Чтобы вникнуть в суть вопроса, человеку нужно подумать, а поисковой системе — провести лингвистический анализ запроса. Только потом можно приступать к поиску. Именно при анализе запроса система решает, по каким словам и словоформам нужно искать. Например, по запросу «гостиницы в Иркутске» недостаточно найти документы с таким сочетанием слов. Хорошие ответы могут оказаться в документах со словами «отели в Иркутске», «иркутские гостиницы», «Иркутск гостиница» и т. д. Анализируя вопрос пользователя, система определяет язык запроса, проводит морфологический разбор каждого слова, выбирает нужные для поиска словоформы и отсекает лишние.
На весь анализ запроса — определение языка, разбор слов, поиск синонимов и т. д. — уходят лишь доли секунды.
Анализ запроса начинается с определения языка. Например, слово «дружина» в русском языке означает «военная рать», а в украинском — и «военная рать», и «жена». Чтобы понять, что имеет в виду пользователь, нужно выяснить, на каком языке он общается с поисковой системой. Для этого «Яндекс» смотрит, какой алфавит использует человек, какие в запросе есть характерные сочетания букв и слова. Так, по запросу «дружина князя Игоря» «Яндекс» будет искать информацию о войске, а по запросу «дружина князя Iгоря» — еще и о жене полководца, княгине Ольге.
Кроме того, при определении языка поисковая система обращает внимание на регион пользователя и язык интерфейса. Например, если человек задает вопрос из Украины и использует интерфейс на украинском языке, это будет дополнительным фактором, чтобы посчитать запрос украиноязычным.
Определив язык запроса, «Яндекс» переходит к морфологии. Знание морфологии позволяет находить документы, содержащие разные формы одних и тех же слов. Например, по запросу «стали для ножей» «Яндекс» будет искать документы, в которых есть не только сочетание «стали для ножей», но и «сталь для ножа», «ножи сталь» и т. д. Анализируя запрос, «Яндекс» составляет список возможных словоформ для каждого слова.
По словоформе, которая есть в запросе, не всегда можно точно сказать, какое слово имел в виду человек. Например, в запросе «стали для ножей» «стали» — это не только существительное «сталь», но и глагол «стать». И в одном случае («стали для ножей») нужно искать формы существительного, а в другом («стали выпадать волосы что делать») — формы глагола. В такой ситуации нужно избавиться от неоднозначности, то есть снять омонимию. Омонимия — это совпадение слов (словоформ) с разным лексическим значением.
Чтобы выбрать для поиска наиболее вероятный список форм, система обращается к статистике совместной встречаемости слов и грамматических признаков. Например, в морфологическом разборе по запросу «стали для ножей» система выберет для поиска слово «сталь». Во-первых, потому что по статистике слово «сталь» чаще встречается со словом «нож», чем «стать». А во-вторых, потому что существительное в именительном падеже (в данном случае, «сталь») часто сочетается с существительным в родительном падеже («ножей»).
Для сбора статистики «Яндекс» использует Национальный корпус русского языка и свои собственные корпуса, где собрано огромное количество текстов в электронном виде.
После снятия омонимии поисковая система уже не будет искать слова, которые пользователь точно не имел в виду. В то же время, если ограничить поиск только словами из запроса, в поле зрения поисковой системы не попадут многие нужные документы. Ведь для одного и того же понятия в разных текстах могут использоваться разные слова, например на одном сайте может стоять аббревиатура, а на другом — полное наименование.
Для того чтобы учесть все возможные варианты, «Яндекс» расширяет запрос, добавляя другие формулировки с тем же смыслом. Например, вместе со сложносокращенным «физтех» «Яндекс» будет искать и официальное «Московский физико-технический институт», а по запросу «установка скайп» — еще и английское skype. Точно так же «Яндекс» добавляет в запрос разные написания чисел («Петр I» и «Петр Первый»), близкие по смыслу однокоренные слова, варианты написания и синонимы. Так, если в запросе есть «воронежский», система может добавить к нему однокоренное «Воронеж», к «авто-сервис мицубиши» — «автосервис мицубиси», а к «ветерок» — похожее «бриз». Выбирая, какое слово добавить, а какое нет, «Яндекс» смотрит, как часто это слово встречается с другими словами запроса — и в вопросах пользователей, и вообще в текстах. Однокоренные слова и синонимы система берет из соответствующих справочников и словарей, часть из которых «Яндекс» сам составляет специально для таких случаев.
Анализируя запрос, поисковая система выделяет в нем различные объекты — географические названия, имена людей, названия организаций и т. д. Например, если поисковая система поймет, что «Сергей Зубов» — это человек, она не будет расширять фамилию «зубов» «зубным» или искать стоматологические клиники. А если в запросе «аптеки на Парке культуры» система обнаружит, что «Парк культуры» — это место, она учтет это при ранжировании: в результатах поиска первые строчки займут документы, в которых слова «парк» и «культуры» идут подряд. Для выделения устойчивых фраз и объектов «Яндекс» тоже составляет различные справочники — например, словарь топонимов (географических названий), словарь имен и фамилий, справочник организаций, словарь устойчивых словосочетаний. Получив запрос, система каждый раз проверяет по справочникам, есть ли в нем устойчивые словосочетания.
Анализируя запрос, поисковая система всегда проверяет его на грамотность. По статистике «Яндекса», около 12 % запросов содержат ошибки. Это могут быть опечатки, орфографические ошибки или абракадабра, которая получается при неправильной раскладке клавиатуры. Если искать ровно то, что указано в поисковой строке, человек так и не получит нужный ему ответ — ведь на большинстве сайтов слова все-таки написаны грамотно. Поэтому те слова, в которых часто допускают ошибки («агентство», «винегрет») или по которым нет хорошего ответа на вопрос, «Яндекс» сразу же исправляет и показывает ответ уже на исправленный запрос. Разумеется, предупреждая пользователя, что запрос был исправлен.
В некоторых случаях сложно определить, ошибся пользователь или нет. Например, ресторан «Фуджияма» очень похож на вулкан Фудзияма, а фамилия футболиста Массад на «Моссад» (а также на «массаж» и крепость «Массада»). В таких случаях, показывая ответ на исходный вопрос, «Яндекс» спрашивает, не ошибся ли человек и не хочет ли он увидеть ответ на исправленный запрос. Есть еще один вариант — когда система не уверена, опечатался человек или нет, она покажет на одной странице результатов поиска ответы сразу на два вопроса — на заданный, в котором предположительно есть опечатка, и на исправленный.
На работу с ошибками и весь лингвистический анализ уходят доли секунды. За это время система успевает определить язык запроса, разобрать каждое слово, найти синонимы и устойчивые сочетания и в конечном счете решить, документы с какими словами нужно искать.
Последние три года работы под крышей CompTek-матки стали периодом особенно бурного развития для проекта Яndex, который Волож постепенно начал готовить к отделению от CompTek — вместе с собственным отделением. По воспоминаниям ветеранов «Яндекса», на тот момент «вся команда портала составляла около десяти человек».
