Яндекс патентует метод ранжирования, который учитывает не только семантику (смысл), но и точное лексическое (словесное) соответствие запросу. Система использует три векторных эмбеддинга: один для запроса, один для всего документа (семантика) …
Разборы патентов
Google анализирует текст, выделенный пользователем на странице, и окружающий контекст (включая местоположение и язык пользователя). Система определяет, относится ли выделенный текст к сущности (Entity), валюте или требует перевода, и на …
Анализ патента (Yoogli, Inc.), описывающего механизм глубокого понимания запросов для извлечения структурированной информации, особенно в E-commerce. Система анализирует запрос, формирует взвешенные "микроконтексты" с учетом истории пользователя, определяет общий "макроконтекст" (тему/интент) …
Патент описывает инфраструктуру (аналогичную Google AMP Cache), позволяющую Google агрегировать полные версии веб-страниц и рекламные ассеты в единую «Композитную страницу». Весь контент передается пользователю сразу в ответ на запрос. Это …
Google использует механизм для предотвращения ошибок при расширении запросов синонимами или однокоренными словами. Система генерирует потенциальные альтернативные термины, но добавляет их к запросу только если они подтверждаются контекстом. Контекст определяется …
Система Google отслеживает контекст пользователя в реальном времени (набираемый текст, открытые документы, письма). На основе этого контекста автоматически генерируются множественные неявные запросы. Система объединяет результаты из разных источников (локальных и …
Google анализирует неявные признаки веб-страницы (структуру, теги, размер, сложность), чтобы определить ее реальный формат и оценить удобство использования (Displayability) на конкретных мобильных устройствах. Это позволяет фильтровать поисковую выдачу, гарантируя пользователю …
Яндекс патентует метод двухфазного обучения Трансформерных моделей (таких как BERT или YATI) для персонализации поиска. Модель сначала обучается предсказывать прошлые клики пользователя на широком наборе данных (Фаза 1), а затем …
Яндекс использует историю поиска пользователя для персонализации агрегированной выдачи (блендинга). Система анализирует предпочтения пользователя между веб-сайтами и вертикальными сервисами (картинки, видео) на основе прошлых кликов и Dwell Time. Рассчитываются персональные …
Google ускоряет отображение поисковой выдачи, заранее загружая и отрисовывая (пререндеринг) структуру страницы результатов (SERP) в фоновом режиме. Когда пользователь вводит запрос (например, в адресной строке браузера), он передается на уже …
Google использует этот механизм для улучшения точности понимания запросов и предотвращения «дрейфа темы». Система учится отличать настоящие синонимы от терминов, которые связаны, но не взаимозаменяемы (когипонимы, например, «красный» и «синий»). …
Яндекс использует разделенную (двухфазную) нейросетевую архитектуру на базе Трансформеров (BERT/YATI) для ускорения персонализации. Первая фаза анализирует историю поиска пользователя и текущий запрос, создавая компактное представление интересов. Вторая фаза использует это …
Яндекс патентует метод защиты целостности рейтингов (например, на Маркете, Картах или Кинопоиске) от «флешмобов», вызванных внешними событиями (например, вирусным обзором блогера). Система обнаруживает аномальные всплески оценок, анализирует историю посещений пользователей, …
Google использует систему интерактивного поиска внутри видеоконтента. Пользователь может остановить видео, и система автоматически распознает объекты и людей в кадре. Используя визуальные индикаторы (например, цветные рамки), система показывает статус идентификации …
Google обучает Большие Языковые Модели (LLM) для предсказания семантических обобщений («generalizations») публичных поисковых запросов. Эти обобщения преобразуются в «токены поиска» (retrieval tokens), которыми аннотируются запросы в базе данных. Это позволяет …
Google использует систему WebRef Entities для точного понимания содержания веб-страниц и рекламных объявлений. Система идентифицирует сущности (люди, места, объекты), устраняет неоднозначности с помощью контекста и связанных сущностей (например, отличая «Jaguar» …
Google использует алгоритм CRANE, чтобы понять, какая именно часть медиафайла (например, видео) соответствует тегу, даже если тег неточен. Система сравнивает сегменты медиафайла с тысячами негативных примеров, чтобы выделить истинный объект …
Google использует данные о том, как часто пользователи включают или отключают фильтры контента (например, SafeSearch) при вводе конкретного запроса. Анализируя нормализованное соотношение фильтрованных и нефильтрованных поисковых операций, система классифицирует запрос …
Google (изначально Aardvark) разработал социальную поисковую систему, которая направляет вопросы не к документам, а к людям в социальном графе пользователя. Патент детализирует, как индексируется экспертиза пользователей (Topic Expertise), как ранжируются …
Google использует систему для точного сопоставления поисковых запросов с мобильными приложениями. Система анализирует семантические признаки запроса (основную тему и подтемы), извлекая их в том числе из результатов поиска (SERP). Затем …