Хочешь повысить отдачу от Директа?
Включи «Автопилот»

Optimization 2016: в окрестностях «Палеха»

Россия+7 (495) 960-65-87
Шрифт:
0 2902
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. 
Читайте нас в Telegram - digital_bar

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.
Отправить отзыв
    ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
    SEOnews и Serpstat запускают конкурс для интернет-маркетологов
    Marina Lagutina
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Marina Lagutina - Добрый день! Видимо я из тех, кто пытается последней вскочить в уходящий поезд. Ночью написала статью на тему "обзор инструментов контент-маркетинга". Своего блога нет. Отправила вам не мейл. Я еще могу у вас разместиться или искать, кто возьмет статью к себе в блог?
    Влияние HTTPS на ранжирование региональных поддоменов в Яндексе
    NiK Malefictum
    3
    комментария
    0
    читателей
    Полный профиль
    NiK Malefictum - Стакивался лишь с тем, что выдачу немного лихорадит первые 2-3 недели, и если у сайта была низкая скорость загрузки - ее нужно поправить. Региональным сайтам НУЖНО ставить HTTPS немного внутряк поправить / микроразметку и прочее прописать мета и пересмотреть контент зарегать компанию в каталогах предприятий и картографии и уже делать просто сделать статейные ссылки бесплатные. и все
    Мир глазами поисковых систем
    Александр Рунов
    18
    комментариев
    0
    читателей
    Полный профиль
    Александр Рунов - Какой регион, если не секрет? В Мск, в ряде ВК тематик (в тех же "окнах" или "колесах"), без работы с внешними факторами по ВЧ запросам в ТОП не выплывешь. Хотя в большинстве направлений вполне реально.
    Инфографика: самые распространенные SEO-ошибки Рунета
    Dmitro Grunt
    2
    комментария
    0
    читателей
    Полный профиль
    Dmitro Grunt - Кстати, у проектов которые продвигает Нетпик все тайтлы не более 65 символов? Или вы надеетесь что кто то послушает советов и отдаст вам часть трафика? :-)
    Google.ru внесли в реестр запрещенных сайтов
    Гость
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Гость - Гон, все работает и будет работать. Да и пусть банят, будет как с рутрекером.
    День рождения SEOnews: 12 лет в эфире!
    Анна Макарова
    0
    комментариев
    0
    читателей
    Полный профиль
    Анна Макарова - Ура )
    7 причин не работать на биржах копирайтинга
    Dasha Shkaruba
    6
    комментариев
    0
    читателей
    Полный профиль
    Dasha Shkaruba - Спасибо за мнение! Кстати, на бирже главреда прием анкет закрыт
    Конкурс: угадайте пятерку лидеров рейтинга «SEO глазами клиентов 2017»
    Оля
    1
    комментарий
    0
    читателей
    Полный профиль
    Оля - 1 Ingate 2 Wezom 3 Bynjg vtlbf 4 seo energy 5 директ лайн
    SEMrush: факторы ранжирования в Google в 2017 году
    Анна Макарова
    0
    комментариев
    0
    читателей
    Полный профиль
    Анна Макарова - Уважаемый S1, я тоже понимаю, что есть такие люди, которые заметив допущенную неточность несутся на всех парусах продемонстрировать "силу" своего ума. Спасибо вам за пристальное внимание. Это поможет нам быть лучше.
    Сердитый маркетолог: как вы сами хороните свой сайт, или 16 принципов, которые нужно усвоить заказчикам SEO
    Руслан Латыпов
    2
    комментария
    0
    читателей
    Полный профиль
    Руслан Латыпов - Можно совершенно бесплатно заказать SEO-аудит своего сайта и получить все рекомендации по его продвижению a-erp.com/
    ТОП КОММЕНТАТОРОВ
    Комментариев
    910
    Комментариев
    834
    Комментариев
    554
    Комментариев
    540
    Комментариев
    483
    Комментариев
    373
    Комментариев
    310
    Комментариев
    262
    Комментариев
    226
    Комментариев
    171
    Комментариев
    156
    Комментариев
    137
    Комментариев
    121
    Комментариев
    97
    Комментариев
    97
    Комментариев
    95
    Комментариев
    80
    Комментариев
    77
    Комментариев
    67
    Комментариев
    60
    Комментариев
    59
    Комментариев
    55
    Комментариев
    53
    Комментариев
    52
    Комментариев
    48

    Отправьте отзыв!
    Отправьте отзыв!