Как Яндекс использует нейросети (Dual Encoder) для выбора ответов в диалоговых системах с учетом логики и стиля общения

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения качества и естественности работы интеллектуальных персональных помощников (IPA) или чат-ботов. Основная проблема существующих систем заключается в том, что они часто фокусируются только на предоставлении логически корректного ответа, игнорируя стиль общения пользователя (например, формальный или неформальный тон). Изобретение направлено на выбор ответа, который одновременно соответствует как логике диалога (logical similarity), так и его лингвистическому стилю (linguistic similarity).

Что запатентовано

Запатентован метод и система для выбора контекстно-зависимого ответа (Context-Specific Response) в диалоговых системах. Суть изобретения заключается в использовании специально обученной нейронной сети (архитектура типа Dual Encoder) и специфическом механизме ранжирования кандидатов. Этот механизм (Ranking Score) суммирует две метрики схожести: (1) лингвистическую схожесть текущего контекста с историческими контекстами и (2) логическую и лингвистическую схожесть потенциального ответа с текущим контекстом.

Как это работает

Система использует нейросеть, состоящую из двух частей: Context sub-network и Response sub-network. Нейросеть обучается на парах (контекст, ответ), чтобы максимизировать схожесть между векторами контекста и правильного ответа («позитивный пример») и минимизировать схожесть с неправильным ответом («негативный пример»). В рабочем режиме система получает текущий диалог (Current Context Snippet) и генерирует его вектор. Затем этот вектор сравнивается с базой данных исторических векторов. Оценка (Ranking Score) для каждого кандидата вычисляется как сумма двух значений: (1) схожести текущего вектора контекста с историческим вектором контекста (оценка стиля) и (2) схожести текущего вектора контекста с историческим вектором ответа (оценка логики и стиля). Выбирается ответ с наивысшей оценкой.

Актуальность для SEO

Высокая. Технологии диалоговых систем (Conversational AI) и голосовых помощников (например, Алиса) активно развиваются. Использование архитектуры Dual Encoder и векторных представлений для понимания не только смысла, но и стиля и контекста диалога является передовым и актуальным подходом в NLP.

Важность для SEO

Влияние на традиционное SEO для веб-поиска минимально (3/10). Патент не описывает механизмы ранжирования веб-документов. Он полностью сфокусирован на работе диалоговых систем. Однако он имеет критическое значение для оптимизации под голосовой поиск (VSO) и Conversational Search Optimization (CSO). Патент демонстрирует технологические возможности Яндекса в глубоком анализе языка, подтверждая важность не только фактологической релевантности, но и лингвистического стиля и контекстуального соответствия контента.

Детальный разбор

Термины и определения

Context Snippet (Сниппет контекста)

Часть диалога, предшествующая ответу. Включает предыдущие запросы и ответы в рамках сессии. Current Context Snippet — это текущий диалог, включающий последний запрос, на который нужно дать ответ.

Context Sub-Network (Подсеть контекста)

Часть нейронной сети (один из энкодеров в архитектуре Dual Encoder), отвечающая за генерацию векторного представления (Context Vector) на основе сниппета контекста.

Context Vector (Вектор контекста)

Численное представление (эмбеддинг), отражающее признаки (features) сниппета контекста.

Conversation Snippet (Сниппет диалога)

Фрагмент диалога, используемый для обучения или индексации. Включает сниппет контекста и соответствующий ему сниппет ответа.

IPA (Intelligent Personal Assistant)

Интеллектуальный персональный помощник (например, голосовой ассистент или чат-бот).

Negative/Positive-Example Vector Similarity Value

Метрики схожести, используемые при обучении. Positive — схожесть между контекстом и реальным ответом. Negative — схожесть между контекстом и случайным ответом. Цель обучения — максимизировать разницу между ними.

Ranking Score (Оценка ранжирования)

Итоговая оценка для выбора ответа. Вычисляется как сумма (или взвешенная сумма) двух значений векторной схожести (First и Second Vector Similarity Value).

Response Snippet (Сниппет ответа)

Текст ответа в диалоге.

Response Sub-Network (Подсеть ответа)

Часть нейронной сети (второй энкодер), отвечающая за генерацию векторного представления (Response Vector) на основе сниппета ответа.

Response Vector (Вектор ответа)

Численное представление (эмбеддинг) сниппета ответа.

Vector Similarity Value (Значение векторной схожести)

Метрика близости двух векторов. В патенте упоминаются скалярное произведение (scalar multiplication) и векторное расстояние (vector distance).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает систему для выбора ответа в диалоговом интерфейсе (Retrieval-based Chatbot), которая использует предварительно обученную нейросеть и базу данных векторов.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод выбора контекстно-зависимого ответа.

Предварительные условия (Обучение и Индекс):

1. Существует база данных векторов. Каждый вектор связан со сниппетом диалога и состоит из Context Vector (VC) и Response Vector (VR).
2. Эти векторы сгенерированы нейросетью, обученной так, чтобы схожесть между VC и VR для реального диалога (позитивный пример) была выше, чем схожесть между VC и случайным ответом VR’ (негативный пример). Это метод контрастивного обучения (Contrastive Learning).

Процесс выполнения (In-use Phase):

1. Система получает текущий сниппет контекста (Current Context Snippet).
2. Нейросеть генерирует вектор текущего контекста (Current Context Vector — VCC).
3. Для каждого кандидата из базы вычисляется Ranking Score.
4. Критически важно: Ranking Score является суммой двух значений:
• First Vector Similarity Value (S1): Схожесть между VCC и VC (историческим контекстом кандидата). Это показатель лингвистической схожести (стиля) между текущим и историческим диалогами.
• Second Vector Similarity Value (S2): Схожесть между VCC и VR (ответом кандидата). Это показатель лингвистической и логической схожести между текущим контекстом и потенциальным ответом.
5. Система выбирает ответ на основе максимального Ranking Score.

Claim 3: Уточняет, что нейросеть состоит из двух подсетей: Context sub-network и Response sub-network (архитектура Dual Encoder).

Claim 6: Уточняет цель обучения нейросети — максимизировать разницу между значениями схожести позитивных и негативных примеров.

Где и как применяется

Патент описывает внутренние процессы работы диалоговых систем (IPA) Яндекса (например, Алисы). Он не относится напрямую к архитектуре веб-поиска (Crawling, Indexing, Ranking веб-документов), а представляет собой механизм для Conversational AI.

Если провести параллели с архитектурой поиска:

INDEXING (Офлайн-процессы и Обучение)

• Сбор данных: Сбор корпуса диалогов (из соцсетей, чатов и т.д.) в Snippet Database.
• Обучение модели: Обучение нейронной сети (Dual Encoder) на основе этих данных методом контрастивного обучения.
• Генерация индекса (Vector Database): Обработка корпуса диалогов обученной нейросетью для генерации пар (Context Vector, Response Vector) и сохранение их в векторный индекс.

QUERY PROCESSING (Обработка запроса в реальном времени)

• Получение текущего контекста диалога (Current Context Snippet).
• Использование Context sub-network для генерации Current Context Vector. Это аналог векторизации запроса.

RANKING (Ранжирование ответов)

• Сравнение Current Context Vector с векторами в Vector Database.
• Вычисление Ranking Score на основе двойной схожести (S1 + S2). Это формула ранжирования для данной задачи.
• Выбор ответа с наивысшим скором.

На что влияет

• Типы контента: Влияет исключительно на выбор текстовых или голосовых ответов, предоставляемых диалоговой системой. Не влияет на ранжирование веб-страниц, товаров или другого контента в стандартном поиске.
• Специфические запросы: Наиболее сильно влияет на запросы в рамках диалоговой сессии, где критично поддержание единого стиля общения (формального, дружеского, с использованием сленга и т.д.) и учет контекста.

Когда применяется

Алгоритм применяется каждый раз, когда диалоговая система (IPA) должна выбрать ответ на запрос пользователя в рамках текущего разговора.

• Триггеры активации: Получение нового запроса пользователя в рамках диалоговой сессии. Система использует историю сессии как Current Context Snippet.

Пошаговый алгоритм

Процесс работы системы состоит из трех основных фаз.

Фаза 1: Обучение нейросети (Офлайн)

1. Подготовка данных: Из корпуса диалогов формируются обучающие объекты (Triplets). Каждый объект содержит: (A) Контекст, (B) Правильный ответ (позитивный пример), (C) Неправильный ответ (негативный пример).
2. Прямое распространение (Forward-propagation):
   • Контекст (А) подается на Context sub-network -> Вектор VA.
   • Ответы (B) и (C) подаются на Response sub-network -> Векторы VB и VC.
3. Вычисление схожести:
   • Вычисляется Positive Similarity (S_pos) между VA и VB (например, скалярное произведение).
   • Вычисляется Negative Similarity (S_neg) между VA и VC.
4. Обратное распространение (Back-propagation):
   • Вычисляется значение штрафа (Penalty Value / Loss), если S_pos не превышает S_neg (или не превышает его на заданный порог).
   • Веса нейросети корректируются для максимизации разницы (S_pos — S_neg).

Фаза 2: Генерация базы векторов (Офлайн / Первая фаза использования)

1. Обработка корпуса: Каждый диалог из корпуса разбирается на пары (Контекст, Ответ).
2. Генерация векторов: Обученная нейросеть используется для генерации Context Vector (V_hist_ctx) и Response Vector (V_hist_resp) для каждой пары.
3. Сохранение: Векторы сохраняются в Vector Database в привязке к текстовым сниппетам.

Фаза 3: Выбор ответа (Онлайн / Вторая фаза использования)

1. Получение контекста: Система получает Current Context Snippet.
2. Генерация вектора запроса: Context sub-network генерирует Current Context Vector (V_curr).
3. Поиск кандидатов: Из Vector Database извлекаются векторы-кандидаты.
4. Вычисление Ranking Score: Для каждого кандидата рассчитывается оценка по формуле:
   
   $Score = S1 + S2$
   
   Где:
   • $S1 = Sim(V\_curr, V\_hist\_ctx)$ (Лингвистическая схожесть контекстов)
   • $S2 = Sim(V\_curr, V\_hist\_resp)$ (Логическая и лингвистическая схожесть контекста и ответа)
5. Выбор ответа: Выбирается текстовый ответ (Response Snippet), получивший максимальный Ranking Score.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Текстовые): Основные данные — это тексты диалогов. На этапе обучения используются корпуса диалогов (Conversation Snippets), собранные из различных источников (соцсети, чаты, email, текстовые сообщения). На этапе использования используется текст текущего диалога (Current Context Snippet).

Другие типы факторов (ссылочные, поведенческие в веб-поиске, технические и т.д.) в данном патенте не упоминаются.

Какие метрики используются и как они считаются

• Векторные представления (Эмбеддинги): Context Vector и Response Vector. Генерируются нейронной сетью (Dual Encoder). Они инкапсулируют лингвистические и логические признаки текста.
• Vector Similarity Value (Значение векторной схожести): Метрика близости векторов. В патенте упоминаются скалярное произведение (scalar multiplication) и векторное расстояние (vector distance) как способы расчета.
• Ranking Score: Итоговая метрика для ранжирования. Рассчитывается как сумма двух значений схожести (S1 + S2). В патенте также упоминается возможность использования взвешенной суммы (weighted sum) (Claim 11), что позволяет балансировать важность логики и стиля.
• Алгоритмы машинного обучения: Нейронная сеть с архитектурой из двух подсетей (Dual Encoder), обучаемая методом обратного распространения ошибки (back-propagation) с целью максимизации разницы между позитивными и негативными примерами (Contrastive Learning).

Выводы

1. Патент не относится к веб-поиску: Это изобретение описывает работу диалоговых систем (чат-ботов, голосовых помощников) и не дает прямых рекомендаций по ранжированию сайтов в поисковой выдаче Яндекса.
2. Двойная оценка релевантности (Dual Similarity): Ключевая особенность — оценка ответа по двум критериям: соответствие стилю диалога (лингвистическая схожесть контекстов, S1) и логическое соответствие запросу (схожесть текущего контекста и потенциального ответа, S2).
3. Векторизация стиля и логики: Яндекс использует сложные нейросетевые модели (Dual Encoder) для создания векторов, которые инкапсулируют не только семантику текста, но и его лингвистический стиль и логическую уместность.
4. Методология обучения: Используется контрастивное обучение (Contrastive Learning) на реальных диалогах. Нейросеть учится различать правильные и неправильные ответы, максимизируя разницу в их векторной схожести с контекстом.
5. Важность контекста: Система явно учитывает всю историю разговора (Context Snippet) для генерации вектора, что критично для поддержания связного диалога.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент не относится к традиционному SEO, он дает важные инсайты для оптимизации под голосовые помощники (VSO/CSO) и понимания того, как Яндекс анализирует язык на глубоком уровне.

• Оптимизация контента для диалоговых систем и VSO: Если ваш контент предназначен для использования голосовым помощником (например, быстрые ответы, навыки Алисы), он должен быть написан в естественном, диалоговом стиле. Патент подтверждает, что система предпочтет ответ, который лингвистически соответствует запросу пользователя.
• Соблюдение стиля и тона (Tone of Voice): Важно учитывать стиль общения целевой аудитории. Система Яндекса способна различать формальный и неформальный стиль. Контент, соответствующий стилю пользователя и тематике сайта, будет иметь преимущество в диалоговых интерфейсах и потенциально лучше оцениваться NLP-моделями в целом.
• Создание естественных FAQ: Структурируйте разделы FAQ в виде естественных вопросов и ответов. Это увеличивает вероятность их корректной векторизации и использования диалоговой системой, так как они структурно похожи на обучающие данные (Conversation Snippets).

Worst practices (это делать не надо)

• Использование неестественного, переоптимизированного языка: Контент, перенасыщенный ключевыми словами или написанный в сухом, канцелярском стиле, будет плохо векторизован с точки зрения лингвистического стиля и, вероятно, будет проигнорирован диалоговой системой, ищущей естественный ответ.
• Смешение стилей: Резкие изменения стиля общения в рамках одного документа могут затруднить анализ контента моделями, чувствительными к лингвистической схожести.

Стратегическое значение

Патент подтверждает высокий уровень развития NLP-технологий в Яндексе, в частности, способность моделировать не только смысл, но и стиль общения с помощью архитектур типа Dual Encoder. Для SEO-стратегии это сигнал о том, что поисковые системы все лучше понимают нюансы языка и контекст. Хотя данный патент применим к диалоговым системам, используемые подходы (векторизация сложных признаков, контрастивное обучение) применяются и в основном поиске. Стратегически важно смещать фокус с формальной оптимизации на создание естественного, качественного контента, соответствующего стилю и потребностям аудитории.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает работу чат-ботов. Ниже приведен пример работы алгоритма.

Сценарий: Выбор ответа голосовым помощником с учетом стиля.

1. Текущий диалог (Current Context Snippet) — Неформальный стиль:
   
   Пользователь: «Хей, ты тут?»
   
   Ассистент: «Ага.»
   
   Пользователь: «Че как?» (Текущий запрос)
2. Действие системы: Генерируется Current Context Vector (V_curr), который отражает неформальный стиль.
3. Кандидаты в базе (Vector Database):
   • Кандидат 1: Контекст (V_ctx_1, формальный), Ответ (V_rsp_1): «Я функционирую в штатном режиме.»
   • Кандидат 2: Контекст (V_ctx_2, неформальный), Ответ (V_rsp_2): «Все пучком, расслабляюсь.»
4. Расчет Ranking Score:
   • Кандидат 1: S1 (Схожесть V_curr и V_ctx_1) низкая. S2 (Схожесть V_curr и V_rsp_1) средняя. Итоговый Score низкий.
   • Кандидат 2: S1 (Схожесть V_curr и V_ctx_2) высокая. S2 (Схожесть V_curr и V_rsp_2) высокая. Итоговый Score высокий.
5. Результат: Ассистент выберет Кандидат 2 («Все пучком, расслабляюсь.»), так как он лучше соответствует стилю и логике текущего разговора.

Вопросы и ответы