BM-25
BM-25 (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 BM-11.
LDA
LDA (Latent Dirichlet Allocation) – это один из наиболее популярных алгоритмов тематического моделирования, широко используемый в задачах информационного поиска и анализа текстов.
LLM
LLM (Large Language Models) – это мощные модели глубокого обучения, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), которые обучаются на больших объемах текстовых данных и способны генерировать 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.
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
TF-IDF
TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) – это метрика, используемая при анализе текстов, чтобы определить важность слова в документе или коллекции документов.
