сервис аналитики звонков и оптимизации
бизнес-процессов
Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:

Optimization 2016: в окрестностях «Палеха»

Россия +7 (495) 960-65-87
Шрифт:
0 2278
Садовский.png

1–2 декабря в Москве прошла конференция Optimization 2016. В секции «Поисковые машины» Александр Садовский (Яндекс) выступил с докладом «В окрестностях Палеха».

Поисковыми системами создано множество алгоритмов, позволяющих лучше понимать текстовую часть запроса. Но Яндекс стремится понять пользовательские запросы еще лучше. Поэтому команда поиска обратила внимание на нейросети.

Есть много известных технологий для обработки больших объемов текстовой информации, например, Word2vec или DSSM. Проблемы этих реализаций в том, что они академические. Любой академический алгоритм работает со стандартным множеством документов и запросов и показывает хорошие научные результаты, но при попытке применить его к реальным базам с огромным количеством документов, он дает либо маленький, либо нулевой прирост качества.

Ни один из алгоритмов с первой попытки не удалось заставить работать, поэтому Яндекс перешел к поиску собственной технологии, которая даст выгоду пользователю и прирост качества поиска. Так появился алгоритм «Палех».

Устройство.png

На слайде выше структура нейросети, где смешиваются слова, словесные биграммы и буквенные триграммы. В результате этого нейросеть получает два разных вектора – вектор запроса и вектор заголовка документа.

Если эти векторы близки, это значит, что запрос похож на заголовок документа. Если они различаются, это означает, что они разные и находить по этому запросу этот документ не нужно. Получается, можно сравнивать запросы и тексты документов с помощью нейросетей.

Основная проблема в том, что нейросеть нужно учить. Она, как ребенок, который еще ничего не знает, но который может научиться многому, если все сделать правильно. И для этого нужны отрицательные примеры и положительные примеры. Если одного из этих классов примеров не будет, нейросеть ничему не научится.

Классический подход к обучению состоит в том, что в качестве обучающего множества берутся клики, как-то решается проблема их разреженности и в среднем на этом множестве система обучается. Но этот подход показал довольно слабые результаты. И этому есть свои причины.

Например, есть довольно большой пласт документов, которые дают ответ прямо в сниппете. Логично, что по такому документу пользователь не кликнет, хотя он мог послужить положительным примером.

Ответ в сниппете.png

Основное достижение в разработке «Палеха» состоит в том, что Яндекс научился находить правильные примеры для обучения, и это дало существенный прирост качества.

Что берется в качестве положительных примеров? Яндексу удалось построить модель, которая позволяет предсказывать, насколько пользователь заинтересован в том, что он видит на сайте по данному запросу, и задержится ли он там надолго. Это стало положительным примером.

Не менее важны отрицательные примеры. Вот некоторые варианты:

Первый – случайные документы. В базе Яндекса миллиарды документов, но даже по самой широкой теме многословного запроса релевантной является лишь доля процента в выдаче. Это означает, что, взяв случайный заголовок, мы с большой вероятностью получим нерелевантный документ. Нейросеть решила эту проблему просто: если слова запроса встречались в заголовке, она считала его релевантным, если нет – нерелевантным. Нужно было усложнить ей задачу.

Второй вариант – слова запроса в заголовке случайного документа. Но нейросеть научилась обходить и это, так что качество поиска не росло.

Третий вариант – Яндекс заставил нейросеть бороться саму с собой с помощью подхода hard negative mining. Когда мы берем некоторый пул заголовков, которые не являются релевантными и относятся к случайным документам, нейросеть считает какие-то из них более подходящими. Если взять самые подходящие из нерелевантных и сказать, что это и есть отрицательный пример, качество начинает расти.

В результате правильное множество отрицательных и положительных примеров дало резкий рост качества по текстовому поиску в дополнение к тем алгоритмам, что у нас уже имеются.

Вот примеры работы «Палеха» по сравнению с алгоритмом BM25:

Пример 1.png

А это результат для коммерческого запроса:

Пример 2.png

В завершение выступления Александр ответил на популярные вопросы про «Палех». Оказалось, что:

  • «Палех» охватывает все типы запросов и все языки и регионы.
  • Его эффективность составляет pFound + 1,6% (на запросах длинного хвоста).
  • «Палех» может влиять на изменение трафика на сайт.
  • Алгоритм малоэффективен при поиске цитат. 

Случилось что-то важное? Поделитесь новостью с редакцией.


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Поделиться 
Поделиться дискуссией:
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как построить качественную ссылочную массу сайта
Айрат Рахимзянов
38
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Айрат Рахимзянов - Спасибо Кирилл. Сейчас восстановилась работа сервиса: take.ms/ttXrw
Анализ ссылок: сравнение многофункциональных платформ по размеру их баз
Андрей Ольшевский - Очень неточная статистика, объясню почему. Довольно часто делаю анализ сайтов на качество и объём ссылочной массы. Всегда делаю выгрузку из трех источников – Вебмастера Яндекса, сервиса Мегаиндекс, сервиса Линкпад. Потом с помощи алгоритмов и функции Excel отсеиваются много дублей, битых ссылок, несуществующих урл и тп. Как показала практика, вебмастера Яндекса вполне достаточно, там вся информация и она самая актуальная, в других сервисах куча мусора, а нового, чтоб было найдено и проиндексировано ПС - очень мало. Поэтому мирятся количеством в данном анализе не профессионально.
Как создать интернет-магазин: сколько стоит открытие?
Пришел посмеяться
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Пришел посмеяться - Я просто посмеюсь :D Даже не хочу ничего особо говорить :D Смех, а не статья.
ТОП-10 автоматизированных сервисов контекстной рекламы
Гость - Действительно, очень плохая статья. А у редактора Блондинки видимо слишком много свободного времени.
Кому и зачем нужен маркетплейс от Яндекса
Дарья Калинская
213
комментария
0
читателей
Полный профиль
Дарья Калинская - Максим, спасибо, рада, что статья оказалась полезной )
Конкурс: угадай победителя рейтинга «Известность бренда SEO-компаний»
Андрей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Андрей - Оптимизм Дэмис Кокос Ашманов и Партнеры Раш эдженси
Инструкция по применению: обзор сервиса обратного звонка Callbackhunter
Полина Ковальчук
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Полина Ковальчук - Возможно, но не советую экономить на этом сервисе, функционал то тоже круче, чем у аналогов. Вы создаете сайт для получения денег и чем качественнее Вы выстроите продвижение, тем больше лидов Вы получите!
Тест: Какой ты интернет-маркетолог?
Петр - Мда уж, есть ряд очень и очень субъективных вопросов, например с картинками и ctr или с несколькими вариантами ответа, когда из 5 пунктов надо выбрать 4, что несерьезно. Поэтому, как минимум, к этому тесту нельзя относиться серьезно. Его надо очень серьезно дотягивать, а не вываливать отсебятину.
Чек-лист: SEO для B2B-бизнеса
Антон Зозуля
8
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Антон Зозуля - Ваша цель вывести страницу, на которой будет только ваш товар (обычно это фильтр бренд/производитель в нужном каталоге) по СЧ запросам в ТОП. Например, вы продаете "велосипеды Елочка". В каталоге дилера велосипеды, вы выбираете Бренд - "Елочка" и должны получить страницу "велосипеды Елочка". Она должна быть на уникальном урл, иметь уникальные метатеги, лучше, чтобы был SEO-текст. После этого ваша задача получить на нее трафик по запросам: идеально: купить велосипед, цена велосипед хуже: велосипед дешево, китайский велосипед еще хуже (меньше трафика и ниже конверсия, но они есть): велосипед + [регион], велосипед + [фильтр другой]. Тут трудно без прямого влияния на содержимое страницы (метатеги и текст). ПС бренд елочка выдуман. :)
SEO-тренды на 2017 год: мнение специалистов
Olga Inventor
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Olga Inventor - Хорошая статья. То, что SEO - антитренд, уже давно говорят. Нужен комплексный подход.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
285
Комментариев
262
Комментариев
213
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
123
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
95
Комментариев
80
Комментариев
71
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
55
Комментариев
52
Комментариев
50
Комментариев
45
Комментариев
44

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!