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.
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.
DSSM
DSSM (Deep Structured Semantic Model) — это технология глубокого обучения, предложенная Microsoft Research в 2013 году. Она решает одну конкретную задачу: научить машину понимать смысл поискового запроса и содержимого страницы, а не просто сопоставлять слова.
LDA
LDA (Latent Dirichlet Allocation) – это один из наиболее популярных алгоритмов тематического моделирования, широко используемый в задачах информационного поиска и анализа текстов.
LLM
Большие языковые модели (LLM) — класс моделей глубокого обучения, предназначенных для обработки и генерации естественного языка. LLM обучаются на огромных массивах текстовых данных и используют архитектуру трансформера, что позволяет им понимать контекст, смысл и генерировать связные тексты высокого качества
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.
LSI
LSI (Latent Semantic Indexing) – это метод анализа и индексирования текста, используемый для определения семантической связи между словами и понятиями в текстовых документах.
n-грамма
N-грамма – это последовательность из N слов в тексте. N может быть любым числом, и означает количество слов, которые объединяются вместе.
NLP
NLP (обработка естественного языка) – это технология машинного обучения, которая дает компьютерам возможность интерпретировать, обрабатывать и понимать человеческий язык.
QBST
QBST (Query-Based Salient Terms), или “значимые термины на основе запросов”, — это методология анализа, которая выявляет наиболее важные и часто встречающиеся слова, фразы и сущности на страницах, занимающих топовые позиции в поисковой выдаче по конкретному запросу.
