Как Google использует гибридные языковые модели для точного распознавания частых голосовых запросов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему неточности стандартных N-граммных языковых моделей (N-gram Language Models) при оценке вероятности полных языковых последовательностей (Complete Language Sequences), таких как целые голосовые запросы. Стандартные модели рассчитывают вероятность фразы на основе условных вероятностей ее частей (N-грамм), что может не отражать реальную частоту употребления всей фразы целиком в обучающих данных. Это снижает точность систем автоматического распознавания речи (ASR), особенно для коротких и частых запросов.

Что запатентовано

Запатентована система создания и использования гибридной языковой модели. Модель состоит из двух частей. Первый компонент (First Component) хранит точные вероятности для выбранного набора частых полных запросов, основанные на их фактической частоте в логах. Второй компонент (Second Component), обычно N-граммная модель, используется как резервный (back-off) для всех остальных последовательностей. Система также включает механизм нормализации (Adjustment Data) для калибровки этих двух компонентов в единое согласованное распределение вероятностей.

Как это работает

Система работает в два этапа: обучение и применение.

• Обучение: Анализируются логи запросов (Training Data) и подсчитывается частота полных фраз. Наиболее частые фразы сохраняются в First Component с их точными вероятностями. Параллельно обучается Second Component (N-грамма). Затем рассчитываются Adjustment Data (весовой коэффициент α), чтобы нормализовать вероятности Второго компонента относительно Первого.
• Применение (Runtime): При оценке вероятности фразы (например, в ASR) система сначала проверяет First Component. Если фраза найдена, используется ее точная сохраненная вероятность. Если нет, используется Second Component с применением поправочного коэффициента α.

Актуальность для SEO

Высокая. Языковые модели являются фундаментальной частью систем распознавания речи (ASR) и обработки естественного языка (NLP). Повышение точности и эффективности оценки вероятности запросов, особенно в реальном времени для голосового поиска и ассистентов, остается критически важной задачей для Google.

Важность для SEO

Влияние на SEO является косвенным и инфраструктурным (5/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования. Он фокусируется на инфраструктуре распознавания речи (ASR) и понимания ввода пользователя. Для Senior SEO-специалистов это важно с точки зрения стратегии голосового поиска: механизм показывает, что система отдает предпочтение формулировкам, которые точно соответствуют исторически частым запросам. Это подчеркивает необходимость оптимизации контента под естественные, полные и популярные фразы.

Детальный разбор

Термины и определения

Adjustment Data (Данные корректировки, α)

Один или несколько весовых коэффициентов (weighting values, часто α), используемых для нормализации вероятностей Второго компонента относительно Первого. Гарантирует корректность общего распределения вероятностей гибридной модели.

Complete Language Sequence (Полная языковая последовательность)

Законченный ввод пользователя, например, полный запрос или предложение. В патенте обозначается маркерами начала <S> и конца </S>.

Count Threshold (Порог частотности)

Минимальное количество раз, которое последовательность должна встретиться в обучающих данных, чтобы быть включенной в Первый компонент.

First Component (Первый компонент / Модель полных последовательностей)

Часть гибридной модели, которая хранит выбранное подмножество частых полных последовательностей (Set S) и их точные вероятности (f(q)), основанные на реальной частоте в обучающих данных.

f(q) (Relative Frequency / Относительная частота)

Точная вероятность последовательности q, рассчитанная как количество ее вхождений (Count(q)), деленное на общее количество всех последовательностей в обучающих данных.

P_n-gram(q) (N-граммная вероятность)

Вероятность последовательности q, рассчитанная Вторым компонентом.

Second Component (Второй компонент / N-gram модель)

Часть гибридной модели, используемая как резервный вариант (back-off). Обычно это стандартная N-gram модель, способная присвоить вероятность любой последовательности.

Training Data (Обучающие данные)

Набор данных (например, логи запросов Query Data), используемый для обучения языковой модели.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает метод обучения гибридной языковой модели.

1. Доступ к обучающим данным (запросам).
2. Подсчет количества отправок (count) для каждого запроса.
3. Выбор подмножества (proper subset) запросов на основе этих подсчетов.
4. Обучение Первого компонента (First Component), содержащего первые вероятностные данные (first probability data), указывающие относительные частоты выбранных запросов.
5. Обучение Второго компонента (Second Component), содержащего вторые вероятностные данные (second probability data) для оценки запросов, не включенных в подмножество.
6. Определение данных корректировки (Adjustment Data) с весовыми коэффициентами для нормализации вторых данных относительно первых.
7. Сохранение всех компонентов и данных корректировки.

Claim 8 (Зависимый): Детализирует механизм нормализации.

1. Первый компонент генерирует распределение, где сумма вероятностей выбранных запросов равна Первому значению (P1).
2. Второй компонент генерирует распределение, где сумма вероятностей тех же запросов равна Второму значению (P2).
3. Данные корректировки (весовой коэффициент α) определяются на основе P1 и P2.

Цель — скорректировать Второй компонент так, чтобы его оценка вероятностной массы соответствовала Первому компоненту. В патенте приводится формула расчета: α = (1-P1)/(1-P2).

Claim 14 (Зависимый): Описывает применение модели для локализации.

1. Используются данные из первой (меньшей) географической области и второй (более крупной) области.
2. Первый компонент обучается на основе частых запросов из первой области (локальная модель).
3. Второй компонент обучается на основе данных из второй области (глобальная модель).

Это позволяет точно моделировать локально популярные запросы, используя общую модель для всех остальных случаев.

Claims 16 и 17 (Зависимые): Описывают процесс использования модели в рантайме.

1. Получение кандидата транскрипции.
2. Проверка наличия кандидата в Первом компоненте.
3. (Claim 16) Если ДА, оценка определяется Первым компонентом.
4. (Claim 17) Если НЕТ, оценка определяется Вторым компонентом.

Где и как применяется

Изобретение применяется в инфраструктуре обработки естественного языка (NLP) и распознавания речи (ASR).

INDEXING (Офлайн-обучение моделей)
На этом этапе происходит предварительная обработка данных. Система анализирует исторические Training Data (логи запросов) для обучения гибридной языковой модели. Это включает подсчет частот, выбор частых запросов и вычисление нормализации.

QUNDERSTANDING – Понимание Запросов (Рантайм)
Основное применение. Модель используется в системе Автоматического Распознавания Речи (ASR). Когда пользователь произносит голосовой запрос, ASR генерирует кандидатов транскрипции. Языковая модель используется для оценки вероятности (правдоподобности) каждого кандидата, помогая выбрать наиболее вероятную текстовую интерпретацию речи.

Входные данные (Обучение):

• Логи запросов (Query Data).

Входные данные (Рантайм):

• Кандидат транскрипции (текстовая последовательность).

Выходные данные (Рантайм):

• Вероятностная оценка (Probability Score) для кандидата.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние на короткие, частые запросы, составляющие значительную часть голосового трафика. В патенте указано, что запросы длиной 3 слова и менее могут составлять 70% и более голосовых запросов.
• Географические факторы: Влияет на точность распознавания локальных запросов благодаря возможности создания локализованных моделей (Claim 14), учитывающих местные названия и популярные фразы.

Когда применяется

• При каких условиях работает алгоритм: Алгоритм обучения применяется офлайн. Алгоритм применения (runtime) используется каждый раз, когда система ASR оценивает вероятность кандидата транскрипции.
• Триггеры активации (Обучение): Запрос включается в Первый компонент, если его частота превышает Count Threshold.
• Триггеры активации (Рантайм): Первый компонент активируется при точном совпадении ввода. В противном случае активируется Второй компонент.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Обучение гибридной модели

1. Сбор данных: Доступ к обучающим данным (логам запросов).
2. Подсчет частот: Определение количества появлений каждой Complete Language Sequence (полного запроса) C(q). Расчет общего числа запросов (Total Counts).
3. Выбор подмножества (Set S): Идентификация запросов, чья частота превышает заданный порог (Count Threshold).
4. Обучение Первого компонента: Расчет относительной частоты f(q) для каждого запроса q в S. f(q) = C(q) / Total Counts.
5. Обучение Второго компонента: Обучение стандартной N-gram модели на обучающих данных для расчета вероятностей P_n-gram(q).
6. Расчет нормализации (Adjustment Data):
   1. Вычисление P1: Сумма f(q) для всех q в S (общая вероятностная масса частых запросов по Первому компоненту).
   2. Вычисление P2: Сумма P_n-gram(q) для всех q в S (общая вероятностная масса частых запросов по оценке Второго компонента).
   3. Вычисление коэффициента нормализации α = (1-P1) / (1-P2).
7. Сохранение модели: Сохранение Первого компонента (S и f(q)), Второго компонента и коэффициента α.

Процесс Б: Применение модели (Рантайм)

1. Получение ввода: Система получает кандидат транскрипции (q) от ASR.
2. Проверка Первого компонента: Система проверяет, принадлежит ли q подмножеству S.
3. Расчет оценки (Если q в S): Итоговая вероятность P(q) = f(q).
4. Расчет оценки (Если q не в S): Итоговая вероятность P(q) = α * P_n-gram(q).
5. Вывод результата: Вероятность P(q) используется для оценки и ранжирования кандидата транскрипции.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Основные данные — это логи запросов (Query Data). Система анализирует, какие полные последовательности пользователи вводят и как часто.
• Географические факторы: В варианте реализации (Claim 14) используются данные о географическом происхождении запросов для создания локализованных моделей.

Какие метрики используются и как они считаются

• C(q) (Count): Абсолютное количество появлений полного запроса q.
• f(q) (Relative Frequency): Относительная частота запроса. Рассчитывается как C(q) / Общее количество всех запросов. Используется в Первом компоненте.
• P_n-gram(q): Вероятность запроса, рассчитанная Второй (N-gram) моделью.
• P1 и P2: Суммарные вероятности подмножества частых запросов (S), рассчитанные Первым и Вторым компонентами соответственно.
• α (Adjustment Data / Normalization factor): Коэффициент масштабирования для Второго компонента. Формула: α = (1-P1) / (1-P2).
• Count Threshold: Пороговое значение для включения запроса в Первый компонент.

Выводы

1. Гибридный подход к языковому моделированию: Google использует комбинацию моделей для достижения баланса точности и охвата. Система сочетает «запоминание» частых событий (Компонент 1) и «обобщение» для редких событий (Компонент 2).
2. Приоритет фактической частоты для популярных запросов: Для частых запросов («Head») система предпочитает использовать их реальную статистическую вероятность (f(q)), а не оценку N-gram модели. Это обеспечивает более точное распознавание популярных формулировок.
3. Важность полных последовательностей: Патент подчеркивает важность анализа запросов как Complete Language Sequences (от начала до конца), что критично для понимания естественного языка и голосовых команд.
4. Нормализация для согласованности: Механизм нормализации (α) является критически важным элементом, позволяющим математически корректно объединить два разных распределения вероятностей в единую модель.
5. Встроенная локализация: Архитектура позволяет создавать локализованные языковые модели (Claim 14), улучшая распознавание региональных запросов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает инфраструктуру ASR, а не ранжирование, он дает важные стратегические инсайты для SEO:

• Оптимизация под полные естественные фразы (Voice Search): Поскольку система ASR (использующая эту модель) будет лучше распознавать фразы, точно соответствующие частым историческим запросам (хранящимся в Первом компоненте), необходимо оптимизировать контент под полные, естественные и разговорные формулировки запросов.
• Исследование точных популярных формулировок: Анализируйте данные (например, GSC, логи сайта), чтобы выявить наиболее частые полные фразы (Complete Language Sequences), которые используют пользователи. Убедитесь, что эти точные фразы интегрированы в ваш контент и заголовки.
• Усиление локальной оптимизации (Local SEO): Учитывая возможность локализации модели (Claim 14), критически важно использовать гиперлокальные термины, названия и фразы, популярные в конкретном регионе. Это повышает вероятность точного распознавания локального запроса.

Worst practices (это делать не надо)

• Фокус на отдельных ключевых словах (Keyword Stuffing): Создание контента из набора ключевых слов вместо естественных предложений. Такие тексты плохо соответствуют Complete Language Sequences, которые модель учится распознавать.
• Игнорирование голосового поиска и разговорных интентов: Пренебрежение оптимизацией под разговорные запросы. Если ваш контент не отвечает на запросы так, как их задают голосом, вы упускаете трафик, точность распознавания которого улучшается благодаря этим моделям.
• Использование универсальных стратегий в локальном поиске: Игнорирование локальной специфики и популярных в регионе формулировок может быть неэффективным, так как локальные языковые модели могут придавать больший вес местным вариантам запросов.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность точного понимания ввода пользователя как первого шага в поиске. Он демонстрирует, что Google инвестирует в точную интерпретацию естественной речи и дифференцированно обрабатывает частые и редкие запросы. Для SEO это означает смещение фокуса с традиционного подбора ключевых слов на моделирование интента через точные, естественные и популярные языковые конструкции.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация страницы услуги для голосового поиска

1. Анализ данных: SEO-специалист определяет, что частым голосовым запросом является точная фраза «сколько стоит замена экрана на айфоне».
2. Предположение о модели: Эта фраза, вероятно, достаточно частая, чтобы попасть в Первый компонент (First Component) языковой модели Google.
3. Действие: Специалист интегрирует эту точную фразу в заголовок H1 или FAQ на посадочной странице: «Сколько стоит замена экрана на Айфоне?» и дает четкий ответ.
4. Ожидаемый результат: Когда пользователь произносит этот запрос, система ASR с высокой вероятностью точно распознает его благодаря Первому компоненту. Поисковая система затем сопоставит точно распознанный запрос с оптимизированной страницей, улучшая ее видимость по этому голосовому запросу.

Вопросы и ответы