Как Яндекс агрегирует и кластеризует определения из разных словарей для улучшения UX в Яндекс.Словарях

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу улучшения пользовательского опыта (UX) и эффективности интерфейса (UI) в вертикальных сервисах Яндекса, таких как Яндекс.Словари или Яндекс.Переводчик. Проблема заключается в том, что при запросе определения или перевода система опрашивает несколько источников (например, общий словарь, технический словарь, юридический словарь), которые часто возвращают идентичные или сильно пересекающиеся результаты. Показ этих дублирующихся ответов по отдельности тратит время пользователя и занимает лишнее место на экране. Патент предлагает механизм для устранения этого дублирования.

Что запатентовано

Запатентована система и метод агрегации (кластеризации) контента, полученного из нескольких источников (Multiple Sources). Суть изобретения заключается в получении наборов определений (Definition Sets) из разных источников, их парсинге, определении степени схожести и объединении идентичных или схожих определений в единый агрегированный блок (Definition Cluster или Aggregate Output Entry). При показе пользователю этот блок сопровождается указанием источников, из которых он был сформирован.

Как это работает

Система получает ответы от нескольких словарей. Эти ответы могут быть в разных форматах (например, JSON, XML) и иметь разную структуру. Специальные компоненты (ParserService и DefinitionArticleParser) приводят данные к единому формату, нормализуют их и разбивают на составные части (определения, примеры, синонимы). Система определяет «Основной источник» (Principle Source или Primary Set) и формирует из его ответов начальные кластеры. Затем ответы из вторичных источников сравниваются с существующими кластерами. При обнаружении совпадения (текстового соответствия, часто после нормализации и сортировки слов) ответ добавляется в кластер. Если совпадений нет, создается новый кластер. Результат выводится пользователю в виде списка кластеров.

Актуальность для SEO

Средняя. Технологии дедупликации и кластеризации текстовых данных остаются актуальными, особенно для агрегаторов контента и вертикальных сервисов. Однако описанный в патенте механизм является довольно базовым, основанным преимущественно на правилах сравнения строк и эвристиках, и сфокусирован на конкретном применении в словарных сервисах.

Важность для SEO

Минимальное влияние (1/10). Патент описывает внутренние процессы Яндекс и является чисто техническим/инфраструктурным. Он сфокусирован на оптимизации UX/UI конкретного вертикального сервиса (Яндекс.Словари) и не имеет прямого отношения к алгоритмам ранжирования веб-поиска, индексации сайтов или факторам, влияющим на позиции сайтов в выдаче. Патент не содержит прямых рекомендаций для SEO.

Детальный разбор

Термины и определения

Auxiliary Portion (Вспомогательная часть)

Часть набора определений, которая не является самим определением. Включает примеры использования, синонимы, антонимы, ссылки, идентификатор источника.

DefinitionArticleParser

Компонент системы, который организует унифицированный ответ от источника в структурированный формат полей (определение, пример, синоним и т.д.), часто с использованием тегов.

Definition Cluster (Кластер определений) / Aggregate Output Entry

Агрегированный результат, объединяющий схожие определения и связанные с ними вспомогательные данные из одного или нескольких источников.

Definition Set (Набор определений)

Ответ, полученный от одного источника в ответ на запрос пользователя. Состоит из основного определения и вспомогательной части.

Line (Строка / Линия)

Дискретный компонент определения; группа из одного или нескольких схожих значений в рамках одного набора определений. Определения могут разбиваться на линии по специальным символам (запятая, точка с запятой, перенос строки).

Normalization Parameter (Параметр нормализации)

Параметры, используемые для приведения текста к стандартному виду перед сравнением (например, регистр, диакритические знаки).

ParserService

Компонент системы, отвечающий за получение ответов от источников в их нативных форматах (например, JSON, XML) и преобразование их в единый унифицированный формат для дальнейшей обработки.

Principle Source (Основной источник) / Primary Set

Источник (или набор определений из него), который система считает приоритетным. Его структура используется для инициализации кластеров. Остальные источники считаются вторичными (Secondary Sources).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод агрегации определений из нескольких источников для предотвращения дублирования в пользовательском интерфейсе.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс работы системы.

1. Получение набора определений от Первого источника и Второго источника.
2. Парсинг обоих наборов для получения индивидуальных слов (компонентов определения).
3. Организация слов из Первого набора в как минимум один Кластер (Первый кластер).
4. Сравнение слов из Второго набора со словами Первого набора:
• Если найдено совпадение, слова Второго набора ассоциируются (объединяются) с Первым кластером.
• Если совпадение не найдено, слова Второго набора ассоциируются со Вторым кластером (новый кластер).
5. Отображение пользователю как минимум Первого кластера.

Claim 3 (Зависимый пункт): Уточняет процесс отображения, если произошло слияние.

Если слова из Второго набора были объединены с Первым кластером, то при отображении Первого кластера пользователю также показывается индикация того, что и Первый, и Второй источники являются источниками контента для этого кластера.

Claim 19 (Зависимый пункт): Вводит концепцию приоритета источников.

Шаг организации слов Первого набора в кластер (инициализация кластеров) выполняется в ответ на определение того, что Первый набор является Primary Set (Основным набором).

Claims 21-25 (Зависимые пункты): Описывают критерии сравнения (Matching Criteria).

Процесс проверки совпадения может включать проверку того, совпадают ли ВСЕ слова Второго набора со ВСЕМИ словами Первого набора. Для этого слова в обоих наборах могут быть организованы в алфавитном порядке и/или нормализованы (например, по регистру).

Claim 57 (Независимый пункт): Альтернативное, более общее описание изобретения.

1. Получение определений от Первого и Второго источников.
2. Анализ определений для установления, являются ли они «существенно одинаковыми» (substantially the same).
3. Если да, то их группировка в Aggregate Output Entry (Агрегированную выходную запись).
4. Отображение пользователю этой агрегированной записи вместе с индикацией Первого и Второго источников.

Где и как применяется

Патент описывает технологию, применяемую не в основном веб-поиске, а в специализированных сервисах или компонентах выдачи.

BLENDER – Метапоиск и Смешивание (MetaSearch & Blending)

• Система Wizards (Колдунщики): Алгоритм применяется внутри колдунщика перевода или словарного колдунщика. Он отвечает за пост-обработку и представление данных, полученных от бэкендов (различных словарей).
• Вертикальные сервисы: Основное место применения — сервисы Яндекс.Словари и, возможно, Яндекс.Переводчик.

Взаимодействие компонентов:

1. Сервер получает запрос от пользователя и рассылает его на серверы ресурсов (словари).
2. Серверы ресурсов возвращают сырые данные (Definition Sets).
3. ParserService приводит данные к единому формату.
4. DefinitionArticleParser структурирует данные.
5. Алгоритм кластеризации обрабатывает структурированные данные, выполняет слияние.
6. Модуль генерации интерфейса сервиса отображает результат.

Входные данные: Сырые наборы определений от нескольких источников (включая текст определения, примеры, метаданные источника), потенциально в разных форматах (JSON/XML).

Выходные данные: Структурированный набор кластеров определений, где дубликаты объединены, а источники агрегированы.

На что влияет

• Конкретные типы контента: Влияет исключительно на представление словарных статей и переводов в соответствующих сервисах Яндекса.
• Специфические запросы: Запросы, направленные на получение определения или перевода слова/фразы.

Патент не влияет на ранжирование веб-документов, товаров, локальных страниц или на обработку информационных/коммерческих запросов в основном поиске.

Когда применяется

• Условия работы: Алгоритм активируется при обработке запроса в Яндекс.Словарях (или аналогичном сервисе), когда система получает ответы более чем от одного источника данных.
• Триггеры активации: Наличие дублирующихся или схожих определений в ответах от разных источников.

Пошаговый алгоритм

Процесс агрегации определений:

1. Получение данных: Система получает запрос от пользователя и запрашивает определения у нескольких источников (например, общий словарь, технический словарь).
2. Унификация и Парсинг (ParserService): Полученные ответы (возможно, в разных протоколах и форматах) преобразуются в единый внутренний формат. Извлекаются правила организации данных (например, разделители между определениями).
3. Структурирование (DefinitionArticleParser): Унифицированные ответы разбираются на структурные поля: определение, примеры (Auxiliary Portion), синонимы, идентификатор источника и т.д.
4. Очистка и Подготовка:
   • Удаление запрещенного контента (опечатки, неясные формулировки).
   • Валидация примеров (проверка языка, осмысленности).
   • Разбиение определений и примеров на дискретные компоненты («Линии», Lines), если они поданы единым блоком.
5. Определение Основного Источника (Principle Source): Выбирается приоритетный источник (на основе настроек оператора или алгоритмов ML).
6. Инициализация Кластеров: Линии из Основного источника формируют начальные кластеры определений.
7. Слияние (Clustering/Merging): Линии из вторичных источников сравниваются с существующими кластерами.
   • Сравнение: Проверка на совпадение (полное или частичное). Может включать нормализацию (регистр) и сортировку слов в алфавитном порядке внутри линии.
   • Слияние: При совпадении линия вторичного источника объединяется с кластером.
   • Разрешение неоднозначностей: Если линия подходит к нескольким кластерам, используются дополнительные эвристики: сравнение с уже объединенными вторичными данными в кластерах (выбор кластера с большим числом совпадений) или частотный анализ слов.
   • Создание новых кластеров: Если линия не подходит ни к одному кластеру, она формирует новый кластер.
8. Слияние Примеров: После кластеризации определений, связанные с ними примеры (Auxiliary Portion) добавляются в соответствующие финальные кластеры.
9. Формирование Вывода: Генерация агрегированного списка кластеров для показа пользователю с указанием количества или списка источников для каждого кластера.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные факторы: Текстовое содержание определений, полученных из словарей. Также используются вспомогательные данные: примеры использования, синонимы, антонимы, транскрипции.
• Системные данные: Форматы ответов источников (JSON, XML). Правила демаркации (какие символы разделяют определения в конкретном словаре). Список приоритетных источников (Principle Sources). Списки запрещенного контента.

Ссылочные, поведенческие, временные или географические факторы в данном патенте не используются.

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует методы сравнения строк и множеств (String Matching / Set Comparison) для определения схожести.

• Критерии Схожести (Matching Criteria): Определяют, когда две линии считаются совпадающими. Патент описывает два основных варианта:
  • Полное совпадение: Все элементы (слова) в обеих линиях совпадают. Для точности сравнения применяется сортировка в алфавитном порядке и нормализация (регистр, диакритика).
  • Частичное совпадение: Хотя бы один элемент в линиях совпадает.
• Частотный анализ: Используется для разрешения неоднозначностей при кластеризации. Если линия подходит к нескольким кластерам, система может проанализировать частоту встречаемости слов (внутри уже собранных кластеров или в вебе в целом) и выбрать кластер, например, с наименее частотными терминами для повышения специфичности.
• Количество совпадений: При разрешении неоднозначностей система может подсчитывать количество совпадающих элементов между линией и кластером, выбирая кластер с максимальным числом совпадений.

Выводы

1. Фокус на UX и дедупликации: Патент описывает инфраструктурное решение для улучшения пользовательского опыта в конкретном вертикальном сервисе (Яндекс.Словари) путем устранения повторяющейся информации.
2. Кластеризация на основе правил: Ключевой механизм — это кластеризация данных из разнородных источников, основанная на строгих правилах текстового сравнения (нормализация, сортировка, проверка совпадений), а не на семантическом анализе.
3. Концепция «Основного источника»: Система использует иерархию источников. Структура ответа от Principle Source определяет начальную организацию кластеров, к которым затем присоединяются данные из вторичных источников.
4. Сложный парсинг и нормализация: Значительная часть изобретения посвящена обработке разнородных данных (разные форматы, разные разделители) и приведению их к единому виду с помощью компонентов ParserService и DefinitionArticleParser.
5. Отсутствие SEO-значимости: Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Он не дает практических выводов для продвижения сайтов в веб-поиске, так как не описывает механизмы ранжирования, индексации или оценки качества веб-документов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Патент скорее инфраструктурный и не дает практических выводов для SEO (продвижения сайтов в веб-поиске). Рекомендаций, основанных на механизмах этого патента, для SEO-специалистов нет.

Worst practices (это делать не надо)

Патент не направлен против каких-либо SEO-тактик или манипуляций в веб-поиске.

Стратегическое значение

Стратегическое значение для SEO минимально. Патент подтверждает важность пользовательского опыта (UX) и чистоты данных для сервисов Яндекса. Он демонстрирует технический подход Яндекса к агрегации, дедупликации и представлению информации, собранной из нескольких источников. Хотя патент описывает словарный сервис, понимание этих механизмов может быть косвенно полезно для анализа работы других агрегаторов или систем формирования колдунщиков (Wizards), которые также занимаются объединением разнородной информации перед показом пользователю.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет. Ниже приведен пример работы алгоритма, описанного в патенте.

Сценарий: Агрегация определений слова (пример из патента)

1. Запрос пользователя: «формальность» (перевод на английский).
2. Ответы источников:
   • Источник 1 (Основной): formality; technicality / ceremony, order
   • Источник 2 (Вторичный): set order, ceremony, etiquette, custom; formality
   • Источник 3 (Вторичный): formality, etiquette, ceremony
3. Инициализация кластеров (на основе Источника 1):
   • Кластер A: formality; technicality
   • Кластер B: ceremony, order
4. Обработка Источника 2:
   • Линия «set order, ceremony, etiquette, custom» сравнивается с Кластером B (совпадение по «ceremony», «order»). Слияние с B.
   • Линия «formality» сравнивается с Кластером A (совпадение по «formality»). Слияние с A.
5. Обработка Источника 3:
   • Линия «formality, etiquette, ceremony» совпадает и с A (по «formality»), и с B (по «ceremony»).
   • Система разрешает неоднозначность. Например, сравнивая с уже объединенными данными в Кластере B («set order, ceremony, etiquette, custom»), она находит больше совпадений («ceremony», «etiquette»). Слияние с B.
6. Финальный вывод пользователю (Агрегированный вид):
   • formality; technicality (Источники: 1, 2)
   • ceremony, order; set order, etiquette, custom (Источники: 1, 2, 3)

   (Примечание: точный формат вывода может отличаться, но суть агрегации сохраняется).

Вопросы и ответы