Как Яндекс агрегирует и дедуплицирует переводы из разных словарей в сервисе Яндекс.Словари

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему избыточности данных и плохого пользовательского опыта (UX) в сервисах-агрегаторах, таких как Яндекс.Словари (Yandex.Dictionary service). Когда система запрашивает определение или перевод слова из нескольких источников (различных словарей), часто возвращаются повторяющиеся или идентичные результаты. Отображение каждого результата отдельно приводит к перегруженному интерфейсу и заставляет пользователя тратить время на просмотр одинаковой информации. Патент направлен на устранение этого дублирования.

Что запатентовано

Запатентована система и метод агрегации и кластеризации словарных определений из разнородных источников. Суть изобретения заключается в парсинге, нормализации и сравнении определений. Если определения из разных источников совпадают, они объединяются в единый Definition Cluster (Кластер определений). В интерфейсе этот кластер отображается как одно значение с указанием всех источников, предоставивших его.

Как это работает

Система запрашивает определения у нескольких ресурсов. Полученные ответы (Definition Sets) проходят несколько стадий обработки. Компонент ParserService приводит данные из разных форматов (например, JSON, XML) к единому стандарту. Затем DefinitionArticleParser структурирует данные, выделяя определения, примеры и т.д., и разбивает их на отдельные значения (Lines). Система определяет Principle Source (Основной источник) и запускает кластеризацию: значения из вторичных источников сравниваются с основным. Сравнение включает нормализацию текста. Совпадающие значения объединяются в кластеры.

Актуальность для SEO

Средняя. Патент описывает инфраструктурное решение для конкретного вертикального сервиса (Яндекс.Словари/Переводчик). Улучшения UX, направленные на дедупликацию агрегированных данных, актуальны. Однако описанные методы анализа текста (простое сопоставление строк, нормализация) являются базовыми и не отражают современные NLP-технологии (например, векторные представления), используемые в основном поиске.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент является чисто инфраструктурным и относится исключительно к слою представления данных в специфическом вертикальном сервисе или словарном «колдунщике». Он не дает абсолютно никакой информации об алгоритмах ранжирования веб-документов в органическом поиске. Для SEO-специалистов, занимающихся продвижением сайтов, практическая ценность патента отсутствует.

Детальный разбор

Термины и определения

Definition Cluster (Кластер определений)

Агрегированная запись в выдаче словарного сервиса. Содержит одно конкретное значение (определение) слова и список всех источников (словарей), из которых это значение было получено.

Definition Set (Набор определений)

Полный ответ (словарная статья), полученный от одного источника. Включает само определение (Definition Portion) и вспомогательную информацию (Auxiliary Portion: примеры, синонимы и т.д.).

DefinitionArticleParser

Компонент системы, который анализирует унифицированный ответ и структурирует его на поля (определение, примеры, синонимы и т.д.). Также отвечает за разбиение определений на отдельные значения (Lines).

Lines (Строки определения)

Отдельные дискретные значения (смыслы) слова внутри словарной статьи. Кластеризация происходит на уровне этих строк.

Normalization (Нормализация)

Процесс приведения текста к стандартному виду для сравнения. В патенте упоминается нормализация регистра, диакритических знаков, а также алфавитная сортировка слов внутри строки определения.

ParserService

Компонент системы, отвечающий за взаимодействие с различными источниками. Он получает ответы в разных форматах (например, JSON, XML) и преобразует их в единый внутренний унифицированный формат.

Principle Source / Primary Set (Основной источник)

Источник (словарь), который система считает наиболее авторитетным или полным. Структура основного источника используется как база для кластеризации.

Secondary Source (Вторичный источник)

Дополнительные источники, данные из которых сравниваются с основным источником и объединяются с ним при совпадении значений.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методе объединения информации из нескольких словарных источников для создания компактного и недублированного представления.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс агрегации и отображения.

1. Получение первого набора определений (First Definition Set) от Источника 1 и второго набора (Second Definition Set) от Источника 2.
2. Парсинг обоих наборов для извлечения отдельных слов определения (individual first/second set words).
3. Организация слов из Источника 1 в как минимум один кластер определений (Кластер 1).
4. Сравнение слов из Источника 2 со словами из Источника 1.
5. Если слова из Источника 2 совпадают (matching) со словами из Источника 1: объединение (merging) соответствующей части Источника 2 с Кластером 1.
6. Если слова из Источника 2 НЕ совпадают со словами из Источника 1: объединение соответствующей части Источника 2 с Кластером 2 (отличным от Кластера 1).
7. Отображение пользователю и Кластера 1, и Кластера 2 как определений исходного слова.

Это ядро изобретения. Если два словаря дают одно и то же значение, оно попадает в один кластер. Если они дают разные значения, они формируют разные кластеры. В результате пользователь видит список уникальных значений, а не список словарей.

Claim 3 (Зависимый от 1): Уточняет детали отображения.

Если данные из Источника 2 были объединены с Кластером 1 (т.е. значения совпали), то при отображении Кластера 1 система также показывает индикацию того, что и Источник 1, и Источник 2 являются источниками контента для этого кластера (например, указанием количества источников, Claim 4).

Claim 19 (Зависимый от 1): Уточняет логику инициализации.

Организация слов из Источника 1 в кластер выполняется в ответ на определение того, что Источник 1 является основным набором (Primary Set / Principle Source).

Где и как применяется

Изобретение не относится к стандартной архитектуре веб-поиска (Crawling, Indexing, Ranking). Оно применяется на этапе агрегации данных из разных источников и подготовки их к показу пользователю в рамках специфического вертикального сервиса.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание (MetaSearch & Blending)
Этот механизм работает на уровне метапоиска или внутри специализированного сервиса (Вертикали), такого как Яндекс.Словари. Он также может применяться в системе Wizards (Колдунщики) для генерации словарных ответов прямо на SERP.

Взаимодействие компонентов:

• На входе: Запрос пользователя и сырые ответы от нескольких словарных баз/API (Resource Servers) в разных форматах (JSON, XML).
• Обработка: Компоненты ParserService и DefinitionArticleParser нормализуют и структурируют данные. Модуль кластеризации (Clustering Routine) выполняет сравнение и объединение.
• На выходе: Структурированный, дедуплицированный набор Definition Clusters, готовый для рендеринга в интерфейсе.

На что влияет

Алгоритм влияет исключительно на:

• Представление данных: Внешний вид и компактность выдачи в Яндекс.Словарях или словарных колдунщиках.
• Пользовательский опыт (UX): Улучшение читаемости за счет устранения дубликатов.

Патент не оказывает влияния на ранжирование сайтов в органическом поиске.

Когда применяется

Алгоритм применяется при выполнении запросов, связанных с определением или переводом слов:

• Когда пользователь обращается к словарному сервису (например, Яндекс.Переводчик).
• Когда поисковая система решает активировать словарный колдунщик на SERP.

Триггером активации является наличие ответов от более чем одного словарного источника для данного запроса.

Пошаговый алгоритм

Процесс агрегации и кластеризации определений:

1. Получение данных: Система получает запрос и отправляет его нескольким источникам (словарным базам). Получаются сырые ответы (Definition Sets).
2. Унификация форматов (ParserService): Сырые ответы от разных источников преобразуются в единый внутренний формат. Извлекаются правила форматирования (например, разделители значений) для каждого источника.
3. Структурирование и Парсинг (DefinitionArticleParser): Унифицированные ответы разбираются на структурные элементы (определение, примеры, синонимы). Текст определения разбивается на отдельные значения (Lines).
4. Фильтрация: Удаление запрещенного контента (banned content), опечаток или неясных определений.
5. Определение Основного Источника: Система определяет, какой из источников будет считаться основным (Principle Source).
6. Инициализация Кластеров: Значения (Lines) из Основного Источника формируют начальные кластеры (Definition Clusters).
7. Процесс Слияния (Clustering Routine):
   1. Система итеративно обрабатывает Вторичные Источники.
   2. Каждое значение (Line) из Вторичного Источника сравнивается с существующими кластерами.
   3. Сравнение включает нормализацию (регистр, диакритика) и, возможно, алфавитную сортировку слов внутри значения для точного сопоставления.
8. Принятие Решения о Слиянии:
   1. Если найдено совпадение, значение добавляется в этот кластер, а источник фиксируется как один из источников кластера.
   2. Если значение может быть отнесено к нескольким кластерам (неоднозначность), применяются дополнительные эвристики, например, частотный анализ слов (Frequency Analysis), чтобы выбрать наиболее подходящий кластер.
   3. Если совпадений не найдено, для этого значения создается новый кластер.
9. Финализация: После обработки всех значений система объединяет связанные примеры использования (Auxiliary Portion) с соответствующими кластерами.
10. Отображение: Сформированный набор кластеров отправляется для рендеринга в интерфейсе. Каждый кластер отображается с указанием общего количества или списка источников.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно данные, предоставляемые словарными источниками. Факторы, используемые в SEO (ссылочные, поведенческие, технические, хостовые), в этом патенте не упоминаются и не используются.

• Контентные факторы (Структурированные):
  • Текст определений (Definition portion).
  • Вспомогательный текст (Auxiliary portion): примеры использования, синонимы, антонимы, транскрипции.
  • Заголовки и структурные маркеры внутри словарной статьи.
• Системные данные:
  • Идентификаторы источников (Source identifier).
  • Правила форматирования и разделители, используемые в каждом источнике.
  • Предопределенный список «запрещенного контента» (Banned content).

Какие метрики используются и как они считаются

Метрики в данном патенте связаны исключительно с текстовым сравнением и кластеризацией.

• Эвристики Сопоставления (Matching Heuristics): Основная метрика — это степень совпадения строк (Lines) из разных источников. Патент описывает несколько вариантов расчета совпадения:
  • Точное совпадение всех элементов (слов) в строке.
  • Совпадение после алфавитной сортировки слов внутри строки.
  • Совпадение после нормализации (регистр, диакритика).
  • Частичное совпадение (совпадение хотя бы одного элемента).
• Разрешение Неоднозначностей (Ambiguity Resolution): Если строка может быть отнесена к нескольким кластерам, система может использовать:
  • Количество совпадений: Выбирается кластер с наибольшим количеством совпадающих слов.
  • Частотный анализ (Frequency Analysis): Может использоваться частота встречаемости определения для выбора более или менее частотного варианта в зависимости от эвристики.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO.

1. Фокус на UI/UX вертикальных сервисов: Изобретение направлено исключительно на улучшение пользовательского интерфейса Яндекс.Словарей (и аналогичных сервисов) путем дедупликации и компактного представления агрегированных данных.
2. Инфраструктурное решение для агрегации: Патент демонстрирует структурированный подход к обработке данных из разнородных источников, включая нормализацию (ParserService) и структурирование (DefinitionArticleParser).
3. Иерархия источников: Система использует концепцию «Основного источника» (Principle Source), что указывает на внутреннюю систему оценки качества или полноты источников, используемую для задания структуры ответа.
4. Базовые методы NLP: Описанные методы анализа текста (сопоставление строк, нормализация, алфавитная сортировка) являются базовыми техниками и не включают современные подходы (например, нейросетевые эмбеддинги), используемые в основном поиске.
5. Отсутствие влияния на SEO: Механизмы, описанные в патенте, не имеют отношения к процессам сканирования, индексации или ранжирования веб-сайтов.

Практика

Этот патент является инфраструктурным и описывает логику работы пользовательского интерфейса специфического сервиса. Он не дает практических выводов для SEO-специалистов, занимающихся продвижением сайтов в органическом поиске.

Best practices (это мы делаем)

Практических рекомендаций для SEO, основанных на механизмах данного патента, нет.

Worst practices (это делать не надо)

SEO-тактик, которые этот патент делает неэффективными или опасными, нет.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO отсутствует. Патент лишь подтверждает, что Яндекс инвестирует в улучшение пользовательского опыта своих вертикальных сервисов и колдунщиков путем агрегации и структурирования данных. Это не меняет понимание приоритетов Яндекса в отношении ранжирования веб-документов.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет.

Вопросы и ответы