Как Яндекс автоматически определяет эквиваленты перевода слов и фраз, анализируя контекст без использования словарей

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу точного выравнивания (alignment) параллельных текстов — идентификации соответствующих слов и фраз в исходном тексте и его переводе. Это критически важно для обучения систем машинного перевода (MT) и автоматического создания словарей. Изобретение направлено на устранение зависимости от дорогостоящих, созданных вручную словарей и повышение точности по сравнению с простыми эвристическими методами, ускоряя обработку данных.

Что запатентовано

Запатентована система и способ автоматической идентификации эквивалентов перевода между исходным и целевым текстами без использования внешних словарей. Суть изобретения базируется на принципе дистрибутивной семантики: предполагается, что контекстуальные отношения (паттерны совместной встречаемости) лексического элемента сохраняются при переводе. Система сопоставляет элементы, анализируя сходство их контекстов в обоих языках.

Как это работает

Система парсит исходный и целевой тексты на лексические элементы (слова и фразы). Для каждого элемента вычисляется Контекстный Параметр (Context Parameter). Этот параметр основан на том, как часто элемент совместно встречается с другими элементами в рамках одного предложения (метрика CDR – Context-Dependent Relationship). Затем система сравнивает Контекстный Параметр исходного элемента с параметрами всех целевых элементов. Целевой элемент, чей параметр имеет «наименьшее значение разницы» (т.е. наиболее похож) на исходный, идентифицируется как эквивалент перевода.

Актуальность для SEO

Средняя/Высокая (для систем Машинного Перевода). Принцип использования контекстного сходства является фундаментальным для NLP. Хотя в передовых системах часто используются нейросетевые векторные представления (эмбеддинги), описанный статистический метод с использованием матриц совместной встречаемости (CDR) остается актуальным для задач выравнивания корпусов и может применяться в гибридных системах (например, в инфраструктуре Яндекс.Переводчика).

Важность для SEO

Минимальное влияние на SEO (1/10). Патент описывает инфраструктуру для Машинного Перевода (MT) и выравнивания параллельных текстов, а не алгоритмы ранжирования веб-поиска. Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Он не предлагает прямых действий для SEO-специалистов, стремящихся улучшить позиции сайта в Яндекс Поиске.

Детальный разбор

Термины и определения

CDR (Context-Dependent Relationship / Контекстно-зависимые отношения)

Ключевая метрика патента, измеряющая совместную встречаемость элементов внутри предложений. Рассчитывается как отношение числа предложений, где два элемента встречаются совместно, к общему числу предложений, содержащих основной элемент.

CIR (Context-Independent Relationship / Контекстно-независимые отношения)

Вспомогательная метрика, используемая для валидации. Измеряет отношение числа общих слов между двумя лексическими элементами (обычно фразами) к общему числу слов в основном элементе. Отражает композиционное сходство.

Контекстный Параметр (Context Parameter)

Профиль (вектор) для лексического элемента. Он содержит набор значений CDR этого элемента по отношению ко всем остальным элементам, а также указание на номера предложений, в которых они встречаются.

Лексический Элемент (Lexical Element)

Единица анализа текста: слово или фраза (группа из двух или более слов).

Логическое Значение (Logical Meaning)

Термин, используемый для различения лексических морфем (несущих семантику, например, глаголы, прилагательные) от грамматических морфем (предлоги, артикли). Используется в процессе идентификации значимых фраз.

Параметр Сходства (Similarity Parameter) / Значение Разницы (Value of Difference)

Оценка, представляющая степень отличия между исходным и целевым Контекстными Параметрами. Чем ниже эта оценка, тем выше сходство между элементами.

Параллельный текст (Parallel Text)

Исходный текст и его перевод на другой язык.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод автоматического поиска эквивалентов перевода на основе анализа контекста совместной встречаемости, минуя словари.

Claim 1 (Независимый пункт, п.1 Формулы): Описывает основной метод сопоставления.

1. Получение исходного и целевого текстов (параллельный корпус).
2. Парсинг текстов на предложения и идентификация лексических элементов.
3. Создание Контекстного Параметра для каждого элемента на обоих языках. Ключевое требование: этот параметр должен включать значения CDR (отношение совместной встречаемости в предложениях) И указание на то, в каких именно предложениях встречаются элементы.
4. Выбор исходного элемента и его Контекстного Параметра.
5. Сравнение этого параметра со всеми целевыми Контекстными Параметрами.
6. Определение целевого параметра, обладающего «наименьшим значением разницы».
7. Сопоставление исходного элемента с целевым элементом, связанным с этим ближайшим параметром.

Claim 3 (Зависимый от п.1): Уточняет механизм сравнения (Шаг 5 и 6 из Claim 1).

Сравнение может происходить итеративно. Система сравнивает исходный параметр с параметрами элементов внутри *каждого* целевого предложения, чтобы определить «локальное минимальное значение» разницы для этого предложения. Затем из набора всех локальных минимумов выбирается глобальное наименьшее значение разницы. Это оптимизирует поиск соответствия.

Claim 5 (Зависимый от п.4): Описывает механизм валидации найденного соответствия (гипотезы перевода).

После нахождения соответствия с помощью CDR, система проводит проверку с использованием CIR (Контекстно-независимые отношения – метрика пересечения слов внутри фраз). Если сходство профилей CIR для сопоставленной пары превышает заранее определенный порог, гипотеза подтверждается. Это добавляет контроль качества.

Claim 7 (Зависимый от п.6): Описывает применение метода для выравнивания предложений.

Как только система построила лексикон (соответствия слов и фраз), она использует его для выравнивания предложений. Исходное предложение выравнивается с целевым предложением, если целевое предложение содержит переводы элементов, найденных в исходном предложении.

Где и как применяется

Важно отметить, что этот патент НЕ применяется в архитектуре веб-поиска Яндекс (CRAWLING, INDEXING, RANKING, BLENDER).

Он относится исключительно к инфраструктуре Машинного Перевода (MT) (например, Яндекс.Переводчик) и системам обработки естественного языка (NLP) для анализа параллельных корпусов.

• Область применения: Офлайн-обработка параллельных текстов для автоматического создания словарей и выравнивания данных.
• Компоненты взаимодействия: Взаимодействует с приложением по обработке текста (например, движком MT, который создал перевод) и приложением по сопоставлению, которое выполняет анализ.
• Данные на входе: Исходный цифровой текст на первом языке и целевой цифровой текст на втором языке (параллельные тексты).
• Данные на выходе: База данных сопоставлений (автоматически сгенерированный словарь или тезаурус), и/или данные для выравнивания предложений.

На что влияет

• Типы контента: Влияет на обработку любых параллельных текстов. Не зависит от тематики.
• Лексические элементы: Влияет как на отдельные слова, так и на фразы. Система способна идентифицировать фразы и находить их переводы.
• Языковые ограничения: Метод заявлен как независимый от языка, так как не использует словари. Однако эффективность идентификации фраз может зависеть от грамматической структуры конкретного языка.

Когда применяется

• Условия работы: Применяется при наличии параллельного корпуса (исходного текста и его перевода).
• Триггеры активации: В процессе обучения или обновления систем машинного перевода для автоматического извлечения лексических данных и выравнивания обучающих данных. Также может использоваться для обеспечения функций интерфейса (например, подсветка перевода слова при наведении курсора).

Пошаговый алгоритм

Фаза 1: Подготовка и Парсинг

1. Получение данных: Система получает исходный текст и его перевод (параллельный текст).
2. Парсинг предложений: Оба текста разделяются на предложения (например, по знакам препинания).
3. Грамматический разбор: Назначение грамматических типов (POS-tagging) словам.
4. Идентификация Лексических Элементов: В каждом тексте выделяются лексические элементы (слова и фразы). Фразы определяются по частоте совместного вхождения и наличию слов с «логическим значением» (например, глаголы, прилагательные, исключая служебные части речи) или на основе синтаксического анализа.
5. Нормализация (Опционально): Лемматизация слов во фразах и/или реорганизация слов (например, по алфавиту) для унификации.

Фаза 2: Создание Контекстных Параметров (CDR)

1. Идентификация Вхождений: Для каждого лексического элемента определяется список предложений, в которых он встречается.
2. Вычисление CDR: Для каждой пары элементов (A, B) вычисляется значение Контекстно-Зависимого Отношения (CDR) на основе совместной встречаемости.
3. Формирование Матрицы: Создаются матрицы CDR для исходного и целевого текстов. Каждая ячейка содержит значение CDR и указание на предложения, где встречаются элементы.
4. Извлечение Контекстных Параметров: Для каждого элемента извлекается его Контекстный Параметр (строка в матрице).

Фаза 3: Сопоставление Элементов

1. Выбор Элемента: Выбирается исходный лексический элемент и его контекстный параметр.
2. Сравнение Параметров: Исходный контекстный параметр сравнивается с множеством целевых контекстных параметров. Сравнение включает сложную логику сопоставления ячеек на основе пересечения списков предложений и последующее сравнение значений CDR в этих сопоставленных ячейках.
3. Определение Разницы: Вычисляется значение разницы (Параметр Сходства) для каждой пары параметров.
4. Поиск Минимума: Идентифицируется целевой контекстный параметр с наименьшим значением разницы. (Может использоваться оптимизация через поиск локальных минимумов по предложениям).
5. Сопоставление: Исходный элемент сопоставляется с целевым элементом, соответствующим этому параметру. Это формирует гипотезу перевода.

Фаза 4: Верификация и Применение (Опционально)

1. Верификация через CIR: Для проверки гипотезы могут вычисляться Контекстно-Независимые Отношения (CIR), основанные на лексическом пересечении слов во фразах. Если сходство CIR выше порога, гипотеза подтверждается.
2. Сохранение: Подтвержденные пары сохраняются в базе данных сопоставлений.
3. Выравнивание Предложений: На основе сопоставленных элементов система определяет, какие предложения исходного текста соответствуют каким предложениям целевого текста.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Используется полный текст исходного и целевого документов. Совместная встречаемость слов и фраз является основными используемыми данными. Конкретные слова внутри фраз используются для расчета CIR.
• Структурные факторы: Границы предложений (знаки препинания) критически важны для определения области расчета CDR.
• Лингвистические данные: Система использует грамматические типы слов (части речи), необходимые для идентификации фраз и слов с логическим значением. Также используется лемматизация.

Патент не упоминает использование ссылочных, поведенческих, временных, технических, мультимедиа, географических или пользовательских факторов.

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует две основные метрики для анализа отношений между лексическими элементами:

• CDR (Контекстно-Зависимые Отношения): Метрика для определения контекстной близости.

  Формула для CDR элемента A по отношению к элементу B:

  $$CDR(A, B) = \frac{\text{Количество предложений, где совместно встречаются A и B}}{\text{Общее количество предложений, содержащих A}}$$

• CIR (Контекстно-Независимые Отношения): Метрика для определения лексического сходства (композиционного сходства), используется для верификации.

  Формула для CIR элемента A по отношению к элементу B:

  $$CIR(A, B) = \frac{\text{Число общих слов между A и B}}{\text{Число слов в элементе A}}$$

• Значение Разницы (Value of Difference) / Параметр Сходства: Метрика, вычисляемая при сравнении исходного и целевого контекстных параметров. Способ вычисления включает сложное сравнение соответствующих ячеек в параметрах. Цель — минимизировать это значение.
• Пороги: Упоминается заранее определенный порог для частоты встречаемости при идентификации фраз и порог сходства при верификации через CIR. Конкретные значения определяются эмпирически.

Выводы

Патент является инфраструктурным и описывает внутренние процессы Яндекс, связанные с лингвистическим анализом и машинным переводом, без прямых рекомендаций для SEO.

1. Отсутствие связи с ранжированием: Описанные механизмы (CDR, CIR, Контекстные Параметры) не относятся к оценке качества контента или релевантности для веб-поиска.
2. Автоматизация лингвистических задач: Ключевая цель — автоматическое определение эквивалентов перевода и выравнивание текстов без использования заранее составленных словарей, что снижает затраты на лингвистические ресурсы.
3. Основа метода – Дистрибутивная Семантика: Система работает на предположении, что контекст (слова, совместно встречающиеся в предложениях) сохраняется при переводе. Элементы с похожими контекстами на разных языках считаются эквивалентами.
4. Статистический анализ совместной встречаемости: Ключевым механизмом является вычисление Контекстно-Зависимых Отношений (CDR), основанных на статистике появления элементов внутри предложений. Патент описывает статистический метод и не упоминает использование нейронных сетей.
5. Многоуровневый анализ: Система умеет идентифицировать фразы как отдельные единицы и использует комбинацию метрик: CDR для основного сопоставления и CIR (анализ состава фраз) для валидации результатов.

Практика

Патент является инфраструктурным (относится к MT/NLP) и не дает практических выводов для SEO-специалистов, работающих над продвижением сайтов в веб-поиске.

Best practices (это мы делаем)

Практических рекомендаций для SEO, напрямую следующих из механизмов данного патента, нет.

Worst practices (это делать не надо)

SEO-тактик, которые этот патент делает неэффективными или опасными, нет.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO низкое. Патент подтверждает компетенции Яндекса в области статистического NLP и машинного перевода. Он демонстрирует применение дистрибутивной семантики к задаче кросс-языкового сопоставления. Однако для долгосрочной стратегии продвижения в веб-поиске он нерелевантен.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Патент описывает внутреннюю работу лингвистических анализаторов в системах перевода.

Вопросы и ответы