Как Яндекс обучает голосовых помощников и NLP-системы понимать команды на естественном языке с помощью майнинга паттернов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему ресурсоемкости и неэффективности традиционных методов обучения систем обработки естественного языка (NLP) для распознавания команд. Обычно для этого требуются большие, вручную размеченные текстовые корпусы (text corpus), что медленно и дорого. Изобретение предлагает более эффективный метод обучения, который фокусируется на анализе конкретных примеров команд, минуя необходимость анализа массивных корпусов. Это улучшает работу приложений типа голосовых ассистентов (например, Алиса) или систем диктовки (Dictation Application).

Что запатентовано

Запатентован метод и система обучения NLP-моделей для преобразования пользовательских команд на естественном языке (User-Generated Input Command) в конкретные машинные инструкции (Machine-Executable Instruction). Суть изобретения заключается в генерации лингвистических признаков (Features) для набора примеров команд и последующем использовании алгоритмов майнинга паттернов (Pattern Mining), в частности Charm Bitset algorithm, для выявления устойчивых шаблонов признаков (Feature Patterns).

Как это работает

Система работает в двух фазах. В фазе обучения (Training Phase) для машинной инструкции (например, DELETE) собираются примеры выражений (Example Expressions) (например, «удалить», «стереть»). Для них генерируются лингвистические признаки (морфология, лексика). Затем алгоритм майнинга (Charm Bitset) анализирует эти признаки и выявляет общие шаблоны. Система также может автоматически расширять базу примеров через внешние ресурсы (словари, веб) с последующей валидацией человеком. В фазе применения (In-use Phase) новая команда пользователя анализируется на соответствие этим шаблонам для ее корректной интерпретации и выполнения.

Актуальность для SEO

Средняя. Методы эффективного обучения NLP актуальны, особенно для задач распознавания команд (Command-and-Control NLP) в голосовых ассистентах. Однако конкретные технологии, упомянутые в патенте (HMM, CRF, Charm Bitset), являются классическими. В современных системах веб-поиска они в значительной степени заменены нейросетевыми архитектурами (трансформерами), но могут оставаться актуальными для гибридных систем или систем с ограниченными ресурсами.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент носит сугубо инфраструктурный характер и описывает внутренние механизмы обработки команд в приложениях (Command-and-Control NLP), а не алгоритмы информационного поиска (Information Retrieval) и ранжирования веб-документов. Он не содержит практических рекомендаций для SEO-специалистов, занимающихся продвижением сайтов, и не раскрывает факторов ранжирования.

Детальный разбор

Термины и определения

Charm Bitset Algorithm

Алгоритм майнинга данных (Data Mining), используемый для поиска частых наборов элементов (Frequent Itemset Mining). В патенте он применяется для анализа лингвистических признаков и выявления устойчивых шаблонов признаков (Feature Patterns).

Example Expressions (Примеры выражений)

Набор слов или фраз на естественном языке, которые выражают определенную машинную инструкцию. Например, «cut», «remove», «scratch that» для инструкции DELETE. Используются как обучающие данные.

Features (Признаки)

Дескрипторы, назначаемые словам на основе морфологического и лексикографического анализа. Могут включать часть речи (grammar element), нормализованную форму (normalized form), корень слова (root of a word), знаки пунктуации (punctuation element), метку «команда» (command).

Feature Patterns (Шаблоны признаков)

Устойчивые комбинации признаков, выявленные алгоритмом майнинга, которые характеризуют данную машинную инструкцию.

HMM (Hidden Markov Model) / CRF (Conditional Random Field)

Скрытая Марковская Модель и Условное Случайное Поле. Классические статистические модели, упомянутые в патенте как возможные методы для генерации лингвистических признаков.

Machine-Executable Instruction (Машинно-исполняемая инструкция)

Формализованная операция, которую должна выполнить система (например, DELETE, ADD, SAVE). Является целевым интентом пользователя.

Training Administrator (Администратор обучения)

Человек-оператор, который предоставляет исходные примеры выражений и валидирует дополнительные примеры, сгенерированные системой автоматически.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методологии обучения NLP-системы для интерпретации команд с использованием майнинга паттернов.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает двухфазный процесс обработки команд.

Фаза Обучения (Training Phase):

1. Получение множества примеров выражений (Example Expressions) на естественном языке для конкретной машинной инструкции. Уточняется, что выражения получены из речи пользователя и конвертированы в текст.
2. Генерация признаков (Features) для каждого примера на основе морфологического и лексикографического анализа.
3. Выполнение алгоритма майнинга паттернов. Критически важно: явно указано использование Charm Bitset algorithm для определения шаблонов признаков (Feature Patterns). Шаблоны указывают на совместную встречаемость признаков.
4. Сохранение этих шаблонов в базе данных (Feature Pattern Database).

Фаза Применения (In-use Phase):

1. Получение новой пользовательской команды от клиентского устройства.
2. Генерация признаков для этой команды.
3. Использование сохраненных шаблонов для определения соответствующей машинной инструкции и ее преобразование.
4. Передача машинной инструкции клиентскому устройству для выполнения.

Claim 2 (Зависимый пункт): Уточняет процесс анализа. Он включает подсчет частоты встречаемости (occurrence count) каждого признака и исключение из анализа признаков с низкой частотой (ниже порогового значения threshold occurrence count). Это механизм фильтрации шума.

Claim 4 (Зависимый пункт): Уточняет методы генерации признаков. Она может основываться на статистических моделях: HMM или CRF.

Claim 5 (Зависимый пункт): Описывает механизм расширения обучающих данных (Data Augmentation). Система может автоматически генерировать дополнительные примеры выражений.

Claims 6-8 (Зависимые пункты): Описывают процесс валидации. Сгенерированные примеры представляются Администратору обучения (Training Administrator) для подтверждения валидности. Система может включать примеры только после подтверждения (Claim 7) или включать их вместе с меткой о валидации (Claim 8), что позволяет обучать систему и на отрицательных примерах.

Claim 9 и 10 (Зависимые пункты): Генерация дополнительных примеров включает доступ к внешним ресурсам (external resource). Если ресурс сетевой, система может использовать краулинг (crawling) для получения необходимой информации (например, поиска синонимов).

Где и как применяется

Изобретение применяется в системах обработки естественного языка (NLP/NLU) и не связано напрямую с архитектурой веб-поиска Яндекс (Crawling, Indexing, Ranking).

Применение в продуктах (Голосовые интерфейсы):
Технология предназначена для приложений, где пользователь взаимодействует с устройством посредством команд. Это голосовые помощники (например, Алиса), приложения для диктовки (Dictation Application), системы «умного дома» или автоматизированные колл-центры.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов (Интерпретация команд)
Хотя это и этап обработки ввода, он применяется не к общим поисковым запросам (Information Retrieval), а к интерпретации команд (Command-and-Control) в специфических приложениях.

Взаимодействие компонентов:

• Training Module (Модуль обучения) выполняет обучение офлайн. Он взаимодействует с Training Administrator и External Resources (словари, веб).
• NLP-приложение использует результаты работы Training Module (базу Feature Patterns) для интерпретации команд онлайн.

На что влияет

• Типы приложений: Влияет на точность и скорость работы голосовых ассистентов, систем диктовки, систем голосового управления.
• Специфические запросы: Влияет исключительно на императивные (командные) запросы («удали слово», «включи свет»).
• SEO и Ранжирование: Патент не описывает механизмов, влияющих на ранжирование веб-документов (статей, товаров) или оценку их качества в контексте веб-поиска.

Когда применяется

• Обучение (Offline): При разработке или обновлении NLP-модели для добавления поддержки новых команд или улучшения распознавания существующих.
• Применение (Online): Каждый раз, когда пользователь взаимодействует с приложением и отдает команду.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Фаза Обучения (Training Phase)

1. Сбор данных: Получение множества примеров выражений для машинной инструкции (например, от администратора).
2. Обогащение данных (Опционально):
   1. Система автоматически генерирует дополнительные примеры, обращаясь к внешним ресурсам (словари, краулинг веба).
   2. Дополнительные примеры представляются администратору для валидации.
   3. Примеры (валидированные или с меткой валидации) добавляются к обучающему множеству.
3. Генерация признаков: Для каждого примера генерируются лингвистические признаки (морфология, лексикография). Могут использоваться правила или статистические модели (HMM, CRF). В описании патента упоминается, что признакам могут назначаться веса (Feature Weights).
4. Предварительная фильтрация (Опционально): Подсчет частоты встречаемости признаков и удаление редко встречающихся (ниже порога).
5. Анализ и Майнинг: Применение алгоритма майнинга паттернов (явно указан Charm Bitset algorithm) к набору признаков для выявления устойчивых шаблонов.
6. Сохранение результатов: Сохранение паттернов признаков, ассоциированных с данной машинной инструкцией, в базе данных.

Процесс Б: Фаза Применения (In-use Phase)

1. Получение ввода: Система получает пользовательскую команду (после распознавания речи).
2. Генерация признаков: Генерация лингвистических признаков для входной команды.
3. Сопоставление: Сравнение признаков команды с сохраненными паттернами признаков.
4. Интерпретация: Преобразование команды в соответствующую машиночитаемую инструкцию.
5. Выполнение: Передача инструкции системе для выполнения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Текстовые и Лингвистические):
  • Текст примеров выражений и пользовательских команд.
  • Лингвистические признаки: Grammar element (часть речи), Root of a word (корень слова), Normalized form (нормализованная форма).
• Структурные факторы: Punctuation element (знаки препинания), Word separator (разделитель слов), метка «Command».
• Внешние данные: Данные из внешних ресурсов (словари, тезаурусы, веб-ресурсы, полученные путем краулинга). Используются для автоматической генерации дополнительных примеров команд.
• Данные валидации: Оценки валидности сгенерированных примеров, полученные от Training Administrator.

Другие типы факторов (ссылочные, поведенческие, технические, географические), используемые в веб-поиске, в данном патенте не упоминаются.

Какие метрики используются и как они считаются

• Статистические модели для генерации признаков: Упоминаются Hidden Markov Model (HMM) и Conditional Random Field (CRF).
• Feature Weights (Веса признаков): В описании патента упоминается возможность назначения весов признакам для указания их важности. Веса могут назначаться вручную или с помощью машинного обучения.
• Occurrence Count (Частота встречаемости): Метрика для фильтрации редких признаков перед этапом майнинга (сравнение с threshold occurrence count).
• Алгоритм майнинга: Charm Bitset algorithm используется для выявления паттернов (совместной встречаемости признаков).

Выводы

1. Инфраструктурный фокус на Command-and-Control NLP: Патент описывает исключительно внутренние процессы Яндекса по обучению систем распознавания команд (голосовые помощники, диктовка) и не имеет прямого отношения к алгоритмам ранжирования веб-поиска (Information Retrieval).
2. Эффективность обучения: Ключевая цель — повысить эффективность обучения NLP-моделей за счет анализа конкретных примеров команд, а не массивных, вручную размеченных текстовых корпусов.
3. Метод обучения на основе шаблонов: Система полагается на глубокий лингвистический анализ (морфология, лексикография) и использует специфические алгоритмы майнинга данных (явно упомянут Charm Bitset algorithm) для автоматического выявления паттернов.
4. Использование классических методов: Патент базируется на классических NLP-методах (HMM, CRF) и алгоритмах майнинга, не упоминая современные нейросетевые подходы (трансформеры).
5. Автоматическое обогащение данных и Краулинг: Важным аспектом является способность системы автоматически расширять обучающие данные, используя краулинг веб-ресурсов и словари, с последующей человеческой валидацией (Human-in-the-Loop).
6. Отсутствие связи с SEO: Практических выводов для SEO (поисковой оптимизации веб-сайтов) патент не содержит.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным, описывает методы обучения NLU для распознавания команд и не дает практических рекомендаций для SEO (продвижения веб-сайтов).

Best practices (это мы делаем)

На основе данного патента невозможно сформулировать Best Practices для SEO, так как он не затрагивает вопросы ранжирования, индексации веб-документов или оценки их качества в веб-поиске.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен на борьбу с SEO-манипуляциями и не описывает механизмы пессимизации в веб-поиске, поэтому выделить худшие практики на его основе невозможно.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для веб-поиска минимально. Патент подтверждает компетенции Яндекса в области компьютерной лингвистики и машинного обучения, особенно в контексте развития голосовых интерфейсов (например, Алисы). Он демонстрирует применение классических NLP-технологий для понимания естественного языка, но не дает конкретики по факторам ранжирования.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет.

Ниже приведен пример, иллюстрирующий работу технологии в контексте голосового помощника (не SEO).

Сценарий: Обучение голосового помощника команде «Включить свет»

1. Цель: Научить систему распознавать инструкцию TURN_ON_LIGHT.
2. Исходные данные: Администратор вводит примеры: «включи свет», «зажги лампу».
3. Обогащение данных: Система ищет синонимы во внешнем словаре и генерирует: «активируй освещение». Администратор валидирует этот пример.
4. Генерация признаков: Для фразы «включи свет» генерируются признаки. Например:,.
5. Майнинг (Charm Bitset): Алгоритм анализирует признаки всех примеров и определяет, что комбинация + является устойчивым шаблоном для инструкции TURN_ON_LIGHT.
6. Применение: Пользователь говорит: «Вруби люстру». Система генерирует признаки, находит совпадение с шаблоном и конвертирует команду в инструкцию TURN_ON_LIGHT.

Вопросы и ответы