Как Google ускоряет распознавание текста (OCR) и речи (ASR) за счет оптимизации вычислений

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему высокой вычислительной сложности и медленной скорости декодирования в системах оптического распознавания символов (OCR) и автоматического распознавания речи (ASR), использующих Скрытые Марковские Модели (Hidden Markov Models, HMM). Сложность возникает из-за необходимости одновременно решать задачи сегментации и классификации. В предполагаемых точках сегментации (predicted segmentation points), например, на границе между символами, система сталкивается с огромным количеством возможных следующих состояний (высокий fan-out), что критически замедляет процесс распознавания.

Что запатентовано

Запатентована система оптимизации процесса декодирования HMM (например, time-synchronous Viterbi decoding). Суть изобретения заключается в применении многоуровневого агрессивного прунинга (отсечения маловероятных гипотез) для сокращения пространства поиска. Используются три ключевых метода: Label Transition Node Pruning, Label Selection и Early Pruning.

Как это работает

Система снижает вычислительную нагрузку, сокращая список возможных узлов (Possible Nodes List) на каждом шаге обработки входных данных (фреймов):

• Label Transition Node Pruning: Агрессивно отсекает пути в момент завершения распознавания символа/слова, используя более жесткий порог отсечения за счет введения штрафа (Penalty Term).
• Label Selection: Перед началом распознавания следующего элемента система предварительно оценивает все варианты и выбирает только наиболее вероятных кандидатов, сокращая fan-out.
• Early Pruning: Быстро отсекает узлы на основе частичной оценки (Early Pruning Score), не дожидаясь расчета полной (более дорогой) оценки.

Актуальность для SEO

Средняя. Хотя современные системы OCR и ASR все чаще используют нейронные сети (например, Трансформеры), HMM по-прежнему могут применяться в гибридных системах. Принципы эффективного декодирования и прунинга, описанные в патенте, остаются критически важными для оптимизации систем машинного обучения в масштабах Google, независимо от базовой модели.

Важность для SEO

(1/10). Патент имеет минимальное значение для SEO. Он описывает исключительно внутренние процессы повышения эффективности систем распознавания образов (OCR и ASR). Он не описывает алгоритмы ранжирования, индексирования или понимания запросов в веб-поиске. Это инфраструктурный патент, не предоставляющий практической ценности для SEO-специалистов, занимающихся продвижением сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

ASR (Automated Speech Recognition)

Автоматическое распознавание речи.

Beam Pruning (Прунинг по лучу)

Стандартный метод оптимизации поиска (например, Viterbi), который отсекает гипотезы (пути), чья оценка хуже, чем лучшая оценка плюс заданный порог (Beam Threshold).

Early Pruning (Ранний прунинг)

Техника оптимизации, при которой узел отсекается на основе частичной оценки (Early Pruning Score) до вычисления полной оценки, если частичная оценка уже слишком плоха.

Fan-out (Разветвление)

Большое количество возможных следующих состояний (узлов) из текущего состояния. В OCR это происходит на границах символов, где любой символ алфавита может быть следующим.

Frame (Фрейм/Кадр)

Сегмент входных данных. В OCR это обычно вертикальный срез изображения текста; в ASR — короткий временной отрезок аудиосигнала.

HMM (Hidden Markov Model)

Скрытая Марковская Модель. Статистическая модель для распознавания последовательностей.

Label (Метка)

Группа узлов в HMM, представляющая единицу распознавания (например, символ «А»).

Label Selection (Выбор меток)

Процесс предварительного выбора ограниченного набора меток-кандидатов, которые могут начаться в следующем фрейме после точки сегментации, для уменьшения fan-out.

Label Transition Node (Узел перехода метки)

Последний узел метки в HMM. Переход из этого узла означает завершение распознавания текущего элемента.

OCR (Optical Character Recognition)

Оптическое распознавание символов.

Penalty Term (η) (Штраф)

Штраф, вычитаемый из Beam Threshold при прунинге Label Transition Nodes для более агрессивного отсечения.

Predicted Segmentation Point (Предполагаемая точка сегментации)

Фрейм, в котором декодер предсказывает границу между единицами распознавания (например, границу символа).

Viterbi Decoding (Декодирование по Витерби)

Алгоритм для нахождения наиболее вероятной последовательности скрытых состояний (пути через HMM) на основе наблюдаемой последовательности (фреймов).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает инфраструктурные оптимизации процесса декодирования HMM.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод маркировки медиа-элемента и прунинга в точке сегментации.

1. Система получает медиа-элемент (разделенный на фреймы) и списки возможных узлов HMM.
2. Идентифицируется фрейм в предполагаемой точке сегментации (predicted segmentation point).
3. Происходит прунинг списка узлов для этого фрейма: определяется, удовлетворяет ли оценка (score) узла пороговому значению.
4. Пороговое значение рассчитывается как сумма (i) лучшей оценки (best score) для этого фрейма и (ii) порога луча (beam threshold). Этот порог луча определен как порог, используемый в точках, *не* являющихся точками сегментации.
5. Если оценка узла удовлетворяет порогу (т.е. хуже порога), узел удаляется.
6. Прогнозируется метка с использованием сокращенного списка узлов.

Claim 16 (Зависимый от 1): Уточняет механизм прунинга из Claim 1, делая его более агрессивным для узлов перехода (Label Transition Node Pruning).

Пороговое значение рассчитывается как сумма (i) лучшей оценки и (ii) порога луча МИНУС штрафной член (Penalty Term). Штрафной член рассчитывается как произведение фактора штрафа (Label Transition Penalty Factor, λ, значение от 0 до 1) и порога луча (θ). (η = λ * θ).

Применение штрафа математически уменьшает порог (делает его более строгим), что приводит к более агрессивному отсечению узлов перехода по сравнению со стандартным прунингом.

Claim 5 (Зависимый от 1): Описывает процесс Label Selection для генерации списка узлов для следующего фрейма.

1. Каждая возможная следующая метка оценивается (получает label score) и ранжируется (label rank).
2. Первый узел метки добавляется в список возможных узлов, ТОЛЬКО если оценка метки меньше или равна сумме лучшей оценки метки и первого параметра (α) ИЛИ ранг метки меньше или равен второму параметру (β). Это ограничивает fan-out.

Claim 10 (Зависимый от 5): Описывает процесс Early Pruning.

1. Рассчитывается оценка наблюдения (Observation Score) и оценка раннего прунинга (Early Pruning Score) как сумма оценки наблюдения и оценки предыдущего узла.
2. Узел отсекается, если его Early Pruning Score больше, чем сумма текущей лучшей оценки и порога луча. Это позволяет отсечь узел до расчета полной (более дорогой) оценки, включающей оценку перехода (Transition Score).

Где и как применяется

Этот патент не относится к стандартной архитектуре веб-поиска (Ranking, QUnderstanding и т.д.). Он применяется в системах обработки медиа-сигналов.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Основное применение. Когда Google индексирует контент, содержащий изображения с текстом (OCR) или аудио/видео контент (ASR), он использует эти системы для извлечения текстовой информации. Патент описывает, как сделать процесс декодирования HMM в этих системах более быстрым и эффективным. Это происходит на этапе анализа контента и извлечения признаков.

Входные данные:

• Медиа-элемент (изображение или аудио), разделенный на последовательность фреймов (Frames).
• Обученная модель HMM (узлы, переходы, вероятности).

Выходные данные:

• Распознанная последовательность меток (текст символов или слов).

На что влияет

Влияет исключительно на скорость и вычислительную стоимость (использование ресурсов CPU/памяти) процессов OCR и ASR в инфраструктуре Google. Не влияет на алгоритмы ранжирования веб-документов. Упоминается, что система особенно полезна для языков с большим набором символов, где проблема fan-out наиболее выражена.

Когда применяется

• Условия работы алгоритма: Применяется во время процесса декодирования (например, Viterbi decoding) входной последовательности фреймов с использованием HMM.
• Триггеры активации:
  • Label Transition Node Pruning и Label Selection активируются, когда декодер достигает предполагаемой точки сегментации (границы символа/слова).
  • Early Pruning и Beam Pruning применяются при обработке каждого фрейма.

Пошаговый алгоритм

Процесс оптимизации декодирования фреймов:

1. Получение списка возможных узлов для текущего фрейма (T). Система получает список активных гипотез.
2. Прунинг узлов перехода метки (Label Transition Node Pruning). (Если T – точка сегментации). Узлы перехода оцениваются. Применяется агрессивный порог (Beam Threshold минус Penalty Term). Маловероятные узлы удаляются.
3. Генерация списка возможных узлов для следующего фрейма (T+1). Система определяет, какие узлы могут следовать за оставшимися узлами.
4. Применение выбора меток (Label Selection). (Если произошел переход к новой метке). Система не добавляет все возможные следующие метки. Она оценивает и ранжирует их, добавляя только те, которые проходят пороги по оценке (α) и рангу (β). Это уменьшает fan-out.
5. Применение раннего прунинга (Early Pruning) для фрейма T+1. Для узлов в новом списке рассчитывается Early Pruning Score (частичная оценка). Узлы с плохими частичными оценками отбрасываются до вычисления полных оценок.
6. Применение стандартного прунинга (Beam Pruning) для фрейма T+1. Для оставшихся узлов рассчитывается полная оценка. Применяется стандартный прунинг по лучу.
7. Переход к следующей итерации. Сокращенный список для T+1 становится текущим списком, и процесс повторяется.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на оптимизации процесса декодирования и использует следующие данные:

• Мультимедиа факторы: Входные данные в виде последовательности фреймов (Frames) – сегментов изображения или аудио.
• Системные данные (HMM): Структура HMM, включая узлы (Nodes), эмиссии (Emissions), вероятности эмиссий, переходы (Transitions) и вероятности переходов.

В патенте не упоминаются стандартные SEO-факторы (контентные, ссылочные, поведенческие и т.д.).

Какие метрики используются и как они считаются

• Score(n,t) (Полная оценка узла): Рассчитывается как сумма оценки предыдущего узла, оценки наблюдения и оценки перехода. Формула (из описания): Score(n’,t-1)+Obs(n,t)+Trns(n,n’,t).
• Observation Score (Obs(n,t)): Оценка наблюдения. Показывает, насколько хорошо эмиссии узла n соответствуют данным во фрейме t.
• Transition Score (Trns(n,n’,t)): Оценка перехода. Основана на вероятности перехода от предыдущего узла n’ к текущему узлу n.
• Beam Threshold (θ): Порог луча. Параметр для контроля ширины поиска при прунинге.
• Penalty Term (η) / Label Transition Penalty Factor (λ): Штраф, применяемый к порогу луча при прунинге узлов перехода. Делает порог более жестким. Связь: η = λ * θ.
• Early Pruning Score: Частичная оценка узла. Формула: Score(n’,t-1)+Obs(n,t). Используется для быстрого отсечения.
• Параметры α и β: Пороги для Label Selection. α контролирует допустимое ухудшение оценки, β контролирует максимальное количество меток-кандидатов.

Выводы

1. Патент чисто инфраструктурный: Он не содержит информации о факторах ранжирования, оценке качества контента или понимании запросов в контексте веб-поиска. Он посвящен исключительно повышению вычислительной эффективности систем OCR и ASR.
2. Фокус на скорости обработки мультимедиа: Изобретение направлено на ускорение извлечения текстовой информации из изображений и аудио за счет агрессивного сокращения пространства поиска (прунинга) во время декодирования HMM.
3. Многоуровневая оптимизация: Ключевые инновации заключаются в применении адаптивного прунинга: более агрессивного на границах сегментов (Label Transition Node Pruning), предварительного отбора гипотез (Label Selection) и быстрого прунинга до полной оценки (Early Pruning).
4. Отсутствие прямых SEO-рекомендаций: Патент не дает никаких прямых рекомендаций для SEO-специалистов по оптимизации сайтов или изменению стратегий продвижения.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает оптимизацию внутренних вычислительных процессов. Он не дает практических выводов для SEO-специалистов, занимающихся продвижением веб-сайтов.

Best practices (это мы делаем)

Не применимо к SEO. В патенте нет информации для этого раздела.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к SEO. В патенте нет информации для этого раздела.

Стратегическое значение

Нулевое стратегическое значение для SEO. Патент подтверждает, что Google инвестирует ресурсы в повышение эффективности своих систем распознавания медиаконтента (изображений и речи), но это никак не влияет на стратегии оптимизации и продвижения сайтов.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет.

Вопросы и ответы