RAKE-NLTK
RAKE-NLTK – это реализация алгоритма RAKE на Python с использованием библиотеки NLTK.
RankBrain
RankBrain является компонентом системы ранжирования Google и основан на технологии машинного обучения. Алгоритм обрабатывает запросы пользователей и пытается понять их смысл, а не просто соотнести слова в запросе с определенными страницами
SBERT
SBERT (Sentence BERT) – это модификация архитектуры BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), разработанная специально для генерации векторов фиксированной размерности, представляющих смысл целых предложений.
ScaNN
ScaNN – алгоритм Google, основанный на поиске по сходству векторов. В основе его лежит преобразование входных данных в многомерные векторы, эмбеддинги, благодаря которым для пользовательского запроса можно найти наиболее близкие эмбединги в базе данных.
SEO (Search Engine Optimization)
SEO, или Search Engine Optimization (поисковая оптимизация) – это комплекс мер, направленный на повышение позиций сайта в результатах выдачи поисковых систем (Яндекс, Google и др.) по определенным запросам пользователей.
SimHash
SimHash — это алгоритм, используемый для вычисления хешей похожих данных с целью сравнения текстовых или бинарных объектов по их схожести. Его основная задача — эффективно идентифицировать дубли и нечеткие дубли данных в больших коллекциях (например, страницы на сайте). SimHash применяется в задачах обработки текстов, борьбы с дублирующимся контентом и оптимизации хранения данных.
Site2Vec
Site2Vec – мощная техника для изучения латентных представлений веб-сайтов на основе поведения пользователей.
SPARQL
SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language) — это мощный язык запросов, специально разработанный для извлечения данных из RDF-графов, которые лежат в основе семантической паутины.
SSR
SSR (Server-Side Rendering) – это техника рендеринга, при которой HTML-код веб-страницы формируется на сервере, а не в браузере пользователя, как это происходит при клиентском рендеринге (CSR).
t-SNE
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) – это алгоритм машинного обучения для визуализации и снижения размерности многомерных данных.
