Как Яндекс определяет язык слова на основе анализа гласных и согласных сегментов и их контекста

Яндекс патентует метод для определения языка текста. Система разбивает слова на чередующиеся сегменты гласных и согласных. Затем она анализирует частоту встречаемости этих сегментов в определенном контексте (соседние сегменты или границы слова) для разных языков. На основе этой статистики вычисляется вероятность принадлежности слова к тому или иному языку.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу автоматического определения языка текста, в частности, на уровне отдельных слов. Это базовая инфраструктурная задача в области лингвистической обработки (NLP), необходимая для корректного индексирования контента, применения соответствующих правил морфологии и понимания запросов пользователя. Патент не направлен на устранение каких-либо SEO-манипуляций.

Что запатентовано

Запатентован способ и устройство для определения языка, основанные на статистическом анализе внутренней структуры слов. Суть изобретения заключается в отказе от традиционных методов (например, N-грамм символов) в пользу разбиения слов на сегменты — чередующиеся последовательности гласных и согласных букв. Система анализирует частоту встречаемости этих сегментов в определенном контексте (окружении внутри слова).

Как это работает

Система предварительно обучается на корпусах текстов для разных языков. В процессе обучения слова разбиваются на гласные сегменты и согласные сегменты. Для каждого сегмента фиксируется его контекст (предыдущий и следующий сегмент, либо маркер начала/конца слова). На основе частоты встречаемости каждой комбинации «сегмент + контекст» вычисляется оценка связи с языком. При анализе нового слова оно также сегментируется, и система суммирует оценки связи для каждого языка. Язык с наибольшей суммарной оценкой признается языком слова.

Актуальность для SEO

Средняя. Определение языка является фундаментальной и всегда актуальной задачей для поисковых систем. Однако методы, основанные исключительно на статистике структурных элементов (как описано в этом патенте 2015 года), на 2025 год, вероятно, уступают по точности или дополняются более сложными нейросетевыми подходами и анализом векторных представлений.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент носит исключительно инфраструктурный характер и описывает внутренние механизмы лингвистического анализа Яндекса. Он не содержит информации о факторах ранжирования, методах оценки качества контента или алгоритмах борьбы со спамом. Прямых практических рекомендаций для SEO-стратегии из этого патента извлечь нельзя.

Детальный разбор

Термины и определения

Гласный сегмент (Vowel segment): Последовательность, включающая в себя по меньшей мере одну гласную букву внутри слова.
Согласный сегмент (Consonant segment): Последовательность, включающая в себя по меньшей мере одну согласную букву внутри слова.
Многосегментное слово (Multi-segment word): Слово, состоящее из последовательности последовательно изменяющихся (чередующихся) гласных и согласных сегментов (например, структура C-V-C-V).
Односегментное слово (Single-segment word): Слово, состоящее только из одного сегмента: либо только гласного (V), либо только согласного (C).
Контекст (Context): Окружение данного сегмента. Включает в себя предшествующий контекст и следующий контекст.
Предшествующий/Следующий контекст: Элементы, непосредственно окружающие сегмент. Это может быть соседний сегмент слова или индикатор границы слова (предыдущий/следующий конец слова).
Специальный символ: Символ, обозначающий границу слова (конец слова). Примеры: пробел, знак пунктуации, дефис, разрыв строки, разрыв страницы, апостроф.
Оценка связи с языком (Language Association Score): Метрика, созданная на основе числа вхождений сегмента в конкретном контексте. Она указывает на вероятность того, что указанный сегмент в данном контексте является частью слова, написанного на определенном языке.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает два основных процесса: обучение языковой модели (создание статистической базы) и применение этой модели для определения языка нового слова.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает процесс обучения модели для «первого языка».

Система получает множество слов, написанных на первом языке.
Каждое слово разделяется на соответствующие сегменты (чередующиеся гласные и согласные), создавая первое множество сегментов.
Каждый сегмент связывается с его контекстом (окружением).
Для каждого уникального сегмента в конкретном контексте подсчитывается число его вхождений во всем множестве.
Каждая пара (сегмент + контекст) связывается с оценкой связи с языком для первого языка. Эта оценка основана на подсчитанном числе вхождений и указывает на вероятность принадлежности к первому языку.

Claim 7 (Зависимый от 1 и 6): Уточняет, что такое контекст.

Предыдущий контекст сегмента — это либо предыдущий соседний сегмент, либо предыдущий конец слова. Следующий контекст — это либо следующий соседний сегмент, либо следующий конец слова.

Claim 10 (Зависимый от 1): Расширяет метод на «второй язык».

Процесс из Claim 1 повторяется для второго множества слов, написанных на втором языке. В результате создается набор оценок связи с языком для второго языка.

Claim 12 (Зависимый от 10): Описывает процесс определения языка нового слова при наличии моделей для двух языков.

Система анализирует сегменты нового слова в их контексте.
Для каждого сегмента проверяется наличие ранее вычисленной оценки связи с первым языком.
Для каждого сегмента проверяется наличие ранее вычисленной оценки связи со вторым языком.
Выполняется суммирование всех полученных оценок для первого языка и отдельно — для второго языка.
Язык с наибольшей суммой оценок выбирается как язык распознаваемого слова.

Где и как применяется

Изобретение является инфраструктурным компонентом системы лингвистического анализа и применяется на ранних этапах обработки текста.

CRAWLING & INDEXING – Сканирование, Сбор данных и Индексирование
На этапе парсинга и нормализации контента (Parser Platform) система должна определить язык документа или отдельных его фрагментов. Это критически важно для последующего лингвистического анализа — например, для выбора правильного лемматизатора или модуля морфологического разбора.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
При получении запроса от пользователя система должна определить его язык. Это необходимо для маршрутизации запроса к соответствующему индексу (например, русскоязычному или англоязычному) и применения релевантных алгоритмов ранжирования и семантического анализа.

Система принимает на вход текст (слово), а на выходе возвращает идентификатор языка и, возможно, оценку уверенности.

На что влияет

Алгоритм влияет на корректность обработки любого текстового контента и поисковых запросов. Он не имеет специфической привязки к типам контента (статьи, товары), нишам (YMYL, ecommerce) или форматам. Его задача универсальна — определить язык текста.

Когда применяется

Алгоритм применяется всякий раз, когда поисковой системе необходимо определить язык входящих текстовых данных — будь то веб-страница при индексации или запрос пользователя в реальном времени.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Обучение (Офлайн-процесс)

Сбор данных: Формирование обучающих множеств слов для каждого поддерживаемого языка (Язык 1, Язык 2…). Множества могут включать как словарные, так и измененные формы слов.
Сегментация: Каждое слово из множества разделяется на последовательность чередующихся гласных (V) и согласных (C) сегментов.
Определение контекста: Для каждого сегмента определяется его предшествующий и следующий контекст. Контекстом может быть соседний сегмент или специальный символ, обозначающий границу слова.
Подсчет частот: Вычисление числа вхождений каждой уникальной комбинации (Контекст_Пред + Сегмент + Контекст_След) для каждого языка.
Расчет оценок: На основе подсчитанных частот для каждой комбинации вычисляется и сохраняется Оценка связи с языком.

Этап 2: Применение (Онлайн-процесс)

Получение входных данных: Система получает слово, язык которого необходимо определить.
Сегментация и определение контекста: Входное слово обрабатывается аналогично этапу обучения.
Извлечение оценок: Для каждой комбинации (Контекст + Сегмент), найденной в слове, система извлекает сохраненные Оценки связи для всех поддерживаемых языков (Язык 1, Язык 2…).
Агрегация: Оценки суммируются отдельно для каждого языка.
Принятие решения: Выбирается язык, который набрал максимальную суммарную Оценку связи.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Контентные факторы: Используется исключительно текст (слова). Ключевым элементом является классификация символов алфавита на гласные и согласные.
Структурные факторы: Используются специальные символы, которые могут обозначать границы слова: пробел, знак пунктуации, дефис, разрыв строки, разрыв страницы, апостроф.

Другие типы факторов (ссылочные, поведенческие, технические, временные и т.д.) в данном патенте не упоминаются и не используются.

Какие метрики используются и как они считаются

Число вхождений (Frequency Count): Базовая статистическая метрика, подсчитывающая, сколько раз определенный сегмент встретился в определенном контексте в обучающем корпусе.
Оценка связи с языком (Language Association Score): Метрика, рассчитываемая на основе числа вхождений. Она представляет собой вероятность того, что данная структурная единица принадлежит определенному языку. Конкретная формула расчета в патенте не приводится, указано лишь, что оценка «создается на основе числа вхождений».
Сумма оценок связи: Агрегированная метрика, используемая для финального сравнения вероятностей принадлежности слова к разным языкам.
Методы анализа: Используется статистический анализ и структурный разбор слова (сегментация на гласные и согласные компоненты). Алгоритмы машинного обучения в явном виде не упоминаются, метод описан как статистический.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO.

Инфраструктурный характер: Патент описывает базовый технический процесс определения языка текста. Это необходимый этап для любой поисковой системы, но он не связан напрямую с ранжированием или оценкой качества.
Метод сегментации: Ключевой особенностью изобретения является специфический подход к анализу текста — разбиение слов на чередующиеся гласные и согласные сегменты, а не использование N-грамм или словарей.
Важность контекста: Система не просто анализирует наличие сегментов, но и учитывает их окружение (контекст), что позволяет различать языки с похожим набором символов, но разной структурой слов.
Статистический подход: Метод основан на подсчете частот встречаемости структурных элементов в обучающих корпусах и вычислении вероятностных оценок (Оценка связи с языком).
Отсутствие SEO-выводов: Для SEO-специалистов данный патент не предоставляет практических выводов, которые можно было бы использовать для улучшения видимости или ранжирования сайта.

Практика

Патент скорее инфраструктурный и не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент не дает прямых SEO-рекомендаций, он подтверждает важность базовых принципов работы с текстом:

Использование корректного языка: Убедитесь, что контент написан грамотно и использует естественную структуру слов для целевого языка. Это гарантирует, что система сможет корректно определить язык и применить соответствующие лингвистические модели для обработки контента.
Корректное указание языка: Хотя это напрямую не следует из патента, использование атрибутов (например, lang в HTML) помогает поисковым системам, дополняя автоматические методы определения языка, описанные в патенте.

Worst practices (это делать не надо)

Обфускация текста и неестественные конструкции: Использование методов, нарушающих естественную структуру слов (например, вставка невидимых символов, смешивание алфавитов внутри слова, «заборчик»), может привести к тому, что алгоритм не сможет корректно определить язык. Это может негативно сказаться на индексации и обработке контента.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент интересен с точки зрения понимания развития лингвистических технологий Яндекса, но он не влияет на формирование долгосрочной SEO-стратегии, выбор приоритетов по контенту, ссылкам или технической оптимизации.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает автоматизированный внутренний лингвистический процесс определения языка.

Вопросы и ответы

В чем основная суть этого патента Яндекса?

Патент описывает метод автоматического определения языка слова. Вместо анализа слова целиком или по N-граммам, система разбивает его на чередующиеся сегменты гласных и согласных букв. Затем она проверяет, насколько часто такие сегменты встречаются в таком же окружении (контексте) в разных языках, и на основе этой статистики определяет наиболее вероятный язык.

Влияет ли описанный алгоритм на ранжирование сайтов?

Нет, прямого влияния на ранжирование этот алгоритм не оказывает. Это инфраструктурный патент, описывающий базовый лингвистический анализ — определение языка. Он не содержит информации о факторах ранжирования или методах оценки качества контента.

Что такое «сегмент» в контексте этого патента?

Сегмент — это непрерывная последовательность букв одного типа внутри слова. Выделяют гласные сегменты (состоят только из гласных, например, «еа» в слове «реальный») и согласные сегменты (состоят только из согласных, например, «стр» в слове «страна»). Слова рассматриваются как чередование этих сегментов.

Что подразумевается под «контекстом» сегмента?

Контекст — это непосредственное окружение сегмента. Он включает предшествующий и следующий элементы. Это может быть соседний сегмент (например, для гласного сегмента контекстом будут окружающие его согласные сегменты) или специальный маркер, обозначающий начало или конец слова (пробел, знак препинания).

Зачем Яндексу нужно определять язык текста?

Определение языка — это первый и критически важный этап обработки любого текста. Для документов это необходимо, чтобы добавить их в правильный языковой индекс и применить корректные лингвистические инструменты (например, лемматизатор для русского или английского языка). Для запросов это нужно, чтобы понять намерение пользователя и искать ответ в релевантной части индекса.

Может ли этот алгоритм ошибиться, если я использую транслит или слова с ошибками?

Да, это возможно. Метод основан на статистике структуры слов в эталонных корпусах. Транслит или слова с грубыми ошибками могут иметь структуру (чередование гласных и согласных, их сочетания), нетипичную для языка оригинала. Это может затруднить определение языка или привести к неверной классификации, если система специально не обучена на таких примерах.

Нужно ли мне как SEO-специалисту предпринимать какие-либо действия на сайте в связи с этим патентом?

Нет, этот патент не требует внесения изменений в SEO-стратегию или тактику. Единственный базовый вывод — необходимо использовать грамотный и естественный язык в контенте, чтобы система могла корректно его обработать. Но это является общей рекомендацией, не специфичной для данного патента.

Актуален ли этот статистический метод определения языка сейчас?

На момент подачи заявки (2015 год) это был актуальный подход. К 2025 году в индустрии доминируют методы на основе нейронных сетей и векторных представлений, которые обычно показывают более высокую точность. Вероятно, в Яндексе этот метод используется как один из сигналов или был заменен более современными технологиями.

Как система обработает слово, в котором смешаны символы разных алфавитов (например, «iPhone» в русском тексте)?

Если речь идет о смешении алфавитов внутри одного слова (например, «SЕО», где Е и О — кириллические), патент не описывает такую ситуацию. Вероятно, это затруднит работу алгоритма. Если речь идет о заимствованных словах, написанных в своем оригинальном алфавите (например, «iPhone»), система будет пытаться определить их язык (английский) на основе их структуры, если она обучена на английском корпусе.

В чем преимущество этого метода перед использованием N-грамм символов?

N-граммы — это просто последовательности символов фиксированной длины (например, триграммы «стр», «тра», «ран»). Описанный метод использует структурные элементы переменной длины (сегменты), которые основаны на лингвистических свойствах (гласные/согласные). Это может обеспечивать более гибкое и точное моделирование структуры языка.