Как Яндекс использует нейросети для выбора ответов в чат-ботах (например, Алисе), учитывая логику и стиль беседы

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения качества и естественности взаимодействия пользователя с системами умного личного помощника (Intelligent Personal Assistant, IPA) или чат-ботами. Основная проблема традиционных систем заключается в том, что они фокусируются на предоставлении логически корректных ответов, но часто игнорируют стиль речи пользователя (формальный, неформальный) и контекст текущей беседы. Изобретение направлено на предоставление ответов, которые не только логически связаны с запросом, но и «лингвистически» подражают стилю речи пользователя в рамках данного контекста.

Что запатентовано

Запатентован способ и система для выбора зависящего от контекста ответа на пользовательский запрос в рамках диалога. Суть изобретения заключается в использовании нейронной сети (состоящей из подсети контекста и подсети ответа) для генерации векторных представлений (эмбеддингов) контекста беседы и потенциальных ответов. Система выбирает ответ путем расчета оценки ранжирования, которая учитывает как логическое, так и лингвистическое сходство между текущим контекстом и кандидатами в ответы.

Как это работает

Система работает в несколько этапов. Сначала нейронная сеть обучается на большом корпусе диалогов. Цель обучения — научить сеть создавать такие векторы, чтобы вектор контекста и вектор правильного ответа были близки друг к другу (положительный пример), а вектор неправильного ответа был далек (отрицательный пример). После обучения система индексирует множество сниппетов бесед. Во время работы, когда пользователь задает запрос, система генерирует вектор текущего контекста. Затем она сравнивает его с векторами в базе данных и рассчитывает оценку ранжирования для каждого кандидата. Эта оценка является суммой двух показателей: (1) сходства между текущим контекстом и контекстом кандидата (лингвистическое сходство/стиль) и (2) сходства между текущим контекстом и ответом кандидата (логическое и лингвистическое сходство). Выбирается ответ с наивысшей оценкой.

Актуальность для SEO

Высокая (для сферы чат-ботов и голосовых ассистентов). Описанный подход, использующий архитектуру, напоминающую двухбашенные нейронные сети (dual-encoder models) для задач поиска и ранжирования ответов (response retrieval), является стандартом в современной разработке диалоговых систем. Методы обучения с использованием положительных и отрицательных примеров (contrastive learning) крайне актуальны для создания качественных эмбеддингов.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент не описывает механизмы ранжирования веб-документов в поисковой выдаче. Он полностью сфокусирован на работе систем умных персональных помощников (IPA) и чат-ботов, таких как Яндекс Алиса, и описывает выбор следующей реплики в диалоге. Для SEO-специалистов патент представляет академический интерес, демонстрируя методы Яндекса в области NLP, но не дает прямых рекомендаций для продвижения сайтов.

Детальный разбор

Термины и определения

Conversation Snippet (Сниппет беседы)

Фрагмент диалога, собранный из различных источников (социальные сети, чаты, электронные письма). Включает в себя сниппет контекста и сниппет ответа.

Context Snippet (Сниппет контекста)

Часть беседы, которая предшествует ответу. Определяет контекст (логический и лингвистический) для последующего ответа.

Response Snippet (Сниппет ответа)

Реплика (ответ) в беседе, следующая за сниппетом контекста.

Neural Network (Нейронная сеть)

Модель машинного обучения, используемая для создания векторных представлений (эмбеддингов) текстов. Состоит из двух частей: Подсети контекста и Подсети ответа.

Context Subnet (Подсеть контекста)

Часть нейронной сети (Encoder), отвечающая за обработку сниппета контекста и создание вектора контекста.

Response Subnet (Подсеть ответа)

Часть нейронной сети (Encoder), отвечающая за обработку сниппета ответа и создание вектора ответа. Архитектура с двумя подсетями часто называется Dual-Encoder.

Context Vector (Вектор контекста)

Численное представление (эмбеддинг) сниппета контекста. Указывает на свойства сниппета контекста.

Response Vector (Вектор ответа)

Численное представление (эмбеддинг) сниппета ответа. Указывает на свойства сниппета ответа.

Positive/Negative Similarity Score (Значение положительного/отрицательного примера сходства векторов)

Метрики, используемые во время обучения (Contrastive Learning). Положительное значение рассчитывается между вектором контекста и вектором правильного ответа. Отрицательное — между вектором контекста и вектором неправильного ответа. Обычно рассчитывается как скалярное произведение или векторное расстояние.

Ranking Score (Оценка ранжирования)

Финальная оценка, используемая для выбора ответа во время работы системы. Является суммой Первого и Второго значений сходства векторов.

First Similarity Score (Первое значение сходства векторов)

Сходство между текущим вектором контекста и вектором контекста кандидата. Указывает на лингвистическое сходство (стиль речи).

Second Similarity Score (Второе значение сходства векторов)

Сходство между текущим вектором контекста и вектором ответа кандидата. Указывает на лингвистическое и логическое сходство (релевантность ответа).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает систему выбора ответа в диалоге, основанную на специально обученной нейронной сети и механизме ранжирования по двум критериям сходства.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ выбора ответа. Ключевыми элементами являются условия обучения нейронной сети и формула расчета оценки ранжирования.

Предварительные условия (Обучение Нейронной Сети):

1. Нейронная сеть обучается на тройках данных: (1) Сниппет контекста, (2) Первый сниппет ответа (правильный, из той же беседы), (3) Второй сниппет ответа (неправильный, не из этой беседы).
2. Цель обучения: Гарантировать, что значение положительного сходства (между вектором контекста и вектором правильного ответа) превышает значение отрицательного сходства (между вектором контекста и вектором неправильного ответа). Это подход, схожий с Triplet Loss.

Процесс работы (Inference):

1. Получение текущего сниппета контекста (включая последний запрос пользователя).
2. Создание текущего вектора контекста с помощью обученной нейронной сети.
3. Расчет Оценки Ранжирования для каждого кандидата (сниппета ответа) в базе данных. Оценка является суммой двух компонентов:
   • Первое значение сходства: Сравнение текущего вектора контекста и вектора контекста кандидата. Это указывает на лингвистическое сходство (стиль).
   • Второе значение сходства: Сравнение текущего вектора контекста и вектора ответа кандидата. Это указывает на лингвистическое и логическое сходство (смысл и стиль).
4. Выбор ответа на основе рассчитанных оценок ранжирования.

Claim 3 (Зависимый пункт): Определяет архитектуру нейронной сети, состоящую из Подсети контекста и Подсети ответа (архитектура типа Dual-Encoder).

Claim 8 и 9 (Зависимые пункты): Уточняют, что значения сходства (как при обучении, так и при работе) могут рассчитываться как скалярное произведение (scalar product) соответствующих векторов.

Где и как применяется

Этот патент не относится к архитектуре веб-поиска Яндекс (CRAWLING, INDEXING, RANKING веб-документов). Он описывает технологию, применяемую в системах Умного Персонального Помощника (IPA), таких как Яндекс Алиса, или чат-ботах.

Применение в рамках диалоговой системы:

Понимание Запроса (Query Understanding / NLU):
На этом этапе система получает текущий диалоговый контекст (историю беседы и последний запрос). Подсеть контекста используется для преобразования этого текстового контекста в текущий вектор контекста.

Ранжирование Ответов (Response Ranking / Retrieval):
Основной этап применения патента. Система сравнивает текущий вектор контекста с базой данных предварительно рассчитанных векторов (индексом). Происходит расчет Оценки Ранжирования для кандидатов и выбор наилучшего ответа.

Офлайн-процессы:

• Сбор данных: Сбор сниппетов бесед из различных источников (соцсети, чаты).
• Обучение: Обучение Нейронной сети с использованием положительных и отрицательных примеров.
• Индексация: Заполнение базы данных векторов. Для каждого сниппета беседы рассчитываются и сохраняются вектор контекста и вектор ответа.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на генерацию/выбор текстовых или голосовых ответов чат-бота или голосового ассистента. Не влияет на ранжирование статей, товаров, локальных страниц или других веб-документов.
• Специфические запросы: Влияет на все типы диалоговых запросов в рамках беседы. Особенно важен для поддержания связности диалога и адаптации к стилю пользователя (например, формальному или разговорному общению).

Когда применяется

Алгоритм применяется каждый раз, когда система IPA или чат-бот должна сгенерировать ответ на запрос пользователя в контексте текущей беседы.

• Триггеры активации: Получение нового пользовательского запроса в рамках диалоговой сессии.
• Условия работы: Наличие обученной нейронной сети и проиндексированной базы данных векторов сниппетов бесед.

Пошаговый алгоритм

Алгоритм состоит из трех основных фаз: Обучение, Индексация и Исполнение.

Фаза 1: Обучение Нейронной Сети (Офлайн)

1. Подготовка данных: Формирование обучающих объектов (троек): Сниппет контекста (C), Положительный сниппет ответа (R+), Отрицательный сниппет ответа (R-). C и R+ взяты из одной беседы, R- — случайный ответ.
2. Прямое распространение (Forward Propagation): Ввод данных в нейронную сеть.
   • Подсеть контекста генерирует Вектор контекста (Vc) из C.
   • Подсеть ответа генерирует Векторы ответа (Vr+, Vr-) из R+ и R-.
3. Расчет сходства: Вычисление Значения положительного сходства S+ (между Vc и Vr+) и Значения отрицательного сходства S- (между Vc и Vr-). Например, с помощью скалярного произведения.
4. Расчет штрафа (Loss Calculation): Определение штрафного значения. Цель — максимизировать разницу между S+ и S- (S+ должно быть больше S-). Если S+ не превышает S- (или не превышает на заданное пороговое значение), рассчитывается штраф.
5. Обратное распространение (Backward Propagation): Корректировка весов нейронной сети на основе штрафного значения для адаптации к изучаемой ситуации.

Фаза 2: Индексация (Офлайн)

1. Извлечение сниппетов: Извлечение сниппетов беседы (Контекст C, Ответ R) из базы данных.
2. Генерация векторов: Использование обученной нейронной сети для генерации Вектора контекста (Vc) и Вектора ответа (Vr).
3. Конкатенация (Опционально): Объединение Vc и Vr в единый вектор Vcr.
4. Сохранение: Сохранение векторов (Vcr или Vc и Vr) в базе данных векторов (индексе).

Фаза 3: Исполнение (Онлайн)

1. Получение контекста: Получение текущего сниппета контекста (история диалога + последний запрос).
2. Генерация текущего вектора (Vcurrent): Использование Подсети контекста для создания Текущего вектора контекста.
3. Подготовка к сравнению (Опционально): Если векторы в индексе конкатенированы (Vcr), система может создать «двойной» текущий вектор контекста путем конкатенации Vcurrent с самим собой (Vdouble = Vcurrent|Vcurrent). Это упрощает расчет Оценки Ранжирования.
4. Поиск кандидатов: Извлечение множества векторов-кандидатов из индекса (может использоваться приближенный поиск ближайших соседей, ANN).
5. Расчет Оценки Ранжирования: Для каждого кандидата (Vc, Vr) рассчитывается оценка. Если используется конкатенация, оценка рассчитывается как скалярное произведение Vcr и Vdouble. Это математически эквивалентно сумме двух компонентов:
   • Первое значение сходства = Сходство(Vcurrent, Vc) (Лингвистическое сходство).
   • Второе значение сходства = Сходство(Vcurrent, Vr) (Логическое и лингвистическое сходство).
6. Выбор ответа: Ранжирование кандидатов по оценке и выбор сниппета ответа, соответствующего вектору с наивысшей оценкой.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Текстовые данные): Основные данные — это текстовые Сниппеты бесед (диалоги). Они собираются из различных источников: сайты социальных медиа, чаты, электронные письма, текстовые сообщения. Эти данные используются как для обучения нейронной сети, так и для формирования базы ответов. Во время работы системы используется текст текущего диалога (Текущий сниппет контекста).

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

Какие метрики используются и как они считаются

• Векторные представления (Эмбеддинги): Вектор контекста и Вектор ответа. Генерируются нейронной сетью (архитектура Dual-Encoder).
• Сходство векторов (Vector Similarity): Метрика близости между двумя векторами. В патенте упоминается использование скалярного произведения (scalar product) или векторного расстояния (vector distance).
• Оценка Ранжирования (Ranking Score): Финальная метрика для выбора ответа. Рассчитывается как сумма Первого и Второго значений сходства векторов. Формула расчета (используя скалярное произведение):

  $\text{Score} = (V_{\text{current}} \cdot V_c) + (V_{\text{current}} \cdot V_r)$

  Где V_current — текущий вектор контекста, Vc — вектор контекста кандидата, Vr — вектор ответа кандидата.

• Взвешенная сумма: Патент упоминает возможность использования взвешенной суммы Первого и Второго значений сходства для придания большей важности либо логическому, либо лингвистическому сходству.
• Функция потерь (Loss Function) при обучении: Используется механизм, схожий с Triplet Loss или Contrastive Loss. Система стремится максимизировать разницу между положительным и отрицательным сходством.

Выводы

1. Патент не относится к веб-поиску: Изобретение предназначено исключительно для систем умных персональных помощников (IPA/чат-ботов) и не описывает алгоритмы ранжирования сайтов. Практическая ценность для традиционного SEO отсутствует.
2. Архитектура Dual-Encoder: Яндекс использует нейронную сеть с двумя независимыми подсетями (для контекста и для ответа), которые проецируют текст в общее векторное пространство. Это эффективный подход для задач поиска и сопоставления текстов.
3. Обучение на основе контраста (Contrastive Learning): Ключевым элементом является метод обучения, при котором система учится отличать правильные ответы от неправильных (используя Triplet Loss), максимизируя сходство для первых и минимизируя для вторых. Это позволяет модели выучить признаки логической релевантности и стиля.
4. Двойной критерий ранжирования (Логика + Стиль): Уникальность патента заключается в формуле ранжирования, которая явно разделяет и суммирует два типа сходства:
   • Сходство контекстов (Context-Context Similarity): оценивает лингвистический стиль.
   • Сходство контекста и ответа (Context-Response Similarity): оценивает логическую релевантность и лингвистический стиль.
5. Техническая реализация: Патент описывает эффективный способ расчета этой двойной оценки ранжирования с помощью конкатенации векторов и использования скалярного произведения.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает внутренние процессы работы чат-ботов Яндекс (например, Алисы) и не содержит практических рекомендаций для SEO-специалистов, занимающихся продвижением веб-сайтов. Описанные механизмы не применяются в ранжировании веб-поиска.

Для специалистов в области NLP и разработки чат-ботов патент подтверждает важность:

• Использования архитектур типа Dual-Encoder для задач поиска ответов (Response Retrieval).
• Применения методов обучения на основе контраста (Contrastive Learning/Triplet Loss) для улучшения качества эмбеддингов.
• Учета не только логической релевантности, но и лингвистического стиля (Tone of Voice) для создания более естественного диалога.

Worst practices (это делать не надо)

Не применимо к SEO. Патент не направлен против каких-либо SEO-тактик или манипуляций в веб-поиске.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Однако патент важен для понимания уровня развития технологий обработки естественного языка (NLP) в Яндексе. Он демонстрирует, что Яндекс активно применяет сложные нейросетевые модели и векторные представления для понимания семантики, контекста и даже стиля текста. Хотя данный патент применяется в чат-ботах, базовые технологии (создание эмбеддингов, оценка семантической близости) лежат в основе и современных алгоритмов веб-поиска. Патент подтверждает стратегический фокус Яндекса на машинном обучении и векторном поиске.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент относится к работе диалоговых систем.

Пример работы механизма в чат-боте:

1. Текущий контекст (Неформальный стиль): Пользователь: «Эй, ты тут?» Бот: «Да.» Пользователь: «Как дела?»
2. Анализ: Система генерирует Текущий вектор контекста, который отражает неформальный стиль и интент вопроса о состоянии.
3. Кандидат 1 (Формальный): Исторический Контекст: «Доброе утро. Как ваше самочувствие?» Ответ: «Мои дела отлично, благодарю вас.»
   • Первое сходство (Лингвистическое): Низкое (стили разные).
   • Второе сходство (Логическое+Лингвистическое): Среднее (логика верна, стиль нет).
4. Кандидат 2 (Неформальный): Исторический Контекст: «Йоу, как сам?» Ответ: «Все хорошо, я в порядке.»
   • Первое сходство (Лингвистическое): Высокое (стили схожи).
   • Второе сходство (Логическое+Лингвистическое): Высокое (логика верна, стиль схож).
5. Результат: Оценка Ранжирования Кандидата 2 будет выше за счет суммы двух высоких показателей сходства. Бот выберет ответ: «Все хорошо, я в порядке.», подражая стилю пользователя.

Вопросы и ответы