Как Яндекс использует математические модели для выбора лучших асессоров и обеспечения качества обучающих данных

Описание

Какую задачу решает

Патент решает критическую задачу обеспечения высокого качества и надежности обучающих данных (training data), генерируемых людьми-асессорами (например, через краудсорсинг). Он направлен на минимизацию ошибок, шума и несогласованности в человеческих оценках. Это фундаментально важно для обучения эффективных алгоритмов машинного обучения (MLA), таких как модели ранжирования Яндекса и метрики качества (например, Proxima).

Что запатентовано

Запатентована система и способ оптимизации сбора и валидации обучающих данных. Суть изобретения заключается в динамическом выборе оптимального набора асессоров для конкретной задачи и в оценке качества результатов с помощью метрики согласованности (Consistency Metric). Эта метрика рассчитывает апостериорную вероятность того, что консенсусный ответ является правильным, учитывая индивидуальные исторические показатели качества (Quality Scores) асессоров.

Как это работает

Система отслеживает индивидуальные показатели качества асессоров. Она работает в двух основных режимах. Проактивный режим (Claim 1): для новой задачи подбирается такая группа асессоров, чтобы ожидаемая метрика согласованности их ответов была максимальной. Реактивный режим (Claim 11): после сбора ответов вычисляется фактическая метрика согласованности по специальной вероятностной формуле. Если метрика ниже установленного порога, данные отбраковываются; если выше — они используются для обучения MLA.

Актуальность для SEO

Высокая. В эпоху доминирования машинного обучения (включая модели типа YATI и метрики Proxima) качество обучающих данных (Ground Truth) имеет первостепенное значение. Механизмы обеспечения достоверности разметки, особенно при использовании краудсорсинговых платформ (например, Яндекс.Толока), критически важны для эффективности поисковой системы.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (2/10). Патент описывает внутренние процессы Яндекса без прямых рекомендаций для SEO. Это инфраструктурный патент, который не касается факторов ранжирования или анализа контента. Однако он имеет важное стратегическое значение, поскольку демонстрирует строгость, с которой Яндекс подходит к формированию обучающих выборок, лежащих в основе алгоритмов ранжирования и метрик качества (Proxima).

Детальный разбор

Термины и определения

MLA (Алгоритм машинного обучения)

Исполняемый компьютером алгоритм (например, модель ранжирования, классификатор или модель Proxima), для обучения которого генерируются данные.

Оценщик (Асессор)

Человек, выполняющий цифровые задачи для генерации обучающих данных (например, пользователь краудсорсинговой платформы).

Цифровая задача (Digital Task)

Задание, предоставляемое асессорам (например, оценка релевантности документа запросу, классификация контента).

Метрика согласованности (Consistency Metric)

Ключевая метрика патента. Указывает апостериорную вероятность того, что результат, обеспеченный большинством асессоров, является правильным результатом для данной цифровой задачи.

Показатель качества (Quality Score, $q_{wi}$)

Индивидуальная оценка асессора, отражающая его прошлые рабочие характеристики и точность. Определяется на основе контрольных задач (Claim 6).

Результат большинства ($z^{MV}$, Majority Vote Result)

Результат выполнения задачи, который был предоставлен большинством асессоров из рассматриваемого набора.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает два основных механизма: проактивное формирование качественных данных (Claim 1) и реактивную валидацию уже собранных данных (Claim 11).

Claim 1 (Независимый пункт): Способ генерирования обучающих данных.

1. Извлечение данных об асессорах, включая их прошлые рабочие характеристики и результаты выполнения определенной цифровой задачи.
2. Определение набора (подмножества) асессоров таким образом, чтобы метрика согласованности среди их результатов для данной задачи была максимальной.
3. Метрика согласованности определена как апостериорная вероятность того, что результат большинства является правильным.
4. Передача следующей цифровой задачи этому оптимизированному набору асессоров.
5. Генерирование обучающих данных для MLA на основе ответов этого набора.

Ядро изобретения — проактивный выбор оптимальной команды асессоров для максимизации достоверности будущих данных.

Claim 2 и Claim 14 (Зависимые пункты): Формула метрики согласованности.

Определяют математический аппарат для расчета метрики. Метрика рассчитывается в соответствии с уравнением (приведено строго по тексту патента из Claim 14, который представлен более полно, чем Claim 2):

$$Pr(z^{MV}|y_{w_{1}},…,y_{w_{n}})=\frac{\prod_{i=1,..,n}q_{w_{i}}^{\delta(z^{MV}-y_{w_{i}})}((1-q_{w_{i}})/(K-1))^{\delta(z^{MV}\ne y_{w_{i}})}}{\sum_{z=1,…,K}\prod_{i=1,..,n}q_{w_{i}}^{\delta(z=y_{w_{i}})}((1-q_{w_{i}})/(K-1))^{\delta(z\ne y_{w_{i}})}}$$

Где:

• $z^{MV}$ — результат, обеспеченный большинством асессоров.
• $y_{wi}$ — результат, обеспеченный конкретным асессором.
• $q_{wi}$ — взвешенный показатель качества конкретного асессора ($s_{wi}/100$).
• $\delta$ — бинарная функция, возвращающей 1, если ее аргумент истинен, иначе возвращающей 0.

Критическое примечание: Формула в тексте патента (Claim 2 и 14) содержит аномалию в числителе: используется аргумент $\delta(z^{MV}-y_{w_{i}})$. Поскольку $\delta$ определена как функция от истинности аргумента, использование целочисленного результата вычитания в качестве аргумента является нестандартным. Вероятно, это типографская ошибка, и предполагалось условие равенства $\delta(z^{MV}=y_{w_{i}})$, что соответствует стандартным вероятностным моделям агрегации мнений (например, Dawid-Skene). Однако анализ основан строго на предоставленном тексте. Суть формулы заключается в вероятностной агрегации мнений, взвешивая вклад каждого асессора в зависимости от его надежности ($q_{wi}$).

Claims 3-6 (Зависимые пункты): Уточняют, что выбор асессоров может быть ограничен предопределенным диапазоном показателей качества (Claim 3), который может зависеть от типа задачи (Claims 4, 5). Это позволяет, например, требовать более квалифицированных асессоров для сложных задач. Показатель качества определяется на основе точности выполнения контрольных задач (Claim 6).

Claim 11 (Независимый пункт): Способ определения качества обучающих данных.

1. Извлечение набора уже собранных данных.
2. Определение метрики согласованности среди этих результатов.
3. Если метрика больше или равна предопределенному порогу согласованности: данные используются для обучения MLA.
4. Если метрика ниже порога: набор данных удаляется (отбраковывается).

Этот механизм описывает реактивную валидацию: фильтрацию ненадежных результатов перед обучением моделей.

Примечание о вариативности: В тексте Claim 11 метрика согласованности определена упрощенно как «число оценщиков…, обеспечивших одинаковый результат». Однако зависимый Claim 12 уточняет, что для этого способа также может применяться сложная вероятностная формула. Система может использовать оба варианта определения.

Где и как применяется

Патент не применяется напрямую ни на одном из этапов онлайн-поиска (CRAWLING, INDEXING, QUERY PROCESSING, RANKING, BLENDER).

Изобретение относится к офлайн-процессам обеспечения качества, разметки данных и инфраструктуре обучения ML-моделей (Data Labeling & ML Training Infrastructure).

QUALITY & GOVERNANCE LAYER (Слой Качества и Метрик)

Система используется для генерации эталонных данных (Ground Truth), необходимых для обучения ключевых моделей:

• Proxima и Anti-Quality: Метрики качества и фильтры спама обучаются на асессорских оценках. Этот патент повышает надежность этих оценок.
• Модели ранжирования: Формулы ранжирования также используют размеченные данные о релевантности.

• Взаимодействие: Система взаимодействует с платформой управления асессорами (например, Яндекс.Толока) и базой данных истории асессоров.
• Входные данные: Цифровые задачи, исторические данные об асессорах (Quality Scores).
• Выходные данные: Валидированные обучающие данные высокого качества для MLA.

На что влияет

Патент оказывает фундаментальное косвенное влияние на все аспекты поиска.

• Качество моделей: Обеспечивая высокое качество обучающих данных, этот механизм повышает точность всех ML-моделей Яндекса.
• YMYL-тематики и E-E-A-T: В чувствительных нишах, где достоверность критически важна, качество обучающих данных для моделей оценки E-E-A-T (например, Proxima) имеет первостепенное значение. Патент (Claims 3-5) позволяет устанавливать более высокие требования к качеству асессоров для сложных задач.

Когда применяется

• Условия применения: Применяется в процессе генерации или валидации обучающих данных с использованием множества асессоров.
• Триггеры активации:
  • Прием сервером новой цифровой задачи (активирует механизм выбора оптимального набора асессоров — Claim 7).
  • Процесс валидации собранного набора данных (активирует механизм проверки по порогу согласованности — Claim 11).

Пошаговый алгоритм

Сценарий 1: Проактивная генерация данных (на основе Claim 1)

1. Инициализация: Система получает новую цифровую задачу для разметки.
2. Извлечение данных: Извлекаются данные о доступных асессорах, включая их исторические Quality Scores ($q_{wi}$).
3. Оптимизация набора: Система определяет оптимальное подмножество асессоров. Цель оптимизации — максимизировать ожидаемую метрику согласованности (рассчитанную по формуле из Claim 2/14). Учитываются ограничения по типу задачи и требуемому диапазону качества (Claims 3-5).
4. Распределение задачи: Новая задача передается выбранному оптимальному набору.
5. Генерация данных: Результаты собираются и используются как обучающие данные для MLA.

Сценарий 2: Реактивная валидация данных (на основе Claim 11)

1. Получение данных: Система анализирует набор уже существующих результатов от множества асессоров для конкретной задачи.
2. Расчет метрики: Вычисляется фактическая метрика согласованности (используя либо вероятностную формулу из Claim 12, либо упрощенный подсчет из Claim 11).
3. Сравнение с порогом: Значение метрики сравнивается с предопределенным порогом согласованности.
4. Принятие решения: Если метрика выше порога (высокая уверенность в консенсусе), данные принимаются. Если ниже, данные отбраковываются.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на данных, связанных с процессом разметки. Традиционные SEO-факторы (контентные, ссылочные, поведенческие и т.д.) не упоминаются.

• Данные об асессорах:
  • Прошлые рабочие характеристики (Claim 1).
  • Индивидуальные показатели качества ($q_{wi}$).
• Данные о задачах:
  • Цифровые задачи.
  • Тип задачи (Claim 4). Разные типы могут иметь разные требования к качеству асессоров (Claim 5).
  • Контрольные цифровые задачи (используются для определения показателя качества) (Claim 6).
• Данные о результатах: Множество ответов ($y_{wi}$), предоставленных асессорами на задачу.

Какие метрики используются и как они считаются

1. Показатель качества асессора ($q_{wi}$)

• Отражает индивидуальную точность асессора.
• Расчет: Указано, что это взвешенный показатель качества, например $q_{wi}=\frac{s_{wi}}{100}$.
• Определение: Основано на точности выполнения асессором контрольных цифровых задач (Claim 6).

2. Метрика согласованности (Consistency Metric)

• Определяет апостериорную вероятность того, что результат большинства ($z^{MV}$) является правильным, учитывая ответы ($y_{w1}…y_{wn}$) и качество ($q_{w1}…q_{wn}$) асессоров.
• Рассчитывается по формуле, приведенной в Claim 2/14 (см. раздел «Ключевые утверждения»). Эта формула реализует вероятностную модель агрегации мнений, взвешивая вклад каждого асессора в зависимости от его надежности.
• Альтернативное определение (Claim 11): Число асессоров, обеспечивших одинаковый результат.

3. Порог согласованности

• Предопределенное значение, используемое для фильтрации обучающих данных (Claim 11).

Выводы

1. Инфраструктурный фокус, без прямых SEO-рекомендаций: Патент описывает исключительно внутренние процессы Яндекса по управлению качеством генерации обучающих данных. Он не содержит информации о факторах ранжирования или методах анализа контента.
2. Качество данных как стратегический приоритет: Яндекс использует сложный математический аппарат (вероятностные модели) для обеспечения достоверности данных (Ground Truth), на которых обучаются его ключевые ML-модели (ранжирование, Proxima).
3. Взвешенная агрегация мнений: Ключевым элементом является метрика согласованности. Она позволяет агрегировать мнения, отдавая больший вес ответам более квалифицированных асессоров (с высоким Quality Score). Это не простое голосование большинством.
4. Два режима контроля качества: Система использует проактивный подход (выбор оптимальной команды асессоров для максимизации ожидаемого качества) и реактивный подход (фильтрация собранных данных по порогу согласованности).
5. Адаптация к сложности задач: Система может адаптировать требования к качеству асессоров в зависимости от типа задачи (Claims 3-5), что критично для сложных тематик (например, YMYL).
6. Повышение точности алгоритмов: Следствием применения этого изобретения является обучение более точных алгоритмов поиска, способных лучше определять качество контента и релевантность, опираясь на надежные человеческие суждения.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент является инфраструктурным и не дает прямых практических выводов для SEO-действий. Однако он предоставляет важный стратегический контекст:

• Фокус на реальном качестве и E-E-A-T: Понимание того, что алгоритмы Яндекса (особенно Proxima) обучаются на данных, прошедших строгий математический контроль качества и основанных на взвешенных человеческих оценках, подтверждает необходимость создания сайтов, которые будут высоко оценены квалифицированными экспертами.
• Соответствие гайдлайнам качества: Придерживайтесь официальных рекомендаций Яндекса по качеству сайтов. Эти рекомендации коррелируют с инструкциями асессоров, чьи оценки (теперь более точные благодаря этому патенту) формируют обучающие выборки.

Worst practices (это делать не надо)

• Недооценка возможностей Яндекса по измерению качества: Ошибочно полагать, что асессорские оценки зашумлены или неточны. Патент демонстрирует, что Яндекс активно инвестирует в математические методы для обеспечения точности этих данных и минимизации шума.
• Имитация качества: Попытки имитировать качество контента без реальной ценности будут сталкиваться с алгоритмами, обученными на очень чистых и надежных данных, отражающих реальную человеческую оценку полезности.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в демонстрации зрелости инфраструктуры машинного обучения Яндекса. Он подтверждает, что качество поиска напрямую зависит от качества обучающих данных. Для SEO-специалистов это сигнал о том, что алгоритмы становятся все более точными в имитации квалифицированной человеческой оценки качества и релевантности. Долгосрочная стратегия должна фокусироваться на подлинной ценности и соответствии критериям E-E-A-T.

Практические примеры

Практических примеров применения данного патента в SEO-работе нет, так как он описывает внутренние процессы генерации обучающих данных.

Вопросы и ответы