Как Яндекс автоматически выравнивает параллельные тексты и находит переводы слов без использования словарей

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу точного выравнивания параллельных текстов (текста на одном языке и его перевода на другой язык) на уровне отдельных слов, фраз и предложений. Основная проблема, которую устраняет изобретение — это зависимость от дорогостоящих, предварительно составленных двуязычных словарей для выполнения такого выравнивания. Система направлена на автоматизацию генерации словарей (тезаурусов) и повышение точности по сравнению с простыми эвристическими методами (например, выравниванием по знакам препинания).

Что запатентовано

Запатентована система для автоматического сопоставления (mapping) лексических единиц между параллельными текстами без использования словарей. Суть изобретения заключается в генерации Context Parameters (Контекстных параметров) для каждой лексической единицы на основе статистики ее совместной встречаемости с другими единицами в пределах предложений (значения CDR). Сопоставление происходит путем нахождения пар единиц, чьи контекстные параметры наиболее похожи.

Как это работает

Механизм основан на принципах дистрибутивной семантики: слово и его перевод будут иметь схожие паттерны совместной встречаемости в своих текстах. Система анализирует частоту, с которой лексическая единица А встречается в одних и тех же предложениях с единицами B, C, D и т.д., создавая вектор отношений — Context Parameter. Аналогичный процесс выполняется для целевого текста. Затем система сравнивает контекстный параметр исходной единицы с параметрами всех целевых единиц и выбирает ту, которая имеет наименьшее значение разницы (Lowest Difference Value), как ее перевод.

Актуальность для SEO

Средняя. Статистические методы анализа совместной встречаемости (как описанный в патенте) являются фундаментальными в NLP и машинном переводе (MT). Однако в 2025 году доминирующим подходом являются трансформерные нейросетевые модели и векторные представления (эмбеддинги). Описанный статистический метод может по-прежнему использоваться как часть гибридных систем или для генерации обучающих данных.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает внутренние процессы Яндекс, связанные исключительно с машинным переводом (MT) и обработкой естественного языка (NLP) для параллельных корпусов. Он не описывает алгоритмы ранжирования поиска, оценку качества сайтов или стратегии индексирования, которые имеют отношение к стандартным практикам SEO. Это инфраструктурный патент.

Детальный разбор

Термины и определения

CDR (Context Dependent Relation) Value (Значение контекстно-зависимого отношения)

Статистическая метрика, отражающая частоту совместной встречаемости двух лексических единиц в пределах предложений. Рассчитывается как отношение (i) количества предложений, где данная лексическая единица и другая лексическая единица встречаются вместе, к (ii) общему количеству предложений, содержащих данную лексическую единицу.

CIR (Context Independent Relation) Value (Значение контекстно-независимого отношения)

Метрика, используемая для валидации гипотез перевода (в основном для фраз). Рассчитывается как отношение (i) количества общих слов между двумя лексическими единицами к (ii) количеству слов в данной лексической единице. Отражает лексическое перекрытие.

Context Parameter (Контекстный параметр)

Структура данных (вектор), ассоциированная с лексической единицей. Она содержит набор CDR values, рассчитанных между этой единицей и всеми другими единицами в тексте, а также указания на предложения, в которых эти единицы встречаются.

Difference Value (Значение разницы)

Метрика, указывающая на степень несхожести между Source Context Parameter и Target Context Parameter. Чем ниже это значение, тем выше сходство.

Lexical Unit (Лексическая единица)

Базовый элемент анализа. Может быть отдельным словом или фразой (группой из двух или более слов, составляющих смысловую сущность).

Parallel Text (Параллельный текст)

Текст на одном языке (Source Digital Text), размещенный рядом с его переводом на другой язык (Target Digital Text).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает метод автоматического создания двуязычного словаря или тезауруса на основе анализа параллельных текстов без использования существующих словарей.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод сопоставления лексических единиц.

1. Система получает исходный текст и его перевод (целевой текст).
2. Оба текста парсятся: разделяются на предложения, а предложения — на лексические единицы (слова и/или фразы).
3. Для каждой лексической единицы в исходном тексте генерируется Source Context Parameter. Он включает набор значений CDR (Context Dependent Relation). Значение CDR между единицей A и единицей B — это частота, с которой B появляется в предложениях, содержащих A.
4. Аналогично, для каждой лексической единицы в целевом тексте генерируется Target Context Parameter.
5. Система выбирает исходную лексическую единицу.
6. Ее Source Context Parameter сравнивается с Target Context Parameters всех единиц в целевом тексте.
7. Определяется целевой контекстный параметр, имеющий наименьшее значение разницы (Lowest Difference Value) с исходным параметром.
8. Исходная лексическая единица сопоставляется (mapped) с целевой лексической единицей, связанной с этим наиболее похожим контекстным параметром.

Claim 3 (Зависимый пункт): Уточняет метод сравнения (из Claim 1).

Сравнение может выполняться итеративно для оптимизации. Система может выбирать исходное предложение и сравнивать контекстные параметры его лексических единиц с единицами в конкретных целевых предложениях, чтобы определить локальный минимум (Local Minimum Value). Затем из набора локальных минимумов выбирается глобальный минимум (Lowest Difference Value).

Claim 5 (Зависимый пункт): Описывает метод валидации гипотезы перевода.

После сопоставления на основе CDR, система может проверить результат, используя CIR (Context Independent Relation) значения. CIR измеряет лексическое перекрытие между единицами (например, сколько общих слов у двух фраз). Если сходство наборов CIR значений для сопоставленной пары выше порога, гипотеза подтверждается.

Claim 7 (Зависимый пункт): Описывает применение результатов для выравнивания предложений.

После сопоставления лексических единиц система может выравнивать предложения. Если исходное предложение состоит из единиц A, B, C, а система нашла их переводы A’, B’, C’, то целевое предложение, содержащее A’, B’, C’, считается переводом исходного.

Где и как применяется

Патент описывает технологию, которая не является частью основного конвейера веб-поиска (CRAWLING, INDEXING, RANKING, BLENDER), как он описан в предоставленной архитектуре. Это изобретение относится к инфраструктуре обработки естественного языка (NLP) и машинного перевода (MT).

Применение вне поиска:

• Машинный перевод (Yandex.Translate): Основное применение — улучшение качества машинного перевода путем автоматического извлечения словарей и выравнивания текстов. Система используется для генерации Mapping Database (базы сопоставлений) из параллельных корпусов. Также применяется для визуализации перевода (подсветка соответствующих предложений и слов в интерфейсе переводчика).

Потенциальное применение в поиске (Гипотеза):

• Cross-Lingual Information Retrieval (CLIR): Результаты работы этой системы (автоматически сгенерированные словари) могут использоваться для улучшения систем межъязыкового поиска (поиск документов на языке B по запросу на языке A) за счет более точного определения переводных эквивалентов терминов.

Входные и выходные данные:

• На входе: Source Digital Text (исходный текст) и Target Digital Text (его перевод).
• На выходе: Mapping Database (база данных сопоставлений лексических единиц) и/или выровненные пары предложений.

На что влияет

Изобретение влияет исключительно на обработку многоязычных данных в контексте машинного перевода.

• Типы контента: Применимо к любым параллельным текстам независимо от тематики.
• Форматы контента: Влияет как на отдельные слова, так и на фразы (Lexical Units).

Патент не влияет на SEO, ранжирование сайтов, обработку поисковых запросов в веб-поиске или специфические ниши (YMYL и т.д.).

Когда применяется

Алгоритм применяется в офлайн-режиме при обработке больших массивов параллельных текстов для генерации словарей или в момент использования сервиса машинного перевода для выравнивания введенного пользователем текста и сгенерированного перевода.

• Триггеры активации: Наличие параллельного корпуса для анализа или запрос на перевод текста с функцией выравнивания.

Пошаговый алгоритм

Этап 1: Подготовка данных и Парсинг

1. Получение данных: Система получает исходный текст и целевой текст (перевод).
2. Сегментация: Тексты разделяются на предложения.
3. Токенизация и Морфологический анализ: Каждому слову присваивается грамматический тип. Может применяться лемматизация.
4. Идентификация Лексических Единиц: Система идентифицирует слова и фразы. Фразы могут определяться на основе частоты совместной встречаемости слов и наличия слов с логическим значением (существительные, глаголы и т.д.), исключая служебные слова.
5. Нормализация (Опционально): Лемматизация и переупорядочивание слов во фразах (например, по алфавиту) для унификации представления.

Этап 2: Генерация Контекстных Параметров (CDR Matrix)

1. Идентификация вхождений: Для каждой лексической единицы определяется список предложений, в которых она встречается.
2. Расчет CDR значений: Для каждой пары лексических единиц (A, B) рассчитывается CDR value (см. раздел Метрики).
3. Построение Матрицы: Генерируется матрица (отдельно для исходного и целевого текстов), где строки и столбцы соответствуют лексическим единицам, а ячейки содержат CDR значения и указатели на предложения.
4. Извлечение Контекстных Параметров: Каждая строка матрицы является Context Parameter для соответствующей лексической единицы.

Этап 3: Сопоставление (Mapping)

1. Выбор единицы: Выбирается исходная лексическая единица.
2. Сравнение параметров: Ее Source Context Parameter сравнивается с Target Context Parameters всех целевых единиц. Сравнение включает анализ схожести CDR значений и схожести индикаторов предложений.
3. Определение разницы: Рассчитывается Difference Value (значение разницы) для каждой пары. Может использоваться оптимизация через поиск локальных минимумов (Local Minimum Value).
4. Выбор лучшего соответствия: Выбирается целевая единица, чей параметр имеет наименьшее значение разницы (Lowest Difference Value).
5. Сопоставление: Исходная и выбранная целевая единицы формируют пару (гипотезу перевода).

Этап 4: Валидация (Опционально, на основе CIR)

1. Генерация CIR Матрицы: Рассчитываются CIR values (лексическое перекрытие).
2. Сравнение CIR параметров: Для пары, созданной на Этапе 3, сравниваются их CIR параметры.
3. Подтверждение: Если схожесть CIR параметров выше порога, гипотеза подтверждается и сохраняется в Mapping Database.

Этап 5: Выравнивание предложений (Опционально)

1. Анализ исходного предложения: Определяется набор лексических единиц, составляющих исходное предложение.
2. Поиск переводов: Из Mapping Database извлекаются переводы этих единиц.
3. Идентификация целевого предложения: Ищется целевое предложение (или набор смежных предложений), которое содержит этот набор переведенных единиц.
4. Сопоставление предложений: Исходное предложение выравнивается с найденным целевым.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно текстовые и структурные данные из параллельных корпусов.

• Контентные факторы: Текстовое содержание исходного и целевого документов.
• Структурные факторы: Разделение текста на предложения (используется для определения границ контекста при расчете CDR). Грамматические типы слов (части речи) используются на этапе парсинга для идентификации лексических единиц (например, для выделения фраз или фильтрации слов без логического значения).

В патенте не упоминается использование ссылочных, поведенческих, технических, временных или географических факторов.

Какие метрики используются и как они считаются

Ключевыми метриками являются CDR и CIR.

1. CDR (Context Dependent Relation) Value

Определяет силу контекстной связи между двумя лексическими единицами (A и B). Рассчитывается по формуле:

$$CDR(A, B) = \frac{\text{Число предложений, где A и B встречаются вместе}}{\text{Общее число предложений, содержащих A}}$$

Эта метрика используется для построения Context Parameter и является основой для сопоставления.

2. CIR (Context Independent Relation) Value

Определяет степень лексического перекрытия между двумя лексическими единицами (например, фразами P1 и P2). Используется для валидации. Рассчитывается по формуле:

$$CIR(P1, P2) = \frac{\text{Число общих слов между P1 и P2}}{\text{Число слов в P1}}$$

3. Difference Value / Similarity Parameter

Рассчитывается путем сравнения двух Context Parameters (векторов CDR значений). Патент не приводит конкретную формулу расчета разницы, но описывает процесс сравнения ячеек векторов, учитывая как сами значения CDR, так и схожесть индикаторов предложений (sentences indications).

Выводы

1. Инфраструктурный фокус на Машинном Переводе: Патент описывает технологию для NLP и MT, а не для ранжирования в веб-поиске. Его цель — автоматическое создание лингвистических ресурсов (словарей) и выравнивание текстов (Alignment).
2. Отсутствие практической ценности для SEO: Из этого патента невозможно извлечь конкретные практические рекомендации для SEO-специалистов по оптимизации контента, технической части или ссылочного профиля для улучшения ранжирования.
3. Контекст как основа перевода (Дистрибутивная семантика): Ключевая идея — контекст (статистика совместной встречаемости в предложениях, CDR) сохраняется при переводе. Лексические единицы с наиболее похожими контекстными параметрами считаются переводами друг друга.
4. Двухуровневый анализ отношений: Система использует CDR (контекстная связь) для основного сопоставления и CIR (лексическое перекрытие) для валидации результатов.
5. Независимость от внешних ресурсов: Метод позволяет находить эквиваленты без использования заранее подготовленных словарей, опираясь только на статистику корпуса.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и относится к области Машинного Перевода (MT). Он не дает практических выводов для SEO.

Best practices (это мы делаем)

Практические рекомендации для SEO на основе этого патента отсутствуют. Патент не подтверждает и не предлагает каких-либо лучших практик для ранжирования в веб-поиске.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не описывает механизмы борьбы с SEO-манипуляциями или факторы пессимизации. Худших практик на основе этого патента выделить нельзя.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент демонстрирует инвестиции Яндекса в развитие собственных технологий машинного перевода и глубокого лингвистического анализа многоязычных данных. Это не влияет на понимание приоритетов Поиска в ранжировании, но подтверждает высокий уровень компетенций Яндекса в NLP.

Практические примеры

Практических примеров применения данного патента в работе SEO-специалиста нет. Ниже приведен пример работы запатентованного алгоритма в контексте машинного перевода.

Сценарий: Автоматическое выравнивание слов в Yandex.Translate (Не SEO)

1. Вход (Параллельный текст): EN: «Modern computer systems use information retrieval methods.» RU: «Современные компьютерные системы используют методы информационного поиска.»
2. Анализ CDR (Упрощенно): Система анализирует большие объемы текстов и замечает, что в английском корпусе фраза «computer systems» часто встречается с «modern» и «methods». В русском корпусе фраза «компьютерные системы» также часто встречается с «современные» и «методы».
3. Сравнение: Контекстные параметры (CDR векторы) для «computer systems» и «компьютерные системы» оказываются наиболее похожими (Lowest Difference Value).
4. Результат (Выравнивание): Система сопоставляет эти фразы как эквиваленты перевода без использования словаря. Когда пользователь наводит курсор на английскую фразу в интерфейсе переводчика, система подсвечивает соответствующую русскую фразу.

Вопросы и ответы