Как Яндекс автоматически выявляет ошибки и несогласованность в работе алгоритмов машинного ранжирования (MLOps)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения точности и отладки (debugging) сложных алгоритмов машинного обучения (MLA), используемых для ранжирования. Основная проблема заключается в сложности идентификации конкретных ошибок, которые допускает MLA. Изобретение предлагает автоматизированный способ выявления потенциально ошибочно ранжированных документов. Это позволяет улучшить качество модели и эффективность ее обучения (Active Learning), сокращая затраты на ручную разметку асессорами.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для автоматического контроля качества работы MLA путем выявления рассогласования (Inconsistency) в его результатах. Суть изобретения заключается в сравнении близости документов в пространстве признаков (Векторов Свойств / Feature Vectors) и близости их итоговых Оценок Релевантности (Relevance Scores), присвоенных моделью.

Как это работает

Система анализирует результаты поиска, сгенерированные MLA. Для каждой пары документов она вычисляет разницу между их Оценками Релевантности и расстояние между их Векторами Свойств. Затем рассчитывается Результат Проверки (Verification Result), который количественно оценивает несоответствие между этими двумя разницами. Пары с «Экстремальным результатом проверки» (например, документы похожи по свойствам, но сильно отличаются по оценкам, или наоборот) помечаются как потенциальные ошибки и направляются на анализ для улучшения MLA.

Актуальность для SEO

Высокая (с точки зрения инфраструктуры ML). Автоматизация контроля качества, валидация моделей и мониторинг (MLOps) являются критически важными компонентами для поддержания и улучшения сложных систем машинного обучения в современных поисковых системах.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (2/10). Это инфраструктурный патент, описывающий внутренние процессы контроля качества и отладки (MLOps) в Яндексе, а не алгоритм ранжирования. Он не вводит новые факторы ранжирования и не описывает механизмы, на которые SEO-специалисты могут напрямую влиять. Патент важен для понимания того, как Яндекс итеративно улучшает свои алгоритмы, но не дает прямых рекомендаций для SEO-стратегии.

Детальный разбор

Термины и определения

Алгоритм машинного обучения (MLA / Machine Learning Algorithm)

Основная модель ранжирования (например, CatBoost), которая присваивает документам Оценки релевантности на основе их Векторов свойств.

Вектор свойств (Feature Vector, Feats(d))

N-мерный вектор числовых признаков (факторов ранжирования), представляющий пару запрос-документ. Является входными данными для MLA. Включает признаки, такие как TF-IDF, BM25, PageRank, поведенческие сигналы и т.д.

Оценка релевантности (Relevance Score, Relev(d))

Числовое значение, сгенерированное MLA на основе Вектора свойств. Определяет позицию документа в поисковой выдаче.

Результат проверки (Verification Result, $P_{q}(d_{1},d_{2})$)

Метрика, указывающая на уровень рассогласования (несогласованности) между разницей в Оценках релевантности и разницей в Векторах свойств для пары документов.

Первый параметр

Уровень разницы в Оценках релевантности между двумя документами в паре (например, модуль разности).

Второй параметр

Уровень разницы (расстояние) в Векторах свойств между двумя документами в паре (например, норма разности векторов).

Третий параметр

Параметр, основанный на позициях документов на SERP (например, минимальная позиция из двух документов). Используется для взвешивания важности ошибки.

Экстремальный результат проверки

Значение Результата проверки, указывающее на высокий уровень рассогласования. Может быть как самым низким, так и самым высоким значением, в зависимости от формулы расчета.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает механизм для автоматической идентификации ситуаций, когда модель ранжирования (MLA) работает неконсистентно.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод выбора потенциально ошибочно ранжированного документа.

1. Система получает набор поисковых результатов. Каждый результат имеет Оценку релевантности и Вектор свойств, сгенерированные MLA.
2. Для каждой возможной пары документов (d1, d2) вычисляются:
• Первый параметр: Уровень разницы в Оценках релевантности.
• Второй параметр: Уровень разницы в Векторах свойств.
3. Вычисляется Результат проверки на основе Первого и Второго параметров, указывающий на уровень рассогласования.
4. Выбирается пара документов, связанная с Экстремальным результатом проверки (высокое рассогласование).
5. Выбранная пара размечается для проверки.

Логика рассогласования (Claims 2-5):

Экстремальный результат указывает на неспособность MLA адекватно различать документы (Claim 2). Патент определяет два типа ситуаций, свидетельствующих об ошибке (Claim 3):

• Ситуация А (Низкий Результат Проверки): Документы сильно отличаются по свойствам (Высокий Второй параметр), но MLA присвоил им близкие оценки (Низкий Первый параметр). Модель не смогла их различить.
• Ситуация Б (Высокий Результат Проверки): Документы очень похожи по свойствам (Низкий Второй параметр), но MLA присвоил им сильно разные оценки (Высокий Первый параметр). Модель слишком сильно их разделила.

Учет позиции в выдаче (Claims 6, 8):

Метод усовершенствован введением Третьего параметра, основанного на позициях на SERP (Claim 6), например, минимальной позиции из двух документов (Claim 8). Это предназначено для взвешивания важности обнаруженной ошибки.

Конкретизация вычислений и Критический Анализ (Claim 15):

Claim 15 предлагает конкретную формулу (см. раздел Метрики). Важно отметить противоречие в патенте. В описании (Параграф 96) заявлено намерение приоритизировать ошибки в ТОПе. Однако формула (Claim 15) и условие, что коэффициент $\alpha>1$ (Параграф 107), приводят к тому, что математически больший вес придается ошибкам, найденным ниже по выдаче. Анализ строго следует формуле, указанной в патенте.

Где и как применяется

Этот патент не относится к онлайн-процессу ранжирования. Он описывает офлайн-процессы контроля качества и улучшения моделей машинного обучения (MLOps).

QUALITY & GOVERNANCE LAYER – Слой Качества и Метрик

Изобретение применяется в инфраструктуре обучения и валидации моделей ранжирования.

• Валидация Модели (Model Validation): Система используется для анализа работы текущей или экспериментальной модели ранжирования (MLA) на тестовых данных или логах поиска для выявления ее слабых мест и несогласованности.
• Активное Обучение (Active Learning): Автоматический отбор наиболее информативных примеров (потенциальных ошибок) для ручной разметки асессорами. Это повышает эффективность обучения при меньшем объеме размеченных данных.

RANKING – Ранжирование (Косвенное влияние)

Хотя метод не работает в онлайне, его результаты напрямую влияют на улучшение формулы ранжирования (MLA), которая используется на этапах L2/L3/L4. Выявленные ошибки позволяют скорректировать модель.

На что влияет

• Алгоритмы ранжирования: Влияет на процесс обучения, точность и консистентность основной модели ранжирования (MLA).
• Конкретные типы контента/запросов: Метод универсален и не зависит от типа контента или запроса. Он оперирует абстрактными Векторами свойств и Оценками релевантности.

Когда применяется

• Условия применения: Применяется в процессе обучения, тестирования или планового обновления модели ранжирования.
• Временные рамки: Офлайн-процесс. Может выполняться периодически.
• Ограничения: Анализ может быть ограничен подмножеством результатов (например, Топ-30 или Топ-50) для экономии вычислительных ресурсов (Claim 13).

Пошаговый алгоритм

Процесс выбора потенциально ошибочно ранжированных документов:

1. Сбор данных: Система получает набор поисковых результатов в ответ на запрос. Для каждого документа извлекается его Вектор свойств, итоговая Оценка релевантности (присвоенная MLA) и Позиция на SERP.
2. Формирование пар: Система генерирует все возможные пары документов (d1, d2) из полученного набора.
3. Вычисление параметров пары: Для каждой пары вычисляются:
• Первый параметр: Разница в Оценках релевантности (например, |Relev(d1) — Relev(d2)|).
• Второй параметр: Разница в Векторах свойств (например, норма разности ||Feats(d1) — Feats(d2)||).
• Третий параметр: Минимальная позиция (min(Pos(d1), Pos(d2))).
4. Вычисление Результата проверки: Для каждой пары вычисляется итоговый Результат проверки (P) на основе трех параметров с использованием весовых коэффициентов (α, β, γ).
5. Идентификация Экстремальных результатов: Система анализирует все вычисленные Результаты проверки и идентифицирует экстремальные значения (наибольшие для Ситуации Б и наименьшие для Ситуации А).
6. Выбор и Разметка: Выбираются пары документов, связанные с экстремальными результатами (например, превышающие/занижающие определенные пороги). Эти пары помечаются как потенциальные ошибки ранжирования.
7. Применение (Дообучение): Помеченные пары передаются для анализа (например, асессорам) и используются для дообучения или корректировки MLA.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно внутренние данные, генерируемые в процессе работы поисковой системы и ее модели ранжирования.

• Системные данные (Факторы Ранжирования):
  • Вектора свойств (Feature Vectors): Полный набор признаков, который использовался MLA для оценки документа. Включает контентные, ссылочные, поведенческие, технические и другие факторы, агрегированные в числовой вектор. Примеры из патента: TF-IDF, BM25, PageRank, HITS, новизна и т.д.
  • Оценки релевантности (Relevance Scores): Итоговый скор, вычисленный MLA для каждого документа.
  • Позиции на SERP (Positions): Итоговая позиция документа в поисковой выдаче.

Какие метрики используются и как они считаются

Ключевые метрики вычисляются на основе попарного сравнения документов.

• Первый параметр (Разница Релевантности): Модуль разности Оценок релевантности. $|Relev(d_{1})-Relev(d_{2})|$.
• Второй параметр (Разница Свойств): Норма разности Векторов свойств. $||Feats(d_{1})-Feats(d_{2})||_{2}$ (L2 норма / Евклидово расстояние).
• Третий параметр (Приоритет Позиции): Минимальная позиция из двух документов. $min(Pos(d_{1}),Pos(d_{2}))$.

Результат проверки (Verification Result):

Патент предлагает конкретную формулу для вычисления Результата проверки $P_{q}(d_{1},d_{2})$ (Claim 15):

$$P_{q}(d_{1},d_{2})=\alpha^{min(Pos(d_{1}),Pos(d_{2}))}\cdot\frac{|Relev(d_{1})-Relev(d_{2})|^{\beta}}{||Feats(d_{1})-Feats(d_{2})||_{2}^{\gamma}}$$

Где $\alpha, \beta, \gamma$ – это коэффициенты, определяемые эвристически. Патент указывает экспериментальные значения: $\alpha \approx 1.57, \beta=0.55, \gamma=2.0$. Также указаны ограничения: $\alpha>1$, $\beta>0$, $\gamma>0$.

Анализ Третьего параметра (Приоритизация) и Противоречие:

В описании патента (Параграф 96) говорится о намерении приоритизировать ошибки в ТОПе (низкие номера позиций). Однако, исходя из формулы и ограничения $\alpha>1$ (например, 1.57), множитель $\alpha^{min(Pos)}$ увеличивается по мере роста позиции (удаления от ТОП-1). Например, $1.57^1 < 1.57^{10}$. Это означает, что математически формула придает больший вес ошибкам, найденным ниже по выдаче. Анализ основан строго на формуле и ограничениях, указанных в патенте, несмотря на противоречие с описательной частью.

Выводы

1. Патент описывает инфраструктуру контроля качества (MLOps), а не алгоритм ранжирования: Основной вывод – этот патент не содержит информации о факторах ранжирования или методах SEO-оптимизации. Он описывает внутренний механизм Яндекса для автоматического поиска аномалий в работе ML-моделей.
2. Идентификация ошибок через рассогласование: Яндекс определяет ошибку ранжирования как несоответствие между близостью признаков документов (Feature Vectors) и близостью их итоговых оценок (Relevance Scores). Модель должна консистентно ранжировать похожие документы близко, а разные — далеко.
3. Два типа ошибок: Система ищет ситуации, когда похожие документы ранжируются по-разному (Ситуация Б) и когда разные документы ранжируются одинаково (Ситуация А).
4. Автоматизация Активного Обучения: Метод позволяет автоматизировать отбор наиболее полезных примеров для разметки асессорами (Active Learning), фокусируясь на слабых местах модели, что ускоряет ее совершенствование.
5. Отсутствие прямых SEO-рекомендаций: Патент носит чисто технический, инфраструктурный характер и не дает практических рычагов воздействия для SEO-специалистов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент скорее инфраструктурный и описывает внутренние процессы Яндекса без прямых рекомендаций для SEO. Практических выводов для тактического SEO нет.

Единственный косвенный вывод: система направлена на повышение точности ранжирования и устранение аномалий. Это подтверждает общий тренд на то, что качественные сайты с четкими, консистентными и сильными сигналами ранжирования будут иметь преимущество, так как любые ошибки в интерпретации этих сигналов со временем будут исправляться.

Worst practices (это делать не надо)

• Ставка на алгоритмические сбои и аномалии: Попытки эксплуатировать временные несоответствия или ошибки в алгоритме ранжирования становятся менее эффективными в долгосрочной перспективе. Описанная система специально разработана для автоматического обнаружения и устранения таких аномалий.
• Манипуляции, создающие рассогласование: Тактики, направленные на искусственное изменение части Вектора свойств без реального улучшения качества (например, накрутка ПФ), могут привести к рассогласованию с другими признаками. Если в результате сайт ранжируется рядом с качественно другими ресурсами, эта система может идентифицировать это как аномалию.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента для SEO минимально. Он дает понимание того, как устроены процессы контроля качества и обучения моделей в Яндексе (MLOps). Это подтверждает, что поисковая система обладает сложной инфраструктурой для самосовершенствования. Для SEO-команд это служит напоминанием о том, что алгоритмы постоянно эволюционируют и становятся более точными в интерпретации сигналов качества.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Примеры ниже иллюстрируют типы ошибок, которые система Яндекса может обнаружить.

Сценарий 1: Ситуация Б (Похожие свойства, разные оценки)

1. Анализ: Документ А и Документ Б являются почти полными дубликатами. Вектора свойств очень близки (Второй параметр низкий).
2. Ранжирование: MLA ранжирует А на Позицию 5, а Б на Позицию 50 (Первый параметр высокий).
3. Результат: Результат проверки будет экстремально высоким (большой числитель, малый знаменатель). Пара помечается для анализа, чтобы понять причину такого разделения (например, корректное определение первоисточника или ошибка модели).

Сценарий 2: Ситуация А (Разные свойства, похожие оценки)

1. Анализ: Документ С (экспертный обзор) и D (поверхностная статья). Вектора свойств существенно разные (Второй параметр высокий).
2. Ранжирование: MLA ошибочно ранжирует их рядом: С на позиции 5, D на позиции 6 (Первый параметр низкий).
3. Результат: Результат проверки будет экстремально низким (малый числитель, большой знаменатель). Пара помечается для анализа, чтобы понять, почему модель не смогла различить документы с разными свойствами.

Вопросы и ответы