Как Яндекс автоматически определяет значение многозначных слов (омонимов), используя контекстные аналогии без ручной разметки

Описание

Какую задачу решает

Патент решает фундаментальную задачу компьютерной лингвистики — разрешение лексической многозначности (Word Sense Disambiguation, WSD). Цель — автоматически определить, какое именно значение имеет многозначное слово (омоним) в конкретном контексте. Изобретение устраняет зависимость от дорогостоящих и ограниченных корпусов текстов, размеченных вручную (human-marked training corpora), предлагая метод автоматического присвоения лексических тегов без участия человека.

Что запатентовано

Запатентован метод и система для автоматического присвоения лексических меток (Lexical Tag) многозначным словам (Homonym Candidate). Суть изобретения заключается в использовании принципа контекстной аналогии. Система определяет значение омонима путем нахождения однозначного слова (Non-Homonym Candidate), которое встречается в идентичном или схожем грамматическом контекстном паттерне (Context Pattern). Лексический тег однозначного слова переносится на омоним.

Как это работает

Система анализирует текст и идентифицирует Homonym Candidate (слово с несколькими значениями согласно словарю). Затем она генерирует Homonym Context Pattern, основываясь на грамматических характеристиках окружающих слов (например, Существительное—ОМОНИМ—Артикль). Далее система ищет в большом корпусе текстов Non-Homonym Candidate (слово с единственным значением), который встречается в таком же контекстном паттерне. Поскольку значение однозначного слова известно, его лексический тег (например, «Глагол» или «Существительное») присваивается исходному омониму, разрешая его многозначность.

Актуальность для SEO

Высокая. WSD является критически важным компонентом для понимания естественного языка (NLU), что лежит в основе современных поисковых систем. Хотя нейросетевые модели (например, YATI/BERT) также решают эту задачу, описанный в патенте метод, не требующий ручной разметки (unsupervised), остается актуальным для автоматического анализа текстов, генерации обучающих данных и использования в гибридных системах.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно, но косвенно (6.5/10). Этот патент описывает не алгоритм ранжирования, а ключевой механизм понимания контента и запросов (NLU). Точное определение значения слова критично для оценки релевантности. Если поисковая система неверно интерпретирует значение ключевого слова на странице, страница не будет корректно ранжироваться. Патент подчеркивает стратегическую важность ясного, грамматически правильного и недвусмысленного контекста.

Детальный разбор

Термины и определения

Context Element (Контекстный элемент)

Лингвистическая характеристика слова в паттерне. Это может быть индикация формы слова, семантическая или грамматическая характеристика (например, Noun_Plural, Article, Verb_past_tense).

Dictionary Database (Словарь)

База данных, содержащая словарные статьи с указанием всех возможных значений и соответствующих им лексических тегов для слов. Используется для определения статуса слова (омоним/не-омоним).

Homonym Candidate (Кандидат в омонимы / Омоним)

Слово в текстовом потоке, которое имеет более одного значения согласно словарю.

Homonym Context Pattern (Контекстный паттерн омонима)

Обобщенное представление контекста омонима. Состоит из последовательности контекстных элементов окружающих слов (например, «Noun_Plural-Homonym-Article»).

Lexical Tag (Лексический тег)

Метка, определяющая лингвистические характеристики слова (форма, семантика, грамматика), например, «Глагол», «Существительное».

Non-Homonym Candidate (Кандидат в не-омонимы / Не-омоним)

Слово в текстовом потоке, которое имеет только одно значение (и один лексический тег) согласно словарю.

Word Pattern (Словесный паттерн)

Фрагмент текста, включающий целевое слово (омоним или не-омоним) и соседние слова, выбранные на основе дистанции (distance) (например, +/- 1-3 слова).

WSD (Word Sense Disambiguation)

Разрешение лексической многозначности. Процесс определения того, какое значение слова используется в данном контексте.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает систему автоматического разрешения многозначности путем сопоставления контекстов многозначных и однозначных слов без использования размеченных данных.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс.

1. Система получает и парсит текстовый поток.
2. Идентифицируется Homonym Candidate (слово с несколькими значениями).
3. Генерируется Homonym Word Pattern (окружающие слова на основе дистанции).
4. Определяются Context Elements (грамматические характеристики) для слов в паттерне.
5. Генерируется Homonym Context Pattern.
6. Анализируется коллекция слов (корпус текста) для поиска Non-Homonym Candidate (слово с известным Lexical Tag), чей контекстный паттерн хотя бы частично совпадает (at least partially matching) с паттерном омонима.
7. Ключевое действие: Lexical Tag от Non-Homonym Candidate присваивается Homonym Candidate.

Claim 13 (Зависимый пункт): Подчеркивает ключевое преимущество.

Определение значения омонима выполняется без доступа к корпусу текстов, размеченному вручную (training corpus of text manually tagged).

Claim 15 (Независимый пункт): Альтернативная формулировка метода.

Описывает тот же процесс, что и Claim 1, но финальным шагом является непосредственно определение того, какое из значений омонима должно быть сохранено, основываясь на лексическом теге найденного однозначного аналога.

Где и как применяется

Изобретение применяется на этапах лингвистического анализа текста, критичных для работы поисковой системы.

INDEXING – Индексирование и извлечение признаков
На этом этапе система обрабатывает контент веб-страниц. Описанный метод используется для точного определения значений слов (WSD) и их грамматических характеристик. Это необходимо для понимания смысла текста, извлечения сущностей и построения точных представлений документа для индекса.

QUERY PROCESSING – Понимание Запросов
Аналогичный процесс применяется к запросу пользователя. Для корректной интерпретации интента необходимо точно определить значение каждого слова в запросе, особенно если он содержит многозначные термины.

Взаимодействие с компонентами:

• Система взаимодействует со Словарем (Dictionary Database) для получения информации о возможных значениях слов и определения их статуса (омоним/не-омоним).
• Система взаимодействует с Корпусом текстов (Corpus of Text), который служит источником для поиска однозначных слов в схожих контекстах.

Входные данные: Текстовый поток (веб-страница, запрос), доступ к Словарю и Корпусу текстов.

Выходные данные: Текстовый поток с разрешенной многозначностью (присвоенными лексическими тегами для омонимов).

На что влияет

• Контент и Запросы: Влияет на обработку любых типов контента и запросов, где присутствует лексическая многозначность.
• Приложения: В патенте явно упоминается использование в поисковых системах (search engines), автоматическом переводе (automatic translation) и извлечении контента (content extraction).
• Языки: Метод применим к различным языкам (в патенте приведены примеры для английского, французского и русского), особенно к языкам с богатой омонимией.

Когда применяется

• Триггер активации: Алгоритм активируется каждый раз, когда система обработки текста встречает слово, которое согласно Словарю имеет более одного значения (Homonym Candidate).
• Частота применения: Постоянно в процессе индексации нового контента, обновления индекса и обработки входящих поисковых запросов.

Пошаговый алгоритм

Процесс разрешения многозначности слова в текстовом потоке.

1. Доступ и парсинг текста: Система получает доступ к текстовому потоку и разбивает его на коллекцию слов.
2. Идентификация омонима: Система анализирует слова, сравнивая их со Словарем. Если слово имеет несколько значений, оно идентифицируется как Homonym Candidate.
3. Генерация словесного паттерна: Система генерирует Word Pattern. Для этого выбираются слова, находящиеся на определенной дистанции от омонима (например, 1-3 слова до и после).
4. Определение контекстных элементов: Для каждого слова в словесном паттерне определяется Context Element (его грамматическая или семантическая характеристика).
5. Генерация контекстного паттерна: Система генерирует Homonym Context Pattern, который является обобщенной последовательностью контекстных элементов (например, «Существительное\_Множ.число — ОМОНИМ — Артикль»).
6. Поиск однозначного аналога: Система анализирует корпус текстов для поиска Non-Homonym Candidate (слова с единственным значением и известным тегом), который имеет контекстный паттерн, совпадающий (полностью или частично) с паттерном омонима.
7. Присвоение тега и разрешение многозначности: Система присваивает известный Lexical Tag найденного однозначного слова исходному омониму. На основе этого тега выбирается корректное значение омонима для данного контекста.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Патент опирается исключительно на текстовые и лингвистические данные. Поведенческие, ссылочные или технические факторы не упоминаются.

• Контентные факторы: Непосредственно текст (слова и их последовательность) в обрабатываемом текстовом потоке и в корпусе текстов.
• Структурные факторы (Позиционные): Порядок слов и дистанция между ними. Это критически важно для формирования Word Pattern.
• Лингвистические данные (Внешние):
  • Dictionary Database (Словарь): Используется для определения всех возможных значений и лексических тегов слова, а также для классификации слов как Homonym или Non-Homonym.

Какие метрики используются и как они считаются

• Distance (Дистанция): Метрика, определяющая окно контекста. Это количество слов до или после целевого слова. В патенте упоминаются предопределенные значения, такие как одно, два или три слова.
• Context Element Identification (Идентификация контекстного элемента): Процесс определения лингвистических характеристик (формы, семантики, грамматики) слов, окружающих омоним.
• Pattern Matching (Сопоставление паттернов): Ключевой механизм сравнения. Система ищет совпадение (полное или частичное) между Homonym Context Pattern и Non-Homonym Context Pattern.

Выводы

1. Автоматизация WSD без ручной разметки: Яндекс разработал механизм для разрешения лексической многозначности, который не зависит от дорогостоящих корпусов с ручной разметкой (Unsupervised WSD). Это позволяет масштабировать лингвистический анализ.
2. Принцип контекстной аналогии: Ядро изобретения — идея о том, что слова, используемые в одинаковых грамматических контекстах, вероятно, имеют схожие лингвистические характеристики. Многозначность разрешается путем переноса свойств с однозначных слов на многозначные в идентичных контекстах.
3. Фундаментальность лингвистического анализа: Патент подтверждает, что точный грамматический разбор (определение частей речи, форм) является базовым этапом для понимания контента и запросов поисковой системой.
4. Важность контекста и грамматики для SEO: Для SEO-специалистов это подчеркивает необходимость создания ясного и грамматически корректного контента, чтобы помочь алгоритмам правильно интерпретировать значение ключевых слов.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Обеспечение кристально ясного контекста: При использовании потенциально многозначных ключевых слов убедитесь, что окружающий текст недвусмысленно указывает на нужное значение. Это помогает системам WSD (как описанной здесь, так и нейросетевым) корректно интерпретировать контент.
• Использование QBST-фраз и синонимов для disambiguation: Добавляйте в текст слова, семантически связанные с нужным значением многозначного термина. Если вы пишете о «Lama» (животное), используйте слова «шерсть», «Перу»; если о «Lama» (учитель) — «Тибет», «буддизм». Это создает четкий контекст.
• Соблюдение грамматической корректности и структуры: Поскольку метод основан на анализе грамматических паттернов (Context Patterns), тексты должны быть написаны грамотно. Корректное определение частей речи и форм слов (Context Elements) критично для работы алгоритма.
• Использование естественных языковых конструкций: Пишите тексты естественно. Алгоритм ищет аналогии в большом корпусе естественных текстов, поэтому стандартные языковые конструкции будут распознаны с большей вероятностью.

Worst practices (это делать не надо)

• Неестественные или переоптимизированные конструкции (Keyword Stuffing): Тексты с нарушенной грамматикой или избыточной плотностью ключевых слов могут привести к ошибкам при определении Context Elements. Это нарушит работу механизма WSD и ухудшит общую оценку качества текста.
• Использование ключевых слов без контекста: Размещение ключевых слов в списках или коротких фразах без поддерживающего контекста увеличивает риск неверной интерпретации их значения.
• Двусмысленность в важных элементах: Использование многозначных терминов в заголовках (Title, H1) или в анкорном тексте ссылок без немедленного прояснения контекста.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический фокус Яндекса на глубоком лингвистическом анализе для понимания контента. В эпоху семантического поиска (YATI) точность интерпретации значения слова становится важнее, чем просто его наличие. Долгосрочная стратегия должна строиться на создании контента, который не только содержит ключевые слова, но и предоставляет максимально четкий грамматический и семантический контекст для их интерпретации.

Практические примеры

Сценарий 1: Пример работы механизма из патента (на основе FIG. 3):

1. Текст: «Great men right the oppressed.» (Слово «right» многозначно: прилагательное, существительное, глагол и т.д.).
2. Паттерн омонима: Система анализирует контекст: «men the». Грамматический паттерн: «Noun_Plural-Homonym-Article».
3. Поиск в корпусе: Система находит фразу: «Lawyers represent the companies.» (Слово «represent» однозначно: глагол).
4. Паттерн не-омонима: «Lawyers the». Грамматический паттерн: «Noun_Plural-Non_Homonym-Article».
5. Результат: Паттерны совпадают. Система переносит тег «Глагол» со слова «represent» на слово «right». Значение слова «right» определено как глагол («восстанавливать справедливость»).

Сценарий 2: SEO-оптимизация страницы про банковский продукт «Вклад»

Ключевое слово «Вклад» может означать инвестицию или вклад (contribution) в дело.

Плохая реализация (Двусмысленный контекст):

Текст: «Ваш вклад важен. Мы ценим вклад каждого. Лучший вклад — это вклад у нас.»

Риск: Система WSD может неверно определить значение слова, так как контекст слишком общий и грамматические паттерны не дают однозначного ответа.

Хорошая реализация (Ясный контекст):

Текст: «Откройте накопительный вклад под 10% годовых. Мы предлагаем выгодные процентные ставки по рублевым вкладам для физических лиц.»

Результат: Наличие слов «процентные ставки», «годовых», «рублевым» создает ясный семантический контекст. Грамматические конструкции стандартны. Система WSD корректно определит значение слова «вклад» как «депозит».

Вопросы и ответы