СПОСОБ И СИСТЕМА ДЛЯ РАНЖИРОВАНИЯ МНОЖЕСТВА ЦИФРОВЫХ ДОКУМЕНТОВ

1. Компьютерный способ ранжирования множества документов, которое связано с соответствующими данными документов и должно использоваться в качестве результатов поиска в ответ на запрос, связанный с данными запроса и отправленный пользователем поисковой системе, размещенной на сервере, при этом:
- множество документов связано с векторами соответствующих документов, а запрос связан с вектором запроса,
- вектор документа сформирован на основе данных документа, связанных с соответствующим документом, а вектор запроса сформирован на основе данных запроса,
- вектор документа сформирован так, что значение близости вектора соответствующего документа и вектора запроса представляет собой релевантность соответствующего документа запросу,
- способ выполняется сервером и включает в себя:
- определение сервером для каждого документа из множества документов значения близости вектора соответствующего документа и вектора другого документа, при этом значение близости для соответствующего документа указывает на сходство соответствующего документа и по меньшей мере одного другого документа из множества документов; и
- использование сервером значений близости для множества документов с целью ранжирования этого множества документов.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что векторы документов и вектор запроса сформированы сервером, выполняющим алгоритм машинного обучения (MLA), обученный на основе обучающей пары документ-запрос, связанной с соответствующим коэффициентом релевантности, указывающим на релевантность обучающего документа из обучающей пары обучающему запросу из этой обучающей пары, формированию вектора обучающего документа для обучающего документа и вектора обучающего запроса для обучающего запроса так, что значение близости вектора обучающего документа для обучающего документа и вектора обучающего запроса для обучающего запроса представляет собой коэффициент релевантности.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что он дополнительно включает в себя формирование сервером базисного вектора для множества документов в виде сочетания векторов документов, связанных с этим множеством документов, при этом базисный вектор является вектором другого документа, а значение близости указывает на сходство соответствующего документа и других документов из этого множества документов.
4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что базисный вектор представляет собой:
- усредненный вектор, сформированный на основе векторов документов;
- вектор средних значений, сформированный на основе векторов документов; или
- вектор медоида, сформированный на основе векторов документов.
5. Способ по п. 1, отличающийся тем, что множество документов предварительно выбирается из пула документов для ранжирования, при этом предварительный выбор выполняется сервером до определения для каждого документа из этого множества документов значения близости вектора соответствующего документа и вектора другого документа.
6. Способ по п. 5, отличающийся тем, что предварительный выбор включает в себя первый этап предварительного выбора и второй этап предварительного выбора, при этом:
- первый этап предварительного выбора включает в себя:
- определение сервером для документов из пула документов соответствующих параметров частоты, указывающих на количество вхождений терминов из запроса в соответствующем документе; и
- выбор сервером из пула документов первого набора документов, содержащего документы, связанные с соответствующими параметрами частоты, превышающими первое пороговое значение; а
- второй этап предварительного выбора включает в себя:
- формирование сервером, выполняющим алгоритм MLA, векторов документов для соответствующих документов из первого набора документов на основе соответствующих данных документов;
- формирование сервером, выполняющим алгоритм MLA, вектора запроса, связанного с запросом, на основе данных этого запроса;
- определение сервером для каждого документа из первого набора документов соответствующего значения близости вектора соответствующего документа и вектора запроса, при этом значение близости представляет собой релевантность соответствующего документа запросу; и
- выбор сервером из первого набора документов второго набора документов, содержащего документы, связанные с соответствующими значениями близости, превышающими второе пороговое значение.
7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что второй набор документов представляет собой упомянутое множество документов.
8. Способ по п. 1, отличающийся тем, что сервер выполняет алгоритм ранжирования, способный ранжировать множество документов на основе данных документов, связанных с соответствующими документами из множества документов, и дополнительных данных документов, связанных с этим множеством документов.
9. Способ по п. 8, отличающийся тем, что использование значений близости для множества документов с целью ранжирования этого множества документов включает в себя использование сервером значений близости в качестве дополнительных данных документов с целью ранжирования множества документов путем использования алгоритма ранжирования.
10. Способ по п. 1, отличающийся тем, что данные документов содержат данные документов первого вида.
11. Способ по п. 10, отличающийся тем, что первый документ из множества документов имеет данные документа первого вида, а для второго документа из множества документов отсутствуют данные документа первого вида, при этом способ дополнительно включает в себя:
- определение сервером значения близости вектора первого документа и вектора второго документа; и
- использование сервером данных первого документа первого вида в качестве оценки данных второго документа первого вида, если значение близости вектора первого документа и вектора второго документа превышает пороговое значение.
12. Способ по п. 1, отличающийся тем, что он дополнительно включает в себя инициирование сервером отображения на устройстве, связанном с пользователем, страницы результатов поисковой системы, содержащей множество результатов поиска, при этом множество документов используется в качестве множества результатов поиска, ранжируемого в том же порядке, что и ранжированное множество документов.
13. Способ по п. 2, отличающийся тем, что алгоритм MLA представляет собой нейронную сеть, содержащую предназначенную для документа часть и предназначенную для запроса часть, при этом:
- предназначенная для документа часть способна формировать вектор обучающего документа на основе данных документа, связанных с обучающим документом;
- предназначенная для запроса часть способна формировать вектор обучающего запроса на основе данных запроса, связанных с обучающим запросом; и
- предназначенная для документа часть и предназначенная для запроса часть совместно обучаются так, что значение близости вектора обучающего документа и вектора обучающего запроса представляет собой коэффициент релевантности.
14. Сервер для ранжирования множества документов, которое связано с соответствующими данными документов и должно использоваться в качестве результатов поиска в ответ на запрос, связанный с данными запроса и отправленный пользователем поисковой системе, размещенной на сервере, при этом:
- множество документов связано с векторами соответствующих документов, а запрос связан с вектором запроса,
- вектор документа сформирован на основе данных документа, связанных с соответствующим документом, а вектор запроса сформирован на основе данных запроса,
- вектор документа сформирован так, что значение близости вектора соответствующего документа и вектора запроса представляет собой релевантность соответствующего документа запросу, и
- сервер выполнен с возможностью:
- определения для каждого документа из множества документов значения близости вектора соответствующего документа и вектора другого документа, при этом значение близости для соответствующего документа указывает на сходство соответствующего документа и по меньшей мере одного другого документа из этого множества документов; и
- использования значений близости для множества документов с целью ранжирования этого множества документов.
15. Сервер по п. 14, отличающийся тем, что векторы документов и вектор запроса сформированы сервером, выполненным с возможностью выполнения алгоритма MLA, обученного на основе обучающей пары документ-запрос, связанной с соответствующим коэффициентом релевантности, указывающим на релевантность обучающего документа из обучающей пары обучающему запросу из этой обучающей пары, формированию вектора обучающего документа для обучающего документа и вектора обучающего запроса для обучающего запроса так, что значение близости вектора обучающего документа для обучающего документа и вектора обучающего запроса для обучающего запроса представляет собой коэффициент релевантности.
16. Сервер по п. 14, отличающийся тем, что он дополнительно выполнен с возможностью формирования базисного вектора для множества документов в виде сочетания векторов документов, связанных с этим множеством документов, при этом базисный вектор является вектором другого документа, а значение близости указывает на сходство соответствующего документа и других документов из этого множества документов.
17. Сервер по п. 16, отличающийся тем, что базисный вектор представляет собой:
- усредненный вектор, сформированный на основе векторов документов;
- вектор средних значений, сформированный на основе векторов документов; или
- вектор медоида, сформированный на основе векторов документов.
18. Сервер по п. 14, отличающийся тем, что множество документов предварительно выбрано из пула документов для ранжирования, при этом предварительный выбор выполнен сервером до определения для каждого документа из множества документов значения близости вектора соответствующего документа и вектора другого документа.
19. Сервер по п. 18, отличающийся тем, что предварительный выбор включает в себя первый этап предварительного выбора и второй этап предварительного выбора, при этом:
- первый этап предварительного выбора включает в себя использование сервера, выполненного с возможностью:
- определения для документов из пула документов соответствующих параметров частоты, указывающих на количество вхождений терминов из запроса в соответствующем документе; и
- выбора из пула документов первого набора документов, содержащего документы, связанные с соответствующими параметрами частоты, превышающими первое пороговое значение; а
- второй этап предварительного выбора включает в себя использование сервера, выполненного с возможностью:
- формирования путем выполнения алгоритма MLA векторов документов для соответствующих документов из первого набора документов на основе соответствующих данных документов;
- формирования путем выполнения алгоритма MLA вектора запроса, связанного с запросом, на основе данных этого запроса;
- определения для каждого документа из первого набора документов соответствующего значения близости вектора соответствующего документа и вектора запроса, при этом значение близости представляет собой релевантность соответствующего документа запросу; и
- выбора из первого набора документов второго набора документов, содержащего документы, связанные с соответствующими значениями близости, превышающими второе пороговое значение.
20. Сервер по п. 19, отличающийся тем, что второй набор документов представляет собой упомянутое множество документов.
21. Сервер по п. 14, отличающийся тем, что он выполнен с возможностью выполнения алгоритма ранжирования, способного ранжировать множество документов на основе данных документов, связанных с соответствующими документами из этого множества документов, и дополнительных данных документов, связанных с этим множеством документов.
22. Сервер по п. 21, отличающийся тем, что возможность использования сервером значений близости для множества документов с целью ранжирования этого множества документов дополнительно включает в себя возможность использования значений близости в качестве дополнительных данных документов с целью ранжирования множества документов путем использования алгоритма ранжирования.
23. Сервер по п. 14, отличающийся тем, что данные документов содержат данные документов первого вида.
24. Сервер по п. 23, отличающийся тем, что первый документ из множества документов имеет данные документа первого вида, а для второго документа из множества документов отсутствуют данные документа первого вида, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью:
- определения значения близости вектора первого документа и вектора второго документа; и
- использования данных первого документа первого вида в качестве оценки данных второго документа первого вида, если значение близости вектора первого документа и вектора второго документа превышает пороговое значение.
25. Сервер по п. 14, отличающийся тем, что он дополнительно выполнен с возможностью инициирования отображения на устройстве, связанном с пользователем, страницы результатов поисковой системы, содержащей множество результатов поиска, при этом множество документов используется в качестве множества результатов поиска, ранжированного в том же порядке, что и ранжированное множество документов.
26. Сервер по п. 15, отличающийся тем, что алгоритм MLA представляет собой нейронную сеть, содержащую предназначенную для документа часть и предназначенную для запроса часть, при этом:
- предназначенная для документа часть позволяет формировать вектор обучающего документа на основе данных документа, связанных с этим обучающим документом;
- предназначенная для запроса часть позволяет формировать вектор обучающего запроса на основе данных запроса, связанных с обучающим запросом; и
- предназначенная для документа часть и предназначенная для запроса часть совместно обучены так, что значение близости вектора обучающего документа и вектора обучающего запроса представляет собой коэффициент релевантности.