Анализ текста
Анализ текста – это техника машинного обучения, используемая для автоматического извлечения ценной информации из неструктурированных текстовых данных.
Векторные базы данных
Векторные базы данных – это особый тип баз данных, разработанный для эффективного хранения и поиска высокоразмерных векторов.
Генеративная модель
Генеративная модель – это тип модели машинного обучения, которая учится создавать новые данные, похожие на те, на которых она была обучена. Вместо того, чтобы просто классифицировать или предсказывать на основе входных данных, как это делают другие модели машинного обучения, генеративная модель учится лежащему в основе данных распределению вероятностей.
Глубокое обучение
Глубокое обучение – это набор алгоритмов и техник, вдохновленных работой человеческого мозга и называемых нейронными сетями.
Именованные сущности
Именованные сущности (named entities) – уникальные объекты реального мира, такие как люди, организации, места, даты и т.д., которые могут быть обозначены уникальными именами. Сущности играют важную роль в обработке естественного языка и извлечении информации.
Колдунщик
Колдунщик – это информационный блок на поисковой выдаче, в который поисковая система выводит оптимальный и максимально точный ответ на запрос. Колдунщики формируются любой поисковой системой, способной искать как данные в веб вообще, так и специализированную информацию.
Контекст
Контекст в NLP – это информация, окружающая слово, фразу или текст, которая помогает определить их значение
Косинусная близость
Косинусная близость — это мера сходства между двумя векторами, которая вычисляется на основе косинуса угла между ними. Она широко используется в различных областях, таких как обработка естественного языка, информационный поиск и рекомендательные системы, для определения степени похожести текстов, документов или других объектов, представленных в векторном виде.
Пакетное точечное ранжирование
Batched Pointwise — это внутренний механизм поисковой системы для обучения алгоритмов. Вся работа SEO направлена на то, чтобы улучшить “входные данные” (сигналы с вашего сайта) для этого механизма, чтобы в итоге обученная модель присвоила вашей странице более высокую оценку релевантности, что и приводит к более высоким позициям в поисковой выдаче.
Распознавание именованных сущностей (NER)
NER (Распознавание именованных ceoyjcntq) — это метод обработки естественного языка (NLP), который извлекает информацию из текста. NER включает в себя обнаружение и классификацию важной информации в тексте, известной как именованные сущности.
