Как Яндекс использует стохастическую токенизацию (BPE-Dropout) для улучшения понимания языка и обучения поисковых моделей

Яндекс патентует метод предобработки текста (BPE-Dropout), который вносит случайность в процесс разбиения слов на токены (subwords). Вместо одного фиксированного варианта система генерирует множество альтернатив во время обучения моделей. Это делает нейросети (например, YATI) более устойчивыми к ошибкам, опечаткам и улучшает их способность понимать морфологию и структуру редких или новых слов.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему ограничений детерминированных методов токенизации, таких как стандартный Byte Pair Encoding (BPE). В стандартном BPE одно и то же слово всегда разбивается на одну и ту же последовательность токенов. Эта жесткость ограничивает способность моделей машинного обучения (MLA) обобщать знания, эффективно изучать морфологию и композиционность слов, а также делает модели менее устойчивыми к ошибкам сегментации и шуму (например, опечаткам).

Что запатентовано

Запатентован метод стохастической (случайной) сегментации текста, модифицирующий алгоритм BPE (известный в NLP как BPE-Dropout). Суть изобретения заключается во введении вероятности исключения (Dropout Probability) на этапе слияния токенов. Это позволяет случайным образом предотвращать некоторые возможные слияния символов во время обработки текста, генерируя различные варианты сегментации.

Как это работает

Система использует стандартный словарь токенов и таблицу слияний (Merge Table). При обработке слово разбивается на символы, которые затем итеративно объединяются. Ключевое отличие: на каждой итерации система идентифицирует все возможные слияния, но случайным образом исключает («отбрасывает») часть из них на основе Dropout Probability. Только после этого из оставшихся вариантов выполняется слияние с наивысшим приоритетом. В результате одно и то же слово при разных попытках обработки будет представлено разными последовательностями токенов.

Актуальность для SEO

Высокая. Субсловная сегментация является стандартом в современных NLP-моделях (таких как Трансформеры/YATI). BPE-Dropout — это признанный и эффективный метод регуляризации, используемый для повышения устойчивости (робастности) и обобщающей способности языковых моделей, особенно для морфологически богатых языков, таких как русский.

Важность для SEO

Влияние на SEO косвенное (4/10). Это инфраструктурный патент, описывающий методы предварительной обработки текста и обучения языковых моделей, а не механизм ранжирования. Он не вводит новых факторов ранжирования. Однако он критически важен для понимания того, как Яндекс улучшает свои NLP-модели. Система, обученная таким методом, лучше понимает структуру слов, морфологию и более устойчива к редким словам и опечаткам. Это стратегически снижает зависимость поиска от точного совпадения словоформ.

Детальный разбор

Термины и определения

BPE (Byte Pair Encoding): Алгоритм сегментации текста. Итеративно объединяет наиболее часто встречающиеся пары символов или последовательностей символов в единые токены (подслова или subwords). Используется для создания словаря фиксированного размера.
Dropout Probability (Вероятность исключения): Заданный параметр (например, 0.1 или 10%), определяющий вероятность того, что возможное слияние токенов будет проигнорировано (исключено) на текущем шаге итерации.
Initial Token Sequence (Начальная последовательность токенов): Представление слова после его первоначального разбиения, обычно на отдельные символы.
Machine Learning Algorithm (MLA): Алгоритм машинного обучения (например, нейронная сеть YATI или модель перевода), который использует обработанный текст для выполнения своей задачи.
Merge Table (Таблица слияний): Структура данных, указывающая, какие пары токенов могут быть объединены, а также их приоритет, основанный на частоте встречаемости (frequency of occurrence) в обучающем корпусе.
Reduced Set of Possible Merges (Сокращенный набор возможных слияний): Набор операций слияния, оставшихся после того, как часть возможных слияний была случайным образом исключена на данном шаге итерации.
Stochastically-driven algorithm (Стохастический алгоритм): Алгоритм, включающий элемент случайности в процесс принятия решений. В данном патенте используется для случайного исключения возможных слияний.
Token Vocabulary (Словарь токенов): Набор всех токенов (символов и подслов), известных системе, сгенерированный на основе предварительно определенного корпуса текста.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Ядром изобретения является введение стохастичности (случайности) в детерминированный процесс сегментации BPE для генерации разнообразных вариантов сегментации.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс обработки текстовой последовательности.

Система получает Token Vocabulary и Merge Table.
Входящее слово разбивается на Initial Token Sequence (символы).
Запускается процесс итеративного слияния (Iteratively Merging).
На каждой итерации:

Идентифицируется набор всех возможных слияний (Set of Possible Merges) соседних токенов согласно Merge Table.
Ключевой шаг: Система ИСКЛЮЧАЕТ (excluding) как минимум одно из этих возможных слияний на основе Dropout Probability.
Генерируется сокращенный набор возможных слияний (Reduced Set of Possible Merges).
Система использует этот сокращенный набор для генерации новой последовательности токенов, выполняя одно из оставшихся слияний.

Процесс повторяется, пока слияния в сокращенном наборе не закончатся.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет шаг 4d. Выбор слияния для выполнения из сокращенного набора основывается на частоте встречаемости (т.е. выбирается наиболее приоритетное из оставшихся).

Claim 14 (Независимый пункт): Альтернативное описание процесса с акцентом на «выборочное включение».

Процесс аналогичен Claim 1. Вместо «исключения» (excluding), здесь описывается использование заданной вероятности для «выборочного включения» (selectively including) возможных слияний в «дополненный набор» (augmented set). Это функционально эквивалентный механизм: вероятность определяет, попадет ли конкретное слияние в набор разрешенных операций на данном шаге.

Claim 20 (Независимый пункт): Описание процесса с использованием термина «стохастический алгоритм».

Процесс идентичен Claim 1, но явно указывает, что исключение хотя бы одного возможного слияния происходит с использованием stochastically-driven algorithm (алгоритма, управляемого случайностью).

Где и как применяется

Изобретение относится к этапу предварительной обработки текста (Text Preprocessing) и в первую очередь используется для обучения моделей машинного обучения (MLA).

Офлайн-процессы (Обучение Моделей)
Основное применение метода — это подготовка обучающих данных (training data preparation) для MLA (например, языковых моделей YATI/BERT). Введение стохастичности во время обучения служит методом регуляризации. Заставляя модель видеть разные варианты сегментации одного и того же слова, система повышает ее устойчивость (робастность) и обобщающую способность.

Обученные таким образом модели затем интегрируются в архитектуру поиска:

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
Модели, обученные с помощью этого метода, лучше понимают интент, морфологию и семантику запроса, особенно если он содержит редкие слова или опечатки.

RANKING – Ранжирование
Модели, используемые для оценки релевантности (например, YATI на уровнях L3/L4), становятся более точными благодаря регуляризации, обеспеченной BPE-Dropout во время их обучения.

Взаимодействие и данные:
Система принимает на вход сырой текст, Token Vocabulary, Merge Table и Dropout Probability. На выходе выдает стохастически сгенерированную последовательность токенов для обучения MLA.

На что влияет

Морфологически сложные языки: Наибольшее влияние оказывается на обработку языков с богатой морфологией (например, русский). Система лучше учится понимать связь между разными словоформами.
Редкие слова и неологизмы: Улучшается обработка слов, отсутствующих в словаре (Out-Of-Vocabulary). Система эффективнее учится составлять значение слова из его компонентов (морфем).
Устойчивость к опечаткам: Повышается устойчивость модели к шуму во входных данных, так как вариативность при обучении повышает обобщающую способность.
Типы задач: Патент упоминает применение в машинном переводе, поисковых системах и таргетированной рекламе.

Когда применяется

Условия применения: Алгоритм применяется преимущественно во время фазы обучения (Training Phase) Machine Learning Algorithm (MLA) для генерации разнообразных обучающих данных и регуляризации модели.
Исключения: Во время фазы применения (Inference/In-use Phase — т.е. при обработке реальных запросов или индексации) обычно используется детерминированная токенизация для скорости и стабильности, но сама модель уже обучена с учетом стохастической вариативности.

Пошаговый алгоритм (BPE-Dropout)

Процесс обработки слова (например, «unrelated») во время обучения модели.

Инициализация:
- Система загружает Token Vocabulary, Merge Table и гиперпараметр Dropout Probability (например, P=0.1).
- Входное слово разбивается на Initial Token Sequence (символы):. Это становится Текущей последовательностью.
Итеративное слияние (Цикл):

Идентификация: Определяются все возможные слияния соседних токенов на основе Merge Table.

Пример набора: (с приоритетами, где «re» > «at» > «ed»).
Стохастическое исключение (Dropout): Для каждого возможного слияния генерируется случайное число и сравнивается с P (0.1).
- Слияние «re»: Случайное число 0.05. (0.05 < 0.1) → Слияние ИСКЛЮЧАЕТСЯ.
- Слияние «at»: Случайное число 0.5. (0.5 > 0.1) → Слияние СОХРАНЯЕТСЯ.
- Слияние «ed»: Случайное число 0.8. (0.8 > 0.1) → Слияние СОХРАНЯЕТСЯ.
Формирование сокращенного набора: Создается Reduced Set of Possible Merges:.
Выполнение слияния: Система выбирает наиболее приоритетное слияние из Сокращенного набора. В данном примере это «at».
Обновление: Создается новая последовательность токенов:.

Завершение: Цикл повторяется (шаг 2) до тех пор, пока в Reduced Set не останется возможных слияний. Полученная последовательность используется для обучения MLA.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Контентные факторы (Текстовые): Сырая текстовая последовательность (Text Sequence), подлежащая обработке.
Системные данные (Ресурсы BPE):
- Token Vocabulary (Словарь токенов).
- Merge Table (Таблица слияний), включающая частоты встречаемости (Frequency of Occurrence) токенов в корпусе.
Гиперпараметры: Dropout Probability (Вероятность исключения), например, 0.1.

Какие метрики используются и как они считаются

Frequency of Occurrence (Частота встречаемости): Эта метрика хранится в Merge Table и используется для определения приоритета слияний. После применения Dropout система выбирает слияние с наивысшей частотой из оставшихся разрешенных вариантов.
Stochastically-driven algorithm / Dropout: Механизм, использующий генерацию случайных чисел и сравнение их с Dropout Probability для принятия решения об исключении конкретного слияния.

Выводы

Яндекс использует стохастическую токенизацию (BPE-Dropout): Патент подтверждает использование передовых методов NLP для обработки текста. Система не полагается на единственный способ разбиения слов на токены (subwords).
Цель — регуляризация и робастность моделей: Основная задача метода — улучшение качества обучения языковых моделей (например, YATI). Показывая модели разные варианты сегментации во время обучения, Яндекс делает ее более устойчивой к шуму (опечаткам) и эффективнее в понимании морфологии и структуры редких слов.
Применение на этапе обучения: Метод применяется преимущественно во время обучения моделей (Training Phase), а не в реальном времени при обработке каждого запроса (In-use Phase).
Инфраструктурное значение для SEO: Это инфраструктурный патент. Он не дает прямых рекомендаций для SEO, но объясняет, почему поисковая система хорошо справляется с разными словоформами, сложной лексикой и длинным хвостом запросов. Это подтверждает снижение зависимости ранжирования от точных вхождений.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Поскольку патент описывает внутренний механизм обучения моделей, прямых рычагов воздействия у SEO-специалистов нет. Однако он подтверждает важность следующих стратегических направлений:

Фокус на семантике и естественном языке: Поскольку система обучена распознавать морфологическую структуру слов и устойчива к разным вариантам их разбиения, нет необходимости искусственно использовать все возможные словоформы ключевых фраз. Сосредоточьтесь на естественном языке, синонимах и полном раскрытии темы.
Использование специализированной и новой лексики: Не бойтесь использовать редкие, сложные или новые термины, если они релевантны теме. Механизмы, улучшенные BPE-Dropout, позволяют системе понять структуру этих слов через знакомые компоненты (корни, приставки), даже если слово целиком отсутствует в словаре.
Качество текста и грамотность: Хотя BPE-Dropout повышает устойчивость к шуму и опечаткам, качественный и грамотный контент всегда предпочтителен, так как он облегчает работу алгоритмов NLU и положительно влияет на поведенческие факторы.

Worst practices (это делать не надо)

Переоптимизация под точные вхождения (Exact Match): Стратегии, основанные на плотности и точном вхождении ключевых слов, становятся менее эффективными. Система понимает семантику на уровне subwords и устойчива к вариативности.
Искусственное упрощение лексики: Избегание сложной терминологии или разнообразных словоформ в попытке «помочь» поисковой системе нецелесообразно. Система спроектирована для работы со сложной морфологией.
Попытки «угадать» токенизацию: Бесполезно пытаться понять, как именно Яндекс разобьет слова на токены. Этот процесс намеренно сделан вариативным во время обучения.

Стратегическое значение

Патент подтверждает высокий уровень развития инфраструктуры Natural Language Understanding (NLU) в Яндексе. Инвестиции в фундаментальные улучшения обработки языка (включая регуляризацию моделей) подчеркивают стратегический приоритет семантического поиска. Система стремится понять смысл контента, даже если используемые слова являются новыми или написаны с ошибками. Долгосрочная SEO-стратегия должна базироваться на качестве контента и удовлетворении интента, а не на технических трюках с текстом.

Практические примеры

Практических примеров действий для SEO нет. Однако можно привести пример того, как этот механизм влияет на обучение моделей Яндекса.

Сценарий: Обучение модели на сложном слове

Рассмотрим слово (пример абстрактный): «водонепроницаемость».

Стандартный BPE (детерминированный): Всегда разбивает слово одинаково, например: `[водо, непроница, емость]`. Модель учится только на этом варианте.
BPE-Dropout (стохастический, во время обучения): Система генерирует разные варианты из-за случайного пропуска слияний:
- Попытка 1: `[водо, непроница, емость]`.
- Попытка 2: `[вод, о, не, проница, емость]` (слияние `водо` было пропущено).
- Попытка 3: `[водо, не, прониц, аемость]` (слияние `непроница` было пропущено).
Результат: Языковая модель (YATI) учится, что все эти наборы токенов представляют одно и то же понятие, и лучше понимает компоненты слова («вода», «не», «проницаем»). Это повышает ее точность и устойчивость при обработке реальных текстов и запросов.

Вопросы и ответы

Что такое BPE (Byte Pair Encoding) и зачем он нужен в поиске?

BPE — это алгоритм токенизации, то есть разбиения текста на базовые элементы (токены), которые подаются на вход нейросетям (например, YATI). Вместо использования целых слов (что неэффективно для редких слов и сложных языков), BPE разбивает текст на значимые части (подслова или subwords). Это позволяет системе понимать смысл даже тех слов, которых она не видела ранее, основываясь на их компонентах.

Чем отличается стандартный BPE от BPE-Dropout, описанного в патенте?

Стандартный BPE детерминирован: он всегда разбивает слово одинаково. BPE-Dropout вводит элемент случайности (стохастичность). Во время токенизации некоторые возможные слияния токенов случайным образом игнорируются (пропускаются). Это приводит к тому, что одно и то же слово может быть токенизировано по-разному при разных прогонах.

Зачем Яндексу использовать случайную токенизацию?

Случайная токенизация используется как метод регуляризации во время обучения языковых моделей. Когда модель видит множество разных вариантов сегментации одного слова, она вынуждена учиться более общим закономерностям языка, а не запоминать конкретное разбиение. Это делает финальную модель более устойчивой (робастной) к ошибкам, опечаткам, редким словам и улучшает ее понимание морфологии.

Применяется ли этот алгоритм при ранжировании в реальном времени?

Как правило, нет. BPE-Dropout применяется на этапе обучения (Training Phase) моделей для их регуляризации. При обработке реальных запросов пользователей (In-use Phase) обычно используется стандартный детерминированный BPE для скорости и стабильности. Польза заключается в том, что сама модель, применяемая в реальном времени, уже стала более качественной благодаря обучению с BPE-Dropout.

Является ли этот алгоритм фактором ранжирования?

Нет, это не фактор ранжирования. Это метод предварительной обработки текста и обучения моделей. Он влияет на SEO косвенно, улучшая фундаментальную способность поисковой системы понимать контент и запросы, но вы не можете оптимизировать свой сайт под «BPE-Dropout».

Как этот патент связан с нейросетями типа YATI или BERT?

Связь прямая. Модели типа YATI/BERT принимают на вход последовательности токенов, созданные с помощью BPE или аналогичных алгоритмов. Данный патент описывает метод (BPE-Dropout), который используется для улучшения качества обучения этих нейросетевых моделей, делая их более точными и устойчивыми.

Особенно ли важен этот патент для продвижения на русском языке?

Да, это особенно важно для морфологически богатых языков, таких как русский. Русский язык имеет сложную систему словоформ. Стохастическая сегментация помогает модели лучше понимать структуру слов (корни, приставки, суффиксы, окончания) и связь между разными формами одного и того же слова, что значительно улучшает качество NLU.

Означает ли это, что Яндекс не использует лемматизацию?

В современных нейросетевых архитектурах классическая лемматизация (приведение к начальной форме морфологическим анализатором) часто уступает место subword-токенизации. Модели, использующие BPE, способны самостоятельно изучать связи между разными словоформами через общие токены. BPE-Dropout дополнительно улучшает этот процесс обучения.

Стоит ли теперь специально делать опечатки в тексте, раз система стала к ним устойчивее?

Категорически нет. Цель BPE-Dropout — повысить устойчивость системы к непреднамеренному шуму и естественным вариациям языка, а не поощрять неграмотность. Качество контента, грамотность и чистота текста остаются важными сигналами качества и положительно влияют на пользовательский опыт и поведенческие факторы.

Если я использую очень редкий термин, поймет ли его Яндекс благодаря этому методу?

Да, этот метод значительно повышает шансы на это. Даже если слово отсутствует в словаре, BPE разобьет его на знакомые компоненты (subwords). BPE-Dropout гарантирует, что модель обучена эффективно интерпретировать эти компоненты и понимать смысл нового слова на основе его структуры и контекста.