СПОСОБ И СИСТЕМА СОЗДАНИЯ ВЕКТОРОВ АННОТАЦИИ ДЛЯ ДОКУМЕНТА

1. Способ создания множества векторов аннотации для документа, которое предназначено для использования в качестве факторов первым алгоритмом машинного обучения (MLA) для извлечения информации, способ выполняется вторым MLA на сервере, который соединен с базой данных поискового журнала, причем способ включает в себя:
извлечение вторым MLA из базы данных поискового журнала, документа, который был индексирован сервером поисковой системы;
извлечение вторым MLA из базы данных поискового журнала множества запросов, которые были использованы для обнаружения документа на сервере поисковой системы, причем множество запросов было введено множеством пользователей;
извлечение вторым MLA из базы данных поискового журнала множества параметров пользовательского взаимодействия для каждого из множества запросов, причем множество параметров пользовательского взаимодействия связано со множеством пользователей;
создание вторым MLA множества векторов аннотации, причем каждый вектор аннотации связан с соответствующим запросом из множества запросов, причем каждый вектор аннотации из множества векторов аннотации включает в себя указание на:
соответствующий запрос,
множество факторов запроса, причем множество факторов запроса по меньшей мере указывает на лингвистические факторы соответствующего запроса, и
множество параметров пользовательского взаимодействия, которые указывают на пользовательское поведение с документом по меньшей мере части из множества пользователей после ввода соответствующего запроса на сервер поисковой системы.
2. Способ по п. 1, в котором множество факторов запроса далее включает в себя по меньшей мере одно из: семантические факторы запроса, грамматические факторы запроса и лексические свойства запроса.
3. Способ по п. 2, в котором способ дополнительно включает в себя, перед созданием множества векторов аннотации:
извлечение вторым MLA по меньшей мере части из множества факторов запроса из второй базы данных.
4. Способ по п. 2, в котором способ далее включает в себя, после извлечения по меньшей мере части множества факторов запроса из второй базы данных:
создание вторым MLA по меньшей мере другой части из множества факторов запроса.
5. Способ по п. 2, дополнительно включающий в себя:
создание вторым MLA среднего вектора аннотации для документа, причем по меньшей мере часть среднего вектора аннотации является средним из по меньшей мере части множества векторов аннотации; и
сохранение вторым MLA среднего вектора аннотации, который связан с документом.
6. Способ по п. 2, дополнительно включающий в себя:
кластеризацию вторым MLA множества векторов аннотации для документа на заранее определенное число кластеров, причем кластеризация основана по меньшей мере на одном из: множестве факторов запроса и множестве параметров пользовательских взаимодействий;
создание вторым MLA среднего вектора аннотации для каждого из кластеров; и
сохранение вторым MLA среднего вектора аннотации для каждого из кластеров, который связан с документом.
7. Способ по п. 2, в котором создание множества векторов аннотации включает в себя:
взвешивание по меньшей мере одного элемента каждого вектора аннотации с помощью соответствующего взвешивающего фактора, который указывает на относительную важность элемента для кластеризации.
8. Способ по п. 7, в котором по меньшей мере один параметр пользовательского взаимодействия для каждого запроса включает в себя по меньшей мере одно из: число кликов, кликабельность (CTR), время пребывания, глубина просмотра, показатель отказов и среднее время, проведенное над документом.
9. Способ по п. 8, в котором кластеризация осуществляется с помощью одного из: алгоритма кластеризации k-средних, алгоритма кластеризации ожидаемой максимизации, алгоритма кластеризации наиболее удаленных первых, алгоритма иерархической кластеризации, алгоритма cobweb-кластеризации и алгоритма кластеризации на основе плотности.
10. Способ по п. 9, в котором каждый кластер из заранее определенного числа кластеров, по меньшей мере частично указывает на другое семантическое значение.
11. Способ по п. 9, в котором каждый кластер из заранее определенного числа кластеров, по меньшей мере частично указывает на сходства в пользовательском поведении.
12. Система для создания множества векторов аннотации для документа, которое предназначено для использования в качестве факторов первым алгоритмом машинного обучения (MLA) для извлечения информации, причем система выполняется вторым ML А, и включает в себя:
процессор;
постоянный машиночитаемый носитель компьютерной информации, содержащий инструкции, процессор;
при выполнении инструкций, настраиваемый на:
извлечение из базы данных поискового журнала, документа, который был индексирован сервером поисковой системы;
извлечение вторым MLA из базы данных поискового журнала множества запросов, которые были использованы для обнаружения документа на сервере поисковой системы, причем множество запросов было введено множеством пользователей;
извлечение вторым MLA из базы данных поискового журнала множества параметров пользовательского взаимодействия для каждого из множества запросов, причем множество параметров пользовательского взаимодействия связано со множеством пользователей;
создание вторым MLA множества векторов аннотации, причем каждый вектор аннотации связан с соответствующим запросом из множества запросов, причем каждый вектор аннотации из множества векторов аннотации включает в себя указание на:
соответствующий запрос,
множество факторов запроса, причем множество факторов запроса по меньшей мере указывает на лингвистические факторы соответствующего запроса, и
множество параметров пользовательского взаимодействия, которые указывают на пользовательское поведение с документом по меньшей мере части из множества пользователей после ввода соответствующего запроса на сервер поисковой системы.
13. Система по п. 12, в котором множество факторов запроса далее включает в себя по меньшей мере одно из: семантические свойства запроса, грамматические факторы запроса и лексические свойства запроса.
14. Система по п. 13, в котором процессор далее выполнен с возможностью, перед созданием множества векторов аннотации:
осуществлять извлечение вторым MLA по меньшей мере части из множества факторов запроса из второй базы данных.
15. Система по п. 13, в котором процессор далее выполнен с возможностью, после извлечения по меньшей мере части множества факторов запроса из второй базы данных:
создание вторым MLA по меньшей мере другой части из множества факторов запроса.
16. Система по п. 13, в которой процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять:
создание вторым MLA среднего вектора аннотации для документа, причем по меньшей мере часть среднего вектора аннотации является средним из по меньшей мере части множества векторов аннотации; и
сохранение вторым MLA среднего вектора аннотации, который связан с документом.
17. Система по п. 13, в которой процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять:
кластеризацию, вторым MLA множества векторов аннотации для документа на заранее определенное число кластеров, причем кластеризация основана по меньшей мере на одном из: множестве факторов запроса и множестве параметров пользовательских взаимодействий;
создание вторым MLA среднего вектора аннотации для каждого из кластеров; и
сохранение вторым MLA среднего вектора аннотации для каждого из кластеров, который связан с документом.
18. Система по п. 17, в которой для создания множества векторов аннотации, процессор выполнен с возможностью осуществлять:
взвешивание по меньшей мере одного элемента каждого вектора аннотации с помощью соответствующего взвешивающего фактора, который указывает на относительную важность элемента для кластеризации.
19. Система по п. 18, в которой по меньшей мере один параметр пользовательского взаимодействия для каждого запроса включает в себя по меньшей мере одно из: число кликов, кликабельность (CTR), время пребывания, глубина просмотра, показатель отказов и среднее время, проведенное над документом.
20. Система по п. 19, в которой кластеризация осуществляется с помощью одного из: алгоритма кластеризации k-средних, алгоритма кластеризации ожидаемой максимизации, алгоритма кластеризации наиболее удаленных первых, алгоритма иерархической кластеризации, алгоритма cobweb-кластеризации и алгоритма кластеризации на основе плотности.
21. Система по п. 20, в которой каждый кластер из заранее определенного числа кластеров, по меньшей мере частично указывает на другое семантическое значение.
22. Система по п. 20, в которой каждый кластер из заранее определенного числа кластеров, по меньшей мере частично указывает на сходства в пользовательском поведении.