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.
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.
t-SNE
t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) – это алгоритм машинного обучения для визуализации и снижения размерности многомерных данных.
TextRank
TextRank – это алгоритм, основанный на графах, который используется для ранжирования важности элементов в тексте. Он часто применяется для извлечения ключевых слов, определяя, какие слова являются наиболее важными для передачи смысла текста.
TF-IDF
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) – это метрика, используемая при анализе текстов, чтобы определить важность слова в документе или коллекции документов.
Анализ текста
Анализ текста – это техника машинного обучения, используемая для автоматического извлечения ценной информации из неструктурированных текстовых данных.
Атрибут
Атрибут – существенный, неотъемлемый признак, свойство или характеристика какого-либо объекта, явления или понятия.
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.
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.
