Как Яндекс использует машинное обучение для автоматического выбора эталонных примеров и калибровки оценок асессоров

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему несогласованности, субъективной предвзятости (bias perception) и разного уровня экспертизы непрофессиональных асессоров на краудсорсинговых платформах (таких как Яндекс.Толока). Асессорам часто сложно понять критерии задачи (например, оценку релевантности SERP) без конкретных примеров, что приводит к шумным данным. Это снижает эффективность обучения ML-моделей ранжирования и метрик качества (например, Proxima). Изобретение улучшает качество и консистентность разметки данных.

Что запатентовано

Запатентована система автоматического подбора и предоставления эталонных примеров (Benchmarks) для цифровых задач, выполняемых асессорами. Суть изобретения — использовать машинное обучение для выбора минимального набора прошлых задач (эталонов), который обеспечивает максимальное покрытие эталонных значений (Maximum Benchmark Coverage) на шкале оценок. Эти примеры демонстрируются асессору для калибровки его суждений.

Как это работает

Система работает в два этапа. Сначала она анализирует прошлые задачи (например, оценки SERP). Первый ML-алгоритм (First MLA) обрабатывает сырые оценки асессоров, чтобы устранить индивидуальные смещения и получить «очищенные» метки. Задачи распределяются по шкале (например, релевантности). Затем Второй ML-алгоритм (Second MLA), например, алгоритм кластеризации, анализирует это распределение и выбирает оптимальный набор примеров, максимально покрывающий всю шкалу. Когда новый асессор получает задачу, эти эталонные примеры показываются ему в интерфейсе для ориентира.

Актуальность для SEO

Высокая. Качество данных, получаемых через краудсорсинг (Толока), является фундаментом для обучения современных поисковых систем, основанных на машинном обучении. Автоматизация контроля качества и калибровки асессоров критически важна для развития поиска и точности метрик качества (Proxima).

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое/косвенное (3/10). Патент описывает внутренние процессы Яндекса (инфраструктуру обеспечения качества данных), а не алгоритмы ранжирования. Он не дает прямых рекомендаций для SEO. Однако он демонстрирует сложность инфраструктуры, которую Яндекс использует для формирования «Ground Truth» (эталона качества). Повышение точности этих данных ведет к лучшему обучению алгоритмов ранжирования.

Детальный разбор

Термины и определения

Bias Perception (Смещение восприятия / Предвзятость)

Субъективные искажения или систематические ошибки в оценках, вносимые асессорами. First MLA предназначен для их устранения.

Crowd-sourced environment (Краудсорсинговая среда)

Платформа (например, Яндекс.Толока), где цифровые задачи выполняются распределенной группой непрофессиональных исполнителей (асессоров).

Digital Task (Цифровая задача)

Задание для асессора. В патенте в качестве примера используется задача по оценке релевантности поисковой выдачи (SERP relevancy labelling task).

First MLA (Первый алгоритм машинного обучения)

Алгоритм, используемый для обработки сырых меток от асессоров и генерации набора меток с удаленным смещением восприятия (bias perception removed).

Maximum Benchmark Coverage (Максимальное покрытие эталонных значений)

Критерий оптимизации. Цель — выбрать примеры, которые максимально полно иллюстрируют весь диапазон возможных оценок на шкале.

Second MLA (Второй алгоритм машинного обучения)

Алгоритм (например, кластеризации), используемый для группировки задач на шкале и выбора оптимальных эталонных примеров (Benchmarks), обеспечивая максимальное покрытие при минимальном количестве образцов (minimum number of samples).

Scale (Шкала)

Пространство (может быть многомерным), на которое проецируются задачи на основе их очищенных меток (например, шкала релевантности).

Step (Шаг)

Расстояние между эталонными примерами или кластерами на шкале. Указывает на иллюстративную близость (illustrative closeness) между примерами.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод оптимизации выбора примеров для калибровки асессоров с целью повышения качества разметки данных.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод.

1. Получение цифровой задачи для обработки в краудсорсинговой среде.
2. Генерация подмножества примеров на основе прошлых выполненных задач, похожих на текущую.
3. Ключевое утверждение: Подмножество выбирается так, чтобы обеспечить максимальное покрытие эталонных значений (maximum benchmark coverage) при минимальном количестве образцов (minimum number of samples).
4. Ассоциация этого подмножества примеров с текущей задачей.
5. Представление задачи и примеров асессору для получения метки.

Claims 3-5 (Зависимые пункты): Детализируют процесс генерации примеров для оценки SERP.

1. Извлечение прошлых SERP из базы логов и их оценка асессорами (Claim 3).
2. Обработка полученных меток с помощью First MLA для удаления смещения восприятия (bias perception) асессоров (Claim 4).
3. Отображение SERP на шкалу на основе очищенных меток.
4. Кластеризация меток с помощью Second MLA. Каждый кластер обеспечивает максимальное покрытие шкалы и содержит минимальное количество SERP (Claim 5).

Claims 6-9 (Зависимые пункты): Описывают интерфейс.

Задача может включать генерацию скользящей шкалы меток (sliding labelling scale) с индикаторами, основанными на выбранных примерах. Асессор может взаимодействовать с индикаторами для просмотра примера (Claim 6, 9).

Claims 10-13 (Зависимые пункты): Описывают обучение Second MLA.

Second MLA обучается на тренировочном наборе, включающем пары задач и тренировочную метку. Метка указывает на полезность (usefulness) одной задачи как иллюстративного примера для другой (Claim 11). Эти метки назначаются обучающими (доверенными) краудсорсинговыми работниками (Claim 12).

Где и как применяется

Этот патент не применяется напрямую в архитектуре поиска (Crawling, Indexing, Ranking), обрабатывающей запросы пользователей. Он относится к инфраструктуре сбора данных и контроля качества.

QUALITY & GOVERNANCE LAYER (Слой Качества и Метрик)
Система применяется на этапе сбора данных для обучения ML-моделей и расчета метрик качества поиска (например, Proxima). Она является частью инфраструктуры краудсорсинга (например, Яндекс.Толока) и обеспечивает надежность Ground Truth (эталонных данных).

Взаимодействие с компонентами:

• Взаимодействует с базой данных прошлых задач (например, SERP log database).
• Интегрирована в сервер краудсорсинговой платформы для управления задачами и интерфейсом асессора.
• Использует First MLA и Second MLA для офлайн-обработки данных.

На что влияет

• Качество данных для ML: Основное влияние — повышение качества и согласованности данных, используемых для обучения моделей ранжирования и метрик качества.
• Специфические задачи: В патенте явно упоминается оценка релевантности SERP. Технология также применима к другим задачам, требующим субъективного суждения (модерация контента, классификация изображений).

Когда применяется

Алгоритм имеет две фазы применения:

• Офлайн (Подготовка эталонов): Периодический процесс анализа прошлых задач, очистки данных (First MLA) и выбора оптимальных эталонов (Second MLA).
• Онлайн (Выполнение задачи): Активируется каждый раз, когда задача представляется асессору на платформе. Система подгружает заранее рассчитанные эталоны в интерфейс.

Пошаговый алгоритм

Процесс подготовки и использования эталонных примеров.

Фаза 1: Подготовка эталонов (Офлайн)

1. Сбор данных (Sourcing): Получение набора прошлых задач (например, SERP из SERP log database).
2. Первичная разметка (Labeling): Передача этих задач множеству асессоров для получения сырых меток.
3. Очистка и Нормализация (Bias Removal): Применение First MLA для обработки сырых меток. Цель – удалить субъективную предвзятость (bias perception) и сгенерировать «несмещенные метки». Выбор итоговой метки для каждой задачи.
4. Маппинг на шкалу (Mapping): Отображение всех задач на шкалу (Scale) на основе их итоговых несмещенных меток.
5. Кластеризация и Выбор Эталонов (Clustering & Selection): Применение Second MLA (например, k-means) для кластеризации задач на шкале. Выбор оптимального набора примеров (Benchmarks). Критерий оптимизации: обеспечить Maximum Benchmark Coverage при Minimum number of samples.
6. Определение расстояния: Вычисление расстояния (Step) между эталонными примерами на шкале.

Фаза 2: Выполнение задачи (Онлайн)

1. Получение новой задачи: Система получает новую задачу для разметки асессором.
2. Ассоциация примеров: Система ассоциирует ранее выбранные эталонные примеры (из Фазы 1) с новой задачей.
3. Отображение интерфейса: Показ задачи асессору. Интерфейс включает шкалу (например, sliding labelling scale), где эталонные примеры расположены в соответствующих точках для ориентира и калибровки асессора.
4. Получение метки: Асессор выставляет метку, ориентируясь на предоставленные эталоны.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы / Системные данные: Содержимое прошлых цифровых задач. В патенте явно упоминаются Search Engine Result Pages (SERPs) и связанные с ними поисковые запросы, извлекаемые из SERP log database.
• Поведенческие факторы (Асессоров): Метки (Labels), присвоенные асессорами прошлым задачам. Это основные данные для анализа предвзятости и кластеризации.
• Данные для обучения ML: Для обучения Second MLA используются тренировочные метки (training labels) от доверенных асессоров, указывающие на полезность одной задачи как примера для другой.

Какие метрики используются и как они считаются

• Несмещенные метки (Unbiased Labels): Генерируются с помощью First MLA, который настроен на удаление смещения восприятия (bias perception) из сырых оценок.
• Maximum Benchmark Coverage: Метрика оптимизации, используемая Second MLA. Определяет, насколько полно выбранный набор примеров покрывает весь диапазон оценок на шкале.
• Step (Шаг): Метрика расстояния между кластерами или эталонными примерами на шкале, используемая для визуализации иллюстративной близости в интерфейсе асессора.
• Алгоритмы машинного обучения: Используются First MLA (для удаления bias) и Second MLA. Для Second MLA упоминаются алгоритмы кластеризации, такие как k-means, centroid-based clustering, distribution-based clustering, density-based clustering.

Выводы

1. Патент инфраструктурный, не про ранжирование: Изобретение описывает внутренние процессы Яндекса по управлению качеством данных в краудсорсинге (Толока). Оно не описывает алгоритмы ранжирования или факторы, на которые SEO-специалисты могут напрямую влиять.
2. Цель — стандартизация человеческих оценок: Ключевая задача системы — минимизировать субъективность и несогласованность оценок асессоров путем автоматической калибровки.
3. Двухуровневая ML-обработка оценок: Используется сложный конвейер: First MLA очищает сырые оценки от предвзятости (Debiasing), а Second MLA (обученный на экспертных данных) оптимизирует выбор эталонных примеров (максимальное покрытие при минимальном количестве образцов).
4. Качество данных — приоритет: Патент подтверждает критическую важность качества данных для обучения моделей ранжирования (таких как Proxima). Более точные данные от асессоров ведут к более точным моделям ранжирования.

Практика

ВАЖНО: Патент является инфраструктурным и описывает внутренние процессы обучения и калибровки асессоров Яндекса. Он не дает прямых практических рекомендаций для SEO-специалистов по оптимизации сайтов.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на подлинном качестве и удовлетворении интента: Патент подтверждает, что модели ранжирования Яндекса обучаются на основе человеческих оценок. Система, описанная в патенте, делает эти оценки более точными и менее предвзятыми. Следовательно, стратегически важно фокусироваться на создании контента, который соответствует высоким стандартам качества и релевантности, установленным через этот калиброванный человеческий консенсус.

Worst practices (это делать не надо)

• Недооценка асессорских данных: Ошибочно полагать, что данные от асессоров шумные или неважные. Яндекс имеет сложные системы (First MLA и механизм калибровки) для очистки и стандартизации этих данных.
• Попытки оптимизации под «лазейки» или субъективность: По мере того как процесс оценки улучшается и стандартизируется с помощью эталонных примеров, тактики, направленные на использование неоднозначностей в определении релевантности, становятся менее эффективными.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что качество поиска Яндекса напрямую зависит от качества данных, на которых обучаются его ML-модели. Улучшая процесс сбора и очистки этих данных, Яндекс совершенствует свою способность отличать качественный контент от некачественного на основе человеческого восприятия. Для SEO это стратегический сигнал о том, что инвестиции в реальное качество контента, экспертизу (E-E-A-T) и пользовательский опыт являются единственной устойчивой долгосрочной стратегией.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает внутренний инструмент обучения и калибровки асессоров.

Ниже приведен пример того, как эта система может работать для асессора:

Сценарий: Работа асессора с калиброванными примерами

1. Задача: Асессор получает задание оценить релевантность выдачи (SERP) по запросу.
2. Интерфейс: Асессор видит SERP и шкалу оценок (например, от 0 до 10).
3. Действие системы: Рядом со шкалой расположены кликабельные индикаторы в точках 1, 5 и 9. Это эталонные примеры, автоматически выбранные Second MLA.
4. Калибровка: Асессор сомневается в оценке. Он кликает на индикатор у отметки 9 и видит пример прошлого SERP, который система считает «очень релевантным». Затем он кликает на индикатор у отметки 1 и видит пример «нерелевантного» SERP.
5. Результат: Сравнив текущую задачу с эталонами, асессор ставит более точную и обоснованную оценку.

Вопросы и ответы