Использовали методы дистрибутивной семантики. А именно word2vec
Для определения сем. близости
Для определения сем. близости
Size: a a a
2017 August 11
То есть на сколько близки те или иные слова в семантическом массиве. Чтобы потом использовать эти слова в тексте
Применение ворд2век
Первый шаг - обучение ворд2век. Делали обучение на корпусе русского языка и википедии. Не очень.
Переобучили на тематических поисковых запросов.
Переобучили на тематических поисковых запросов.
И добавили тематических подсказок (Серпстат)
немного фоточек из зала про Бизнесс, не успеем наерн трансляцию из него полноценную
Сравнили
seolife
Сравнили
красаучеги
Далее результат внедрения (сейчас будет фотка)
12 посадок. Переписали все тексты
Прирост 38% в среднем по группе посадок
Word2vec можно попробовать для кластеризации по принципу сем близости, а не по топам
Ангина и тонзиллит это близко. Ангина и желудок - близость в два раза меньше
Очень производительный фреймворк. Может работать на офисном компе
seolife
"Смысловое соответствие текстов в ранжировании" - доклад Яндекса. Ссылка позже
Ссылка на фото выше