Как Яндекс комбинирует оценки асессоров и алгоритмов машинного обучения для эффективной валидации качества контента

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения эффективности (снижения стоимости и времени) выполнения краудсорсинговых задач при сохранении требуемого уровня надежности результата. В контексте поиска это касается масштабной оценки качества контента, релевантности выдачи и классификации данных (например, фильтрации контента для взрослых). Традиционные методы требуют привлечения нескольких экспертов (асессоров) для верификации, что дорого и медленно. Изобретение направлено на сокращение количества человеческих оценок.

Что запатентовано

Запатентован способ и сервер для гибридного выполнения задач, интегрирующий Алгоритм Машинного Обучения (MLA) в качестве автоматизированного оценщика наравне с людьми-экспертами (асессорами). Суть изобретения — в методе динамического расчета Параметра уровня достоверности с использованием Байесовской функции. Этот расчет учитывает исторические Оценки качества (надежность) как эксперта, так и MLA, позволяя системе прекратить выполнение задачи, как только достигается заданная точность.

Как это работает

Система отправляет задачу одновременно эксперту и обученному MLA. На основе их ответов и известных исторических Оценок качества система вычисляет Параметр уровня достоверности ($a_j$). Если этот параметр превышает заданную Пороговую вероятность (EPS, например, 92%), результат принимается. Если порог не достигнут (например, из-за расхождения мнений), система итеративно привлекает дополнительных экспертов. На каждом шаге рассчитывается Взвешенный мажоритарный результат ($\hat{z}_j$) — консенсус с учетом веса каждого участника. Процесс продолжается до достижения порога EPS.

Актуальность для SEO

Высокая. Гибридные системы (Human-in-the-loop), объединяющие людей и ИИ для генерации высококачественных размеченных данных (Ground Truth), являются стандартом в индустрии поиска. Эффективное масштабирование этого процесса критически важно для обучения и валидации современных ранжирующих моделей (таких как Proxima) и систем фильтрации контента.

Важность для SEO

Влияние на SEO (6/10). Влияние косвенное, но стратегически важное. Патент не описывает алгоритм ранжирования, но раскрывает инфраструктуру, которую Яндекс использует для оценки качества контента и релевантности в масштабе. Эта система генерирует данные, на которых обучаются ключевые алгоритмы качества поиска. Понимание этого механизма подчеркивает строгость и надежность процессов оценки Яндекса, влияющих на E-E-A-T сигналы и фильтрацию выдачи.

Детальный разбор

Термины и определения

Алгоритм машинного обучения (MLA)

Алгоритм, обученный выполнять задачи определенного вида (например, классификацию). Выступает в роли автоматического оценщика.

Взвешенный мажоритарный результат (\(\hat{z}_{j}\))

Weighted Majority Result. Результат задачи, поддержанный наибольшей совокупной Оценкой качества среди всех оценщиков (экспертов и MLA). Определяется по Формуле (2).

Оценка качества (Весовой коэффициент, \(q_{w}\))

Метрика надежности оценщика (эксперта или MLA). Указывает априорную вероятность того, что оценщик предоставит правильный результат. Рассчитывается на основе Тестовых задач по Формуле (1).

Параметр вероятности ошибки (\(e_{w}\))

Вероятность того, что оценщик предоставит конкретный неправильный результат. Рассчитывается на основе Оценки качества.

Параметр уровня достоверности (\(a_{j}\))

Confidence Level Parameter. Апостериорная вероятность правильности текущего результата (например, Взвешенного мажоритарного результата). Вычисляется с помощью Байесовской функции по Формуле (4).

Пороговая вероятность (EPS)

Заранее заданный минимальный требуемый уровень достоверности (например, 92%). Задача считается выполненной, когда \(a_{j}\) превышает EPS.

Тестовая задача

Задача с заранее известным правильным результатом (Ground Truth). Используется для калибровки и определения Оценок качества экспертов и MLA.

Эксперт

Человек, выполняющий краудсорсинговую задачу (асессор, толокер).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод оптимизации краудсорсинга путем интеграции MLA и использования байесовского вывода для контроля качества.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый механизм гибридной оценки за одну итерацию.

1. Прием первого результата от Эксперта (используется его Оценка качества из базы данных).
2. Реализация MLA для получения второго результата (используется Оценка качества MLA из памяти).
3. Определение Параметра уровня достоверности того, что первый результат правильный. Расчет основан на обоих результатах и обеих оценках качества.
4. Сравнение уровня достоверности с Пороговой вероятностью.
5. Если порог превышен, задача обрабатывается как выполненная с первым результатом.

Ядро изобретения — возможность завершить задачу с участием всего одного человека, если MLA подтверждает его результат и их совокупная надежность достаточна.

Claim 4, 5, 6 (Зависимые пункты): Уточняют механизм расчета достоверности.

• Система определяет Параметры вероятности ошибки (\(e_{w}\)) для эксперта и MLA на основе их Оценок качества (\(q_{w}\)).
• Расчет Параметра уровня достоверности включает реализацию Байесовской функции, которая принимает на вход эти параметры. Это формализует процесс агрегации мнений.

Claim 15 (Независимый пункт): Описывает итеративный процесс эскалации, если порог не достигнут.

1. Если Уровень Достоверности (из Claim 1) меньше Пороговой Вероятности.
2. Прием дополнительного результата от дополнительного эксперта.
3. Определение Взвешенного мажоритарного результата (\(\hat{z}_{j}\)) на основе ВСЕХ полученных результатов и их Оценок качества. Выбирается результат с наибольшим совокупным весом.
4. Определение нового Параметра Уровня Достоверности для \(\hat{z}_{j}\).
5. Если новый порог превышен, задача обрабатывается как выполненная с \(\hat{z}_{j}\).

Где и как применяется

Изобретение не является частью конвейера ранжирования в реальном времени. Это инфраструктурный компонент для офлайн или nearline оценки данных и обучения моделей.

QUALITY & GOVERNANCE LAYER (Слой Качества и Метрик)
Это основная область применения. Система используется для генерации надежных размеченных данных (Ground Truth), необходимых для:

• Обучения и валидации метрик качества: Модели типа Proxima (оценка полезности, E-E-A-T) и Anti-Quality (выявление нарушений, спама) обучаются на оценках асессоров. Этот патент описывает, как эти оценки собираются эффективно и с контролируемой точностью.
• Оценки релевантности: Оценка пар запрос-документ для измерения качества поиска и обучения основных формул ранжирования.

INDEXING (Индексация и извлечение признаков)
Результаты работы системы могут применяться для разметки документов в индексе.

• Фильтрация контента: В патенте явно упоминается применение для фильтрации контента для взрослых (SafeSearch). Документы, классифицированные системой с высокой достоверностью, получают соответствующую метку.

Входные данные: Задача (документ, изображение, пара запрос-документ), доступ к пулу экспертов и MLA с известными Оценками качества (\(q_{w}\)), Пороговая вероятность (EPS).

Выходные данные: Финальный результат задачи (например, классификация, оценка) и связанный с ним Параметр уровня достоверности (\(a_{j}\)).

На что влияет

• Конкретные типы контента: Изображения, текст, веб-страницы, результаты поиска, описания продуктов.
• Ниши и тематики: Особенно критично для YMYL-тематик, где требуется точная оценка E-E-A-T, и для областей, связанных с безопасностью контента (взрослый контент, шок-контент).
• Фильтрация выдачи: Напрямую влияет на то, будет ли контент показан в режиме Безопасного поиска.

Когда применяется

Алгоритм применяется при необходимости массовой оценки задач, где требуется баланс между стоимостью, скоростью и точностью.

• Триггеры активации: Поступление задачи на оценку в систему краудсорсинга (например, Яндекс.Толока).
• Условия работы: Наличие обученного MLA для данного типа задач и доступного пула экспертов с предварительно рассчитанными Оценками качества.
• Пороговые значения: Ключевой параметр — Пороговая вероятность (EPS). В патенте приведен пример EPS=0.92 (92%). Также могут быть установлены лимиты на количество итераций (N_MAX).

Пошаговый алгоритм

Этап 0: Подготовка (Офлайн)

1. Обучение и Оценка: MLA обучается. Эксперты и MLA выполняют Тестовые задачи (с известными ответами).
2. Расчет Весовых Коэффициентов: Для каждого оценщика (Эксперт/MLA) рассчитывается Оценка качества (\(q_{w}\)) по Формуле (1) и Параметр вероятности ошибки (\(e_{w}\)).

Этап 1: Выполнение задачи (Онлайн — Итерация 1)

1. Инициализация: Сервер получает задачу и устанавливает EPS.
2. Сбор оценок: Задача выполняется первым Экспертом (E1) и MLA. Получены результаты R1 и R2.
3. Расчет достоверности: Сервер вычисляет Параметр уровня достоверности (\(a_{j}\)) для R1, используя Байесовскую функцию (Формула 4), учитывая R1, R2 и их \(q_{w}\) и \(e_{w}\).
4. Проверка: Сравнение \(a_{j}\) с EPS. Если \(a_{j} > EPS\), задача выполнена. Результат = R1.

Этап 2: Эскалация (Онлайн — Итерации 2+)

1. Эскалация (если \(a_{j} \leq EPS\)): Задача отправляется дополнительному эксперту (E2). Получен результат R3.
2. Агрегация (WMR): Сервер определяет Взвешенный мажоритарный результат (\(\hat{z}_{j}\)) по Формуле (2). Это результат с наибольшей суммой весов (\(q_{w}\)) среди всех участников (E1, MLA, E2).
3. Перерасчет достоверности: Сервер пересчитывает \(a_{j}\) для \(\hat{z}_{j}\) по Формуле (4) на основе всех данных.
4. Проверка и Цикл: Сравнение нового \(a_{j}\) с EPS. Если \(a_{j} > EPS\), задача выполнена. Результат = \(\hat{z}_{j}\). Если нет, возврат к шагу 5 (привлечение E3 и т.д.).

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Объект задачи): Данные, которые необходимо оценить. Упомянуты: изображение, текст, веб-страница, результат поиска, описание продукта.
• Исторические данные (для расчета Оценок качества):
  • Количество правильно выполненных тестовых задач (\(c_{w}\)) для каждого эксперта и MLA.
  • Общее количество выполненных тестовых задач (\(t_{w}\)) для каждого эксперта и MLA.
• Системные параметры: Пороговая вероятность (EPS), Параметр сглаживания (K, например K=10).

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует строгий математический аппарат для агрегации мнений и оценки достоверности.

1. Оценка качества / Весовой коэффициент (\(q_{w}\))
   Указывает априорную вероятность правильности ответа оценщика (w).

   Формула (1):

   $$ q_{w}:=(K+c_{w})/(2K+t_{w}) $$

2. Параметр вероятности ошибки (\(e_{w}\))
   Вероятность того, что оценщик предоставит конкретный неправильный ответ.

   Формула:

   $$ e_{w}:=(1-q_{w})/(|Y|-1) $$

   Где |Y| – количество возможных вариантов ответа.

3. Взвешенный мажоритарный результат (\(\hat{z}_{j}\))
   Результат, максимизирующий сумму весовых коэффициентов поддержавших его оценщиков.

   Формула (2):

   $$ \hat{z}_{j}:=arg~max_{z\in Y}\sum_{i=1}^{n}q_{w_{i}}*I(y_{j}^{w_{i}}=z) $$

   Где \(I(…)\) – индикаторная функция (1 если истина, 0 если ложь).

4. Параметр уровня достоверности (\(a_{j}\))
   Апостериорная вероятность правильности Взвешенного мажоритарного результата (\(\hat{z}_{j}\)). Рассчитывается с помощью Байесовской функции.

   Формула (4):

   $$ a_{j}:=\frac{\prod_{i=1}^{n}q_{w_{i}}^{I(y_{j}^{w_{i}}=\hat{z}_{j})}e_{w_{i}}^{1-I(y_{j}^{w_{i}}=\hat{z}_{j})}}{\sum_{z\in Y}\prod_{i=1}^{n}q_{w_{i}}^{I(y_{j}^{w_{i}}=z)}e_{w_{i}}^{1-I(y_{j}^{w_{i}}=z)}} $$

   Эта формула агрегирует мнения всех оценщиков, взвешивая их по надежности (\(q_{w}\)) и вероятности ошибки (\(e_{w}\)), чтобы определить общую уверенность в результате.

Выводы

1. Гибридная оценка качества (Человек + AI): Яндекс систематически использует MLA как «виртуальных асессоров» наравне с людьми. Это не просто автоматизация, а интеграция AI в процесс валидации человеческих суждений для повышения эффективности.
2. Математическая строгость и Байесовский вывод: Достоверность оценок определяется не эвристически, а через строгий Байесовский подход. Система математически рассчитывает вероятность истины, учитывая надежность каждого источника.
3. Индивидуальное доверие к оценщикам: И для людей, и для MLA рассчитывается и используется историческая Оценка качества (\(q_{w}\)). Мнение более надежных источников имеет больший вес при разрешении конфликтов.
4. Инфраструктура для Ground Truth и Proxima: Этот патент описывает механизм генерации эталонных данных (Ground Truth), которые критически важны для обучения и валидации основных алгоритмов ранжирования и метрик качества (например, Proxima).
5. Применение для фильтрации контента: Описанный механизм используется для критически важных задач, таких как обеспечение работы SafeSearch, демонстрируя высокий уровень доверия Яндекса к этой системе.

Практика

Патент носит инфраструктурный характер и описывает внутренние процессы Яндекса по управлению качеством данных. Прямых тактических рекомендаций для SEO он не дает, но предоставляет важный стратегический контекст.

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение однозначности и ясности контента: Создавайте контент, который легко и однозначно интерпретируется как высококачественный и безопасный. Это повышает вероятность того, что и асессоры (эксперты), и MLA быстро придут к положительному консенсусу. Двусмысленность может вызвать расхождения и привести к более глубокому анализу.
• Фокус на фундаментальном качестве (E-E-A-T): Патент подтверждает, что Яндекс инвестирует значительные ресурсы в надежную и масштабируемую оценку качества (для обучения Proxima). Стратегия должна фокусироваться на создании контента, который будет высоко оценен как обученными алгоритмами (MLA), так и квалифицированными асессорами, следующими инструкциям Яндекса.
• Внимание к безопасности контента (SafeSearch): Критически важно избегать элементов (изображений, текстов), которые могут быть классифицированы как нежелательные. Патент показывает, что для фильтрации используется многоуровневая система валидации с высоким порогом достоверности.

Worst practices (это делать не надо)

• Использование «пограничного» контента: Размещение контента, который находится на грани допустимого. Гибридная система оценки (MLA + Эксперт) предназначена для разрешения неоднозначностей. При разногласиях система будет итеративно привлекать экспертов до достижения высокой уверенности в классификации.
• Игнорирование сигналов, понятных MLA: Не стоит думать, что качество оценивают только люди. MLA активно участвует в процессе. Если контент имеет технические или текстовые признаки низкого качества, распознаваемые алгоритмом, это сразу повлияет на оценку.
• Попытки обмануть систему оценки: Создание контента, манипулирующего оценками, становится сложнее, так как система перекрестно валидирует мнения экспертов и MLA, отдавая предпочтение источникам с высокой исторической надежностью.

Стратегическое значение

Патент демонстрирует зрелость инфраструктуры оценки качества в Яндексе. Способность быстро генерировать надежные данные позволяет чаще обновлять и точнее настраивать алгоритмы ранжирования. Тот факт, что Яндекс доверяет своим MLA настолько, что использует их для валидации работы людей, говорит о высокой точности этих алгоритмов. Для SEO это означает, что оценка качества сайта становится все более автоматизированной, масштабируемой и точной.

Практические примеры

Примеры ниже иллюстрируют работу механизма, описанного в патенте, на основе приведенных в нем расчетов.

Сценарий 1: Быстрая валидация (Согласие)

1. Задача: Классифицировать изображение (Безопасное/Взрослое). Порог (EPS) = 92%.
2. Итерация 1:
   • Эксперт 1 (Качество 90%): Говорит «Безопасное».
   • MLA (Качество 70%): Говорит «Безопасное».
3. Расчет: Так как оба согласны, система рассчитывает Уровень Достоверности. По формуле из патента он равен 95.5%.
4. Результат: 95.5% > 92%. Задача выполнена. Изображение классифицировано как «Безопасное». Потребовался всего 1 человек.

Сценарий 2: Разрешение конфликта (Несогласие)

1. Задача: Классифицировать изображение. Порог (EPS) = 92%.
2. Итерация 1:
   • Эксперт 1 (90%): Говорит «Безопасное».
   • MLA (70%): Говорит «Взрослое».
3. Расчет: Мнения разошлись. Уровень достоверности для «Безопасное» (выбор более надежного эксперта) составляет 79%.
4. Итерация 2: 79% < 92%. Привлекается Эксперт 2 (Качество 80%). Он говорит «Безопасное».
5. Агрегация: Взвешенный Мажоритарный Результат теперь «Безопасное» (Вес = 0.9+0.8=1.7 против 0.7 у «Взрослое»).
6. Расчет: Новый Уровень Достоверности = 93.9%.
7. Результат: 93.9% > 92%. Задача выполнена. Изображение классифицировано как «Безопасное».

Вопросы и ответы