GoogleSERPのクラスタリングエンティティが更新されました

クラスタリングエンティティの特許が更新されました

私の最新のブログ投稿の1つは、オーガニック検索結果のトピックごとにニュース結果をクラスタリングするGoogleに関するものでした。 Googleは、検索結果のエンティティに関する情報もクラスター化しています。 カサブランカでハンフリー・ボガートと一緒に行動した人を検索する場合。 あなたはそれらの検索結果でその映画の他の俳優を見ることができます。 また、それらの俳優と映画（および映画の関連カテゴリに関するオントロジー）を含む関連する質問を見ることができます。 この新しい投稿は、エンティティクラスタリングと、エンティティクラスタリングに関連する検索結果をGoogleが配信する方法の変更に関するものです。

俳優と映画カサブランカの関係を示す検索結果の例を次に示します。

Googleは2022年1月3日から継続特許を取得しています。私は2019年にその特許の以前のバージョンについてGoogle検索結果のエンティティクラスタリングの投稿に書いていました

最初の特許からのクレーム

この新しい特許は継続特許であるため、ほとんどの特許は同一です。 特許には更新されたクレームが含まれています。 クラスタリング検索結果特許の2019年版からの最初の主張は次のとおりです。

1.以下を含む方法。クエリに応答するアイテムを決定する。 アイテムの第1レベルのクラスターを生成します。各クラスターは、ナレッジベース内のエンティティを表し、エンティティにマップされたアイテムを含みます。 各第1レベルのクラスターのそれぞれのクラスタースコアを計算します。第1レベルのクラスターのそれぞれのクラスタースコアは、第1レベルのクラスターのコヒーレンスと分離を測定するそれぞれのシルエットスコアと、それぞれのシルエットスコアがしきい値を超えるすべての第1レベルのクラスター。 エンティティオントロジーの関係と、マージされたクラスターに対して計算されたそれぞれのクラスタースコアに基づいて、第1レベルのクラスターをマージします。ここで、マージされたクラスターのそれぞれのクラスタースコアは、マージされたクラスターに含まれる第1レベルのクラスターのそれぞれのクラスタースコアよりも優れたスコアを表します。 ; マージされたクラスターに階層的クラスタリングを適用し、階層的クラスタリングのそれぞれのクラスタースコアを最大化する最終クラスターを生成します。 そして、最終的なクラスターに従って表示するためのクエリに応答するアイテムを提供します。

更新された特許からのクレーム

私が2019年に書いた投稿では、クラスタリングエンティティの特許の背後にあるプロセスについて詳しく説明しています。 現在、2022年の初日からの新しいバージョンの特許には、特許の機能を示す新しい言語が含まれています。 1999年の最初の一連のクレームは、新しいクレームには含まれていない「シルエットスコア」について教えてくれました。 2022年の主張には、2019年版にはないいくつかの用語が含まれています。

クエリに応答するアイテムのセットを決定することを含む、検索エンジンによって実行される方法。 クエリに応答すると判断されたアイテムのセットの各アイテムについて：アイテムに関連付けられた1つ以上のエンティティを識別し、アイテムの埋め込みを取得します。 アイテムのセットから第1レベルのクラスターを生成します。各クラスターは、1つ以上のエンティティのエンティティを表します。 エンティティの存在論的関係に基づいて第1レベルのクラスターをマージし、アイテムの埋め込みを使用して決定された類似性を埋め込むことにより、最終的なクラスターを生成します。エンティティの存在論的関係には、上位語、同義語、および下位語が含まれます。 そして、最終的なクラスターに従って表示するためのクエリに応答するアイテムのセットからアイテムを提供します。

より小さい第１レベルのクラスターが最初にマージされる、請求項１に記載の方法。

前記小さい第１レベルのクラスタをマージすることは、前記第１の第１レベルのクラスタについて、前記第１の第１レベルのクラスタに関連する前記第２の第１のレベルのクラスタおよび前記第３の第１のレベルのクラスタを決定することを含む、請求項２に記載の方法。エンティティの存在論的関係に基づく; 3番目の第1レベルのクラスターと第1レベルのクラスターが第2の第1レベルのクラスターよりも小さいと判断する。 そして、最初の第1レベルのクラスターを第3の第1レベルのクラスターとマージします。

最も類似している第１レベルのクラスターが最初にマージされる、請求項１に記載の方法。

前記最初に最も類似している前記第１のクラスタをマージすることは、前記第１の第１レベルクラスタについて、前記第１の第１レベルクラスタに関連する前記第２の第１レベルクラスタおよび前記第３の第１レベルクラスタを決定することを含む、請求項４に記載の方法。エンティティの存在論的関係。 第1レベルのクラスターが第3の第1レベルのクラスターよりも第2の第1レベルのクラスターに類似していると判断する。 最初の第1レベルのクラスターを第2の第1レベルのクラスターとマージします。

新しいバージョンでは、最初の一連のクレームには含まれていない「存在論的関係」が含まれていることがわかります。 したがって、SERPから、ボガートが映画「カサブランカ」に出演しており、その検索結果に焦点を当てた他の多くの俳優もそうであったことがわかります。

検索結果のクラスタリング
発明者：Jilin Chen、Dai; Lichan Hong、Tianjiao Zhang、Huazhong Ning、Ed Huai-Hsin Chi
譲受人：Google LLC
米国特許：11,216,503
付与：2022年1月4日
提出日：2019年11月26日

概要

実装は、検索項目のエンティティの関連付けに基づいて検索結果を表示するための改善されたシステムを提供します。 方法の例には、クエリに応答するアイテムの第1レベルのクラスターの生成が含まれます。各クラスターは、ナレッジベース内のエンティティを表し、エンティティにマップされたアイテムを含み、エンティティのオントロジー関係に基づいて第1レベルのクラスターをマージし、階層的クラスタリングを適用します。クラスターをマージし、最終クラスターを生成し、最終クラスターに従ってアイテムの表示を開始します。 別の方法の例には、クエリに応答するアイテムから第1レベルのクラスターを生成することが含まれます。各クラスターはナレッジベース内のエンティティを表し、エンティティにマップされたアイテムを含み、エンティティのオントロジーとマッピングを使用する埋め込みモデルから生成された埋め込みスペース、および最終クラスターに従ってクエリに応答するアイテムの表示を開始します。

2019年からのこのクラスタリングエンティティの特許に関する私の元の記事に戻ると、エンティティについて書くときに「オントロジー」について何度も言及していることがわかります。 クラスタリングエンティティ特許の2022バージョンは、その文言をクレームに直接追加します。 彼らは映画とその俳優の関係について話し合うことなくSERPにいます。

エンティティとニュースのクラスタリング

この変更後、特定のエンティティとニュースを検索すると、クラスター化された検索結果も表示されます。

そのため、Googleは、クエリ用語に一致するドキュメントがどれだけ優れているかに基づいてSERPを並べ替えることはなくなりました。Googleは、検索結果に何を含めるかを決定する一環として、トピックとエンティティ間の関係をクラスタリングしています。