется для фильтрации ненадежных переводов. Порог устанавливается эмпирически.
• Amount of Overlap: Метрика семантической схожести, основанная на пересечении переводов.
• Intersection Count (Количество пересечений): Простой подсчет количества строк, которые присутствуют в обеих группах переводов (Claim 14).
• Overall Similarity Score: Более сложная метрика схожести. Рассчитывается путем агрегации индивидуальных оценок схожести (Individual Similarity Scores) между парами строк из двух групп (Claim 15).
• Edit Distance (Редакционное расстояние): Может использоваться для расчета Individual Similarity Score между двумя строками перевода (Claim 16).
• Query Length (Длина запроса): Количество терминов в запросе. Используется в адаптивной стратегии для выбора метода расширения запроса (Claim 6).
• Estimated Number of Search Results (Предполагаемое количество результатов): Оценка количества документов, релевантных запросу. Используется в адаптивной стратегии (Claim 7).

Выводы

1. Семантика важнее синтаксиса: Патент демонстрирует механизм, позволяющий Google верифицировать семантическое значение слов, игнорируя их синтаксическую близость (похожее написание). Перевод используется как эффективный прокси для определения значения.
2. Ограничения метода в Claim 1: Основной независимый пункт (Claim 1) защищает метод только для случаев, когда исходный термин и синоним находятся на разных языках (L1 != L2). Хотя описание предлагает более широкое применение (включая внутриязыковые синонимы), ядро изобретения сфокусировано на кросс-языковой верификации.
3. Адаптивные стратегии расширения запросов: Google не просто включает или исключает синонимы. Патент описывает сложные стратегии (Claims 4, 6, 7): включение с понижением веса (discounting) или использование синонима только как сигнала ранжирования. Выбор стратегии зависит от контекста запроса (его длины и предполагаемого количества результатов).
4. Качество данных перевода критично: Эффективность метода напрямую зависит от качества Translation Source. Использование Confidence Scores для фильтрации (Claim 13) является важным механизмом защиты от ошибок машинного перевода.
5. Нормализация повышает точность сравнения: Стемминг, удаление стоп-слов и стандартизация регистра (Claims 10-12) позволяют сравнивать суть перевода, игнорируя грамматические различия.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на семантическом значении, а не на вариантах написания: Сосредоточьтесь на создании контента, который четко соответствует семантическому значению целевых ключевых слов. Не пытайтесь оптимизировать одну страницу под слова с похожим написанием, но разным смыслом. Система верификации распознает разницу в значении.
• Корректное использование диакритики и транслитерации: В языках, где это актуально (например, в чешском, французском, русском при транслитерации), используйте правильное написание. Если вы ориентируетесь на запрос без диакритики, убедитесь, что значение слова совпадает или является общепринятым вариантом. Google сможет проверить, действительно ли вариант без диакритики является синонимом исходного слова.
• Усиление контекста для разрешения неоднозначности: Используйте сильный тематический контекст на странице, чтобы помочь поисковой системе правильно интерпретировать значение ключевых терминов. Это косвенно помогает системам понимания языка (и, возможно, системам перевода, на которые опирается данный патент) правильно определить значение слова.
• Анализ кросс-языковых возможностей: Если ваш контент релевантен на нескольких языках, убедитесь, что переводы терминов точны. Этот патент показывает механизм, который Google может использовать для установления связей между терминами на разных языках.

Worst practices (это делать не надо)

• Оптимизация под ошибочные варианты написания (Misspellings/Typosquatting) с другим значением: Попытки собрать трафик по словам, которые выглядят как популярный запрос, но имеют другое значение (например, оптимизация под «monster», когда пользователь ищет «mönster»), будут неэффективны. Система верификации определит, что это не синонимы.
• Игнорирование диакритических знаков при оптимизации: Нельзя предполагать, что версия слова без диакритики всегда является синонимом. Если удаление знака меняет смысл, Google расценит это как разные термины.
• Использование неточных или машинных переводов ключевых слов для кросс-языкового SEO: Использование некачественных переводов для связи контента на разных языках может привести к тому, что Google не увидит семантической связи между терминами.

Стратегическое значение

Патент подтверждает долгосрочную стратегию Google по переходу от синтаксического анализа (сопоставления строк) к семантическому анализу (пониманию смысла). Он демонстрирует конкретный, основанный на переводе механизм для проверки этого смысла. Для SEO это означает, что стратегии, основанные на манипулировании текстом и поверхностной оптимизации под варианты ключевых слов, уступают место стратегиям, основанным на точном соответствии интенту и семантической точности контента.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация в языке с диакритикой (Чешский)

Цель: Ранжироваться по запросу, связанному с вином.

1. Термин: «těžká vína» (тяжелые вина).
2. Потенциальный кандидат в синонимы (сгенерированный автоматически): «těžká vina» (тяжелая вина — в смысле виновности).
3. Действие SEO-специалиста (Неправильное): Создать страницу, оптимизированную под оба варианта написания, предполагая, что Google объединит их.
4. Работа системы (Гипотеза на основе патента): Google проверяет «těžká vina» как синоним для «těžká vína».
   • Перевод «těžká vína» на английский: {heavy wines, full-bodied wines}.
   • Перевод «těžká vina» на английский: {heavy guilt, great fault}.
5. Результат: Пересечение (Amount of Overlap) нулевое. Синоним невалиден.
6. Действие SEO-специалиста (Правильное): Создать отдельную страницу для «těžká vína», насытив ее контекстом о вине (сорта винограда, дегустация). Это гарантирует, что Google правильно поймет тематику и не будет пытаться связать ее с неверными синонимами.

Вопросы и ответы