Как Яндекс использует машинное обучение для точной транслитерации и фонетической транскрипции запросов между разными алфавитами

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения точности автоматической транскрипции и транслитерации текста между разными алфавитами. Традиционные методы часто ошибаются из-за сложных языковых правил, исключений и контекстно-зависимого произношения (например, фонетические связывания между словами или непроизносимые буквы). Для Яндекса это критически важно для корректной обработки поисковых запросов, написанных транслитом (например, русские слова латинскими буквами), и для кросс-языкового сопоставления названий.

Что запатентовано

Запатентована система транскрипции на основе машинного обучения (Machine Learning Algorithm, MLA). Ключевой особенностью изобретения является специфический метод сегментации текста: лексические единицы (слова или фразы) делятся на строго чередующиеся блоки гласных (Vowel Segments) и согласных (Consonant Segments). Система обучается определять наиболее вероятную транскрипцию каждого сегмента, основываясь на его контексте (окружающих сегментах).

Как это работает

Система использует обучающие данные, состоящие из пар: исходная лексическая единица и ее точная транскрипция. Обе части пары предварительно сегментируются на блоки гласных и согласных. MLA изучает вероятность (Theoretical Frequency) того, как конкретный сегмент в определенном контексте должен быть транскрибирован. Важной частью является динамическая обработка специальных символов (пробелы, дефисы): они могут считаться гласными, согласными или игнорироваться в зависимости от языковых правил и контекста (например, для учета фонетического связывания между словами). При получении нового текста система сегментирует его и применяет изученные вероятности для генерации транскрипции.

Актуальность для SEO

Средне-высокая. Точная обработка транслитерации остается важной задачей для Яндекса, учитывая разнообразие способов ввода запросов пользователями (особенно при отсутствии нужной раскладки клавиатуры). Описанный подход, основанный на контекстно-зависимом машинном обучении, соответствует современным методам обработки естественного языка.

Важность для SEO

Влияние на SEO умеренное (4/10). Этот патент не описывает алгоритмы ранжирования или факторы качества сайта. Он относится к этапу Query Processing (Понимание Запросов). Его значение для SEO заключается в том, что он позволяет Яндексу корректно интерпретировать интент пользователя, даже если запрос написан транслитом или содержит иностранные названия. Это гарантирует, что релевантные сайты будут найдены по таким запросам.

Детальный разбор

Термины и определения

Aphthong (Афтонг)

Буква или комбинация букв, которая не произносится (например, последняя ‘e’ в английском слове ‘time’). В транскрипции может быть представлен специальным символом (например, ‘~’), который может быть скрыт от пользователя.

Consonant Segment (Сегмент согласных)

Сегмент лексической единицы, состоящий из одной или нескольких согласных подряд. Специальные символы также могут быть отнесены к этому сегменту.

Context (Контекст)

Окружение данного сегмента. Включает предшествующий контекст (Preceding Context) и последующий контекст (Following Context). Контекстом может быть соседний сегмент или начало/конец лексической единицы.

First/Second Alphabet (Первый/Второй алфавит)

Исходный и целевой алфавиты для транскрипции. Например, Первый – латиница, Второй – кириллица; или Первый – французский алфавит, Второй – фонетический алфавит (IPA).

Lexical Unit (Лексическая единица)

Слово или фраза, подлежащая транскрипции. Важно, что это может быть фраза, так как произношение может зависеть от границ слов.

MLA (Machine Learning Algorithm)

Алгоритм машинного обучения, используемый для расчета теоретической частоты транскрипции сегментов на основе обучающих данных.

Special Character (Специальный символ)

Символы, не являющиеся буквами (пробел, дефис, апостроф). В патенте описано, что они могут динамически интерпретироваться как гласные, согласные или игнорироваться в зависимости от контекста и правил языка.

Theoretical Frequency (Теоретическая частота)

Рассчитанная вероятность того, что определенный сегмент в определенном контексте должен быть транскрибирован заданным образом. Основывается на частоте встречаемости в обучающем корпусе.

Vowel Segment (Сегмент гласных)

Сегмент лексической единицы, состоящий из одной или нескольких гласных подряд. Специальные символы также могут быть отнесены к этому сегменту.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод машинного обучения для транскрипции, основанный на специфической сегментации текста и контекстном анализе.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает фазу обучения системы.

1. Система получает пару: (i) Лексическая единица в Алфавите 1 и (ii) ее Транскрипция в Алфавите 2.
2. Критически важно: Обе части пары уже разделены на соответствующие сегменты.
3. Правило сегментации: Лексическая единица разделена на последовательность строго чередующихся сегментов гласных и согласных (или состоит из одного такого сегмента).
4. Для каждого сегмента определяется его контекст (что находится до и после него).
5. Система (MLA) обучается рассчитывать Theoretical Frequency (вероятность) того, как данный сегмент в данном контексте должен быть транскрибирован.

Claim 4 и 5 (Зависимые пункты): Уточняют правила обработки специальных символов (например, пробелов) во фразах, что критически важно для учета явлений на стыке слов.

• Специальный символ, расположенный между согласной и гласной (или наоборот), может быть определен (классифицирован) как гласная или как согласная.
• Если он определен как гласная, он присоединяется к соседнему сегменту гласных. Если как согласная — к сегменту согласных.
• Это позволяет соблюсти правило строгого чередования сегментов и учесть лингвистические явления, такие как связывание слов (liaison во французском языке).

Claim 13 (Зависимый пункт, в патенте US10073832B2): Описывает фазу применения системы.

1. Система получает запрос на транскрипцию новой (второй) лексической единицы.
2. Новая единица разбивается на сегменты по тем же правилам (чередование гласных/согласных).
3. Применяются изученные Theoretical Frequencies с учетом контекста каждого сегмента.
4. Генерируется финальная транскрипция.

Claim 16 (Зависимый пункт, в патенте US10073832B2): Описывает применение изобретения в поисковой системе.

1. Получение запроса на транскрипцию интерпретируется как получение поискового запроса.
2. Система проводит поиск, используя сгенерированную транскрипцию в качестве поискового запроса.
3. Генерируется страница результатов поиска (SERP).

Где и как применяется

Изобретение применяется на ранних этапах обработки поискового ввода и в компонентах, отвечающих за лингвистическую обработку.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов

Это основная область применения патента. Система функционирует как компонент обработки и нормализации ввода.

• Входные данные: Сырая строка запроса пользователя (Lexical Unit) в Алфавите 1 (например, латиница).
• Процесс: Система анализирует запрос, применяет описанный алгоритм сегментации и транскрипции на основе MLA.
• Выходные данные: Транскрибированная версия запроса в Алфавите 2 (например, кириллица или фонетическое представление).
• Взаимодействие: Как указано в Claim 16, эта транскрибированная версия затем используется системой для проведения поиска. Это означает, что последующие этапы (Retrieval и Ranking) работают уже с обработанной версией запроса.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков

Механизм может использоваться для нормализации и транскрипции имен сущностей (брендов, географических названий), найденных в тексте, для улучшения кросс-языкового индексирования и поиска.

На что влияет

• Специфические запросы: Наибольшее влияние оказывается на запросы, написанные транслитом (например, русскоязычные пользователи вводят запрос латиницей: «apelsin» вместо «апельсин»). Также влияет на обработку иностранных брендов, имен собственных и терминов, где важно фонетическое соответствие.
• Языковые особенности: Система спроектирована для работы с языками, имеющими сложные правила чтения и фонетические явления на стыке слов (в патенте приведены примеры из французского языка).
• Географические аспекты: Важно для международного поиска и локализации, обеспечивая корректное отображение контента (например, на Картах) с использованием разных алфавитов.

Когда применяется

• Триггеры активации: Алгоритм может активироваться, когда система обнаруживает, что запрос написан в алфавите, не соответствующем предполагаемому языку пользователя или интенту запроса (например, запрос латиницей, который семантически похож на русские слова). Также он может применяться по умолчанию для генерации фонетических вариантов запроса для расширенного поиска или при запросе от других сервисов (Карты, Переводчик).

Пошаговый алгоритм

Процесс разделен на две основные фазы: Обучение и Применение.

Фаза 1: Обучение (Офлайн)

1. Сбор данных: Получение большого количества пар (Исходный текст, Точная транскрипция).
2. Предварительная сегментация (Подготовка данных): Разделение обеих частей пар на соответствующие сегменты. Исходный текст делится на строго чередующиеся блоки гласных (V) и согласных (C). Эта разметка часто требует участия лингвистов.
3. Определение контекста: Для каждого сегмента в обучающих данных фиксируется его предшествующий и последующий контекст.
4. Обучение MLA: Алгоритм машинного обучения анализирует данные и рассчитывает Theoretical Frequency (вероятность) для всех вариантов транскрипции каждого сегмента в каждом возможном контексте.

Фаза 2: Применение (Онлайн)

1. Получение ввода: Система получает новую лексическую единицу (например, поисковый запрос).
2. Сегментация и Обработка специальных символов: Разбиение ввода на чередующиеся V/C сегменты. При этом применяются языкозависимые правила для интерпретации пробелов, дефисов и т.д. Символ может быть определен как гласная, согласная или проигнорирован. (Например, во французской фразе пробел перед гласной может считаться гласной для учета связывания).
3. Определение контекста: Анализ окружения каждого сегмента.
4. Применение модели (MLA): Для каждого сегмента выбирается наиболее вероятный вариант транскрипции на основе рассчитанных Theoretical Frequencies для данного контекста.
5. Генерация транскрипции: Формирование финального результата. Афтонги (непроизносимые части) могут быть помечены специальным символом и скрыты при показе.
6. Использование (для поиска): Сгенерированная транскрипция используется в качестве уточненного поискового запроса для дальнейшего поиска и ранжирования.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Текстовые): Текст лексической единицы (слова или фразы). Система анализирует последовательность букв.
• Структурные факторы: Система активно использует структуру текста, разделяя его на гласные и согласные блоки (V/C). Также используются специальные символы (пробелы, дефисы, апострофы), которые интерпретируются в контексте структуры.
• Системные данные (для обучения): Большой корпус предварительно размеченных и сегментированных пар (исходный текст и его транскрипция).

Патент не упоминает использование ссылочных, поведенческих или технических факторов.

Какие метрики используются и как они считаются

• Theoretical Frequency (Теоретическая частота): Это основная метрика, рассчитываемая в процессе обучения. Она представляет собой условную вероятность транскрипции T при заданном сегменте S и его контексте C: $P(T | S, C)$. Рассчитывается путем анализа частоты встречаемости пар в обучающих данных.
• Алгоритмы машинного обучения (MLA): Патент не специфицирует конкретный алгоритм, но упоминает, что сервер обучается с использованием machine learning algorithm на основе множества пар для расчета теоретических частот.

Выводы

1. Транслитерация — это не просто замена букв: Яндекс использует сложную контекстно-зависимую модель машинного обучения для транскрипции и транслитерации, что позволяет обрабатывать сложные лингвистические явления и исключения, а не полагаться на жесткие правила.
2. Специфическая сегментация как основа: Ключевой технической особенностью является разделение текста на чередующиеся блоки гласных и согласных (V/C). Это позволяет модели лучше улавливать фонетические закономерности.
3. Динамическая обработка пробелов и символов: Система способна интерпретировать пробелы и дефисы как гласные или согласные в зависимости от контекста. Это необходимо для корректной обработки фраз и явлений на стыке слов (например, фонетическое связывание/liaison).
4. Прямое применение в поиске (Query Understanding): Патент явно указывает (Claim 16), что сгенерированная транскрипция используется в качестве поискового запроса. Это подтверждает, что система направлена на улучшение понимания запросов, особенно при вводе транслитом.
5. Фокус на Query Processing, не на Ranking: Для SEO важно понимать, что этот механизм помогает Яндексу понять, ЧТО ищет пользователь, а не КАК ранжировать результаты.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Мониторинг видимости по транслитерированным запросам: Если ваш бренд, продукт или ключевые термины часто ищут транслитом, убедитесь, что Яндекс корректно их обрабатывает и ваш сайт находится в выдаче. Это особенно актуально для ниш, где пользователи могут не иметь доступа к нужной раскладке клавиатуры.
• Оптимизация под фонетическое восприятие брендов (International SEO): Для иностранных брендов важно понимать, как их название транскрибируется на целевой язык системой Яндекса. Убедитесь, что официальная локализованная версия названия соответствует той, которую генерирует система, или что система распознает разные варианты как один и тот же объект.
• Использование корректных названий в контенте: Хотя система стремится исправить ввод пользователя, наличие на странице точного соответствия корректно транскрибированному запросу (например, правильного написания иностранного имени собственного на русском языке) остается важным фактором релевантности.

Worst practices (это делать не надо)

• Создание страниц под запросы транслитом: Не нужно специально оптимизировать страницы под ввод латиницей (например, «kupit telefon»). Система Яндекса направлена на то, чтобы транскрибировать этот запрос в «купить телефон» и искать по нему. Фокусируйтесь на оптимизации под корректный запрос на целевом языке.
• Использование нестандартных или запутанных написаний бренда: Использование креативных, но фонетически неоднозначных написаний может затруднить их корректную транскрипцию системой машинного обучения, что потенциально приведет к потере трафика.
• Использование транслита в URL (ЧПУ): Сложность точной транслитерации, описанная в патенте, подчеркивает риски автоматической генерации ЧПУ через простую транслитерацию. Лучше использовать семантические URL на английском языке или тщательно проверять автоматическую транслитерацию.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стремление Яндекса максимально точно понимать запрос пользователя независимо от способа его ввода. Это часть общей стратегии по улучшению Query Understanding и лингвистической инфраструктуры. Для SEO это означает, что система становится умнее в интерпретации неоднозначных или нестандартных запросов, снижая необходимость в учете всех возможных вариантов написания со стороны вебмастеров. Стратегически фокус остается на качестве контента и ответе на интент, а не на форме ввода запроса.

Практические примеры

Сценарий 1: Обработка запроса транслитом

1. Ввод пользователя (Латиница): «retsept sharlotki».
2. Действие системы: Система сегментирует ввод на V/C блоки (например, r|e|ts|e|pt sh|a|rl|o|tk|i).
3. Применение MLA: Система применяет изученные вероятности. Например, она знает, что «ts» в контексте после «e» и перед «e» с высокой Theoretical Frequency транскрибируется как «ц», а «sh» как «ш».
4. Транскрипция (Кириллица): «рецепт шарлотки».
5. Результат для SEO: Поиск выполняется по корректному запросу «рецепт шарлотки». Сайты, оптимизированные под этот запрос, будут найдены.

Сценарий 2: Обработка фонетического связывания (Liaison)

Этот пример демонстрирует сложность, которую система может обрабатывать (на основе примера из патента).

1. Ввод пользователя (Французский): «vous êtes».
2. Действие системы (Обработка пробела): Система определяет, что пробел находится перед гласной «ê». Согласно правилам французского языка (заложенным в MLA), пробел в этом случае считается гласной.
3. Сегментация: v|ou|s| ê|t|e|s. (Пробел присоединен к ê, формируя единый гласный сегмент).
4. Применение MLA: Модель знает, что согласная «s» перед сегментом гласных (включающим пробел) произносится как. Последняя «s» перед концом фразы не произносится (афтонг).
5. Транскрипция (Фонетическая):.
6. Результат: Система корректно понимает фонетику фразы, что может быть использовано для более точного сопоставления или в сервисах перевода.

Вопросы и ответы