Контекстные векторы
Контекстные векторы являются важным инструментом в SEO (оптимизации поисковых систем). Они используются для анализа текста, определения его семантического контекста и соответствия пользовательскому намерению (интенту).
Кросс-энкодер
Кросс-энкодер — архитектура нейронной сети, применяемая в обработке естественного языка (NLP) для задач сравнения пар текстовых входных данных. В отличие от двунаправленных кодировщиков (bi-encoder), кросс-энкодер обрабатывает оба входных текста совместно, пропуская их через модель одновременно, что позволяет модели учитывать тонкие взаимодействия между токенами обоих текстов.
Кэш поисковых систем
Кэш поисковых систем – это процесс сохранения и хранения данных о веб-страницах, чтобы поиск происходил быстрее и эффективнее. Поисковые системы используют кэширование для сокращения времени ответа на запросы пользователей и снижения нагрузки на свои серверы.
Кэширование
Кэширование – это процесс сохранения некоторых данных, таких как изображения, стили, скрипты и другие ресурсы для ускорения загрузки при повторном посещении сайта. Кэширование позволяет браузеру сохранить информацию в памяти или на диске, чтобы не загружать ее заново при следующих посещениях.
Линейная алгебра
Линейная алгебра – это раздел математики, который изучает линейные уравнения, векторные пространства и линейные отображения. Основными объектами линейной алгебры являются векторы, матрицы, линейные операторы.
Матрица
Матрица в контексте информационного поиска — это математическая модель, представляющая в виде таблицы взаимосвязи между поисковыми объектами, чаще всего — терминами (словами) и документами. Эта структура позволяет применять алгоритмы для вычисления релевантности, семантической близости и ранжирования результатов поиска.
Машинное обучение
Машинное обучение, или Machine Learning, это подраздел искусственного интеллекта, который относится к разработке компьютерных моделей, способных самостоятельно обучаться и делать прогнозы или принимать решения, основываясь на опыте или данных.
Метаданные
Метаданные – это информация об информации, которая помогает ее описывать, классифицировать и находить. Метаданные не являются частью основного контента, но они описывают его.
Метапоиск
Метапоисковые системы позволяют пользователям одновременно проводить поиск в нескольких различных поисковых системах.
