SBERT (Sentence BERT) – это модификация архитектуры BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), разработанная специально для генерации векторов фиксированной размерности, представляющих смысл целых предложений. Эти вектора, называемые вложениями предложений (см. “эмбеддинги”, sentence embeddings), позволяют эффективно сравнивать семантическую близость между предложениями, открывая широкие возможности для задач обработки естественного языка (NLP).
В чем проблема с обычным BERT
BERT, несмотря на свою революционность в NLP, не был изначально предназначен для прямого сравнения предложений. Применение BERT к двум предложениям по отдельности и сравнение их выходных данных не дает надежных результатов.
SBERT решает эту проблему путем тонкой настройки BERT с использованием архитектуры сиамской сети (siamese network) или триплетной сети (triplet network). Эти архитектуры обучают BERT генерировать семантически значимые вектора предложений, так что:
- Похожие по смыслу предложения имеют близкие друг к другу векторы.
- Разные по смыслу предложения имеют отдаленные друг от друга векторы.
Как работает SBERT
- Ввод. SBERT принимает на вход пару или тройку предложений в зависимости от используемой архитектуры обучения.
- Кодирование. Каждое предложение пропускается через предварительно обученный BERT, генерируя контекстуализированные вложения для каждого токена в предложении.
- Агрегирование. Вложения токенов агрегируются (обычно с помощью пулинга) для получения одного вектора фиксированного размера, представляющего все предложение.
- Обучение. Модель обучается с использованием функции потерь, которая подталкивает векторы похожих предложений быть ближе друг к другу, а векторы разных предложений – дальше друг от друга.
Преимущества
- Высокая производительность. SBERT обеспечивает высокую точность в задачах семантического поиска, определения парафраз, кластеризации предложений и других.
- Эффективность. SBERT генерирует вложения предложений один раз, что позволяет эффективно сравнивать большие наборы данных.
- Простота использования. Существуют готовые к использованию модели SBERT, а также библиотеки, упрощающие их применение.
Применение в SEO
SBERT, благодаря своей способности понимать и сравнивать смысл предложений, может стать мощным инструментом в руках SEO-специалиста. Вот несколько практических примеров использования SBERT в SEO:
Поиск релевантных ключевых слов
- Кластеризация ключевых слов. SBERT может анализировать семантическую близость между ключевыми словами и группировать их в кластеры, соответствующие интенту пользователя. Это позволяет создавать более релевантные страницы, оптимизированные под группы ключевых слов с общим смыслом.
- Поиск новых ключевых слов. SBERT можно использовать для анализа контента конкурентов и выявления новых, семантически связанных ключевых слов, которые не были использованы на вашем сайте.
Оптимизация контента
- Анализ релевантности контента. SBERT помогает определить, насколько контент на странице соответствует поисковому запросу пользователя. Это позволяет оптимизировать существующий контент и создавать новый, максимально отвечающий интенту пользователя.
- Оптимизация перелинковки. На базе сравнения векторных вложений можно алгоритмически находить наиболее близкие по смыслу страницы для дальнейшей перелинковки, как внешней, так и внутренней.
- Поиск дублированного контента. SBERT может идентифицировать страницы с дублированным или очень похожим контентом, что помогает избежать проблем с ранжированием.
- Автоматическое создание сниппетов. SBERT может использоваться для автоматического генерирования релевантных и привлекательных сниппетов для страниц сайта, что увеличит CTR в результатах выдачи.
Анализ конкурентов
- Изучение стратегии контента конкурентов. SBERT позволяет анализировать контент конкурентов, выявлять темы, которые они освещают, и определять, какие ключевые слова они используют.
- Поиск новых возможностей для ссылочного продвижения. SBERT помогает найти сайты с релевантным контентом, на которые можно разместить ссылки.
Пошаговый пример анализа релевантности контента с помощью SBERT
Задача: Определить, насколько текст на странице “Как выбрать зимнюю куртку” релевантен поисковому запросу “Лучшая зимняя куртка для экстремально холодной погоды”.
Инструменты
- Google Sheets: Для удобства организации данных.
- Онлайн-сервис SBERT: Существуют бесплатные и платные сервисы, предоставляющие доступ к API SBERT (например, Hugging Face, Cohere, Google Colab с открытыми моделями SBERT).
Шаги
- Подготовка данных:
- Столбец A (Запрос): Введите поисковый запрос “Лучшая зимняя куртка для экстремально холодной погоды”.
- Столбец B (Текст): Вставьте текст со страницы “Как выбрать зимнюю куртку”.
- Получение эмбеддингов:
- Выберите онлайн-сервис SBERT, предоставляющий функцию получения эмбеддингов текста.
- Скопируйте текст из столбца A (Запрос) и вставьте его в поле ввода сервиса. Нажмите “Получить эмбеддинг”.
- Скопируйте полученный вектор чисел (эмбеддинг) и вставьте его в Столбец C.
- Повторите те же действия для текста из столбца B (Текст) и вставьте полученный эмбеддинг в Столбец D.
- Расчет косинусного сходства:
- Косинусное сходство – это мера близости между двумя векторами. Чем ближе значение к 1, тем релевантнее тексты.
- В свободной ячейке Google Sheets вставьте формулу для расчета косинусного сходства между векторами в столбцах C и D. Формула будет выглядеть примерно так:
=COSINESIMILARITY(C2:C100,D2:D100)(Где C2:C100 и D2:D100 – диапазоны ячеек, содержащих эмбеддинги запроса и текста соответственно. Уточните синтаксис функции COSINESIMILARITY для вашего сервиса Google Sheets).
- Интерпретация результатов:
- Значение косинусного сходства будет находиться в диапазоне от 0 до 1.
- Близкое к 1: Текст на странице высоко релевантен поисковому запросу.
- Среднее значение (около 0.5): Текст частично релевантен запросу. Возможно, стоит добавить больше информации, релевантной “экстремально холодной погоде”.
- Близкое к 0: Текст не релевантен запросу. Необходимо пересмотреть контент страницы, чтобы он соответствовал интенту пользователя.
Сопоставляем текстовые фрагменты по косинусной близости продвигаемому запросу с помощью SBERT и Google-Таблицы
SBERT является мощным инструментом для задач NLP, требующих понимания и сравнения смысла предложений. Он обеспечивает высокую точность, эффективность и простоту использования, открывая новые возможности для работы с текстовыми данными.
