Как Яндекс проверяет фактическую точность и согласованность текста, сгенерированного ИИ для объектных карточек в выдаче

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему обеспечения достоверности и фактической точности контента, который автоматически генерируется поисковой системой для обогащения выдачи (например, объектные карточки или быстрые ответы). Генеративные модели создают эти сводки на основе найденных результатов, но источники могут содержать ложную или противоречивую информацию. Это приводит к созданию недостоверных сводок, что снижает доверие пользователя к поиску. Изобретение предлагает механизм автоматической валидации сгенерированного контента.

Что запатентовано

Запатентован метод и система для фактической валидации (factually validating) фрагмента текста (snippet), созданного Generative machine-learning model. Суть изобретения заключается в использовании контекста, предоставленного другими фрагментами того же сгенерированного текста, для подтверждения точности проверяемого фрагмента. Для этого используется специально настроенная NLP model, которая оценивает вероятность того, что контекст подтверждает факты в целевом фрагменте.

Как это работает

Система работает после того, как генеративная модель создала сводку об объекте на основе Топ-N результатов поиска. Для валидации конкретного фрагмента (Target Snippet) система находит связанные фрагменты (Context Snippet) в том же тексте. Оба фрагмента векторизуются и подаются на вход обученной NLP модели. Модель вычисляет Probability Value того, что контекст подтверждает факт. Например, если один сниппет утверждает «Американский актер», а другой — «Родился в Ливане, вырос в Канаде», модель должна зафиксировать противоречие. Если вероятность ниже порога, сниппет может быть удален.

Актуальность для SEO

Высокая. В условиях активного внедрения генеративного ИИ в поиск (например, YandexGPT) проблема галлюцинаций и фактической точности сгенерированных ответов является критически важной. Описанный механизм валидации и использование передовых методов дообучения (таких как P-tuning) крайне актуальны для современных поисковых систем в 2025 году.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно (7/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования основного веба, но он критически важен для видимости в сгенерированных сводках и объектных карточках. Он демонстрирует механизм, с помощью которого Яндекс фильтрует информацию для этих блоков. Это подчеркивает важность фактической точности, согласованности и E-E-A-T контента. Сайты с точной и непротиворечивой информацией с большей вероятностью будут успешно использоваться в качестве источников для генеративных ответов.

Детальный разбор

Термины и определения

Add-on machine learning model (Дополнительная модель машинного обучения)

Модель (например, LSTM), используемая в процессе P-tuning. Она обучается генерировать оптимальные векторные представления (эмбеддинги) для подачи на вход основной, замороженной NLP-модели, чтобы адаптировать ее к задаче фактической валидации без переобучения ее весов.

Context Snippet / Context Vector (Контекстный сниппет / Вектор)

Фрагмент текста (и его векторное представление), который используется для предоставления контекста и проверки фактической точности целевого сниппета.

Generative machine-learning model (Генеративная модель машинного обучения)

Модель (например, на базе Transformer), которая создает сводку (объектную карточку) путем извлечения и обобщения информации из референсных документов. Это не та модель, которая выполняет валидацию.

NLP model (Модель обработки естественного языка)

Основная модель (например, Transformer-based, GPT или BERT), которая выполняет задачу валидации. Она проходит два этапа обучения: предварительное обучение на семантическую связность и тонкую настройку на фактическую валидацию.

P-tuning (П-тюнинг)

Метод эффективного дообучения (fine-tuning). Вместо переобучения всех весов большой модели обучается только небольшая дополнительная модель (Add-on model), которая генерирует входные векторы для основной модели, чьи веса остаются замороженными (frozen).

Probability Value (Значение вероятности)

Выходные данные NLP-модели, указывающие на степень уверенности системы в том, что контекстный сниппет подтверждает фактическую точность целевого сниппета.

Reference digital documents (Референсные цифровые документы)

Документы, используемые генеративной моделью в качестве источника информации для создания сводки. Обычно это Топ-N документов из результатов поиска по соответствующему запросу.

Semantic Coherence (Семантическая связность)

Степень, в которой два сниппета связаны по смыслу. Определение семантической связности является задачей на этапе предварительного обучения (Pre-training) NLP-модели.

Target Snippet / Target Vector (Целевой сниппет / Вектор)

Фрагмент текста (и его векторное представление), фактическая точность которого проверяется в данный момент.

Training Prompt (Обучающий промпт)

Текст, используемый на этапе дообучения для предоставления более специфического контекста. Может быть перефразировкой сниппета или вопросом, на который сниппет отвечает.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод валидации сгенерированного контента путем проверки его внутренней согласованности с помощью NLP-модели, а также специфический способ обучения этой модели (P-tuning).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс валидации контента.

1. Система работает с набором сниппетов, сгенерированных Generative machine-learning model для объекта поиска.
2. Для заданного (целевого) сниппета идентифицируется как минимум один другой (контекстный) сниппет из этого же набора.
3. С помощью алгоритма текстовых эмбеддингов генерируются Target Vector и Context Vector.
4. Векторы подаются на вход NLP модели. Модель обучена определять, подтверждает ли контекстный сниппет фактическую точность целевого.
5. Модель вычисляет Probability Value.
6. Если это значение равно или превышает пороговое значение, целевой сниппет определяется как фактически точный.

Claim 7 и 8 (Зависимые пункты): Описывают двухэтапный процесс обучения NLP модели.

Этап 1 (Pre-training, Claim 7): NLP модель предварительно обучается определять, являются ли два последовательных фрагмента семантически связными (semantically coherent).

Этап 2 (Fine-tuning, Claim 8): NLP модель дообучается для определения фактического подтверждения с использованием дополнительной модели (Add-on machine learning model).

Обучение Add-on model (Claim 8) происходит на данных, включающих: (i) Первый сниппет, (ii) Обучающий промпт (Training Prompt), (iii) Второй (контекстный) сниппет, (iv) Метку (Label) от асессоров, указывающую, подтверждает ли второй сниппет первый.

Claim 12 и 14 (Зависимые пункты): Ключевые технические уточнения метода дообучения.

Дообучение NLP модели (Этап 2) выполняется при замороженных весах (weights being frozen), полученных на Этапе 1 (Claim 12). Этот подход явно называется P-tuning (Claim 14). Это означает, что адаптируется только Add-on model, а не вся основная NLP-модель.

Где и как применяется

Изобретение применяется на финальных этапах формирования поисковой выдачи, после ранжирования и генерации обогащенных ответов.

RANKING – Ранжирование
На этих этапах определяются Топ-N результатов поиска, которые становятся Reference Digital Documents для генерации сводки.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание (Система Wizards/Колдунщики)
Основное место применения патента. Когда система решает показать объектную карточку или сгенерированную сводку:

1. Генерация контента: Generative model создает текст сводки на основе Reference Digital Documents.
2. Валидация контента (Ядро изобретения): Описанная система активируется для проверки сгенерированного текста. NLP модель (с Add-on model) проверяет внутреннюю согласованность фактов.
3. Пост-обработка: Факты, признанные недостоверными (вероятность ниже порога), могут быть удалены из финальной сводки. В описании патента также указано, что источник недостоверного факта может быть удален из набора референсных документов.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет на содержание автоматически сгенерированных текстовых сводок, объектных карточек (Object Cards), и потенциально, на ответы, генерируемые системами типа YandexGPT в поиске.
• Специфические запросы: Наибольшее влияние на информационные запросы, связанные с сущностями (люди, места, организации), где важна фактическая точность.
• Конкретные ниши или тематики: Критически важно для YMYL-тематик (здоровье, финансы, новости), где достоверность информации имеет первостепенное значение.

Когда применяется

Алгоритм применяется в момент генерации поисковой сводки перед ее показом пользователю.

• Триггеры активации: Запрос пользователя, для которого поисковая система решает сгенерировать объектную карточку или сводку.
• Пороговые значения: Ключевым элементом является threshold probability value. Если оценка подтверждения факта ниже этого порога (в патенте упоминаются примеры 0.85 или 0.95), факт считается недостоверным.

Пошаговый алгоритм

Процесс А: Генерация и Валидация Сводки (In-use Phase)

1. Определение Референсных Документов: В ответ на запрос система определяет Топ-N релевантных результатов поиска (Reference Digital Documents).
2. Генерация Сводки: Generative model обрабатывает документы и создает связный текст (сводку), состоящий из множества сниппетов.
3. Инициализация Валидации: Выбирается целевой сниппет (Target Snippet) для проверки.
4. Идентификация Контекста: Система идентифицирует один или несколько других сниппетов в той же сводке, которые предоставляют контекст (например, соседние или семантически связанные).
5. Векторизация: Целевой и контекстные сниппеты преобразуются в числовые векторы.
6. Обработка NLP Моделью: Векторы подаются на вход обученной NLP модели (потенциально через Add-on model, если используется P-tuning).
7. Расчет Вероятности: Модель вычисляет Probability Value, указывающее, подтверждает ли контекст фактическую точность целевого сниппета.
8. Принятие Решения: Система сравнивает Probability Value с порогом.
   • Если значение выше порога: Сниппет считается точным.
   • Если значение ниже порога: Сниппет помечается как неточный.
9. Пост-обработка: Если сниппет признан неточным, он может быть удален из сводки.

Процесс Б: Обучение Модели Валидации (Training Phase)

Этап 1: Предварительное обучение (Pre-training) NLP Модели

1. Цель: Обучить модель определять семантическую связность.
2. Сбор данных: Формирование пар сниппетов с метками от асессоров о связности.
3. Обучение: Стандартное обучение NLP модели. Веса модели настраиваются.

Этап 2: Дообучение (Fine-tuning) методом P-tuning

1. Цель: Адаптировать модель для проверки фактического подтверждения.
2. Заморозка Весов: Веса основной NLP модели замораживаются.
3. Сбор данных: Формирование обучающих объектов: Сниппет А, Сниппет Б, Training Prompt (например, вопрос к Сниппету А), Метка от асессоров (подтверждает ли Б факт в А).
4. Обучение Add-on Model: Обучается только Add-on model (например, LSTM). Она учится генерировать оптимальные входные векторы для замороженной NLP модели, чтобы та могла предсказать Метку фактического подтверждения.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Текстовые): Текстовое содержание сниппетов, сгенерированных на основе Reference Digital Documents (Топ-N выдачи).
• Обучающие данные (Офлайн): Размеченные асессорами данные, включающие пары сниппетов, метки семантической связности, метки фактического подтверждения и специально созданные Training Prompts (вопросы или перефразирования).

Какие метрики используются и как они считаются

• Text Embeddings (Текстовые Эмбеддинги): Векторные представления сниппетов. В патенте упоминаются Word2Vec и GloVe, но на практике могут использоваться более современные трансформерные эмбеддинги.
• Probability Value (Значение Вероятности Фактического Подтверждения): Основная метрика системы. Вычисляется NLP моделью на основе целевого и контекстного векторов.
• Threshold Probability Value (Пороговое Значение): Заранее определенный порог (например, 0.85 или 0.95), используемый для бинарного решения о фактической точности.
• Алгоритмы машинного обучения:
  • Transformer-based models: Упоминаются как основа для NLP-модели (включая архитектуры типа GPT и BERT).
  • LSTM (Long Short-Term Memory): Упоминается как реализация для Add-on model в процессе P-tuning.
  • P-tuning: Ключевой метод адаптации моделей.

Выводы

1. Яндекс активно борется за фактическую точность сгенерированного контента: Патент описывает сложный механизм валидации, направленный на повышение достоверности (Trustworthiness) объектных карточек и сводок, что критически важно в эпоху генеративного ИИ.
2. Валидация через внутреннюю согласованность: Ключевой механизм — это проверка фактов не по внешней базе знаний, а путем поиска подтверждений или противоречий внутри самой сгенерированной сводки. Система ищет внутреннюю логическую консистентность.
3. Использование передовых и эффективных NLP-технологий (P-tuning): Патент детально описывает использование P-tuning (обучение Add-on model при замороженной основной модели). Это позволяет Яндексу адаптировать большие языковые модели к задаче факт-чекинга с меньшими затратами.
4. Зависимость от качества Топ-N выдачи: Система валидации работает с контентом, сгенерированным на основе Топ-N результатов. Если весь Топ выдачи содержит одинаковую ошибку, система валидации может ее пропустить, так как не найдет противоречий.
5. Влияние на источники: Если факт признан недостоверным, он удаляется из сводки, а его источник может быть исключен из набора референсных документов. Это механизм обратной связи для понижения значимости недостоверных источников при генерации ответов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение кристальной точности фактов (E-E-A-T): При создании контента используйте четкие, недвусмысленные фактические утверждения. Это повышает шансы на то, что генеративная модель корректно извлечет информацию, и она пройдет валидацию.
• Подтверждение ключевых фактов контекстом: Структурируйте контент так, чтобы ключевые утверждения подкреплялись дополнительным контекстом или деталями в других частях текста. Так как модель валидации ищет подтверждение в Context Snippets, наличие такого подтверждения в вашем тексте улучшит его восприятие системой.
• Поддержание консистентности данных на сайте: Убедитесь, что факты, представленные на одной странице (и на всем сайте), согласуются друг с другом. Например, дата рождения и возраст должны соответствовать друг другу.
• Соблюдение фактического консенсуса в нише: Изучайте Топ выдачи и убедитесь, что ваши данные соответствуют общепринятым фактам в авторитетных источниках. Противоречие консенсусу повышает риск того, что ваша информация будет отфильтрована на этапе валидации.

Worst practices (это делать не надо)

• Внутренние противоречия в контенте: Размещение на одной странице противоречивой информации (например, разные спецификации продукта в описании и таблице) может привести к тому, что генеративная модель создаст противоречивую сводку, которая не пройдет валидацию.
• Публикация непроверенной или устаревшей информации: Это прямой путь к тому, чтобы система валидации отбраковала сниппеты, сгенерированные на основе вашего контента.
• Использование сложных, двусмысленных формулировок для описания фактов: Если NLP-модели сложно интерпретировать текст и установить фактическую связь между разными частями контента, вероятность успешной валидации снижается.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический курс Яндекса на интеграцию генеративных моделей в поиск при одновременном усилении контроля за качеством и достоверностью их ответов. Для SEO это означает, что простого ранжирования в Топ-10 недостаточно для гарантированного получения трафика из обогащенных ответов. Контент должен быть не только релевантным, но и фактически безупречным и согласованным. Системы валидации создают дополнительный фильтр качества, отсеивающий контент, который система считает недостоверным.

Практические примеры

Сценарий 1: Успешная валидация биографической справки

1. Генерация: Яндекс генерирует сводку по запросу «Илон Маск».
   Target Snippet: «Илон Маск родился 28 июня 1971 года».
   Context Snippet: «В 2024 году он отпраздновал свое 53-летие».
2. Действие системы: NLP-модель проверяет, соответствует ли дата рождения указанному возрасту (1971 + 53 = 2024).
3. Результат: Probability Value высокое. Сниппет признается точным.

Сценарий 2: Обнаружение противоречия (Пример из патента)

1. Генерация: Яндекс генерирует сводку по запросу «Matrix Lead Actor» (Киану Ривз).
   Target Snippet: «American Actor.» (Американский актер).
   Context Snippet: «Born in Beirut, Lebanon and raised in Toronto, Canada.» (Родился в Бейруте, Ливан, и вырос в Торонто, Канада).
2. Действие системы: NLP-модель определяет, что человек, родившийся в Ливане и выросший в Канаде, вряд ли будет назван «Американским актером» (вместо Канадским). Обнаружено несоответствие.
3. Результат: Probability Value низкое. Target Snippet признается фактически неточным и удаляется из сводки.

Вопросы и ответы