Как Яндекс использует машинное обучение и историю действий асессоров для динамической оценки качества их работы

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу обеспечения надежности и качества данных, получаемых от исполнителей в краудсорсинговой среде (например, Яндекс.Толока). Основная проблема заключается в том, что качество работы исполнителей (асессоров) нестабильно и может динамически меняться со временем (улучшаться или ухудшаться). Существующие системы, полагающиеся только на статический рейтинг исполнителя, не могут эффективно отслеживать эти флуктуации в реальном времени. Патент предлагает механизм для динамической оценки достоверности конкретного результата на основе поведения исполнителя.

Что запатентовано

Запатентована система и способ определения качества результата выполнения задачи в краудсорсинговой среде. Суть изобретения заключается в обучении алгоритма машинного обучения (MLA) прогнозировать параметр ошибки (вероятность того, что результат неправильный) для конкретного задания. Ключевым фактором для прогнозирования является не общая оценка качества исполнителя, а его детальная история действий пользователя (поведенческие характеристики при выполнении задач).

Как это работает

Система работает в два этапа: обучение и использование.

На этапе обучения система отправляет исполнителям обучающие задачи с заранее известными ответами. Собираются результаты, и для каждого результата фиксируется история действий исполнителя. Формируются триплеты данных: (результат, история действий, метка правильности). MLA обучается на этих триплетах находить поведенческие паттерны, которые коррелируют с ошибками, и формирует прогнозную функцию.

На этапе использования, когда исполнитель выполняет реальную задачу, система анализирует его историю действий и использует обученный MLA для предсказания параметра ошибки. Если этот параметр (или рассчитанная на его основе контрольная оценка) превышает порог, результат отправляется на дополнительную проверку надежному эксперту. Результаты проверки используются для дообучения MLA (обратная связь) и корректировки оценки качества асессора.

Актуальность для SEO

Высокая. Контроль качества данных, получаемых от асессоров и краудсорсинговых исполнителей (например, через Яндекс.Толока), критически важен для обучения алгоритмов машинного обучения в поиске (включая ранжирование и метрики качества, такие как Proxima). Использование поведенческого анализа для динамической оценки качества исполнителей является современным и эффективным подходом к обеспечению чистоты обучающих данных.

Важность для SEO

Влияние на SEO косвенное (4/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования. Он имеет инфраструктурное значение, описывая, как Яндекс обеспечивает высокое качество человеческих оценок, которые ложатся в основу метрик качества (например, Proxima) и используются как обучающие данные для ML-моделей ранжирования. Для SEO это означает, что базовые метрики Яндекса основаны на надежных, проверенных данных, что ведет к созданию более совершенных и устойчивых к манипуляциям алгоритмов.

Детальный разбор

Термины и определения

Алгоритм машинного обучения (MLA)

Модель, обученная прогнозировать параметр ошибки на основе истории действий пользователя. В патенте упоминаются Первый MLA (основной) и Второй MLA (опциональный, для расчета контрольной оценки).

История действий пользователя (History of User Actions)

Набор данных, содержащий ранее собранные действия пользователя (исполнителя/асессора) и характеристики этих действий в краудсорсинговой среде. Включает поведенческие метрики, такие как время выполнения задачи, изменение результата перед отправкой, среднее время, вид задачи.

Контрольная оценка (Control Score)

Оценка, формируемая Вторым MLA на основе параметра ошибки. Указывает на необходимость направления результата на дополнительную проверку.

Краудсорсинговая среда (Crowdsourcing Environment)

Платформа (например, Yandex.Toloka), позволяющая координировать использование человеческого интеллекта для выполнения задач (HIT, Human Intelligence Task). В контексте поиска используется для сбора асессорских оценок и разметки данных.

Надежный эксперт (Trusted Expert)

Пользователь с высокой оценкой качества (например, >90%) или администратор, которому направляются результаты для дополнительной проверки.

Обучающая задача (Training Task)

Задача с заранее заданным (известным) правильным ответом. Используется для начального обучения MLA и оценки качества пользователей (аналог «золотых заданий» или Golden Sets).

Оценка качества (Quality Score)

Метрика, связанная с пользователем и указывающая на его общую надежность или коэффициент ошибок. Рассчитывается на основе процента правильно выполненных задач.

Параметр ошибки (Error Parameter)

Прогнозная величина, определяемая MLA. Представляет собой вероятность того, что конкретный результат, полученный от пользователя, является неправильным.

Триплет обучающих данных (Training Data Triplet)

Структура данных, используемая для обучения MLA. Содержит: (1) Обучающий результат, (2) Связанную с ним историю действий пользователя, (3) Значение метки (правильно/неправильно).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методе обучения системы для прогнозирования ошибок исполнителей на основе их поведения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый процесс обучения MLA.

1. Сервер отправляет множеству пользователей обучающую задачу с заранее известным ответом.
2. Сервер получает множество обучающих результатов.
3. Для каждого результата сервер получает историю действий пользователя (ранее собранные действия и их характеристики).
4. Каждому результату присваивается метка: правильный (соответствует заранее заданному ответу) или неправильный.
5. Формируется набор триплетов: (результат, история действий, метка).
6. Происходит обучение MLA: для каждого триплета определяются признаки, и на их основе формируется прогнозная функция.
7. Цель прогнозной функции: на основе истории действий пользователя определять параметр ошибки (вероятность того, что результат неправильный).

Claim 2 (Зависимый от 1): Описывает применение системы на этапе использования с двухступенчатой проверкой.

1. MLA из п.1 считается Первым MLA.
2. На этапе использования сервер получает результат реальной задачи и историю действий пользователя.
3. Первый MLA определяет параметр ошибки на основе истории действий.
4. Параметр ошибки вводится во Второй MLA, который формирует контрольную оценку (указывающую на необходимость дополнительной проверки).
5. Если контрольная оценка выше порога, задача и результат отправляются эксперту на проверку.

Claim 4 (Зависимый от 3): Описывает упрощенное применение на этапе использования (без Второго MLA).

1. На этапе использования сервер получает результат и историю действий.
2. MLA (из п.1) определяет параметр ошибки.
3. Если сам параметр ошибки превышает заранее заданный порог, результат отправляется эксперту для присвоения метки.

Claim 5 (Зависимый от 4): Описывает механизм обратной связи и дообучения (Второй период обучения).

1. Сервер получает от эксперта присвоенную метку (по результатам проверки из п.4).
2. Если метка указывает на неправильный результат, формируется дополнительный обучающий триплет (результат, история, метка).
3. MLA дообучается (обновляет прогнозную функцию) на этом дополнительном триплете для улучшения последующих прогнозов.

Claims 6 и 7 (Зависимые от 5): Описывают управление репутацией исполнителя.

1. Если эксперт подтвердил, что результат неправильный (согласно п.5), оценка качества пользователя снижается.
2. Если сниженная оценка качества падает ниже порога, к пользователю применяются ограничивающие действия (например, приостановка учетной записи).

Где и как применяется

Этот патент не относится напрямую к стандартным слоям поиска (Crawling, Indexing, Ranking), а связан с инфраструктурой обеспечения качества данных.

Слой Качества и Метрик (QUALITY & GOVERNANCE LAYER)

Алгоритмы качества поиска (такие как Proxima и Anti-Quality) обучаются на данных, размеченных людьми (асессорами). Запатентованная система применяется для контроля качества работы этих асессоров в краудсорсинговой среде (например, Яндекс.Толока).

• Поддержка Proxima: Метрика Proxima обучается на оценках асессоров. Описанная система гарантирует, что эти оценки надежны. Она отфильтровывает некачественные или подозрительные оценки в реальном времени.
• Генерация обучающих данных (Training Data Generation): Данные, используемые для обучения основных ML-моделей ранжирования (CatBoost, YATI), также размечаются асессорами. Система обеспечивает чистоту этих обучающих выборок.

Взаимодействие компонентов:

• На входе: Результат задачи, отправленный асессором; История действий пользователя (поведенческие логи); Оценка качества асессора.
• Обработка: Первый MLA анализирует входные данные и вычисляет Параметр ошибки. Опционально, Второй MLA вычисляет Контрольную оценку.
• На выходе: Решение о необходимости дополнительной проверки; Обновленная Оценка качества асессора; Новые обучающие данные для дообучения MLA.

На что влияет

Патент оказывает косвенное влияние на все аспекты поиска, так как повышает качество базовых данных, на которых строятся алгоритмы.

• Метрики качества (Proxima, Anti-Quality): Влияет на точность и надежность этих метрик, делая их более устойчивыми к ошибкам асессоров или попыткам манипуляций со стороны недобросовестных исполнителей.
• Алгоритмы ранжирования (CatBoost, YATI): Повышает качество обучения этих моделей за счет предоставления более чистых обучающих данных (Ground Truth).
• Конкретные типы контента и запросы: Влияние универсально. Везде, где используется человеческая оценка (релевантность, качество, безопасность контента, YMYL-тематики), применяется этот механизм контроля качества. В патенте упомянуты задачи разметки, загрузки изображений, перевода и OCR.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм работает в реальном времени в рамках краудсорсинговой платформы.
• Триггеры активации: Каждый раз, когда асессор (пользователь) отправляет результат выполненной задачи.
• Пороговые значения: Система использует заранее заданные пороги для Параметра ошибки или Контрольной оценки. Превышение порога инициирует отправку результата на дополнительную проверку доверенному эксперту. Также используется порог для сниженной Оценки качества, который может привести к блокировке асессора.

Пошаговый алгоритм

Процесс работы системы можно разделить на три основные фазы.

Фаза 1: Первоначальное обучение MLA (Офлайн)

1. Сбор данных: Отправка обучающих задач (с известными ответами) множеству асессоров. Получение результатов.
2. Логирование: Получение результатов и детальной истории действий пользователя (поведенческих паттернов) для каждого результата.
3. Разметка: Присвоение меток (Правильно/Неправильно) путем сравнения с известными ответами.
4. Формирование триплетов: Создание набора обучающих данных в формате (Результат, История действий, Метка).
5. Обучение: Обучение Первого MLA на признаках, извлеченных из триплетов, для формирования прогнозной функции, способной предсказывать Параметр ошибки.

Фаза 2: Применение (Этап использования, Реал-тайм)

1. Получение результата: Асессор отправляет результат выполнения реальной задачи.
2. Извлечение истории: Система получает актуальную историю действий этого асессора.
3. Прогнозирование ошибки: Первый MLA использует прогнозную функцию для определения Параметра ошибки на основе истории действий.
4. Принятие решения о проверке (Вариант А — Одноступенчатый): Сравнение Параметра ошибки с порогом. Если порог превышен, результат направляется на проверку.
5. Принятие решения о проверке (Вариант Б — Двухступенчатый): Ввод Параметра ошибки во Второй MLA для формирования Контрольной оценки. Если оценка превышает порог, результат направляется на проверку.

Фаза 3: Верификация и обратная связь (Near Реал-тайм)

1. Верификация: Доверенный эксперт проверяет результат и присваивает финальную метку (Правильно/Неправильно).
2. Управление пользователем: Если результат неправильный, Оценка качества асессора снижается. При достижении критического порога аккаунт может быть заблокирован.
3. Дообучение MLA: Формируется новый триплет данных на основе верифицированного результата. Этот триплет используется для обновления (дообучения) прогнозной функции Первого MLA.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует преимущественно поведенческие данные асессоров и контекст задачи.

• Поведенческие факторы (История действий пользователя): Это ключевые данные для прогнозирования ошибки. Патент явно упоминает:
  • Время выполнения задачи экспертом.
  • Изменение результата экспертом перед отправкой результата.
  • Среднее время выполнения задачи экспертом.
  • Вид задачи, выполненной экспертом.
• Контекстные данные (Задача и Результат): Признаки, извлеченные из самого результата и типа задачи (например, задача разметки, задача загрузки изображения). В случае задач с обязательными инструкциями, признаки могут включать выполнение/невыполнение этих инструкций.
• Пользовательские факторы (Статические): Оценка качества (Quality Score) пользователя, указывающая на его общую надежность.
• Временные факторы: История действий может быть ограничена по времени (например, последние 24 часа) или по количеству действий (например, последние 100 действий).

Какие метрики используются и как они считаются

• Параметр ошибки (Error Parameter): Вероятность того, что результат является неправильным. Вычисляется Первым MLA на основе признаков, извлеченных из Истории действий пользователя и Результата.
• Контрольная оценка (Control Score): Метрика, указывающая на необходимость направления результата на дополнительную проверку. Вычисляется Вторым MLA на основе Параметра ошибки (используется в двухступенчатом варианте проверки).
• Оценка качества (Quality Score): Интегральная метрика надежности пользователя. Рассчитывается на основе доли правильно выполненных задач (тестовых или проверенных экспертом). Снижается при выявлении ошибок.
• Значение метки (Label Value): Используется при обучении. Может быть бинарным (Правильно/Неправильно). В некоторых вариантах может включать Признак ошибки (причину неправильного результата), что позволяет обучать более детальную модель.

Выводы

1. Инфраструктурный патент с косвенным влиянием на SEO: Патент описывает внутренние процессы Яндекса по контролю качества краудсорсинга (асессоров), а не алгоритмы ранжирования. Прямых рекомендаций для SEO он не содержит.
2. Динамическая оценка качества асессоров: Яндекс не полагается только на статические рейтинги асессоров. Система использует ML для анализа поведения (Истории действий) в реальном времени, чтобы предсказать вероятность ошибки для конкретной задачи. Это позволяет выявлять временное снижение качества работы или мошенничество.
3. Поведенческий анализ как основа контроля: Ключевыми данными для выявления ошибок являются поведенческие метрики: время выполнения задачи, исправления ответа, средняя скорость работы. Аномалии в поведении триггерят дополнительную проверку.
4. Непрерывное обучение и обратная связь: Система постоянно дообучается. Результаты проверок надежными экспертами используются для обновления как репутации исполнителя (Оценка качества), так и самой прогнозной модели (MLA).
5. Важность чистоты обучающих данных: Для SEO-специалистов это означает, что Яндекс инвестирует значительные ресурсы в обеспечение надежности человеческих оценок, которые лежат в основе обучения их ключевых ML-алгоритмов (например, метрик качества сайта). Это повышает доверие к стабильности и качеству работы поисковой системы в целом.

Практика

Этот патент является инфраструктурным и описывает внутренние механизмы контроля качества данных в Яндексе. Он не предоставляет конкретных тактик для SEO-оптимизации сайтов, но дает важный контекст для понимания работы поиска.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на фундаментальном качестве (E-E-A-T и User Satisfaction): Продолжать стратегию развития качественных ресурсов, соответствующих критериям E-E-A-T и решающих задачу пользователя. Патент подтверждает, что человеческие оценки, лежащие в основе метрик качества (Proxima), проходят строгий контроль. Система настроена на выявление и валидацию этих оценок.
• Доверие к метрикам качества Яндекса: Понимать, что метрики, основанные на асессорской оценке (например, Proxima), являются надежными и очищенными от шума благодаря описанному механизму. Не стоит недооценивать их влияние на ранжирование.

Worst practices (это делать не надо)

• Игнорирование инструкций для асессоров: Если вы изучаете публичные инструкции для асессоров, чтобы понять критерии качества Яндекса, не стоит искать в них лазейки, предполагая низкое качество исполнения. Система контроля качества гарантирует, что инструкции соблюдаются, а оценки валидны.
• Предположение о возможности манипуляций через краудсорсинг: Не стоит рассчитывать на возможность «протолкнуть» некачественный сайт, предполагая, что его оценят некомпетентные или уставшие асессоры. Система динамически выявляет такие случаи и отправляет их на перепроверку.

Стратегическое значение

Стратегическое значение этого патента для SEO заключается в понимании глубины инфраструктуры Яндекса, обеспечивающей качество поиска. Метрики качества (которые часто являются прокси для E-E-A-T) обучаются на данных, верифицированных с помощью сложных ML-систем, описанных в патенте. Это подчеркивает долгосрочный приоритет Яндекса на использование машинного обучения не только для ранжирования, но и для самоконтроля и обеспечения надежности входных данных. Для SEO-стратегии это сигнал о том, что качество контента и пользовательский опыт, оцениваемые в конечном итоге людьми, являются фундаментальными.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO-продвижения сайтов нет, так как патент описывает внутренний процесс контроля работы асессоров. Примеры касаются работы краудсорсинговой платформы.

Пример работы системы контроля качества:

1. Ситуация: Асессор оценивает релевантность сайта по запросу. Обычно он тратит на задачу 30 секунд, но последние 10 задач он выполнил за 5 секунд каждую.
2. Действие системы: Система анализирует «Историю действий пользователя» и фиксирует аномальное сокращение времени выполнения задачи.
3. Прогноз: Первый MLA, обученный на исторических данных, определяет, что такое поведение сильно коррелирует с ошибками, и выдает высокий «Параметр ошибки» (например, вероятность ошибки 70%).
4. Результат: Эти 10 оценок автоматически отправляются на проверку Доверенному эксперту.
5. Обратная связь: Эксперт подтверждает, что 8 из 10 оценок неверны. Оценка качества асессора снижается, а MLA получает новые данные для дообучения, укрепляя связь между спешкой и ошибками.

Вопросы и ответы