Яндекс патентует систему для защиты от «флешмобов» и накрутки оценок (review bombing). Система анализирует аномальные всплески оценок и сравнивает историю браузера пользователей, оставивших эти оценки. Это позволяет выявить внешний веб-ресурс …
Краудсорсинг
Яндекс патентует метод защиты краудсорсинговых данных (отзывов, рейтингов) от внешних манипуляций, таких как «рейды» или накрутки. При обнаружении аномального всплеска оценок система анализирует историю посещений пользователей, оставивших эти оценки. Сравнивая …
Яндекс патентует метод защиты от скоординированных манипуляций рейтингами («флешмобов» или ревью-бомбинга). Система обнаруживает аномальные всплески оценок и анализирует историю посещений пользователей, оставивших эти оценки. Сравнивая поведение «аномальной» группы с контрольной, …
Яндекс патентует метод защиты целостности рейтингов (например, на Маркете, Картах или Кинопоиске) от «флешмобов», вызванных внешними событиями (например, вирусным обзором блогера). Система обнаруживает аномальные всплески оценок, анализирует историю посещений пользователей, …
Яндекс патентует метод повышения точности обучающих данных, получаемых через краудсорсинг (например, Толока). Система рассчитывает «Метрику Согласованности» — вероятность того, что большинство асессоров дали правильный ответ, учитывая их персональные показатели качества. …
Яндекс патентует метод повышения качества обучающих данных (Training Data) для алгоритмов машинного обучения (MLA), генерируемых через краудсорсинг. Система решает проблему «холодного старта», прогнозируя эффективность асессора для нового типа задач на …
Яндекс патентует метод повышения качества данных, получаемых от краудсорсинговых платформ (например, Толока). Система анализирует историю поведения асессора (время выполнения, характер взаимодействий) и использует ML-модель для предсказания вероятности ошибки в конкретном …
Яндекс патентует метод улучшения качества данных, используемых для обучения ключевых ML-алгоритмов (включая ранжирование и метрики качества). Система анализирует согласованность ответов асессоров и их индивидуальные оценки качества. На основе этого вычисляется …
Яндекс патентует метод повышения качества данных, используемых для обучения алгоритмов ранжирования (включая Proxima). Система анализирует оценки, полученные от краудсорсинговых асессоров (например, в Толоке), и выявляет когнитивные искажения, вызванные нерелевантными факторами …
Патент Яндекса описывает систему ранжирования задач на краудсорсинговой платформе (например, Толока) для асессоров. Система балансирует между предпочтениями асессоров и необходимостью получить точные ответы, особенно для новых или непопулярных задач. Это …
Яндекс патентует гибридный метод оценки контента, объединяющий мнения людей-экспертов (асессоров) и алгоритмов машинного обучения (MLA). Система использует Байесовский подход для расчета уровня достоверности результата, учитывая историческую надежность каждого источника. Это …
Яндекс патентует метод повышения точности данных, получаемых от асессоров (например, в Толоке). Система идентифицирует «скрытые смещающие признаки» в задачах (например, позиция документа на экране, шрифт, дизайн), которые влияют на выбор …
Яндекс патентует метод ранжирования задач на краудсорсинговых платформах (например, Толока). Система использует ограниченную оптимизацию: она максимизирует вероятность корректного выполнения задачи (удовлетворенность заказчика), сохраняя при этом удовлетворенность асессора на приемлемом уровне. …
Яндекс патентует метод повышения точности и эффективности сбора размеченных данных из краудсорсинговых сред, где качество и личность асессоров неизвестны (например, CAPTCHA). Система использует инкрементальную разметку: она запрашивает ответы до тех …
Яндекс патентует систему для контроля качества работы исполнителей на краудсорсинговых платформах (например, асессоров). Вместо использования только статических оценок качества, система обучает модель машинного обучения (MLA) предсказывать вероятность ошибки для конкретного …
Яндекс патентует метод повышения качества данных, собираемых через краудсорсинг (например, Толока). Для задач с текстовыми ответами система конвертирует ответы в векторы, кластеризует их и использует оценки надежности (Quality Scores) асессоров …
Яндекс патентует метод автоматизации и повышения качества разметки данных, используемых для обучения поисковых алгоритмов. Система анализирует историю работы асессоров (например, в Толоке), выявляет их экспертизу и предвзятость, и строит векторные …
Яндекс патентует метод математической очистки данных, собранных через краудсорсинг (например, Толоку). Система использует алгоритм машинного обучения для выявления и нейтрализации систематических искажений в оценках асессоров (например, позиционной предвзятости или влияния …
Яндекс патентует метод повышения точности разметки данных для обучения ИИ (например, ранжирующих моделей). Система обучает алгоритм машинного обучения предсказывать, какую метку поставит конкретный асессор, учитывая векторное представление самой задачи и …
Яндекс патентует метод для автоматического определения авторства цитат в новостных агрегаторах (например, Яндекс.Новости). Система анализирует множество статей на одну тему, извлекает похожие цитаты и определяет потенциальных авторов для каждой из …