NLTK
Natural Language Toolkit (NLTK) — библиотека для обработки естественного языка (NLP) на языке программирования Python.
OOV
OOV (Out-of-Vocabulary) – это термин, используемый в обработке естественного языка (NLP) и машинном обучении (ML) для обозначения слов, которые отсутствуют в словаре (вокабуляре) модели.
RAKE
RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) – это алгоритм извлечения ключевых слов, который эффективно выявляет ключевые фразы в тексте. В отличие от извлечения отдельных ключевых слов, RAKE фокусируется на многословных фразах, которые часто лучше отражают основную тему текста.
RAKE-NLTK
RAKE-NLTK – это реализация алгоритма RAKE на Python с использованием библиотеки NLTK.
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.
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.
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.
