Как Яндекс использует каскад нейросетей (Трансформеров) для генерации Быстрых Ответов (Колдунщиков)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу предоставления пользователю точных и лаконичных прямых ответов (Quick Answers или Wizards) непосредственно на странице результатов поиска. Это направлено на повышение скорости получения фактологической информации и снижение необходимости переходить на внешние сайты. Система решает две технические проблемы: эффективный выбор наиболее релевантного источника среди множества кандидатов и точное извлечение краткого ответа (Answer Span) из текста этого источника с использованием методов глубокого обучения.

Что запатентовано

Запатентована система и метод генерации ответов, основанные на каскаде из трех специализированных моделей машинного обучения (Machine-Learned Models, MLMs). Суть изобретения в архитектуре конвейера: (1) Первая MLM (например, Transformer) создает семантические векторные представления (эмбеддинги) запроса и документов; (2) Вторая MLM оценивает релевантность на основе этих векторов; (3) Третья MLM (модель генерации ответа) извлекает конкретный текстовый фрагмент из лучшего источника. Также защищается методология обучения этого каскада.

Как это работает

Система работает как многоступенчатый высокоточный фильтр. При получении запроса и первичного набора документов-кандидатов активируется каскад MLMs. Первая модель, основанная на архитектуре Transformer (упоминается BERT), генерирует эмбеддинги запроса и кандидатов. Вторая модель оценивает семантическую близость этих эмбеддингов для расчета оценок релевантности. Документ с наивысшей оценкой выбирается в качестве источника. Наконец, третья модель анализирует текст выбранного документа и определяет точные границы фрагмента (Answer Span), который отвечает на запрос. Этот фрагмент демонстрируется пользователю.

Актуальность для SEO

Критически высокая. Использование больших языковых моделей (LLMs) и архитектур типа Трансформер (в Яндексе — YATI) для задач извлечения ответов (Extractive Question Answering) является индустриальным стандартом. Описанные механизмы лежат в основе систем Quick Answers и являются фундаментом для более сложных генеративных систем (например, RAG-подходов с YandexGPT). Патент полностью соответствует текущему состоянию технологий Information Retrieval и NLP.

Важность для SEO

Влияние на SEO критическое (9/10). Патент описывает механизм, определяющий, какой контент попадает на «нулевую позицию» (Quick Answer). Это напрямую влияет на видимость, CTR и стратегию контент-маркетинга, усиливая тренд на Zero-Click выдачу. Понимание этого каскада моделей требует от SEO-специалистов фокусировки на семантической точности, структурированности и легкости извлечения информации из текста.

Детальный разбор

Термины и определения

Answer Generation Model (Третья MLM)

Модель машинного обучения, задача которой — идентифицировать и извлечь конкретный фрагмент ответа (Answer Span) из текста предварительно выбранного документа.

Answer Span (Фрагмент ответа)

Непрерывный сегмент текста (например, фраза, предложение) в документе, который система определяет как прямой и точный ответ на запрос пользователя.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Пример архитектуры нейронной сети типа Трансформер, упомянутый в патенте как возможная реализация для MLMs.

Candidate Documents (Документы-кандидаты)

Набор документов, предварительно отобранных поисковой системой как потенциально релевантные входящему запросу.

Embeddings (Векторные представления / Эмбеддинги)

Численные векторы фиксированной размерности, представляющие семантическое содержание запроса или документа. Генерируются Первой MLM.

Machine-Learned Model (MLM)

Общий термин для моделей машинного обучения. В патенте в основном относятся к нейронным сетям (DNN, Трансформеры).

MLM for calculating relevance scores (Вторая MLM)

Модель, которая принимает на вход эмбеддинги запроса и документа и вычисляет скалярную оценку их релевантности.

MLM for generating vector representations (Первая MLM)

Модель (часто Трансформер), которая обрабатывает текст запроса и документа для генерации их эмбеддингов.

Negative/Positive Examples (Негативные/Позитивные примеры)

Пары запрос-документ, используемые для обучения. Позитивные — релевантные, негативные — нерелевантные. Обычно извлекаются из логов поведения пользователей.

Transformer

Архитектура глубокой нейронной сети, указанная как предпочтительный вариант для реализации MLMs, обеспечивающая глубокое понимание контекста и семантики текста.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает архитектуру многоэтапной системы генерации ответов и методы ее обучения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной рабочий процесс системы, состоящей из каскада трех MLM.

1. Система получает пользовательский запрос и набор документов-кандидатов.
2. Первая MLM генерирует векторное представление (эмбеддинг) запроса и векторные представления для каждого документа.
3. Вторая MLM вычисляет оценки релевантности между вектором запроса и векторами документов.
4. Система выбирает документ с наивысшей оценкой релевантности.
5. Третья MLM (Answer Generation Model) обрабатывает выбранный документ для идентификации и извлечения Answer Span.
6. Извлеченный ответ предоставляется пользователю.

Claim 6 и 7 (Зависимые): Уточняют технологический стек.

Все три MLM являются нейронными сетями (Claim 6). Первая MLM, генерирующая эмбеддинги, имеет архитектуру Transformer (Claim 7). Это подтверждает использование современных моделей глубокого обучения (аналогичных BERT или YATI).

Claim 11 (Независимый пункт): Описывает метод обучения каскада MLMs.

1. Формирование обучающего набора данных из пар запрос-документ, размеченных как положительные или отрицательные примеры.
2. Инициализация параметров всех трех MLMs.
3. Итеративный процесс обучения:
   • Выбор батча (подмножества) пар.
   • Обработка батча через каскад MLMs для получения предсказанных результатов.
   • Вычисление функции потерь (Loss Function), которая измеряет ошибку предсказания.
   • Обновление параметров всех MLMs для минимизации функции потерь (например, методом градиентного спуска).
4. Сохранение обученных моделей.

Claim 16 (Зависимый от 11): Уточняет источник данных для обучения.

Обучающий набор данных генерируется из исторических логов поисковых запросов и данных о взаимодействии пользователей с результатами (например, кликов). Это подчеркивает роль поведенческих сигналов как основы для обучения моделей релевантности.

Где и как применяется

Изобретение интегрировано в несколько ключевых слоев поисковой архитектуры Яндекса.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
Первая MLM применяется для генерации семантического эмбеддинга входящего запроса, что критически важно для понимания его смысла.

RANKING – Ранжирование
Система взаимодействует с этапом L1 (Base Search) для получения Candidate Documents. Сам механизм (Первая и Вторая MLM) функционирует как высокоточная система переранжирования (аналог L2/L3), специализированная для задачи Question Answering (QA). Она определяет лучший источник для ответа среди кандидатов.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание / Система Wizards (Колдунщики)
Это основная область применения. Описанный каскад моделей является технической реализацией Колдунщика для фактовых ответов (Quick Answers). Третья MLM отвечает за финальное извлечение Answer Span. Результат передается на слой Blender для интеграции в SERP.

На что влияет

• Специфические запросы: Максимальное влияние на информационные и фактологические запросы (вопросы типа «что», «где», «когда», «сколько»).
• Конкретные типы контента: Преимущество получают сайты с четко структурированным контентом, содержащим определения, факты, инструкции (справочники, энциклопедии, качественные статьи, разделы FAQ).
• Форматы контента: Система ориентирована на извлечение кратких и емких фрагментов. Контент, отформатированный в виде списков, таблиц или коротких абзацев с определениями, имеет больше шансов быть выбранным.

Когда применяется

Система активируется при выполнении нескольких условий:

• Триггер активации: Классификатор интентов определяет запрос как ищущий прямой ответ (Question Answering intent) с высокой степенью уверенности.
• Пороговые значения: Вторая MLM должна определить источник с оценкой релевантности выше установленного порога. Третья MLM должна извлечь Answer Span с высокой степенью уверенности в его корректности. Если пороги не достигнуты, быстрый ответ не генерируется.

Пошаговый алгоритм

Процесс генерации ответа (Runtime)

1. Получение запроса и отбор кандидатов: Система получает запрос и набор Candidate Documents от основного поиска.
2. Векторизация (Первая MLM): Запрос и все документы-кандидаты обрабатываются Первой MLM (Transformer/YATI) для генерации их семантических эмбеддингов.
3. Оценка релевантности (Вторая MLM): Вторая MLM сравнивает эмбеддинг запроса с эмбеддингами документов и вычисляет оценки релевантности для каждого кандидата.
4. Выбор источника: Выбирается документ с максимальной оценкой релевантности, превышающей установленный порог.
5. Извлечение ответа (Третья MLM): Текст выбранного документа анализируется Третьей MLM (Answer Generation Model). Модель определяет точные границы (начало и конец) Answer Span в тексте.
6. Выдача результата: Извлеченный Answer Span форматируется как Quick Answer и отображается в SERP.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Основные данные — это полный текст запроса и тексты документов-кандидатов. Они анализируются Первой и Третьей MLM. Структура и ясность текста напрямую влияют на способность моделей понимать контекст и извлекать ответы.
• Поведенческие факторы (для обучения): Критически важны для обучения системы. Используются исторические логи запросов (historical search query logs) и данные о взаимодействиях пользователей (user interaction data), такие как клики, для создания размеченных обучающих наборов (положительных и отрицательных примеров релевантности).

Какие метрики используются и как они считаются

• Векторные представления (Embeddings): Многомерные векторы, генерируемые Первой MLM на базе архитектуры Transformer.
• Оценки релевантности (Relevance Scores): Скалярные значения, вычисляемые Второй MLM на основе близости эмбеддингов запроса и документа.
• Функция потерь (Loss Function): Используется при обучении для оценки качества работы всего каскада. Обучение направлено на ее минимизацию и учитывает как точность ранжирования, так и точность извлечения Answer Span.
• Алгоритмы машинного обучения: Нейронные сети (Neural Networks), Глубокие нейронные сети (DNN), архитектура Transformer, BERT. Обучение производится с использованием методов оптимизации, таких как градиентный спуск (gradient descent).

Выводы

1. Специализированный конвейер для Quick Answers: Яндекс использует отдельный, сложный каскад из трех нейросетевых моделей для генерации быстрых ответов. Это не просто выборка из лучшего результата основного ранжирования, а специализированный процесс QA.
2. Доминирование Трансформеров (YATI/BERT): Патент подтверждает, что архитектура Transformer является основой как для семантического анализа (Первая MLM), так и для извлечения ответов (Третья MLM). Это требует от SEO фокуса на семантическом соответствии и интенте, а не на ключевых словах.
3. Критичность извлекаемости контента (Extractability): Третья MLM ищет точный, непрерывный Answer Span. Формулировка и структура контента на странице напрямую влияют на способность системы извлечь ответ.
4. Поведенческие данные как Ground Truth: Обучение моделей релевантности основано на исторических данных о кликах пользователей. Позитивные поведенческие сигналы на сайте повышают его ценность как источника данных для обучения Яндекса.
5. Многоуровневая фильтрация качества: Система использует несколько порогов уверенности (на этапе оценки релевантности и на этапе извлечения ответа), чтобы гарантировать точность показываемых Quick Answers.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под извлечение (Extraction Optimization): Создавайте контент с четкими, краткими и самодостаточными ответами на предполагаемые запросы пользователей. Используйте форматы, которые легко парсятся: определения в начале абзаца, списки, таблицы.
• Прямые и ясные формулировки: Пишите ответы так, чтобы они были понятны в изоляции от остального контекста страницы. Модели типа Transformer предпочитают прямой язык и четкие факты.
• Структурирование контента (Вопрос-Ответ): Используйте логичную иерархию заголовков. Размещение вопроса в заголовке (H2/H3) и немедленного ответа в следующем абзаце улучшает понимание структуры документа моделями (Первая и Третья MLM).
• Семантическое обогащение и охват интента: Обеспечьте полное раскрытие темы. Первая MLM оценивает общую семантическую близость документа к запросу, поэтому широкий охват увеличивает шансы документа быть выбранным в качестве источника.
• Повышение авторитетности и поведенческих сигналов: Работайте над улучшением CTR и вовлеченности. Поскольку система обучается на поведенческих данных, сайты с хорошими ПФ чаще используются как положительные примеры для обучения MLMs.

Worst practices (это делать не надо)

• «Вода» и сложные синтаксические конструкции: Контент без четких ответов или использующий слишком сложный язык затрудняет работу Третьей MLM по идентификации Answer Span.
• Распределение ответа по тексту: Если ответ требует агрегации информации из разных частей документа, система (в описанной реализации) не сможет его извлечь, так как ищет непрерывный фрагмент.
• Фокус на плотности ключевых слов: Переоптимизация под точные вхождения неэффективна. Системы на базе Трансформеров (Первая MLM) анализируют семантику, а не частоту слов.
• Кликбейт и несоответствие контента запросу: Попытки привлечь трафик по запросам, на которые страница не дает прямого ответа, приведут к негативным поведенческим сигналам и ухудшат оценку сайта при обучении моделей.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Яндекса на предоставление готовых ответов в SERP. Для SEO это означает, что оптимизация под Quick Answers становится ключевым элементом для поддержания видимости и авторитетности бренда, особенно по информационным запросам, несмотря на риск снижения кликабельности. Качество, структура и семантическая точность контента являются определяющими факторами успеха во взаимодействии с нейросетевыми алгоритмами Яндекса.

Практические примеры

Сценарий: Оптимизация статьи для Quick Answer

Задача: Получить Quick Answer по запросу «Когда был основан Санкт-Петербург».

Плохая реализация (Трудно извлечь):
«В далеком 1703 году, когда Петр Первый решил прорубить окно в Европу, на Заячьем острове началось строительство крепости. Это событие, произошедшее 27 мая, и считается днем рождения великого города на Неве, который впоследствии стал столицей Российской Империи.»

Хорошая реализация (Легко извлечь):
H2: Дата основания Санкт-Петербурга
«Санкт-Петербург был основан 27 мая 1703 года Петром Первым.»

Анализ системы:

1. Первая и Вторая MLM: Оценят оба варианта как релевантные.
2. Третья MLM (Answer Generation Model): В первом случае модель может запутаться в контексте и извлечь слишком длинный фрагмент или ошибиться с точной датой. Во втором случае модель легко идентифицирует и извлечет точный Answer Span: «27 мая 1703 года».

Вопросы и ответы