LDA
LDA (Latent Dirichlet Allocation) – это один из наиболее популярных алгоритмов тематического моделирования, широко используемый в задачах информационного поиска и анализа текстов.
LDAP
LDAP (Lightweight Directory Access Protocol) – это открытый, независимый от платформы и производителя протокол прикладного уровня для доступа к службам каталогов и управления ими.
LLM
Большие языковые модели (LLM) — класс моделей глубокого обучения, предназначенных для обработки и генерации естественного языка. LLM обучаются на огромных массивах текстовых данных и используют архитектуру трансформера, что позволяет им понимать контекст, смысл и генерировать связные тексты высокого качества
LSA
LSA (Latent Semantic Analysis) – это метод обработки и анализа текстовых данных, который помогает выявить скрытые семантические связи между словами. Иными словами, LSA – это способ понять, какие слова в тексте связаны между собой по смыслу.
LSI
LSI (Latent Semantic Indexing) – это метод анализа и индексирования текста, используемый для определения семантической связи между словами и понятиями в текстовых документах.
MUVERA
MUVERA (Multi-Vector Retrieval via Fixed Dimensional Encodings) — это алгоритм многовекторного поиска, представленный Google Research в июне 2025 года для обработки сложных многовекторных запросов с высокой скоростью и точностью благодаря раздельному встраиванию слов из запроса и использованию одномерного поиска с максимальным скалярным произведением (MIPS).
n-грамма
N-грамма – это последовательность из N слов в тексте. N может быть любым числом, и означает количество слов, которые объединяются вместе.
NAP
NAP (Name, Address, Phone) – аббревиатура, обозначающую связку “название, адрес, телефон”, используемую для идентификации компании в поиске.
NLP
NLP (обработка естественного языка) – это технология машинного обучения, которая дает компьютерам возможность интерпретировать, обрабатывать и понимать человеческий язык.
PageRank
PageRank – это алгоритм, определяющий важность веб-страницы количеством и качеством ссылок, ведущих на нее.
