SBERT
SBERT (Sentence BERT) – это модификация архитектуры BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), разработанная специально для генерации векторов фиксированной размерности, представляющих смысл целых предложений.
Site2Vec
Site2Vec – мощная техника для изучения латентных представлений веб-сайтов на основе поведения пользователей.
SMITH
SMITH — это модель ИИ, которая помогает Google лучше понимать объемный контент, анализируя целые документы, а не только отдельные предложения. В отличие от BERT, который фокусируется на понимании коротких предложений, SMITH предназначен для понимания длинных статей и документов.
t-SNE
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) – это алгоритм машинного обучения для визуализации и снижения размерности многомерных данных.
UMAP
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) — это мощный алгоритм снижения размерности, который позволяет визуализировать многомерные данные в пространстве меньшей размерности (обычно 2D или 3D)
Анализ текста
Анализ текста – это техника машинного обучения, используемая для автоматического извлечения ценной информации из неструктурированных текстовых данных.
Би-энкодер
Би-энкодер (англ. bi-encoder, также dual-encoder) — архитектура нейронной сети для преобразования текстовых входов в плотные векторные представления (эмбеддинги) фиксированной размерности. В отличие от кросс-энкодеров, би-энкодер обрабатывает каждый входной текст независимо, что позволяет предварительно вычислять и сохранять эмбеддинги для массового поиска и сравнения.
Бинарные метапризнаки
Бинарные метапризнаки — это дополнительные характеристики страницы или запроса, которые вы добавляете к эмбеддингу (вектору) вручную, чтобы помочь модели кластеризации учитывать то, что эмбеддинг сам не видит.
Векторная кластеризация
Векторная кластеризация в SEO — это метод автоматической группировки поисковых запросов и страниц сайта на основе их семантической близости в многомерном векторном пространстве, где вместо совпадения ключевых слов анализируется математическое расстояние между смысловыми эмбеддингами.
Векторные базы данных
Векторные базы данных – это особый тип баз данных, разработанный для эффективного хранения и поиска высокоразмерных векторов.
