Связанные запросы
Связанные запросы – это поисковые запросы, которые связаны между собой общими темами, темами или намерениями пользователей. Такие запросы часто встречаются вместе в поисковых шаблонах и помогают поисковым системам понять более широкий контекст намерений пользователя.
Семантический кластер
Семантический кластер – это группировка связанных тематических или смысловых элементов, которые имеют схожее значение или контекст.
Семантический триплет
Семантический триплет, или семантическая тройка, представляет собой набор из трех сущностей, которые кодифицируют утверждение о семантических данных в форме выражений субъект-предикат-объект (ID, свойство, значение).
Семантическое SEO
Семантическое SEO – это процесс оптимизации контента по теме, а не по ключевому слову или фразе. При этом учитываются такие факторы, как намерения пользователей, пользовательский опыт и взаимосвязи между сущностями и понятиями.
Семантическое ядро
Семантическое ядро – это набор ключевых слов и фраз, связанных с определенным веб-сайтом или темой, которые отражают его основные концепции, тематику и содержание.
Сервер
Серверы – это вычислительные устройства, которые предоставляют ресурсы и возможности для выполнения различных задач и обработки данных. Они играют ключевую роль в функционировании современных информационных систем и веб-сервисов.
Синдикация контента
Синдикация контента – это процесс распространения и передачи контента от одной организации или автора на различных интернет-ресурсах. Это может включать текстовый контент, изображения, аудио или видео.
Синсет
Синсет – это группа слов или словосочетаний, которые имеют схожее значение в определенном контексте. Другими словами, это набор синонимов, выражающих одно и то же понятие.
Скип-грамма
Скип-грамма – это метод машинного обучения без учителя, в котором центральное слово используется для предсказания окружающих. Модель используется в word2vec, связана с RankBrain, относится к одной из важнейших концепций NLP.
Скрытое распределение Дирихле (LDA)
Скрытое распределение Дирихле (LDA, Latent Dirichlet Allocation) – это вероятностная модель, используемая для анализа и кластеризации коллекций текстовых данных.
