Как Яндекс автоматически создает правила для трансформации, суммаризации и нормализации текста

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу автоматической генерации правил для трансформации (переписывания) текста, устраняя необходимость ручного создания сложных лингвистических правил. Он направлен на улучшение процессов, требующих изменения структуры или содержания фразы. В патенте указаны два основных применения: Text Normalization для систем синтеза речи (TTS), чтобы текст звучал естественно (например, преобразование «opened in 2000» в «opened in the year two thousand»), и Text Summarization (автоматическое реферирование) — сокращение текста с сохранением основного смысла.

Что запатентовано

Запатентована система и метод для машинного обучения правил трансформации фраз (Phrase Transformation Rules). Суть изобретения заключается в детальном анализе пар «исходная фраза» (Source Phrase) и «целевая фраза» (Target Phrase) на одном языке. Система изучает наборы признаков (Feature Sets) для каждого слова, которые обязательно включают грамматические характеристики и семантическое значение. На основе схожести этих признаков определяется соответствие (Mapping) между словами, и генерируются правила для преобразования.

Как это работает

Система работает в двух фазах:

• Фаза Обучения (Training Phase): Система анализирует примеры пар фраз. Для каждого слова определяются признаки (грамматика и значение). Система сравнивает признаки слов в исходной и целевой фразах, чтобы определить их схожесть (Similarity) и построить соответствие (Mapping). Анализируя различия (удаление, добавление, изменение формы слова), система генерирует правила трансформации и сохраняет их.
• Фаза Применения (In-Use Phase): Когда поступает новая текстовая фраза, система сравнивает ее (используя грамматический и/или семантический анализ) с сохраненными исходными фразами. Если найдена достаточная схожесть (выше порога), система применяет ассоциированные правила трансформации к новой фразе.

Актуальность для SEO

Средняя/Высокая. Методы автоматической трансформации текста, нормализации и суммаризации крайне актуальны для поисковых систем. Описанный подход, основанный на сравнении детальных лингвистических признаков, является фундаментальным в NLP. Хотя в описании патента упоминается word2vec как пример генерации семантических векторов (что является устаревшим подходом по сравнению с современными трансформерами типа YATI), сама методология анализа и трансформации текста остается актуальной.

Важность для SEO

Влияние на SEO умеренное (4/10). Это не патент о ранжировании. Он описывает инфраструктурные NLP-механизмы. Однако он имеет стратегическое значение для SEO в двух ключевых аспектах: (1) Понимание запросов (Query Processing): этот механизм может использоваться для нормализации или переписывания запросов пользователя в каноническую форму. (2) Генерация сниппетов (SERP Generation): описанная технология суммаризации может напрямую применяться для создания кратких описаний страниц в выдаче.

Детальный разбор

Термины и определения

Feature Set (Набор признаков)

Набор характеристик, связанных с конкретным словом. Обязательно включает Grammatical Features и Meaning.

Grammatical Features (Грамматические признаки)

Лингвистические характеристики слова, такие как лексическая категория (часть речи: существительное, глагол) и грамматическая форма (например, время глагола, падеж, число).

In-use Phase (Фаза применения)

Этап работы системы (обычно онлайн), на котором ранее сгенерированные правила применяются к новым текстовым фразам.

Mapping (Соответствие)

Результат анализа, показывающий, как слова из исходной фразы соотносятся со словами в целевой фразе (какое слово в какое переходит, какое удаляется, какое добавляется), на основе схожести их наборов признаков.

Meaning (Значение, Семантические признаки)

Семантические свойства слова. В патенте указано, что они могут быть представлены в виде числовых значений, например, как вектор слова (эмбеддинг). В описании упоминается алгоритм word2vec как пример.

Phrase Transformation Rules (Правила трансформации фраз)

Сгенерированные системой правила, которые применяются к исходной фразе (или похожей на нее) для ее преобразования. Правила могут включать удаление, добавление слов или изменение их формы.

Source Phrase / Target Phrase (Исходная / Целевая фраза)

Пара фраз на одном языке, используемая для обучения. Исходная — до преобразования, целевая — желаемый результат.

Training Phase (Фаза обучения)

Этап (обычно офлайн), на котором система анализирует пары Source/Target фраз для генерации правил трансформации.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод автоматического обучения и применения правил переписывания текста на основе детального лингвистического анализа.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает полный цикл работы системы, включающий фазу обучения и фазу применения.

Фаза Обучения (Training Phase):

1. Получение исходных и соответствующих им целевых фраз (на одном языке).
2. Ассоциация набора признаков (Feature Set) с каждым словом. Критически важно: набор признаков включает (i) грамматические признаки и (ii) значение (Meaning) слова.
3. Анализ наборов признаков и определение соответствия (Mapping) между словами исходной и целевой фраз на основе схожести (Similarity) их признаков.
4. Генерация одного или нескольких правил трансформации на основе этого соответствия.
5. Сохранение исходной фразы и сгенерированных правил в памяти.

Фаза Применения (In-Use Phase):

1. Получение новой текстовой фразы (которая может отличаться от исходной).
2. Извлечение сохраненных исходных фраз.
3. Выполнение грамматического и/или семантического анализа для определения схожести новой фразы с сохраненными исходными фразами.
4. Если схожесть с конкретной исходной фразой превышает порог, применение ассоциированных с ней правил трансформации к новой текстовой фразе для генерации преобразованного текста.

Claim 2 (Зависимый от 1): Уточняет, что определение схожести слов включает сравнение как грамматических признаков, так и семантических значений (Meanings).

Claims 3-6 (Зависимые пункты): Определяют типы генерируемых правил трансформации.

• Claim 3: Правило может трансформировать (заменять) исходное слово в целевое слово.
• Claim 4: Если исходное и целевое слово имеют общий корень, правило может изменить форму исходного слова на форму целевого слова (например, изменить время или падеж). Это особенно актуально для языков с богатой морфологией, таких как русский.
• Claim 5: Правило может удалять как минимум одно слово.
• Claim 6: Правило может добавлять как минимум одно слово.

Где и как применяется

Изобретение относится к инфраструктуре обработки естественного языка (NLP) и может применяться на разных этапах поисковой архитектуры.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
Система может использоваться для нормализации или переписывания запросов пользователя. Если пользователь вводит сложный или нестандартный запрос, система может распознать его как похожий на известную исходную фразу и применить правила трансформации для упрощения запроса или приведения его к канонической форме.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
Технология может использоваться для нормализации контента во время индексации (например, стандартизация написания дат, величин). Также описанные методы анализа текста (определение грамматических и семантических признаков) являются частью процесса извлечения признаков из документов.

BLENDER / Генерация SERP (Сниппеты)
В патенте явно упоминается суммаризация как одно из применений. Этот механизм может использоваться модулем генерации сниппетов (модуль snippets) для автоматического сокращения или упрощения текста документа при создании краткого описания страницы в поисковой выдаче.

На что влияет

• Типы контента и форматы: Влияет на обработку любого текстового контента. Особенно актуально для задач, требующих нормализации (числа, даты, адреса) или суммаризации (длинные тексты, статьи).
• Специфические запросы: Может влиять на обработку сложных или нестандартно сформулированных запросов путем их упрощения.
• Лингвистическое качество: Система полагается на глубокий грамматический и семантический анализ, что повышает требования к качеству и структуре текста для его корректной интерпретации и трансформации.

Когда применяется

• Обучение (Offline): Алгоритм применяется в офлайн-режиме для анализа обучающих данных (пар фраз) и генерации базы правил трансформации.
• Применение (Online): Правила применяются в реальном времени при обработке текста (запрос пользователя или текст для сниппета).
• Триггер активации: Схожесть входного текста с известной исходной фразой превышает установленный порог (threshold).

Пошаговый алгоритм

Фаза Обучения (Training Phase)

1. Сбор данных: Получение набора пар исходных и целевых фраз.
2. Извлечение признаков: Для каждого слова в каждой фразе определяется набор признаков (Feature Set):
   • Грамматический анализ (часть речи, время, падеж и т.д.).
   • Семантический анализ (например, генерация эмбеддинга) для определения значения (Meaning).
3. Анализ схожести: Вычисление степени схожести между каждым словом исходной фразы и каждым словом целевой фразы, сравнивая их грамматические и семантические признаки.
4. Определение соответствия (Mapping): Построение карты соответствия: какое исходное слово переходит в какое целевое, какие слова удаляются, какие добавляются.
5. Генерация правил: На основе карты соответствия формулируются конкретные правила трансформации (например, «удалить прилагательное», «добавить предлог X», «изменить падеж существительного»).
6. Сохранение: Исходная фраза и ассоциированные с ней правила сохраняются в базе данных.

Фаза Применения (In-Use Phase)

1. Получение текста: Система получает новую текстовую фразу для обработки.
2. Сравнение: Система сравнивает новую фразу с сохраненными исходными фразами, используя грамматический и/или семантический анализ.
3. Проверка порога: Определяется, превышает ли степень схожести установленный порог.
4. Применение правил: Если порог превышен, система применяет соответствующие правила трансформации к новой фразе.
5. Вывод: Генерация преобразованной текстовой фразы.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы (Текстовые): Тексты исходных и целевых фраз (обучающие данные), а также новые текстовые фразы (в фазе применения).
• Структурные/Грамматические факторы (Извлекаемые): Результаты грамматического анализа слов: часть речи (лексическая категория), время глагола, падеж, число и т.д. (Grammatical Features).
• Семантические факторы (Извлекаемые): Данные о значении слова (Meaning), часто представленные в виде семантических векторов (эмбеддингов).

Какие метрики используются и как они считаются

• Схожесть слов (Word Similarity): Метрика, определяющая близость между двумя словами. Рассчитывается на основе сравнения их Feature Sets (комбинация грамматической и семантической схожести).
• Семантическая схожесть (Semantic Similarity): Измерение близости значений слов. Если значения представлены в виде векторов (в описании упомянут word2vec), то может измеряться расстояние между этими векторами.
• Схожесть фраз (Phrase Similarity): Метрика, используемая в фазе применения для сравнения новой фразы с сохраненными исходными фразами. Рассчитывается на основе грамматического и/или семантического анализа.
• Порог (Threshold): Пороговое значение схожести фраз, при превышении которого активируется применение правил трансформации.

Выводы

1. Автоматизация NLP-задач: Яндекс использует машинное обучение для автоматической генерации правил трансформации текста, что позволяет решать задачи нормализации и суммаризации без ручного создания эвристик.
2. Глубокий лингвистический анализ: Система полагается на детальный анализ как грамматической структуры (форма слова, часть речи), так и семантического значения (используя векторные представления).
3. Гранулярность трансформаций: Система способна обучаться сложным преобразованиям, включая добавление, удаление слов и изменение их грамматических форм (например, падежа, что критично для русского языка, как указано в Claim 4).
4. Применение в поиске: Эти технологии критически важны для инфраструктуры поиска. Суммаризация используется для генерации сниппетов, а нормализация — для обработки и понимания запросов пользователей и индексации контента.
5. Гибкость применения: Механизм основан на схожести, а не на точном совпадении. Это позволяет применять изученные правила к новым, ранее не встречавшимся фразам, если они структурно и семантически похожи на обучающие примеры.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает инфраструктурные NLP-механизмы и не дает прямых рекомендаций по ранжированию, из него можно сделать стратегические выводы для создания контента.

• Оптимизация под сниппеты (Суммаризация): Поскольку описанный механизм может использоваться для автоматической суммаризации текста при генерации сниппетов, критически важно структурировать контент так, чтобы ключевая информация была изложена ясно и лаконично. Используйте принцип «перевернутой пирамиды» в абзацах, чтобы системе было проще выделить суть и сгенерировать качественный сниппет.
• Грамматическая корректность и ясность изложения: Система полагается на точный грамматический разбор (Grammatical Features). Четкое, грамматически правильное изложение помогает системе корректно интерпретировать контент, что важно как для понимания текста, так и для его корректной трансформации/суммаризации.
• Использование естественного языка и стандартизация: Используйте естественные формулировки и общепринятые форматы для дат, чисел, единиц измерения. Это помогает системам нормализации (подобным описанной в патенте) корректно обрабатывать данные на этапе индексации.

Worst practices (это делать не надо)

• Сверхсложные и запутанные конструкции: Использование предложений с нестандартной или неоднозначной структурой может привести к ошибкам в грамматическом разборе и, как следствие, к некорректной суммаризации или генерации плохих сниппетов.
• «Вода» и отсутствие сути в начале текста: Если ключевая информация спрятана в глубине текста, алгоритмы суммаризации могут ее пропустить, что негативно скажется на представлении сайта в SERP (сниппетах).
• Использование неестественных конструкций и переспама: Тексты с нарушением грамматических норм могут затруднить лингвистический анализ и потенциально привести к ошибкам при нормализации.

Стратегическое значение

Патент подтверждает высокий уровень развития NLP-технологий Яндекса и их интеграцию в инфраструктуру поиска. Для SEO-стратегии это подчеркивает важность качества текста не только на уровне семантики (смысла), но и на уровне лингвистики (грамматики и структуры). Понимание того, как Яндекс анализирует и трансформирует текст, критически важно для оптимизации того, как контент интерпретируется поисковой системой и как он представляется пользователю в выдаче.

Практические примеры

Сценарий 1: Генерация сниппета (Суммаризация)

1. Текст на странице (Длинный абзац): «После тщательного анализа рынка наши эксперты пришли к выводу, что внедрение новой технологии блокчейн позволит значительно сократить операционные издержки на 15-20% в течение следующего финансового года.»
2. Обучение системы (Предположение): Система ранее обучилась на парах, где сложные вводные конструкции («После тщательного анализа… пришли к выводу») удалялись (Правило удаления — Claim 5).
3. Применение: Модуль генерации сниппетов распознает структуру предложения как похожую на изученный паттерн и применяет правила упрощения.
4. Результат (Сниппет в SERP): «Внедрение технологии блокчейн позволит сократить операционные издержки на 15-20% в течение года.»

Сценарий 2: Нормализация запроса (Query Processing)

1. Запрос пользователя (Нестандартный): «какая высота у башни федерации в москва сити»
2. Обучение системы (Предположение): Система обучена нормализовать запросы о характеристиках объектов, преобразуя их в более каноническую форму или выделяя ключевые сущности.
3. Применение: Слой понимания запросов распознает интент и структуру фразы. Применяются правила трансформации для приведения к стандартному виду.
4. Результат (Внутреннее представление): Система может трансформировать запрос в форму, оптимизированную для поиска в базе знаний или основном индексе, например:.

Вопросы и ответы