Макросемантика
Макросемантика – это анализ общих характеристик сети контента с точки зрения семантики.
Матрица
Матрица в контексте информационного поиска — это математическая модель, представляющая в виде таблицы взаимосвязи между поисковыми объектами, чаще всего — терминами (словами) и документами. Эта структура позволяет применять алгоритмы для вычисления релевантности, семантической близости и ранжирования результатов поиска.
Мешок слов
Алгоритм “Мешок слов” (BoW) – это один из способов представления текстовой информации в компьютерах. Текст разбивается на слова, а затем подсчитывается количество вхождений каждого слова в тексте.
Микросемантика
В лингвистике под микросемантикой принято понимать смысл отдельных языковых единиц (слов и словосочетаний) в отличие от макросемантики, имеющей отношение к смыслу всего текста.
Нейронное сопоставление
Нейронное сопоставление (англ. neural matching) — технология искусственного интеллекта, используемая поисковой системой Google для установления смысловых связей между поисковым запросом пользователя и содержанием веб-страниц.
Онтология
Онтология — это формальное представление набора концепций внутри предметной области и отношений между этими концепциями. Онтологии используются для предоставления общего словаря для описания и представления данных в определенной области или области.
Предикат
Предикат — это направленная и именованная связь, которая определяет логическую суть отношения между двумя сущностями (узлами) в структуре семантического триплета.
Распознавание именованных сущностей (NER)
NER (Распознавание именованных ceoyjcntq) — это метод обработки естественного языка (NLP), который извлекает информацию из текста. NER включает в себя обнаружение и классификацию важной информации в тексте, известной как именованные сущности.
Релевантность
Релевантность поиска — это показатель того, насколько тесно документ связан с запросом.
Реранкер
Реранкер (англ. reranker) — это компонент поисковой системы или RAG-пайплайна, который выполняет повторную сортировку предварительно отобранного небольшого набора документов или текстовых фрагментов (кандидатов), присваивая каждому пару «запрос–документ» более точную оценку релевантности, чем это сделано на этапе первичного поиска.
