YATI расшифровывается как Yet Another Transformer with Improvements (“Еще один трансформер с улучшениями”). Это важный алгоритм, который Яндекс представил в 2021 году для улучшения качества поиска.
YATI представляет собой нейросетевую модель, специально разработанную для улучшения понимания естественного языка и повышения релевантности поисковых результатов. В основе алгоритма лежит архитектура трансформеров, которая уже доказала свою эффективность в различных задачах обработки естественного языка. Однако инженеры Яндекса не просто использовали существующие решения, а внесли ряд существенных улучшений, адаптировав модель для специфических задач поиска. YATI можно сравнить с BERT от Google, но он специально адаптирован для русскоязычного сегмента интернета и особенностей поиска Яндекса.
YATI использует векторные вложения (эмбеддинги) для оценки веб-документов и соответствия их векторным вложениям пользовательских запросов и векторным представлениям пользовательских профилей. На этом основан и алгоритм персонализации поисковой выдачи.
Особенности и преимущества
Одним из ключевых преимуществ YATI является то, что модель обучена на огромном массиве русскоязычных текстов. Это позволяет алгоритму глубже понимать контекст и тонкие нюансы русского языка, что особенно важно для поисковой системы, ориентированной на русскоговорящую аудиторию.
Другая важная особенность YATI – способность обрабатывать длинные последовательности текста. Это критически важно для анализа веб-страниц, которые часто содержат большие объемы информации. Благодаря этой возможности, алгоритм может более точно оценивать содержание страниц и их соответствие поисковым запросам.
YATI также отличается тем, что учитывает не только текстовое содержание, но и структуру документа. Это позволяет алгоритму лучше понимать контекст информации на странице и более точно оценивать ее релевантность для конкретного поискового запроса.
Применение в поисковой системе
Основное применение YATI заключается в улучшении ранжирования поисковых результатов. Благодаря более глубокому пониманию содержания веб-страниц и запросов пользователей, алгоритм может более точно определять, какие результаты наиболее релевантны для каждого конкретного поиска.
YATI значительно улучшает понимание запросов пользователей, особенно когда речь идет о сложных или неоднозначных формулировках. Это позволяет поисковой системе Яндекса лучше интерпретировать намерения пользователя (интенты) и предоставлять более точные результаты, даже когда запрос не совсем ясен или может иметь несколько интерпретаций.
Внедрение YATI стало важным шагом в развитии поисковых технологий Яндекса, позволив компании повысить качество поиска и улучшить пользовательский опыт. Этот алгоритм демонстрирует, как машинное обучение и современные технологии обработки естественного языка (NLP) могут быть эффективно применены для решения сложных задач информационного поиска.
