Как Яндекс адаптирует текстовые подсказки (саджест) под контекст используемого приложения

Яндекс патентует метод генерации текстовых подсказок (autocomplete) с учетом приложения, в котором пользователь вводит текст. Система создает векторные представления для введенного текста и для названия приложения (например, Карты или Мессенджер). Эти векторы объединяются и передаются в NLP-модель (например, LSTM или RWKV). Это позволяет генерировать разные, более релевантные подсказки для одного и того же ввода в разных контекстах.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему генерации неуместных или нерелевантных текстовых подсказок (саджеста) в различных приложениях. Традиционные системы часто предлагают одинаковые подсказки независимо от контекста, что ухудшает пользовательский опыт. Например, подсказка «Hello» на ввод буквы «H» уместна в мессенджере, но бесполезна в картографическом приложении, где пользователь скорее ищет «Hotel» или «Hospital». Изобретение повышает точность и релевантность подсказок, учитывая контекст конкретного приложения, в котором происходит ввод текста.

Что запатентовано

Запатентована система и способ формирования контекстно-зависимых текстовых подсказок. Суть изобретения заключается в использовании названия приложения (Application Name) в качестве ключевого признака для модели обработки естественного языка (NLPM). Система генерирует отдельные векторные представления (embeddings) для вводимого текста и для названия приложения, объединяет их и использует эту комбинацию для генерации подсказок, специфичных для данного контекста.

Как это работает

Механизм работы включает несколько этапов. Сначала система получает текстовый ввод пользователя и идентифицирует приложение, в котором этот ввод происходит. Затем генерируются два векторных представления: первое для текста ввода (например, с помощью CHAR-CNN), второе для названия приложения (например, с помощью прямого унитарного кодирования/one-hot encoding). Эти два вектора объединяются (например, суммированием или конкатенацией) в комбинированное векторное представление. Этот комбинированный вектор передается в NLPM (например, LSTM или RWKV), которая обучена предсказывать следующие символы или слова, основываясь как на тексте, так и на контексте приложения.

Актуальность для SEO

Высокая. Контекстно-зависимые NLP-модели и персонализированные подсказки являются стандартом в современных операционных системах и приложениях (например, умных клавиатурах). Упомянутые технологии (LSTM, RWKV, CNN) активно используются в задачах обработки естественного языка.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (2/10). Патент описывает механизм улучшения пользовательского опыта при вводе текста (User Input Assistance/UX), а не алгоритмы поискового ранжирования, индексации или краулинга. Основная ценность для SEO косвенная: если эта технология применяется в поисковых приложениях Яндекса (например, Яндекс Поиск, Браузер, Карты), она напрямую влияет на формирование поисковых подсказок (Search Suggestions/Autocomplete). Понимание этого механизма позволяет SEO-специалистам лучше анализировать, как контекст приложения (вертикали) влияет на то, какие запросы предлагаются пользователям.

Детальный разбор

Термины и определения

CHAR-CNN (Character-Aware Convolutional Neural Network): Алгоритм векторного представления текста на основе сверточной нейронной сети, работающий на уровне символов. Используется для формирования первого векторного представления (вводимого текста).
NLPM (Natural Language Processing Model / Модель обработки естественного языка): Основная модель машинного обучения, обученная формировать текстовые подсказки на основе входных данных (текста и названия приложения).
LSTM (Long Short-Term Memory / Нейронная сеть с длинной кратковременной памятью): Тип рекуррентной нейронной сети (RNN), способный запоминать долгосрочные зависимости. Упоминается как возможная архитектура для NLPM.
RWKV (Receptance Weighted Key Value): Нейронная сеть с чередованием слоев смешивания каналов и смешивания по времени. Альтернативная современная архитектура для NLPM, упомянутая в патенте.
Комбинированное векторное представление (Combined Vector Embedding): Вектор, полученный путем объединения (например, суммирования или конкатенации) векторного представления текста и векторного представления названия приложения. Является входом для NLPM.
Первое векторное представление (First Vector Embedding): Численное представление (эмбеддинг) текстовых данных, введенных пользователем.
Второе векторное представление (Second Vector Embedding): Численное представление (эмбеддинг) названия приложения, в котором происходит ввод текста.
Прямое унитарное кодирование (One-hot encoding): Метод кодирования категориальных данных в векторный формат. Упоминается как способ формирования второго векторного представления (для названия приложения).
Кривая касания (Touch curve / Swipe Input): Траектория движения пальца по виртуальной клавиатуре при вводе текста методом скольжения (swipe). Может использоваться как дополнительный входной сигнал для определения намерения пользователя.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методе интеграции контекста приложения в процесс генерации текстовых подсказок.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной рабочий процесс системы.

Получение текстового ввода пользователя.
Формирование Первого векторного представления (эмбеддинга текста).
Формирование Второго векторного представления (эмбеддинга названия приложения, в котором происходит ввод).
Объединение Первого и Второго представлений в Комбинированное векторное представление.
Передача Комбинированного представления в NLPM. Модель обучена генерировать подсказки на основе ввода И названий приложений.
Выдача сформированной текстовой подсказки.

Ядром изобретения является использование эмбеддинга названия приложения как отдельного признака и его объединение с эмбеддингом текста для обеспечения контекстной зависимости.

Claims 2-4: Уточняют методы векторизации.

Для текста (Первое представление) предлагается использовать CNN (Claim 2), в частности CHAR-CNN (Claim 3).
Для названия приложения (Второе представление) предлагается использовать прямое унитарное кодирование (Claim 4).

Claim 5: Уточняет метод объединения векторов.

Объединение включает в себя суммирование векторных представлений. (В описании патента также упоминаются конкатенация и векторное произведение, но в Claim 5 указано суммирование).

Claims 6-8: Уточняют архитектуру NLPM.

Модель может быть рекуррентной нейронной сетью (RNN) (Claim 6), в частности LSTM (Claim 7) или RWKV (Claim 8).

Claim 18 (Зависимый пункт): Описывает процесс обучения модели.

Получение обучающего набора данных. Каждый объект содержит: (1) Эмбеддинг обучающего текста, (2) Эмбеддинг названия обучающего приложения, (3) Метку (Label) – ожидаемый следующий текст.
Передача данных в NLPM с целью минимизации расхождения (функции потерь) между прогнозом модели и меткой.

Где и как применяется

Этот патент описывает технологию, которая не вписывается напрямую в стандартную архитектуру поисковой системы (Crawling, Indexing, Ranking), так как он относится к механизмам помощи при вводе текста (Input Assistance) и улучшению UX.

Локальное выполнение на устройстве:
Патент указывает, что способ реализуется на электронном устройстве пользователя (Claim 17). Процесс обучения может происходить на сервере, после чего обученная модель передается на устройство для локального использования ([076],).

Применение в контексте поиска (QUERY PROCESSING):
Если данная технология используется в приложениях, связанных с поиском (например, Яндекс Поиск, Яндекс Карты, Яндекс Браузер), она применяется на этапе Понимания Запросов, а именно в компоненте генерации поисковых подсказок (Autocomplete/Suggest).

Взаимодействие: Система перехватывает ввод пользователя в поисковую строку и использует контекст (например, пользователь находится в приложении «Карты») для генерации подсказок.
Входные данные: Текстовый ввод пользователя (префикс запроса), Название приложения (контекст), опционально данные о траектории ввода (swipe).
Выходные данные: Ранжированный список текстовых подсказок (завершение слова, следующее слово, фраза).

На что влияет

Пользовательский опыт (UX): Основное влияние оказывается на удобство и скорость ввода текста в любых приложениях, использующих эту технологию (мессенджеры, карты, поиск, заметки).
Формирование запросов (Query Formulation): В контексте поиска технология влияет на то, как пользователи формулируют свои запросы. Предлагая контекстно-релевантные подсказки, система направляет поисковое намерение пользователя. Например, в Картах будут предлагаться топонимы и адреса, а в Маркете – названия товаров и категорий.
Специфические запросы: Влияет на все типы запросов (навигационные, информационные, коммерческие), адаптируя их под вертикаль (приложение).

Когда применяется

Триггеры активации: Алгоритм активируется в момент, когда пользователь начинает вводить текст в активированное текстовое поле приложения, поддерживающего данную технологию.
Частота применения: В реальном времени, после ввода каждого символа или при выполнении жеста (swipe).

Пошаговый алгоритм

Описание рабочего процесса системы на устройстве пользователя.

Получение ввода: Система получает текстовые данные, введенные пользователем (например, префикс «Н») в определенном приложении (например, «Карты»). Опционально фиксируется траектория ввода (кривая касания), если используется swipe.
Векторизация текста (Первое представление): Введенный текст обрабатывается алгоритмом векторизации (например, CHAR-CNN) для создания первого векторного представления.
Векторизация контекста (Второе представление): Название активного приложения обрабатывается другим алгоритмом (например, прямым унитарным кодированием) для создания второго векторного представления.
Объединение векторов: Первое и второе векторные представления объединяются (например, путем суммирования) для формирования комбинированного векторного представления.
Обработка моделью (NLPM): Комбинированное представление передается в локально работающую модель обработки естественного языка (например, LSTM или RWKV).
Генерация подсказок: Модель генерирует одну или несколько текстовых подсказок, релевантных как введенному тексту, так и контексту приложения (например, «Hotel», «Hospital»).
Ранжирование подсказок: Если сгенерировано несколько подсказок, они ранжируются. Ранжирование может основываться на уровне достоверности (Confidence Score), рассчитанном моделью, или в алфавитном порядке.
Выдача: Наиболее релевантные подсказки отображаются пользователю (например, в строке подсказок виртуальной клавиатуры).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Контентные факторы:
- Текстовые данные пользовательского ввода (символы, префиксы, слова).
- Название приложения (текстовая строка, например, «whatsapp», «yandex navigator»).
Поведенческие факторы (Ввод):
- Данные о способе ввода. Если используется ввод скольжением (swipe), используются данные кривой касания: координаты точек траектории и метки времени ([095]).
Исторические данные (для обучения):
- Логи прошлых взаимодействий пользователей с клавиатурами в различных приложениях, включающие введенный текст, контекст приложения и последующий ввод (метки),.

Какие метрики используются и как они считаются

Векторные представления (Embeddings):
- Для текста: используются алгоритмы на основе CNN (в частности, CHAR-CNN). Также упоминаются Word2Vec и GloVe ([093]).
- Для названий приложений: используется прямое унитарное кодирование (One-hot encoding) или аналогичные методы векторизации текста.
Методы объединения векторов: Упоминаются суммирование (явно в Claim 5), конкатенация и векторное произведение ([097]).
Алгоритмы машинного обучения (NLPM): Используются рекуррентные нейронные сети (RNN), в частности LSTM и RWKV.
Метрики обучения: Для обучения модели используются функции потерь (Loss Functions) для минимизации расхождения между прогнозом и меткой. Упоминаются функция потерь на основе перекрестной энтропии, среднеквадратической ошибки (MSE), функция Хьюбера и др. ([098]).
Параметр ранжирования (Ranking Parameter): Используется для сортировки сгенерированных подсказок. Может основываться на уровне достоверности (Confidence Score) прогноза модели или на алфавитном порядке ([0110]).

Выводы

Патент не о ранжировании сайтов: Это важно понимать. Патент описывает технологию улучшения пользовательского опыта (UX) при вводе текста (Input Assistance), вероятно, для таких продуктов как Яндекс Клавиатура или встроенных клавиатур в приложениях Яндекса. Он не дает прямых рекомендаций по оптимизации контента для лучшего ранжирования.
Контекст приложения как ключевой признак: Ключевая инновация – явное использование названия приложения как отдельного признака (feature) для NLP-модели. Это достигается через создание отдельного эмбеддинга для названия приложения и его объединение с эмбеддингом текста.
Влияние на поисковые подсказки (Suggest/Autocomplete): Если технология применяется в поисковых сервисах, она напрямую влияет на генерацию саджеста. Подсказки в Яндекс Картах, Маркете, Поиске и т.д. будут различаться для одного и того же префикса, так как система учитывает контекст вертикали.
Используемый стек NLP технологий: Патент дает представление о конкретных технологиях, используемых Яндексом для задач предсказания последовательностей: LSTM и RWKV для основной модели, CHAR-CNN для векторизации текста. Это подтверждает использование современных нейросетевых архитектур.
Локальное выполнение: Технология предназначена для работы непосредственно на устройстве пользователя, что обеспечивает быстрый отклик при вводе текста.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент не относится напрямую к ранжированию, он дает важные инсайты для работы с поисковыми подсказками (саджестом) и понимания контекста в экосистеме Яндекса.

Анализ саджеста в разных вертикалях Яндекса: Проводите исследование поисковых подсказок отдельно для разных сервисов (Поиск, Карты, Маркет, Видео). Патент подтверждает, что Яндекс технически способен генерировать разные подсказки в зависимости от контекста приложения. Нельзя полагаться на данные только из основного Поиска.
Оптимизация под контекст вертикали: При продвижении в конкретных вертикалях (например, локальный бизнес в Картах или товары в Маркете) фокусируйтесь на запросах, которые естественно возникают в этом контексте. Например, в Картах система будет чаще подсказывать локальные интенты и топонимы.
Фокус на сущностях и интентах: Способность системы различать намерения на основе контекста (например, «H» = «Hotel» в Картах vs «Hello» в Мессенджере) подчеркивает важность четкого позиционирования контента и связи с релевантными сущностями. Это косвенно влияет на вероятность того, что запросы, ведущие на ваш сайт, будут появляться в саджесте в правильном контексте.

Worst practices (это делать не надо)

Игнорирование контекста при сборе семантики: Ошибка считать, что семантическое ядро и поисковые подсказки универсальны для всей экосистемы Яндекса. Использование данных из Wordstat или основного Поиска для оптимизации под Карты или Маркет может быть неэффективным.
Манипуляции саджестом без учета вертикали: Попытки «накрутить» подсказки могут быть менее эффективными, если они не учитывают контекст приложения, так как модель обучена на специфичных для приложения данных.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Яндекса на глубоком понимании контекста пользователя с использованием современных NLP-технологий (LSTM, RWKV). Хотя здесь это применяется для улучшения ввода текста, сама способность строить и использовать комбинированные векторные представления, учитывающие разные источники контекста (текст + приложение), демонстрирует зрелость технологий Яндекса в области семантического анализа. Для SEO это сигнал о том, что контекст и интент являются приоритетными направлениями развития поиска.

Практические примеры

Сценарий: Анализ поисковых подсказок для локального бизнеса (Кафе)

Задача: Определить, как пользователи ищут кафе в разных контекстах.
Действие SEO-специалиста: Ввод префикса «кафе» в приложении Яндекс Поиск и в приложении Яндекс Карты.
Наблюдение (на основе патента):
- В Яндекс Поиске подсказки могут быть более общими: «кафе москва», «рейтинг кафе», «кафе с детской комнатой».
- В Яндекс Картах (контекст приложения = навигация/локальный поиск) подсказки будут более локализованными и ориентированными на действие: «кафе рядом», «кафе», «круглосуточное кафе».
Вывод: Система использует контекст приложения для генерации разных подсказок. Стратегия оптимизации для Карт должна фокусироваться на локальных сигналах и удовлетворении немедленного интента.

Вопросы и ответы

Описывает ли этот патент новый фактор ранжирования сайтов в Яндексе?

Нет, этот патент не описывает факторы ранжирования. Он посвящен исключительно технологии генерации текстовых подсказок (саджеста) при вводе текста на устройстве пользователя. Цель технологии – улучшить пользовательский опыт (UX), предлагая подсказки, релевантные приложению, в котором работает пользователь (например, мессенджер или карты).

Где вероятнее всего используется эта технология: в основном поиске Яндекса или в Яндекс Клавиатуре?

Патент описывает реализацию на электронном устройстве пользователя и упоминает различные приложения (мессенджеры, карты). Это делает его идеально подходящим для системной клавиатуры, такой как Яндекс Клавиатура, которая работает во всех приложениях. Однако он также может применяться и во встроенных клавиатурах или поисковых строках собственных приложений Яндекса (Поиск, Карты, Маркет) для адаптации подсказок под контекст конкретного сервиса.

Как этот патент влияет на работу с семантическим ядром и анализ поисковых подсказок?

Основное влияние заключается в том, что SEO-специалисты должны учитывать контекст вертикали (приложения) при анализе саджеста. Патент технически обосновывает, почему подсказки по одному и тому же префиксу будут отличаться в Яндекс Поиске, Яндекс Картах или Яндекс Маркете. Нельзя собирать подсказки только из одного источника; необходимо анализировать их в контексте той вертикали, где планируется продвижение.

Что означает использование LSTM и RWKV в этом патенте для понимания возможностей Яндекса в NLP?

Использование LSTM (Long Short-Term Memory) и особенно RWKV (Receptance Weighted Key Value) указывает на то, что Яндекс применяет современные и эффективные архитектуры нейронных сетей для задач обработки последовательностей. RWKV – это относительно новая архитектура, сочетающая преимущества RNN и Трансформеров. Это демонстрирует высокий уровень экспертизы Яндекса в области NLP и стремление использовать передовые технологии для понимания контекста и генерации текста.

В чем суть использования эмбеддинга «Названия Приложения»?

Это ключевой элемент патента. Название приложения (например, «Карты») преобразуется в векторное представление (эмбеддинг) и используется как отдельный признак наряду с эмбеддингом введенного текста. Объединение этих векторов позволяет модели понять не только ЧТО вводит пользователь, но и ГДЕ он это делает. Это позволяет модели адаптировать свои предсказания к специфическому контексту и лексике данного приложения.

Что такое CHAR-CNN и почему он используется для векторизации текста?

CHAR-CNN (Character-Aware CNN) – это сверточная нейронная сеть, работающая на уровне символов. Она эффективна для понимания морфологии слов и устойчива к опечаткам и новым словам (которых нет в словаре), что критически важно для обработки текста в реальном времени при вводе с клавиатуры. Она позволяет генерировать качественные эмбеддинги для префиксов и слов «на лету».

Персонализирует ли эта система подсказки на основе истории пользователя?

Патент фокусируется на адаптации подсказок к контексту текущего приложения, а не на долгосрочной истории пользователя. Модель обучается на агрегированных данных прошлых взаимодействий разных пользователей с разными приложениями. Хотя локальное уточнение модели на устройстве возможно, основной механизм, описанный в патенте, – это контекстная, а не персональная адаптация.

Как система обрабатывает ввод методом скольжения (swipe input)?

Система поддерживает ввод скольжением. В этом случае она анализирует «кривую касания» – траекторию движения пальца по клавиатуре, включая координаты точек и временные метки. Эти данные также векторизуются и передаются в NLPM. Это помогает модели точнее определить намерение пользователя и предсказать слово, которое он пытался ввести жестом.

Как ранжируются сгенерированные подсказки?

В патенте указаны два основных метода ранжирования подсказок перед их показом пользователю. Первый и наиболее вероятный – это ранжирование по «уровню достоверности» (Confidence Score), который рассчитывает NLP-модель для каждого предсказания. Второй упомянутый вариант – сортировка в алфавитном порядке.

Если я оптимизирую свой сайт, поможет ли это ему чаще появляться в этих контекстно-зависимых подсказках?

Косвенно да, если речь идет о поисковых подсказках. Если ваш сайт является авторитетным ответом на определенный тип запросов в конкретном контексте (например, лучший локальный результат в Картах), то запросы, ведущие на ваш сайт, с большей вероятностью будут включены в обучающие данные для этой вертикали. Это может привести к более частому появлению связанных с вами запросов в саджесте именно в этом приложении.