Как Яндекс использует стохастическую токенизацию (BPE-Dropout) для обучения языковых моделей (YATI) и улучшения понимания морфологии

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблемы, связанные с детерминированной природой стандартных алгоритмов сегментации текста, таких как Byte Pair Encoding (BPE). Стандартный BPE всегда разбивает слово на одну и ту же уникальную последовательность токенов. Это ограничивает способность алгоритмов машинного обучения (MLA), особенно нейронных сетей, эффективно изучать морфологию и композиционность языка, а также делает модели менее устойчивыми (менее робастными) к ошибкам сегментации и шуму в данных.

Что запатентовано

Запатентован метод обработки текстовой последовательности, который вносит стохастичность (случайность) в процесс сегментации BPE (известный как BPE-Dropout). Суть изобретения — модификация стандартного процесса слияния токенов BPE путем случайного исключения («дропаута») некоторых возможных слияний на каждом шаге итерации. Это позволяет генерировать несколько различных вариантов сегментации для одного и того же слова, что служит методом регуляризации при обучении MLA.

Как это работает

Система использует стандартные компоненты BPE: словарь токенов (Token Vocabulary) и таблицу слияний (Merge Table). При обработке слова оно сначала разбивается на символы. Затем система итеративно пытается объединить соседние токены. На каждом шаге определяются все возможные слияния. Ключевое отличие: система случайным образом исключает некоторые из этих слияний на основе заданной вероятности (Dropout Probability). Затем из оставшихся вариантов (Reduced Set) выбирается и выполняется слияние (обычно наиболее частотное). Поскольку исключение случайно, один и тот же текст, обработанный несколько раз (например, в разные эпохи обучения), даст разные последовательности токенов.

Актуальность для SEO

Высокая. Токенизация на уровне подслов является стандартом для современных языковых моделей (включая трансформеры типа YATI/BERT). Регуляризация через внесение шума в данные, включая стохастическую токенизацию (такую как BPE-Dropout), — это актуальный и эффективный метод повышения робастности и обобщающей способности нейронных сетей.

Важность для SEO

Влияние на SEO умеренное (5/10). Это инфраструктурный патент, описывающий технику обучения моделей, а не алгоритм ранжирования. Однако он описывает фундаментальный метод предобработки текста, используемый для обучения базовых языковых моделей Яндекса (например, YATI). Понимание этого патента важно для SEO-стратегии, так как он показывает, что модели Яндекса обучаются быть устойчивыми к различным написаниям, ошибкам и лучше понимают морфологию и структуру редких слов. Это снижает значимость точного вхождения ключевых фраз и повышает значимость общего семантического соответствия.

Детальный разбор

Термины и определения

BPE (Byte Pair Encoding)

Алгоритм сегментации текста. Итеративно объединяет наиболее часто встречающиеся пары символов или последовательностей символов в один токен (подслово). Используется для обработки редких и неизвестных слов.

Dropout Probability (Вероятность исключения/дропаута)

Заданная вероятность (например, 0.1 или 10%), на основе которой система случайным образом решает исключить возможное слияние токенов на текущем шаге итерации.

Initial Token Sequence (Начальная последовательность токенов)

Исходное представление слова, разбитого на базовые элементы, обычно отдельные символы (например, слово «unrelated» -> «u»,»n»,»r»,»e»,»l»,»a»,»t»,»e»,»d»).

Merge Table (Таблица слияний)

Структура данных, указывающая, какие пары токенов могут быть объединены и какова частота встречаемости (Frequency of Occurrence) результирующего токена в обучающем корпусе. Определяет приоритет слияний.

MLA (Machine Learning Algorithm)

Алгоритм машинного обучения. В контексте патента упоминаются нейронные сети (Neural Network), используемые, например, для машинного перевода, поисковых систем или таргетированной рекламы.

Reduced Set of Possible Merges (Сокращенный набор возможных слияний)

Набор слияний, который остается после того, как система стохастически исключила некоторые варианты из полного набора возможных слияний на данном шаге. (Также упоминается как Augmented set в Claim 12).

Token Vocabulary (Словарь токенов)

Набор всех токенов (символов или объединенных наборов символов), известных системе, извлеченных из предварительно определенного корпуса текста.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает метод стохастической сегментации текста, основанный на модификации алгоритма BPE (BPE-Dropout).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс обработки текстовой последовательности для подачи на вход нейронной сети.

1. Система получает Token Vocabulary и Merge Table (содержащую частоты токенов).
2. Система получает текстовую последовательность (слово).
3. Слово разбивается на Initial Token Sequence (символы).
4. Запускается итеративный процесс слияния токенов:
1. На данной итерации система идентифицирует все возможные слияния соседних токенов в текущей последовательности.
2. Критический шаг (Суть изобретения): Система исключает по крайней мере одно из возможных слияний на основе Dropout Probability. Это создает Reduced Set of Possible Merges.
3. Система генерирует новую последовательность токенов, выполняя слияние из сокращенного набора (обычно выбирается слияние с наивысшей частотой из оставшихся — Claim 2).
4. Новая последовательность используется в следующей итерации.
5. Процесс останавливается, когда больше нет доступных слияний.
6. Финальная последовательность подается на вход нейронной сети (MLA).

Claim 9, 10, 11 (Зависимые пункты): Уточняют, что если одно и то же слово обрабатывается дважды (например, в двух разных текстовых последовательностях), финальные последовательности могут отличаться. Это различие связано с тем, что на каждом шаге использовались разные Сокращенные наборы слияний из-за случайного дропаута.

Claim 18 (Независимый пункт): Обобщает механизм, используя термин «stochastically-driven algorithm» (стохастически управляемый алгоритм) вместо явного указания Dropout Probability для исключения слияний и создания Сокращенного набора.

Где и как применяется

Этот патент описывает метод предварительной обработки данных (токенизации), который применяется преимущественно на этапе подготовки данных для алгоритмов машинного обучения (MLA). Он критически важен для обучения моделей, которые затем используются в поиске.

Обучение Моделей (Офлайн-процесс)

Основное применение BPE-Dropout — это регуляризация во время обучения (Training Phase) нейронных сетей. Когда Яндекс обучает свои языковые модели (например, YATI, модели для перевода или классификации), он обрабатывает обучающий корпус этим методом.

• Процесс: Тексты многократно токенизируются «на лету». Благодаря стохастической природе, модель видит разные варианты сегментации одних и тех же слов в разные эпохи обучения.
• Результат: Обученная, более робастная (устойчивая) языковая модель (MLA).

Применение Моделей (Inference) в Поиске

Обученные с помощью BPE-Dropout модели затем интегрируются в архитектуру поиска:

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этапе индексации контент документов обрабатывается языковыми моделями для извлечения признаков и генерации векторных представлений (эмбеддингов). Модели, обученные с BPE-Dropout, лучше справляются с анализом морфологии, редких слов и шума в текстах.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
Запрос пользователя также обрабатывается языковыми моделями. BPE-Dropout повышает устойчивость этих моделей к опечаткам, различным словоформам и новым терминам в запросах.

RANKING – Ранжирование
Улучшенные эмбеддинги, сгенерированные этими моделями, используются на этапах ранжирования (например, L3 с YATI) для определения семантической релевантности.

На что влияет

• Морфология и Словоформы: Система лучше понимает связь между разными формами одного слова, так как видит разные варианты их сегментации (например, корня и окончания) во время обучения. Это особенно критично для русского языка.
• Редкие и Новые слова (Long-tail): BPE-Dropout улучшает качество обработки слов, отсутствующих в основном словаре, заставляя модель лучше понимать их структуру и композиционность.
• Устойчивость к шуму и опечаткам: Стохастическая природа обучения делает модель более робастной к неточностям в тексте и запросах.
• Приложения: Патент явно упоминает применение в поисковых системах, машинном переводе и таргетированной рекламе.

Когда применяется

Алгоритм применяется во время обучения (Training Phase) языковых моделей Яндекса для обеспечения регуляризации.

• Условие активации: Наличие текстовых данных для токенизации и заданная ненулевая Dropout Probability.
• Частота применения: Применяется к каждому слову в обучающем корпусе, потенциально многократно в течение разных эпох обучения.
• Исключения: Обычно НЕ применяется во время использования (Inference/In-use phase) обученной модели в реальном времени, где предпочтительна детерминированная токенизация (стандартный BPE) для стабильности и скорости.

Пошаговый алгоритм

Описание процесса BPE-Dropout для сегментации одного слова (например, «unrelated»).

1. Инициализация:
   • Получение слова, Token Vocabulary, Merge Table и Dropout Probability (например, P=0.1).
2. Начальное разбиение: Слово разбивается на символы:. Это текущая последовательность.
3. Итеративный процесс слияния (Цикл):
1. Идентификация возможных слияний: Система анализирует все пары соседних токенов и проверяет Merge Table. (Например, («r», «e») -> «re»; («e», «d») -> «ed» и т.д.).
2. Стохастическое исключение (Dropout): Для каждого возможного слияния система случайным образом решает исключить его с вероятностью P. Если слияние «выпадает» (например, слияние «r»+»e» было исключено), оно игнорируется на текущей итерации.
3. Формирование сокращенного набора: Создается Reduced Set of Possible Merges из слияний, которые не были исключены.
4. Проверка условия остановки: Если сокращенный набор пуст, цикл завершается.
5. Выполнение слияния: Из сокращенного набора выбирается слияние с наивысшим приоритетом (наибольшей частотой согласно Merge Table). Это слияние выполняется. (Например, если «r»+»e» было исключено, может быть выбрано следующее по приоритету слияние, например, «e»+»d»).
6. Обновление: Генерируется новая текущая последовательность. Процесс возвращается к шагу (a).
4. Завершение: Текущая последовательность объявляется финальной последовательностью токенов.
5. Применение: Финальная последовательность подается на вход нейронной сети (MLA).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент фокусируется исключительно на обработке текста и не использует традиционные SEO-факторы (ссылочные, поведенческие и т.д.).

• Контентные факторы (Текстовые):
  • Pre-determined corpus of text: Большой корпус текста, используемый для предварительного создания Token Vocabulary и Merge Table (офлайн).
  • Text sequence: Текстовая последовательность (слово, предложение), которую необходимо токенизировать для MLA (во время обучения).
• Системные параметры:
  • Dropout Probability: Заранее определенная вероятность, контролирующая уровень стохастичности процесса.

Какие метрики используются и как они считаются

• Frequency of Occurrence (Частота встречаемости): Используется для определения приоритета слияний. После исключения (дропаута) система выбирает из оставшегося Reduced Set то слияние, которое имеет наибольшую частоту встречаемости (наивысший приоритет в Merge Table).
• Стохастический процесс (Stochastically-driven algorithm): Используется для принятия решения об исключении слияния. Конкретная реализация может включать генерацию случайного числа и сравнение его с порогом (Dropout Probability).

Выводы

1. Яндекс использует стохастическую токенизацию (BPE-Dropout): Внесение случайности в процесс сегментации слов является ключевой техникой, используемой Яндексом для обучения языковых моделей (таких как YATI).
2. Цель — повышение робастности и обобщения: BPE-Dropout действует как метод регуляризации при обучении нейронных сетей. Заставляя модель видеть разные варианты сегментации одного и того же слова, система повышает ее устойчивость к шуму, ошибкам и улучшает обобщающую способность.
3. Улучшенное понимание морфологии и редких слов: Метод направлен на то, чтобы модели лучше понимали структуру слов (композиционность) и эффективнее обрабатывали лексику, не входящую в основной словарь, что критично для русского языка.
4. Применение только во время обучения: Стохастический механизм используется для повышения качества обучения моделей, а не для обработки запросов или документов в реальном времени (inference), где обычно используется детерминированный BPE.
5. Косвенное влияние на SEO: Патент не вводит новых факторов ранжирования. Однако он указывает на то, что базовые NLP-модели Яндекса становятся более совершенными. Для SEO это означает дальнейшее снижение эффективности оптимизации под точные вхождения и повышение важности семантического соответствия.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает внутренний механизм обучения моделей Яндекса, он подтверждает важность следующих стратегических направлений в SEO:

• Фокус на семантике и интенте, а не на точных вхождениях: Поскольку система обучается на разнообразных вариантах сегментации, она менее чувствительна к конкретным словоформам. Необходимо обеспечивать семантическое соответствие интенту пользователя, используя естественный язык.
• Использование разнообразной и специализированной лексики: BPE-Dropout улучшает обработку редких слов. Использование специфической для ниши терминологии, профессионализмов и низкочастотных (long-tail) фраз помогает системе лучше понять тематику и экспертность контента.
• Естественное использование морфологии: Не стоит избегать использования различных словоформ или сложных слов (особенно актуально для русского языка). Системы, обученные с помощью BPE-Dropout, лучше справляются с пониманием морфологической структуры.
• Качество и чистота текста: Несмотря на то, что BPE-Dropout повышает устойчивость к шуму, предоставление чистого, грамматически корректного текста облегчает системе понимание композиционности и смысла контента.

Worst practices (это делать не надо)

• Keyword Stuffing и неестественные конструкции: Попытки манипулировать релевантностью за счет повторения ключевых слов в точных вхождениях становятся еще менее эффективными. Модели, обученные с BPE-Dropout, лучше понимают смысл независимо от конкретной формы слова.
• Искусственное внедрение ошибок (Typosquatting): Рассчитывать на ошибки системы не стоит. Робастность моделей, обученных с BPE-Dropout, повышает их способность распознавать и корректировать ошибки пользователя.
• Спам словоформами: Создание отдельных страниц под разные падежи или формы слова (если это не оправдано интентом) или перечисление всех форм в тексте не имеет смысла, так как система хорошо понимает связь между словоформами.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Яндекса на развитии фундаментальных технологий обработки естественного языка (NLU). Улучшения в токенизации напрямую влияют на качество работы тяжелых нейросетевых моделей, таких как YATI. Это изобретение делает языковые модели Яндекса более гибкими и умными. Для долгосрочной SEO-стратегии это сигнал о том, что Яндекс продолжает двигаться в сторону глубокого понимания контента на структурном уровне, и конкуренция смещается от манипулирования факторами к созданию семантически богатого и полезного контента.

Практические примеры

Практических примеров прямого применения для SEO нет, так как это внутренняя технология обучения моделей. Однако можно рассмотреть пример того, как эта технология влияет на восприятие контента системой.

Сценарий: Обработка сложного русского слова

Рассмотрим слово «водонепроницаемость».

1. Стандартный BPE (Детерминированный): Может всегда токенизировать его как. Модель учится только на этом варианте.
2. BPE-Dropout (Стохастический, во время обучения):
   • При первом проходе может разбить как.
   • При втором проходе из-за дропаута слияние может быть пропущено, и результат будет.
   • При третьем проходе: (целиком).
3. Результат для SEO: Языковая модель Яндекса (YATI), обученная таким образом, становится более гибкой. Она видит разные структурные компоненты слова, что помогает ей лучше понять смысл и связь с другими словами («вода», «проницаемый»). Это означает, что использование этого термина в тексте будет корректно учтено при определении релевантности, даже если он используется в непривычном контексте или новой словоформе.

Вопросы и ответы