BERT
BERT – это модель глубокого обучения, которая обрабатывает и понимает естественный язык. Разработана для решения различных задач, связанных с обработкой текста, таких как вопросно-ответная система, классификация текста, заполнение пропусков и другие.
BERTopic
BERTopic – это современный алгоритм тематического моделирования, который использует мощь BERT-подобных моделей для извлечения тем из текстовых данных.
BM25
BM25 (Best Matching 25) – это алгоритм оценки и ранжирования релевантности документов в поисковых системах. Он был разработан Джо Баярдом и Трэвисом Хьюзом в 1994 году для улучшения алгоритма BM11.
Core Web Vitals
Core Web Vitals – это метрики, оценивающие пользовательский опыт взаимодействия с сайтом: быстродействие, интерактивность, визуальную целостность страницы. Разработаны компанией Google в качестве инструментария для оценки сигналов качества сайтов.
DR
DR в SEO (Domain Rating) – это показатель авторитета домена, разработанный компанией Ahrefs. Он оценивает силу ссылочного профиля сайта по шкале от 0 до 100, где 100 – это максимально возможное значение.
Gensim
Gensim – это библиотека для анализа текстов и моделирования тем на языке программирования Python. Основная цель Gensim – работа с большими корпусами текста и разработка простых и эффективных алгоритмов для обработки и моделирования текстовых данных.
JavaScript
JavaScript – это высокоуровневый, интерпретируемый язык программирования, который широко используется для создания интерактивных веб-страниц.
Javascript SEO
Javascript SEO – это практика поисковой оптимизации сайтов, использующих JavaScript для вывода контента
KNN
K-Nearest Neighbors (KNN), или метод k-ближайших соседей — это простой, но мощный алгоритм машинного обучения, используемый как для задач классификации, так и регрессии. Он относится к типу «ленивого» обучения, что означает, что он не строит явную модель на этапе обучения, а скорее запоминает все обучающие данные и делает прогнозы на основе сходства с этими данными.
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.
