Как Google использует синтаксический анализ и семантическую когерентность для извлечения фактов из текста

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу автоматического извлечения структурированных фактов (триплетов: Субъект, Атрибут, Объект) из неструктурированных или полуструктурированных электронных документов для пополнения Базы Знаний (Fact Repository). Основной фокус — повышение точности и полноты извлечения значений атрибутов, особенно для «длиннохвостовых» (long-tail attributes), которые редко встречаются в корпусе документов, а также для номинальных атрибутов (атрибутов, выраженных существительными).

Что запатентовано

Запатентована система автоматизированного извлечения фактов (Fact Extraction System). Она использует набор «начальных фактов» (seed facts) для обучения и генерации паттернов извлечения, основанных на синтаксическом разборе предложений (dependency patterns). Ключевой особенностью является механизм оценки качества и надежности этих паттернов с использованием Frequency Score и Coherence Score. Coherence Score рассчитывается на основе семантической близости атрибутов в векторном пространстве (high-dimensional representations или embeddings).

Как это работает

Система работает итеративно:

1. Препроцессинг: Документы обрабатываются для генерации синтаксического разбора (dependency parses) и разрешения кореференции (coreference resolution) — определения, какие слова относятся к одной и той же сущности.
2. Извлечение начальных фактов: Используя предопределенные правила, система находит надежные стартовые факты.
3. Генерация паттернов: Анализируется синтаксическая структура предложений, содержащих начальные факты, и создаются обобщенные паттерны (dependency patterns).
4. Извлечение кандидатов: Паттерны применяются к корпусу документов для поиска новых фактов.
5. Оценка и отбор: Паттерны оцениваются по частоте срабатывания (Frequency Score) и семантической связанности извлекаемых атрибутов (Coherence Score). Кандидатные факты ранжируются на основе оценок паттернов, которые их извлекли.

Актуальность для SEO

Высокая. Извлечение информации (Information Extraction) для построения и пополнения Knowledge Graph является фундаментальной задачей для Google. Методы, описанные в патенте, включая использование синтаксического анализа и применение векторных представлений (embeddings) для оценки семантической когерентности, являются стандартными и актуальными подходами в современном NLP.

Важность для SEO

Влияние на SEO — значительное (75/100). Этот патент описывает инфраструктурные процессы этапа индексирования и понимания контента. Он напрямую влияет на то, насколько точно и полно Google сможет извлечь структурированные данные из неструктурированного текста на вашем сайте. Это критически важно для видимости в Knowledge Panels, Featured Snippets, а также для общей оценки авторитетности ресурса (E-E-A-T) через понимание связей между сущностями. Понимание этого механизма помогает создавать контент, который легче поддается корректному извлечению фактов.

Детальный разбор

Термины и определения

Attribute Repository (Репозиторий атрибутов)

База данных, хранящая известные атрибуты для различных типов сущностей (например, «Chief Executive Officer», «Chief Economist», «philanthropic arm»). Используется для валидации фактов.

Coherence Score (Оценка когерентности)

Метрика качества паттерна, которая измеряет, насколько семантически связаны атрибуты, которые этот паттерн извлекает. Рассчитывается на основе близости векторных представлений атрибутов.

Coreference Resolution (Разрешение кореференции)

Процесс NLP, определяющий, какие упоминания (слова или фразы) в тексте относятся к одной и той же сущности.

Dependency Parse (Синтаксический разбор зависимостей)

Представление синтаксической структуры предложения в виде графа, где вершины — это токены (слова), а ребра — синтаксические отношения между ними. Каждый токен также имеет метку части речи (Part of Speech tag).

Dependency Pattern (Паттерн зависимостей)

Обобщенный подграф Dependency Parse, где конкретные токены Субъекта, Атрибута или Объекта заменены переменными, но сохранены их Part of Speech tags и синтаксические связи.

Fact (Факт)

Структурированная информация в виде триплета (Субъект, Атрибут, Объект). Например, (Example Organization, Chief Economist, Example Economist).

Frequency Score (Оценка частотности)

Метрика качества паттерна, основанная на общем количестве извлечений (extractions), произведенных этим паттерном.

High-dimensional Representation (Многомерное представление / Векторное представление / Embedding)

Представление слова или фразы в виде числового вектора в многомерном пространстве, где относительное расположение векторов отражает семантическое сходство (например, Word2Vec).

Long-tail Attributes (Длиннохвостовые атрибуты)

Атрибуты, которые редко встречаются в коллекции документов по сравнению с другими, более частыми атрибутами.

Seed Facts (Начальные факты)

Набор высокоточных фактов, используемых в качестве отправной точки для генерации паттернов извлечения. Извлекаются с помощью предопределенных правил (extraction rules).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод извлечения фактов.

1. Получение набора начальных фактов (seed facts).
2. Генерация множества паттернов на основе этих фактов. Паттерны определяются как dependency patterns, созданные из синтаксического разбора (dependency parse), где токены заменены переменными.
3. Применение паттернов к коллекции документов для извлечения кандидатных фактов. Это включает: идентификацию совпадающих предложений, генерацию извлечений (extractions) и агрегацию извлечений в факты.
4. Отбор одного или нескольких дополнительных фактов из числа кандидатов.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, как получаются начальные факты.

Они генерируются путем применения набора предопределенных правил извлечения (extraction rules) к документам и последующей валидации кандидатов.

Claim 3 (Зависимый от 2): Определяет критерии валидации начальных фактов. Это критически важный пункт для понимания фокуса системы.

Кандидатный факт считается валидным, если выполняются два условия:

1. Атрибут факта идентифицирован в репозитории атрибутов (Attribute Repository).
2. Атрибут и Объект факта были классифицированы как относящиеся к одной и той же сущности (referring to the same entity) в текстовом фрагменте, из которого они были извлечены (т.е. они кореферентны).

Это указывает на фокус системы на номинальных атрибутах, где название атрибута описывает объект (например, Атрибут: «материнская компания», Объект: «Alphabet»).

Claim 4 (Зависимый от 1): Уточняет процесс генерации паттернов.

Для начального факта находятся соответствующие предложения. Определяется минимальный подграф (minimal sub-graph) синтаксического разбора, который соединяет главные токены (head tokens) Субъекта, Атрибута и Объекта. Паттерн создается путем замены этих токенов переменными.

Claim 5 (Зависимый от 1): Уточняет процесс отбора финальных фактов.

Отбор происходит на основе расчета оценки (score) для каждого кандидатного факта.

Claim 6 (Зависимый от 5): Определяет, как рассчитывается оценка факта.

Оценка факта определяется на основе комбинированных оценок (combined scores) всех паттернов, которые использовались для генерации этого факта.

Claim 7 (Зависимый от 6): Определяет, как рассчитывается комбинированная оценка паттерна.

Она рассчитывается путем объединения Frequency Score (основанной на количестве извлечений паттерна) и Coherence Score (которая измеряет, насколько семантически связаны атрибуты, извлекаемые паттерном).

Claim 8 (Зависимый от 7): Определяет механизм расчета Coherence Score.

Для каждого атрибута, извлекаемого паттерном, определяется его многомерное векторное представление (high-dimensional vector representation). Рассчитываются попарные оценки когерентности между всеми парами атрибутов. Общая Coherence Score определяется на основе этих попарных оценок.

Где и как применяется

Изобретение является частью конвейера обработки данных и построения Базы Знаний.

CRAWLING – Сканирование и Сбор данных

Система использует коллекцию документов (Document Collection), собранную на этом этапе, в качестве сырья.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

Это основной этап применения патента. Процесс извлечения фактов происходит после первичной обработки контента и включает несколько сложных NLP-задач:

1. Препроцессинг: Выполняется синтаксический разбор (Dependency Parsing) и разрешение кореференции (Coreference Resolution). Эти данные аннотируются и сохраняются.
2. Information Extraction: Описанный в патенте механизм (генерация паттернов, извлечение кандидатов, скоринг) запускается для извлечения структурированных данных из аннотированных документов.
3. Knowledge Graph Construction: Извлеченные и валидированные факты добавляются в Fact Repository (часть Knowledge Graph).

QUNDERSTANDING / RANKING / METASEARCH

Патент напрямую не участвует в этих этапах, но предоставляет данные, которые они используют. Точное понимание фактов и связей между сущностями (результат работы этого патента) критически важно для понимания запросов, ранжирования (особенно в контексте E-E-A-T и релевантности сущностей) и генерации ответов (Knowledge Panels, Featured Snippets).

Входные данные:

• Обработанная коллекция документов (с синтаксическим разбором и разрешением кореференции).
• Attribute Repository (известные атрибуты).
• Набор правил извлечения (Extraction rules).
• Данные о векторных представлениях слов (Embeddings).

Выходные данные:

• Набор извлеченных и оцененных фактов (Субъект, Атрибут, Объект, Оценка).
• Набор сгенерированных Dependency Patterns с их оценками (Frequency Score, Coherence Score).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Наибольшее влияние оказывается на информационный контент, богатый фактами и упоминаниями сущностей: новостные статьи, биографии, обзоры продуктов, корпоративные страницы, энциклопедические статьи.
• Номинальные атрибуты: Система специально разработана для извлечения атрибутов, выраженных существительными, особенно тех, где атрибут и объект кореферентны (например, определение термина, указание на подразделение компании, название продукта).
• Long-tail запросы: Система улучшает способность Google находить ответы на очень специфические вопросы, связанные с редко встречающимися атрибутами (long-tail attributes).

Когда применяется

Алгоритм применяется в процессе индексирования и обновления Базы Знаний. Это не real-time процесс, выполняемый при запросе пользователя, а офлайн-процесс обработки корпуса документов.

• Триггеры активации: Обновление коллекции документов или плановый запуск системы извлечения информации для пополнения Fact Repository.
• Условия работы: Наличие предварительно обработанных данных (синтаксический разбор, кореференция) и доступ к векторным представлениям слов.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Подготовка данных и извлечение начальных фактов

1. Препроцессинг документов: Для каждого предложения в корпусе генерируется Dependency Parse. Выполняется Coreference Resolution для идентификации сущностей и связей между упоминаниями.
2. Применение правил извлечения: К обработанным документам применяются предопределенные правила (например, «O, [the] A of S») для генерации кандидатных начальных фактов.
3. Валидация начальных фактов: Каждый кандидат проверяется: (а) присутствует ли Атрибут в Attribute Repository, и (б) кореферентны ли Атрибут и Объект в исходном предложении. Валидные кандидаты становятся Seed Facts.

Этап 2: Генерация паттернов

4. Идентификация контекста: Для каждого Seed Fact находятся предложения, содержащие его Субъект, Атрибут и Объект.
5. Определение минимального подграфа: В Dependency Parse соответствующего предложения находится наименьший подграф, соединяющий главные токены (head tokens) Субъекта, Атрибута и Объекта.
6. Делексикализация: Генерируется Dependency Pattern путем замены конкретных токенов Субъекта, Атрибута и Объекта на переменные, сохраняя при этом их Part of Speech tags и синтаксические связи.
7. Ассоциация и фильтрация: Каждый паттерн ассоциируется с атрибутами, которые он помог извлечь. (Опционально: отбрасываются паттерны, сгенерированные менее чем пороговым числом уникальных Seed Facts).

Этап 3: Извлечение и оценка новых фактов

8. Применение паттернов: Dependency Patterns применяются к корпусу документов для поиска синтаксических совпадений.
9. Генерация извлечений: Из совпадающих предложений извлекаются новые триплеты (Субъект’, Атрибут’, Объект’). Проверяется, что извлеченный Атрибут’ соответствует одному из атрибутов, ассоциированных с паттерном.
10. Агрегация: Извлечения агрегируются в кандидатные дополнительные факты. Каждый факт связывается с паттернами, которые его извлекли.

Этап 4: Скоринг

11. Расчет Frequency Score: Для каждого паттерна определяется оценка частотности на основе общего количества его извлечений.
12. Расчет Coherence Score:
    • Получение векторных представлений (high-dimensional representations) для всех атрибутов, ассоциированных с паттерном.
    • Расчет попарного сходства (например, косинусного расстояния) между векторами атрибутов.
    • Агрегация попарных сходств (например, усреднение) в итоговую Coherence Score паттерна.
13. Расчет Combined Score: Комбинирование Frequency Score и Coherence Score (например, через произведение или сумму) для каждого паттерна.
14. Расчет Fact Score: Оценка каждого кандидатного факта путем комбинирования Combined Scores всех паттернов, которые его извлекли.
15. Отбор фактов: Выбор фактов с оценкой выше порогового значения или Топ-N фактов для добавления в Fact Repository.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется на обработке текста и структурных/семантических признаках.

• Контентные факторы: Текст документов (токены, предложения).
• Структурные/Синтаксические факторы:
  • Dependency Parses: Синтаксическая структура предложений, связи между словами.
  • Part of Speech (PoS) tags: Части речи токенов (существительное, глагол и т.д.). Используются для генерации и применения паттернов.
• Семантические данные:
  • Coreference Resolution данные: Информация о том, какие фразы относятся к одной сущности. Критично для валидации начальных фактов.
  • High-dimensional Representations (Embeddings): Векторные представления слов, используемые для расчета семантического сходства.
• Системные данные:
  • Attribute Repository: Список известных атрибутов.
  • Extraction Rules: Предопределенные правила для поиска начальных фактов.

Другие типы факторов (ссылочные, поведенческие, технические) в патенте не упоминаются.

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует несколько ключевых метрик для оценки надежности паттернов и фактов.

• Frequency Score (для паттерна): Функция от общего числа извлечений, произведенных паттерном. Может быть самим числом или его логарифмом.
• Pairwise Coherence Score (для пары атрибутов): Мера расстояния (например, cosine similarity, Hamming distance или Jaccard similarity) между high-dimensional representations двух атрибутов.
• Coherence Score (для паттерна): Агрегация (например, среднее, медиана или максимум) всех Pairwise Coherence Scores между атрибутами, которые извлекает паттерн. Измеряет семантическую целостность паттерна.
• Combined Score (для паттерна): Комбинация (например, произведение или сумма) Frequency Score и Coherence Score.
• Fact Score (для факта): Комбинация (например, произведение или сумма) Combined Scores всех паттернов, которые извлекли данный факт.

Выводы

Выводы

1. Синтаксис имеет значение для извлечения фактов: Система полагается на глубокий синтаксический анализ (Dependency Parsing) для генерации паттернов. Это означает, что грамматическая корректность и структура предложений напрямую влияют на способность Google извлекать факты из текста.
2. Семантическая когерентность как сигнал качества: Google использует семантику (через high-dimensional representations) для оценки надежности способов выражения фактов. Coherence Score позволяет отфильтровать синтаксические паттерны, которые случайно извлекают семантически несвязанные вещи.
3. Фокус на точности для Long-Tail атрибутов: Весь механизм скоринга направлен на обеспечение высокой точности (Precision) при извлечении редко встречающихся атрибутов, комбинируя частотность и семантическую валидацию.
4. Важность разрешения кореференции: Coreference Resolution является обязательным этапом препроцессинга и критически важен для валидации начальных фактов (особенно для номинальных атрибутов). SEO-специалистам важно понимать, как использование местоимений и различных упоминаний одной сущности влияет на понимание текста системой.
5. Извлечение фактов — это многоступенчатый процесс: Система не просто ищет совпадения ключевых слов, а использует сложный конвейер: от правил к паттернам, от паттернов к кандидатам, и от кандидатов к валидированным фактам через сложный скоринг.

Практика

Практическое применение в SEO

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение синтаксической чистоты и ясности текста: Пишите грамматически корректные предложения с четкой структурой. Это облегчает работу Dependency Parser и повышает вероятность того, что система корректно определит минимальный подграф, связывающий Субъект, Атрибут и Объект.
• Явное и последовательное указание атрибутов: При описании сущностей используйте четкие и последовательные формулировки для их атрибутов. Это повышает вероятность того, что система сможет идентифицировать атрибут и корректно рассчитать Coherence Score.
• Использование номинальных конструкций для определения: Система хорошо адаптирована для извлечения фактов, где атрибут и объект кореферентны. Используйте конструкции вида «Компания X (Субъект) представила свой новый продукт (Атрибут) — Смартфон Y (Объект)».
• Управление кореференцией: Убедитесь, что связи между упоминаниями одной сущности очевидны. Избегайте двусмысленности при использовании местоимений или анафор. Четкое указание субъекта в каждом предложении, содержащем важный факт, предпочтительнее опоры на контекст.
• Насыщение контента фактами о Long-Tail атрибутах: Если ваш сайт является авторитетом в нише, предоставляйте информацию о редко встречающихся атрибутах сущностей. Благодаря механизму скоринга, система способна точно извлекать такие факты, что улучшит покрытие Knowledge Graph и вашу видимость по специфическим запросам.

Worst practices (это делать не надо)

• Сложные или грамматически некорректные предложения: Использование слишком сложных синтаксических конструкций, инверсий или грамматических ошибок может привести к ошибкам в работе Dependency Parser и, как следствие, к невозможности извлечения фактов.
• Двусмысленная кореференция: Создание текста, где непонятно, к какому субъекту относится местоимение или атрибут. Это нарушает работу Coreference Resolution и блокирует извлечение фактов.
• Использование жаргона или неоднозначных терминов для атрибутов: Использование нестандартных или семантически размытых названий атрибутов может снизить способность системы распознать их и корректно оценить Coherence Score.
• Keyword Stuffing и неестественный текст: Тексты, оптимизированные под плотность ключевых слов, часто имеют нарушенную синтаксическую структуру, что делает их непригодными для извлечения фактов с помощью описанного метода.

Стратегическое значение

Патент подтверждает критическую важность качества и структуры текста не только для пользователей, но и для машинного понимания. Для Google важно не просто найти упоминание ключевого слова, а извлечь структурированный факт. Стратегия SEO должна включать оптимизацию контента для Information Extraction (IEO — Information Extraction Optimization). Это фундамент для построения Topical Authority и E-E-A-T, так как позволяет Google точно понять экспертизу сайта и связи между сущностями в его тематике.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация корпоративной страницы для извлечения фактов о структуре компании.

Плохой пример (Сложный синтаксис, размытая кореференция):

«Основанная в 2010 году, Компания А быстро росла. Ее благотворительное подразделение, которое мы запустили недавно, Фонд Б, фокусируется на образовании. Также важным является Отдел В, отвечающий за инновации.»

Проблема: Системе сложно связать «Компанию А» с «Фондом Б» и «Отделом В» из-за структуры предложений и расстояния между сущностями.

Хороший пример (Четкий синтаксис, явные связи, номинальные атрибуты):

«Компания А (Субъект) была основана в 2010 году. Благотворительным подразделением (Атрибут) Компании А является Фонд Б (Объект). Инновационным центром (Атрибут) Компании А служит Отдел В (Объект).»

Преимущество:

1. Синтаксическая структура проста для Dependency Parsing.

2. Конструкции вида «Атрибут [of] Субъект является Объект» легко распознаются.

3. «Благотворительное подразделение» и «Фонд Б» (а также «Инновационный центр» и «Отдел В») с высокой вероятностью будут распознаны как кореферентные, что соответствует критериям валидации системы.

Вопросы и ответы

Вопросы и ответы