Проверить текст на актуальность: Онлайн-сервис проверки текста на уникальность

Удаление аккаунта

Вы хотите навсегда удалить аккаунт?

Удаление аккаунта

Создать индивидуальный заказ для этого исполнителя

Биржа копирайтинга

Биржа рерайтинга

Проверить текст на уникальность онлайн бесплатно

Любая научная работа (дипломная, курсовая, реферат, статья, диссертация и т.д.) перед сдачей должна пройти обязательную проверку на уникальность (подлинность) текста. Согласно требованиям Министерства Образования, студент или научный сотрудник обязан пользоваться только собственными знаниями: если работа скопирована — университет не допускает автора до защиты.

Но самостоятельное написание не является гарантией высокого процента оригинальности текста, потому что любая работа содержит ряд обязательной информации:

• теории;
• юридические законы;
• цитаты;
• распространенные речевые обороты.

Онлайн проверка текста на уникальность

Поэтому лучше проверять уникальность текста заранее — это позволит устранить все замечания еще до проверки преподавателями. В Интернете можно найти десятки платных и бесплатных антиплагиат-сервисов, но не каждому из них можно доверять. Одни программы используют устаревшие алгоритмы, другие — не предоставляют отчет, третьи — недоступны для студентов.

Поэтому мы создали свою программу для проверки уникальности текста и контента. Она полностью автоматизирована, работает круглосуточно и без регистрации. На проверку одного текста или документа требуется не более 30 секунд.

Как происходит анализ уникальности документа?

За те 30 секунд, пока идет анализ, программа для проверки уникальности статьи, проделывает огромную работу. Она сопоставляет исходный текст с миллионами других документов, которые опубликованы в интернете или хранятся в закрытых базах данных библиотек и университетов.

Для этого текст разбивается на фрагменты определенной величины — шинглы. Вот «постулат теории относительности» — это шингл из 3 слов. Программа по специальным алгоритмам ищет эту фразу в других документах. Если находит, то отмечает фрагмент как заимствованный и снижает процент уникальности. К примеру, показатель оригинальности 80% означает, что в документе содержится 80% авторского материала, а оставшиеся 20% — это плагиат.

1. Загружаете работу, который нужно проверить на уникальность. Поддерживаются все основные форматы: doc, docx, odt, pdf, rtf, txt.
2. Выбираете алгоритм, по которому будет осуществляться проверка. Нужно использовать ту систему, которую применяют в вашем учебном заведении. Просто уточните у преподавателя — это не тайна, такая информация является открытой.
3. Если нужны дополнительные опции, отметьте их галочками. Можно поискать в файле следы технического кодирования и скрытый текст. Это признаки того, что документ подвергался искусственному увеличению оригинальности. Если такие «улики» обнаружены, сервис позволяет их сразу же уничтожить.
4. Работа отправляется на проверку. Анализ занимает примерно 30 секунд.
5. Вы получаете подробный отчет, где указан процент оригинальности, а заимствованные словосочетания выделены цветом. Здесь же можно посмотреть, откуда, по мнению умного алгоритма, вы стащили фрагменты материала. Скорее всего, практически все цитаты, теории и названия законодательных актов будут отмечены как плагиат.

Antiplagius — лучший сервис определения оригинальности текста

Преимущества нашего сервиса для проверки оригинальности текста:

1. В отличие от других сервисов, мы бесплатно проверяем не только большие тексты, но и документы. Работаем с текстами до 200 000 знаков и с документами до 20 Мб.
2. Массовая проверка уникальности текста без регистрации. Чтобы пройти тест на уникальность, вам не нужно создавать аккаунт на сайте.
3. Нам удалось учесть алгоритмы всех современных онлайн-сервисов для проверки уникальности текста, поэтому мы можем гарантировать объективность и точность полученных результатов.
4. Наша программа проверки уникальности позволяет: установить процент оригинальности, увидеть заимствованные фрагменты, получить ссылки на первоисточники.
5. Система работает практически мгновенно — всего 30 секунд, и отчет готов. Другие сервисы, через которые ведется массовая проверка документов, не могут похвастаться такой оперативностью. Там ваша работа попадает в длинную очередь и может стоять в ней часами.
6. Мы предоставляем возможность сохранить отчет в формате pdf и поделиться результатами с друзьями в социальных сетях или используя ссылку.

А еще, вы сможете получить на нашем сайте и другие услуги:

• профессиональный анализ работы — поиск плагиата и технических ошибок;
• повышение уникальности;
• глубокая проверка в других сервисах (в том числе в закрытой для студентов системе «Антиплагиат.ВУЗ»).

К нам обратились уже 1 500 000 студентов, и все они получили хорошую оценку или «зачет» на защите. Мы можем помочь и вам!

Проверка орфографии в OneNote для Windows 10

Примечание:  Мы стараемся как можно оперативнее обеспечивать вас актуальными справочными материалами на вашем языке. Эта страница переведена автоматически, поэтому ее текст может содержать неточности и грамматические ошибки. Для нас важно, чтобы эта статья была вам полезна. Просим вас уделить пару секунд и сообщить, помогла ли она вам, с помощью кнопок внизу страницы. Для удобства также приводим ссылку на оригинал (на английском языке) .

Проверка орфографии при вводе текста

OneNote для Windows 10 автоматически проверяет наличие и помечает возможных орфографических ошибок красной волнистой линией:

Щелкните подчеркнутое слово правой кнопкой мыши и параметров проверки правописания выберите пункт предложенных word, добавить слово в словарь или пропустить ошибку.

Если вы хотите скрыть орфографические ошибки во время работы, выберите Параметры > Параметры > Правописание и изменение переключатель, чтобы скрыть орфографические ошибки.

Проверка орфографии на другом языке

При создании заметок, которые содержат текст на разных языках, теперь можно проверять правописание на каждом из них. Щелкните выделенный текст правой кнопкой мыши и выберите Язык, чтобы указать язык, который используется при проверке правописания для выделенного текста.

Примечание: Если у вас еще нет установлены средства проверки правописания, может появиться оповещение о первоначальном выборе языка. Следуйте инструкциям в сообщении, чтобы добавить язык.

Как проверить научную статью на плагиат

Проверка на антиплагиат научных статей сегодня является одним из ключевых требований при приеме к публикации. Искать в научных текстах заимствования приходится по разным причинам.

1. Недобросовестность автора. Плагиат в научной статье допускается преднамеренно, целиком или частично копируются результаты чужих исследований.
2. Некорректное цитирование. Отсутствие ссылок на оригинальные тексты.
3. Неоригинальный текст. Автор присылает в издательство статью, которая ранее была опубликована (целиком или частично). Если антиплагиат нашел статью этого же автора, это будет квалифицировано как самоплагиат. Журналы требуют оригинальные тексты, которые ранее не публиковались.

Чтобы не получить отказ в публикации, целесообразно самостоятельно проверить научную статью на плагиат перед ее подачей в редакцию.

Сколько процентов антиплагиата допускается в статье?

Не существует строго установленного уровня уникальности в требованиях к исследовательским работам. Если вы планируете опубликовать статью в научном журнале, изучите условия приема текстов в данном сборнике.

Часто в требованиях к авторам указывается конкретный уровень уникальности принимаемых текстов. Но в большинстве сборников просто подчеркивается, что исследование должно носить самостоятельный характер, не содержать некорректных заимствований и быть оригинальным (ранее не публиковавшимся).

Молодой ученый с первых лет исследовательской деятельности должен понять простую вещь: плагиат недопустим в принципе. Нельзя выдавать чужие достижения за свои.

Издательства могут допускать определенное количество неуникального текста в научных работах. Но в таких фрагментах необходимо размещать ссылки на источники, они должны быть правильно оформленными цитатами и цитированием. В целом нормой неуникального текста в статье, отведенного под цитирование, считается 15–20 %.

Бесплатные онлайн-сервисы для проверки уникальности текстов

Проверку статьи на антиплагиат онлайн бесплатно можно провести в таких доступных сервисах:

• text.ru;
• advego.com;
• content-watch.ru;
• etxt.biz и др.

Главным преимуществом этих систем является доступность. В некоторых даже не нужно регистрироваться, чтобы проверить небольшую по объему статью.

Но есть и существенные недостатки. Главный состоит в том, что эти сервисы не ориентированы на научные текстовые базы. Перечисленные антиплагиаты предназначены для мониторинга коммерческих, информационных, новостных сайтов.

Из-за этого они могут пропускать в проверяемом документе прямые цитаты. Или же, наоборот, показывать низкую уникальность некоторых незаимствованных отрывков из-за того, что в них много частоупотребляемых выражений, словосочетаний.

Специализированные сервисы для проверки научных текстов на плагиат

Максимально корректная проверка на плагиат научных статей проводится только с помощью специализированных сервисов.

• Антиплагиат.ВУЗ. Эта система переменяется для проверки преподавателями университетов курсовых и дипломных работ студентов. Если вы аспирант или преподаватель вуза, где она используется, то вам предоставляется доступ. Система достаточно строга и вполне подходит для анализа научных текстов.
• Antiplagiat.ru. Самый востребованный сервис среди российских аспирантов, доцентов, профессоров, исследователей. Доступ здесь свободен для всех. Бесплатная проверка малопоказательна, так как дает только общий уровень совпадений. Но стоимость платных пакетов вполне доступна. Есть варианты покупок как для частных, так и корпоративных клиентов. Платная проверка детально показывает, с какими работами есть совпадения.
• Unicheck.com. Авторитетный международный сервис. Бесплатно здесь можно проверить только несколько страниц. Оплата принимается по PayPal. Использовать этот способ рекомендуется при проверке текстов на иностранных языках.

Платные сервисы хороши тем, что они ориентированы именно на проверку научных текстов, учитывают заимствования и цитаты, а не просто часто используемые фразы, сочетания слов.

Лучший вариант, если учебное заведение оформляет корпоративную подписку и дает доступ научно-преподавательскому составу. Например, купить пакет Antiplagiat.ru можно коллективно (на кафедру, для сообщества аспирантов, с друзьями и т.д.).

Как избежать высокой доли текстовых заимствований в научной работе

Что делать, если в статье необходимо отобразить результаты исследований других ученых? Чтобы антиплагиат не показывал высокого уровня заимствований, нужно не давать прямую цитату, подать информацию со ссылкой на работу конкретного автора в форме собственного изложения. В таких ситуациях системы антиплагиата не показывают копирование.

Фрагменты, в которых приводятся статистические или социологические данные, можно подать в форме таблицы, диаграммы, рисунка. Это тоже позволит поднять уровень уникальности текста.

Важно также понимать, что, конечно, если внести какие-то изменения в оригинальную цитату, изменить некоторые слова, то система может показать отрывок как уникальный. Однако это не значит, что вы избавились от плагиата. Такой прием запрещен этикой.

Если будет проведена «ручная» проверка цитирования, вы будете обвинены в некорректном заимствовании, и статью отклонят. Цитаты должны быть точными и правильно оформленными, а уникальность текста зависеть только от его научной новизны.

полный текст документов \ Консультант Плюс

В разделе представлены Конституция РФ, кодексы РФ, нормативно-правовые документы, по статистике наиболее актуальные для посетителей сайта. Со всеми редакциями документов, в том числе последними, можно ознакомиться в некоммерческой интернет-версии системы КонсультантПлюс (раздел «Законодательство»).

Конституция

Конституция Российской Федерации

Кодексы

Арбитражный процессуальный кодекс Российской Федерации (АПК РФ)

Бюджетный кодекс Российской Федерации (БК РФ)

Водный кодекс Российской Федерации (ВК РФ)

Воздушный кодекс Российской Федерации

Градостроительный кодекс Российской Федерации

Гражданский кодекс Российской Федерации — часть первая (ГК РФ ч. 1)

Гражданский кодекс Российской Федерации — часть вторая (ГК РФ ч. 2)

Гражданский кодекс Российской Федерации — часть третья (ГК РФ ч. 3)

Гражданский кодекс Российской Федерации — часть четвертая (ГК РФ ч. 4)

Гражданский процессуальный кодекс Российской Федерации (ГПК РФ)

Жилищный кодекс Российской Федерации (ЖК РФ)

Земельный кодекс Российской Федерации (ЗК РФ)

Кодекс административного судопроизводства Российской Федерации (КАС РФ)

Кодекс законов о труде (КЗоТ РФ) (утратил силу, см. Трудовой кодекс Российской Федерации)

Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях (КоАП)

Лесной кодекс Российской Федерации (ЛК РФ)

Налоговый кодекс Российской Федерации — часть первая (НК РФ ч. 1)

Налоговый кодекс Российской Федерации — часть вторая (НК РФ ч. 2)

Семейный кодекс Российской Федерации (СК РФ)

Таможенный кодекс Евразийского экономического союза (ТК ЕАЭС)

Таможенный кодекс Таможенного союза (ТК ТС) (утратил силу, см. Таможенный кодекс Евразийского экономического союза)

Трудовой кодекс Российской Федерации (ТК РФ)

Уголовно-исполнительный кодекс Российской Федерации (УИК РФ)

Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации (УПК РФ)

Уголовный кодекс Российской Федерации (УК РФ)

Законы, нормативные акты, справочные материалы

Закон РФ «О защите прав потребителей» (ЗОЗПП) N 2300-1

Закон РФ «О налогах на имущество физических лиц» N 2003-1 (утратил силу, см. НК РФ ч. 2 Глава 32. Налог на имущество физических лиц)

Закон РФ «О недрах» N 2395-1

Закон РФ «О приватизации жилищного фонда в Российской Федерации» N 1541-1

Закон РФ «О средствах массовой информации» (о СМИ) N 2124-1

Закон РФ «Об авторском праве и смежных правах» N 5351-1 (утратил силу, см. ГК РФ ч. 4 Глава 70. Авторское право)

Федеральный закон «О банках и банковской деятельности» N 395-1

Федеральный закон «О бесплатной юридической помощи в Российской Федерации» N 324-ФЗ

Федеральный закон «О бухгалтерском учете» N 402-ФЗ

Федеральный закон «О валютном регулировании и валютном контроле» N 173-ФЗ

Федеральный закон «О ведомственной охране» N 77-ФЗ

Федеральный закон «О ветеранах» N 5-ФЗ

Федеральный закон «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в связи с совершенствованием принципов определения цен для целей налогообложения» N 227-ФЗ

Федеральный закон «О воинской обязанности и военной службе» N 53-ФЗ

Федеральный закон «О войсках национальной гвардии Российской Федерации» N 226-ФЗ

Федеральный закон «О государственной регистрации юридических лиц и индивидуальных предпринимателей» N 129-ФЗ

Федеральный закон «О государственной регистрации недвижимости» N 218-ФЗ

Федеральный закон «О государственной регистрации транспортных средств в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» N 283-ФЗ

Федеральный закон «О государственном регулировании производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции и об ограничении потребления (распития) алкогольной продукции» N 171-ФЗ

Федеральный закон от 31.07.2020 N 248-ФЗ «О государственном контроле (надзоре) и муниципальном контроле в Российской Федерации»

Федеральный закон от 08.12.2020 N 394-ФЗ «О Государственном Совете Российской Федерации»

Федеральный закон «О государственных пособиях гражданам, имеющим детей» N 81-ФЗ

Федеральный закон «О гражданстве Российской Федерации» N 62-ФЗ

Федеральный закон «О ежемесячных выплатах семьям, имеющим детей» N 418-ФЗ

Федеральный закон «О концессионных соглашениях» N 115-ФЗ

Федеральный закон «О лицензировании отдельных видов деятельности» N 99-ФЗ

Федеральный закон «О некоммерческих организациях» N 7-ФЗ

Федеральный закон «О несостоятельности (банкротстве)» N 127-ФЗ

Федеральный закон «О персональных данных» N 152-ФЗ

Федеральный закон «О пожарной безопасности» N 69-ФЗ

Федеральный закон «О полиции» N 3-ФЗ

Федеральный закон «О правовом положении иностранных граждан в Российской Федерации» N 115-ФЗ

Федеральный закон «О прокуратуре Российской Федерации» N 2202-1-ФЗ

Федеральный закон «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма» N 115-ФЗ

Федеральный закон «О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации» N 209-ФЗ

Федеральный закон «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд» N 44-ФЗ

Федеральный закон «О рекламе» N 38-ФЗ

Федеральный закон «О рынке ценных бумаг» N 39-ФЗ

Федеральный закон «О связи» N 126-ФЗ

Федеральный закон «О системе государственной службы Российской Федерации» N 58-ФЗ

Федеральный закон от 20.07.2020 N 211-ФЗ «О совершении финансовых сделок с использованием финансовой платформы»

Федеральный закон «О стандартизации в Российской Федерации» N 162-ФЗ

Федеральный закон «О статусе военнослужащих» N 76-ФЗ

Федеральный закон «О стратегическом планировании в Российской Федерации» N 172-ФЗ

Федеральный закон «О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации» N 177-ФЗ

Федеральный закон «О судебных приставах» N 118-ФЗ

Федеральный закон «О таможенном регулировании в Российской Федерации» N 311-ФЗ

Федеральный закон «О таможенном регулировании в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» N 289-ФЗ

Федеральный закон «О техническом осмотре транспортных средств и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» N 170-ФЗ

Федеральный закон «О техническом регулировании» N 184-ФЗ

Федеральный закон «О трудовых пенсиях в Российской Федерации» N 173-ФЗ

Федеральный закон от 31.07.2020 N 259-ФЗ «О цифровых финансовых активах, цифровой валюте и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации»

Федеральный закон «Об административном надзоре за лицами, освобожденными из мест лишения свободы» N 64-ФЗ

Федеральный закон «Об акционерных обществах» (АО) N 208-ФЗ

Федеральный закон «Об аудиторской деятельности» N 307-ФЗ

Федеральный закон «Об инвестиционном товариществе» N 335-ФЗ

Федеральный закон «Об ипотеке (залоге недвижимости)» N 102-ФЗ

Федеральный закон «Об исполнительном производстве» N 229-ФЗ

Федеральный закон «Об образовании в Российской Федерации» N 273-ФЗ

Федеральный закон «Об обществах с ограниченной ответственностью» (ООО) N 14-ФЗ

Федеральный закон «Об общественных объединениях» N 82-ФЗ

Федеральный закон «Об общих принципах организации местного самоуправления в РФ» (закон о МСУ) N 131-ФЗ

Федеральный закон «Об обязательном социальном страховании от несчастных случаев на производстве и профессиональных заболеваний» N 125-ФЗ

Федеральный закон «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств» (ОСАГО) N 40-ФЗ

Федеральный закон от 31.07.2020 N 247-ФЗ «Об обязательных требованиях в Российской Федерации»

Федеральный закон «Об оружии» N 150-ФЗ

Федеральный закон «Об основах охраны здоровья граждан в Российской Федерации» N 323-ФЗ

Федеральный закон «Об основах системы профилактики безнадзорности и правонарушений несовершеннолетних» N 120-ФЗ

Федеральный закон «Об основах системы профилактики правонарушений в Российской Федерации» N 182-ФЗ

Федеральный закон от 01.04.2020 N 104-ФЗ (ред. от 27.10.2020) «Об особенностях исчисления пособий по временной нетрудоспособности и осуществления ежемесячных выплат в связи с рождением (усыновлением) первого или второго ребенка»

Федеральный закон «Об ответственном обращении с животными и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации» N 498-ФЗ

Федеральный закон «Об охране окружающей среды» N 7-ФЗ

Федеральный закон «Об уполномоченных по правам ребенка в Российской Федерации» N 501-ФЗ

Федеральный закон от 31.07.2020 N 258-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации»

Федеральный конституционный закон от 06.11.2020 N 4-ФКЗ «О Правительстве Российской Федерации»

Постановление Правительства РФ «О Правилах дорожного движения» (ПДД) N 1090

Постановление Правительства РФ «О проведении технического осмотра транспортных средств» N 1008

Постановление Правительства РФ «Об утверждении Правил перевозок грузов автомобильным транспортом» N 272

Приказ Минрегиона РФ «Об утверждении Перечня видов работ по инженерным изысканиям, по подготовке проектной документации, по строительству, реконструкции, капитальному ремонту объектов капитального строительства, которые оказывают влияние на безопасность объектов капитального строительства» (ПД) N 624

Календарь кадровика на 2021 год

Пособия и их расчетные данные на 2018 — 2021 годы

Расчет сумм налога на доходы физических лиц, исчисленных и удержанных налоговым агентом (форма 6-НДФЛ)

Документы для бухгалтеров

Ниже представлены ссылки на подборки по популярным темам:

Административное право, административное законодательство РФ

Акционерное право

Антимонопольное законодательство РФ

Арбитражное процессуальное право, арбитражный процесс

Банковское законодательство РФ, банковское право

Бюджетное право, бюджетное законодательство РФ

Валютное законодательство РФ

Водное право, водное законодательство РФ

Военное право, военное законодательство РФ

Воздушное право, воздушное законодательство РФ

Градостроительное законодательство РФ

Гражданское право, гражданское законодательство РФ

Гражданское процессуальное право, гражданский процесс

Жилищное право, жилищное законодательство РФ

Законодательство об аудиторской деятельности

Законодательство об ипотеке

Законодательство об исполнительном производстве

Законодательство об образовании

Законодательство об ООО

Законодательство об оружии

Законодательство о банкротстве

Законодательство РФ о бухгалтерском учете

Законодательство о государственной службе

Законодательство о лицензировании

Законодательство о местном самоуправлении

Законодательство о некоммерческих организациях

Законодательство о приватизации

Законодательство о прокуратуре

Законодательство о противодействии терроризму

Законодательство о рынке ценных бумаг

Законодательство о связи

Законодательство о техническом регулировании

Законодательство РФ о ветеранах

Законодательство РФ о гражданстве

Законодательство РФ о милиции

Законодательство РФ о правах потребителя

Законодательство РФ о рекламе

Земельное право, земельное законодательство РФ

Информационное право РФ

Конституционное право РФ

Лесное законодательство РФ

Морское право, морское законодательство РФ

Налоговое право РФ, налоговая система, налоговое законодательство

Основные формы медицинской учетной документации

Право социального обеспечения, пенсионное законодательство РФ

Семейное право, семейное законодательство РФ

Страховое право РФ, законодательство о страховании

Таможенное право, таможенное законодательство РФ

Трудовое право, трудовое законодательство РФ

Уголовно-исполнительное право РФ (УИП)

Уголовное право, уголовное законодательство РФ

Уголовное процессуальное право, уголовный процесс

См. также:

— Книги и учебники по праву и экономике

— Дипломные, курсовые работы и научные статьи

Эксперты рассказали, как победить опасный компьютерный вирус

«Кроме использования ресурсов компьютера для добычи криптовалют, LemonDuck крадет учетные записи, обходит элементы управления безопасностью и доставляет множество проблем пользователю, — говорится в отчете компании Microsoft. — Данный вирус «работает» не только на Windows, но и на Linux. Он распространяется через фишинговые письма, флэшки и многое другое».

По словам специалистов Microsoft, главная опасность LemonDuck заключается в том, что вирус активно «заметает» следы своего присутствия на компьютере пользователя и защититься от него довольно сложно.

«Пользователь может определить наличие вредоносной активности по ряду косвенных признаков, которые характерны как для LemonDuck, так и для других зловредов. Среди них — замедление работы устройства и сетевого соединения. В случае с LemonDuck это вызвано тем, что вредоносное ПО делает все возможное, чтобы настроить удаленный доступ и обеспечить передачу данных на сторонний сервер, — говорит Даниил Чернов, директор центра Solar appScreener компании «Ростелеком-Солар».

Для защиты от атак эксперт рекомендует использовать комбинированную защиту: встроенный в Windows Microsoft Defender и один из популярных антивирусов. «Он будет в режиме реального времени проверять на безопасность все файлы и запущенные процессы на устройстве», — поясняет Чернов.

Денис Легезо, старший эксперт по кибербезопасности в «Лаборатории Касперского» рекомендовал не открывать подозрительные письма и тем более не переходить в них по ссылкам и не открывать вложения. «Не стоит также переходить по сомнительным ссылкам в мессенджерах и соцсетях, даже если их вам прислали знакомые. Важно своевременно устанавливать все обновления для операционной системы и программ, как только они выходят: в них разработчики выпускают патчи, закрывающие уязвимости, которые такие зловреды используют, чтобы пробраться на устройство. Не лишним будет установить на устройства защитное решение с актуальными базами вредоносных программ», — добавил он.

«LemonDuck распространяется и с помощью фишинга, и с помощью различных эксплойтов, а также посредством брутфорса публично доступных сервисов и многих других методов, полагающихся на ошибки в конфигурации либо отсутствие нужных патчей безопасности. Лучшей практикой является предотвращение распространения подобного вредоносного ПО на начальных этапах (поможет своевременная установка обновлений, проведение тренингов для сотрудников, своевременный аудит и инвентаризация активов организации)», — считает Роман Резвухин, заместитель руководителя Лаборатории компьютерной криминалистики и исследования вредоносного кода Group-IB.

Проверка актуальности

Суть …

Цель состоит в том, чтобы отфильтровать ваш корпус, проверяя, какие из определенных слов или фраз встречаются или не встречаются в каждом тексте. Здесь действует система подсчета очков. Вы указываете слова или фразы, которые, по вашему мнению, являются типичными для исследуемой вами области, и можете указать некоторые из них, которые вы считаете нежелательными отвлекающими факторами. Текстовые файлы с высокими оценками можно затем скопировать или переместить в любое место по вашему выбору.

Настройки

Выберите список строк фильтра, минимальное количество слов и предпочтительный минимальный балл.

охват: вы можете выбрать количество сегментов одинакового размера для каждого текста, в котором должны быть найдены любые совпадения. Здесь настройки означают, что тексты будут сегментированы на 5 разделов (первые 20%, вторые 20% и т. Д. ) и в любых трех из них должно быть хотя бы одно попадание.

Синтаксис строк фильтра

Какие тексты рассматривать?

Когда вы нажимаете кнопку, вы получаете выбор между всеми текстовыми файлами в папке и подпапках или ранее созданным списком, например, созданным в процедуре Corpus Sampler.

повторяющихся фрагментов

Дисплей

На дисплее отображаются оценки, количество слов и количество различных найденных типов совпадений.В строке состояния внизу вы видите, что этот поиск отфильтровал чуть более половины из 35 676 текстовых файлов. Счет — это просто число. Он будет варьироваться в зависимости от того, какое значение вы придаете поисковому запросу, и от количества поисковых запросов, которые вы ищете. В приведенном выше поиске среднее значение составляло около 20; было 91 поисковое слово.

Пример

Я изучал строгость в тексте новостей. Во многих статьях упоминалась жесткая экономия, иногда случайно. И я хотел изучить политику строгой экономии в Великобритании, но многие статьи касались Греции.Итак, в моих фильтрах были такие термины, как сокращение затрат, Великобритания и т. Д., А в мои негативные фильтры входили греческий, греческий и т. Д. Чтобы получить подходящий корпус, мне нужно было довольно много положительных терминов, которые я предпочитал, и несколько отрицательных. После проверки релевантности я смог отфильтровать большую часть текстов, оставив только те, которые были более релевантными для моего запроса.

Кнопка фильтра соответствующих текстов

Кнопка RTF Sample

См. Текст

Чтобы увидеть один из текстов, просто выберите его и дважды щелкните (или щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Показать этот текст»).Когда он появится, вы снова сможете щелкнуть правой кнопкой мыши, чтобы сохранить его как RTF, затемнить все разделы <>, выделить положительные фильтры и т. Д. После выделения всего мы получаем

Вы видите окрашенные поисковые запросы, а справа график дисперсии, показывающий, где они появляются в тексте.

Ограничение

В процедуре используются поисковые запросы. На самом деле он не понимает текста. Все, что он может сделать, это дать более высокую оценку наличию положительных терминов и снизить оценку, если будут обнаружены отрицательные.Тексты об окружающей среде не обязательно содержат слово «среда»!

Выбор фильтров релевантности

Полезная идея — сначала вычислить ключевые слова и ключевые кластеры вашего несовершенного корпуса. Это поможет вам найти слова и фразы, которые характеризуют ваш корпус. Используйте некоторые из них, а также любые другие, которые, по вашему мнению, будут правдоподобными. Кроме того, внимательно прочтите образцы текстов, чтобы проверить, какой корпус у вас на самом деле.

Наконец, попробуйте фильтр релевантности.Вы можете попробовать тексты, чтобы увидеть, насколько хорошо вы справляетесь. Отредактируйте фильтры релевантности, чтобы уточнить их.

См. Также: Образец RTF, пробоотборник корпуса, который помогает вам отделить желаемый образец.

Представляем наш инструмент релевантности контента

Извлечение фрагментов текста с веб-страницы

Есть несколько факторов, которые означают, что мы не можем извлечь фрагмент текста путем анализа HTML из URL-адреса страницы: веб-страницы могут загружаться асинхронно, отображаться с помощью JavaScript, реагировать на запросы размер экрана или любое количество вещей, которые означают, что HTML-код, загруженный с URL-адреса страницы, не совпадает с версией, которую видит пользователь.

Простой способ отобразить страницу так, как она кажется пользователю, — это загрузить веб-страницу, а затем скопировать и вставить текст. Однако на масштабное выполнение этого требуется много времени; нам нужно найти средства для автоматизации нормальной работы браузера. Решения для этого включают phantomjs, Selenium и доступ к Chrome в безголовом режиме.

Технически теперь мы можем анализировать HTML-код отображаемых страниц с помощью сценария. Однако это не приведет к последовательным и эффективным результатам на всех веб-страницах, поскольку мы не хотим включать все содержимое страницы, например навигацию по сайту или юридические заявления об отказе от ответственности.Нам нужно будет использовать детерминированные правила, чтобы исключить этот контент; количество правил и возможностей, необходимых для этого для веб-страниц в масштабе, не определено, и поэтому невозможно.

Помимо правил, определяющих, является ли конкретный HTML-раздел частью содержимого главной страницы, нам также понадобится набор правил, определяющих, насколько важен текстовый раздел для общего содержимого веб-страницы. раздел, напечатанный мелким шрифтом внизу, придает больший вес, чем заголовок вверху? А как насчет бокового раздела? Как узнать, где отображаются разделы HTML?

Существует слишком много способов структурировать HTML, CSS и JavaScript, чтобы реально иметь возможность рассматривать эту задачу с использованием детерминированного подхода.Даже если бы мы смогли создать правила, которые работали, веб-разработка изменилась бы так быстро, что скоро устареет: все, что нужно, — это выпустить новую CMS или появиться новая парадигма веб-дизайна, и правила больше не будут применяться.

Следовательно, в данном случае невозможно использовать детерминированный подход к извлечению контента. Однако люди могут делать это интуитивно очень легко; большинство людей могут определить, какой текст является частью содержимого главной страницы, без необходимости читать содержимое веб-страницы, используя визуальные подсказки, такие как макет страницы.

Собственное руководство по поиску Google использует аналогичный метод анализа веб-страницы:

Google принимает во внимание ваше нетекстовое содержание и общий визуальный макет, чтобы решить, где вы будете отображаться в результатах поиска. Визуальные аспекты вашего сайта помогают нам полностью усвоить или понять ваши веб-страницы.

Используя визуальные подсказки, Google может лучше понимать контент, который мы публикуем на сайте, так же, как это делает человек, и, следовательно, доставлять контент, который люди считают полезным и актуальным (а не контент, который лучше всего удовлетворяет данной модели релевантности. ).Создав решение, имитирующее этот подход, мы сможем создать вечнозеленый инструмент, который выдержит испытание временем. Поэтому мы решили подойти к задаче как к проблеме видения машинного обучения.

Мы собрали большой набор разнообразных страниц из исторических поисков SERPLab и приступили к созданию набора данных, который мы могли бы использовать для обучения нейронной сети тому, как извлекать контент. Вместо того, чтобы использовать HTML / CSS код , отображаемый браузером, мы смотрели прямо на изображение страницы.Затем мы использовали API Google Vision для распознавания всех текстовых блоков, содержащихся на каждой странице:

Мы попросили всю команду Search Laboratory просмотреть изображения страниц и классифицировать каждый из этих текстовых блоков на предмет того, считают ли они его частью основное содержание веб-страницы. Это дало нам огромный помеченный набор данных текстовых блоков и соответствующих изображений страниц, который мы использовали для обучения модели глубокого обучения TensorFlow прогнозированию вероятности того, что данный текстовый блок станет частью содержимого главной страницы.

Мы обучили модель использовать различные особенности текстового блока (такие как его размер, его расположение на странице, размер текста, плотность текста и т. Д.), А также само изображение страницы (например, визуальный макет и функции на которую смотрят и люди, и Google). В результате у нас появилась надежная модель, которая прогнозирует вероятность того, что данный блок текста будет считаться частью содержания страницы.

Использование НЛП для поиска подходящих исследований

Поделиться статьей

Автор Creme Global

Для любого, кто работает в научной дисциплине, быть в курсе последних исследований является неотъемлемой частью работы.Однако с учетом того, что ведется огромное количество исследований, это не такая уж простая задача. Только в декабре 2019 года в arXiv было подано 13 517 заявок, в то время как, по оценке Nature, количество научных публикаций ежегодно увеличивается на 8-9%.

Чтобы решить эту проблему, исследователям нужен простой автоматизированный способ определения публикаций, имеющих отношение к их областям исследований. Хотя у некоторых исследователей может быть свой список избранных авторов или публикаций, на которых они сосредоточены, ничто не может заменить сканирование фактического содержания публикации для определения ее релевантности.Чтобы сделать это автоматически, нам нужно использовать обработку естественного языка (NLP). Мы дадим краткий обзор некоторых методов в этой области, а затем посмотрим, как мы используем их в Creme, чтобы облегчить бремя сканирования публикаций.

работают с числами, поэтому типичный ввод для любой модели машинного обучения — это красивая таблица, полная числовых значений. Текстовые данные не подходят для этого, поэтому нам нужно найти способ взять документ и преобразовать слова в числа.Есть два общих подхода к этому: либо мы берем весь документ и преобразуем его в числовой вектор, либо вместо этого мы делаем это на уровне отдельных слов.

В первом подходе мы могли просто перечислить все слова в нашем словаре и подсчитать, как часто каждое из них встречается в данном фрагменте текста. Скажем, слово «питательное вещество» стоит под номером 210 в нашем словарном списке и встречается 5 раз в рассматриваемой статье. Тогда эта статья будет иметь значение 5 в позиции 210 при преобразовании в вектор.Конечно, у длинных документов будет больше счетчиков по всем направлениям, поэтому мы обычно нормализуем эти значения. Еще лучше взвесить эти подсчеты на основе среднего встречаемости каждого слова в наборе документов, к которым у нас есть доступ — подход, называемый термином частота-обратная частота документа или сокращенно tf-idf.

Более сложный подход состоит в том, чтобы преобразовать сами отдельные слова в векторы, встраивая их в какое-то пространство большой размерности. Для выполнения этого внедрения доступно множество алгоритмов, таких как word2vec или gloVe, а предварительно обученные вложения доступны в готовом виде.Эти представления выполняются таким образом, что похожие слова должны группироваться близко друг к другу, а разница между словами должна кодировать некоторую семантическую информацию. Канонический пример этого:

После того, как наш текст был преобразован в красивый числовой вектор, он готов для применения некоторых алгоритмов машинного обучения. Если нам нужно получить глубокое понимание на уровне предложения, мы могли бы использовать повторяющиеся нейронные сети, такие как LSTM, которые используют порядок слов для идентификации таких вещей, как предмет или действие в утверждении.Эти мощные алгоритмы используются в ваших телефонах для интеллектуального ввода текста или в умных динамиках, чтобы понимать команды, которые вы даете.

Для таких вещей, как порядок слов в документе, порядок слов менее важен, поэтому мы можем упростить ситуацию, взяв подход «мешка слов», когда имеют значение только отдельные термины и их частота. Этот подход по-прежнему достаточно эффективен для выполнения классификации документов, извлечения настроений или моделирования тем.

Тематическое моделирование, например, — это способ найти более высокий уровень абстракции от части текста и определить широкий набор тем, обсуждаемых в тексте.Есть два способа подумать об этом: один — начать с высокоразмерного векторного представления документа и использовать уменьшение размерности, чтобы спроецировать его на меньший набор измерений. Если мы проецируем, скажем, на 10 измерений, мы могли бы думать об этом как о кодировании 10 различных тем. Слова будут сильнее проецироваться на разные измерения в зависимости от того, насколько они актуальны для данной темы. Другой способ сделать это — вероятностный подход — мы думаем, что написание документа — это сначала выборка из распределения тем, к которым будет обращаться документ, а затем на основе этого выбора выборка слова, связанного с этой темой.Затем таким образом выбирается каждое слово.

Существует множество видов опасностей и воздействий, с которыми мы сталкиваемся в продуктах и ​​продуктах питания, с которыми мы взаимодействуем каждый день, — каждый из них имеет связанную серьезность воздействия (вред) и вероятность возникновения. Вот некоторые элементы, которые следует учитывать.

Итак, давайте вернемся к проблеме выявления релевантных исследований и посмотрим, как НЛП может помочь.
Для начала, даже относительно простые статистические показатели, такие как tf-idf, можно использовать для идентификации документов, в которых поисковый запрос, который мы ищем, появляется с большей частотой, чем ожидалось.Таким образом, мы не просто находим публикации, которые соответствуют нашим поисковым запросам, мы также находим те, в которых им уделяется наибольшее внимание, и поэтому можем соответствующим образом ранжировать результаты.

Если мы хотим стать немного более сложными, мы можем вместо этого использовать некоторое тематическое моделирование и поиск по теме, а не просто несколько поисковых запросов. Ориентируясь на целые темы, а не на слова, мы можем расширить область поиска и убедиться, что мы определяем исследования, которые затрагивают области, которые нас волнуют, даже если они не содержат поисковых запросов, которые мы обычно ищем.

Работая с нашими партнерами, мы продолжаем расширять наши возможности, чтобы помочь исследователям быть в курсе последних важных для них публикаций. Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше о нашей работе в этой сфере.

1. https://arxiv.org/stats/monthly_submissions
2. Landhuis, E. «Научная литература: информационная перегрузка». Nature 535, 457–458 (2016) doi: 10.1038 / nj7612-457a
3. Миколов, Томас, Вен-тау Йих и Джеффри Цвейг.«Лингвистические закономерности в непрерывных пространственных представлениях слов». Материалы конференции 2013 г. Североамериканского отделения Ассоциации компьютерной лингвистики: технологии человеческого языка. (2013)
4. http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
5. Блей, Дэвид М. «Вероятностные тематические модели». Коммуникации ACM 55.4 (2012): 77-84

Поделиться статьей

python — как найти наиболее подходящие строки в текстовом файле?

Чтобы определить оценку релевантности для любой строки из заданного набора строк по отношению к строке запроса, в вашем случае «красная машина», вам понадобится показатель подобия поиска информации .

Okapi BM25 — вот такая мера подобия. Поскольку это довольно глубоко вникает в область индексации текста , вам, вероятно, придется немного изучить, прежде чем вы сможете реализовать это самостоятельно.

Ниже приведено определение алгоритма

D — это документ, т.е. в вашем случае одна строка. Q — это запрос, который состоит из всех q_i , а IDF — это частота обратного документа .

Интуиция, лежащая в основе этого алгоритма, состоит в том, чтобы создать оценку для каждого термина q_i в Q, которая основана на общем количестве вхождений во всех строках, т. Е. Строки с высоким числом вхождений получают низкий рейтинг, поскольку они не несут никакой информации (в больших английских текстах обычно это строки, такие как be, have и т. д.), и основанные на вхождении в строку, которую вы ищете. Это означает, что если небольшой текст содержит данный термин, например ракета, часто. Этот термин более значим для небольшого текста, чем я был бы для текста, длина которого в 10 раз превышает длину, даже если термин встречается в 2 раза чаще.

Если вам нужна дополнительная информация, вы можете прочитать связанную вики-статью или для начала прочитать следующий документ: Инвертированные файлы для систем текстового поиска .

Если вы не хотите искать самостоятельно. Вы можете использовать библиотеку, например свист. Как написано на его сайте

Whoosh — это быстрая, функциональная библиотека для полнотекстового индексирования и поиска. реализован на чистом Python

Более того, он имеет

Подключаемый алгоритм оценки (включая BM25F) , анализ текста, хранение, формат публикации и т. д.

Это означает, что вы можете изменить меру подобия, которая определяет релевантность, чтобы получить желаемое поведение для вашего приложения. По крайней мере, до некоторой степени.

При выполнении поиска сначала необходимо создать индекс, это описано здесь. После этого вы можете запросить индекс по своему усмотрению. Обратитесь к документации для получения дополнительной информации и помощи по библиотеке.

Определение релевантности: как оценивается сходство

Взгляды автора полностью принадлежат ему (за исключением маловероятного случая гипноза) и могут не всегда отражать взгляды Moz.

Определение релевантности

Когда пользователь отправляет запрос в поисковую систему, первое, что он должен сделать, это определить, какие страницы в индексе связаны с запросом, а какие нет.В этом посте я буду называть это проблемой «актуальности». Более формально мы можем сформулировать это следующим образом:

Учитывая поисковый запрос и документ, вычислите оценку релевантности, которая измеряет сходство между запросом и документом.

«Документ» в этом контексте может также относиться к таким вещам, как тег заголовка, мета-описание, входящий текст привязки или что-либо еще, что, по нашему мнению, может помочь определить, связан ли запрос со страницей. На практике поисковая система вычисляет несколько оценок релевантности, используя разные элементы страницы, и взвешивает их все, чтобы получить одну окончательную оценку.

Проблема актуальности чрезвычайно хорошо изучена в исследовательском сообществе. Первые статьи появились несколько десятилетий назад, и это все еще активная область исследований. В этом посте я остановлюсь на наиболее влиятельных подходах, которые выдержали испытание временем.

Релевантность и ранжирование

Позже в этом посте я представлю некоторые данные, которые наглядно иллюстрируют это разделение и его связь с различными сигналами ранжирования.

Модели запросов и документов

Преобразование запроса и документа из необработанных строк во что-то, что мы можем использовать для вычислений, является первым препятствием при вычислении оценки сходства. Для этого мы используем «модели запросов» и «модели документов». «Модели» здесь — это просто причудливый способ сказать, что строки представлены каким-то другим способом, который делает возможными вычисления.

На изображении выше показан этот процесс для запроса «philadelphia phillies» и страницы в Википедии о семье Phillies. На последнем этапе вычисления оценки сходства запросы и представления документов выполняются с помощью функции оценки.

Модели запросов

На следующем изображении показаны некоторые различные типы моделей запросов:

Строительные блоки внизу включают такие вещи, как токенизация (разделение строки на слова), нормализация слов (например, выделение основы, когда общие окончания слов удаляются) , и исправление орфографии (если запрос содержит слово с ошибкой, поисковая система исправляет его и возвращает результаты для исправленного слова).

На основе этих стандартных блоков построены такие вещи, как классификация запросов и намерение. Если поисковая система определяет, что конкретный запрос чувствителен ко времени, она вернет результаты новостей, или, если она считает, что намерение запроса является транзакционным, она отобразит результаты покупок.

Наконец, наверху пирамиды находятся более абстрактные представления запроса, такие как извлечение сущностей или представления скрытых тем (LDA). Действительно, Google знает, что «филадельфия филлис» — это бейсбольная команда высшей лиги, и, поскольку сейчас бейсбольный сезон, возвращает вчерашний счет вверху результатов поиска (в дополнение к диаграмме знаний справа).

Модели документов

Как и модели запросов, существует несколько различных типов моделей документов, обычно используемых в поиске.

TF-IDF — один из старейших и наиболее известных подходов, который представляет каждый запрос и документ в виде вектора и использует некоторый вариант косинусного подобия в качестве функции оценки. Языковая модель кодирует некоторую информацию о статистике языка и включает в себя такие знания, как фраза «поисковая оптимизация» гораздо более распространена, чем «поисковая машина».«Языковые модели широко используются в машинном переводе и распознавании речи, среди других приложений. Они также чрезвычайно полезны при поиске информации. Еще один класс моделей использует принцип вероятностного ранжирования, который непосредственно моделирует вероятность релевантности для данного запроса и документа. Из них Okapi BM25 оказался особенно эффективным.

Исследование корреляции

К настоящему времени вы, вероятно, задаетесь вопросом, действительно ли поисковые системы используют что-либо из этих вещей, и если да, то какие из них являются наиболее важными.Чтобы изучить это, мы разработали исследование корреляции, аналогичное тем, которые мы проводили в прошлом (см. Это для получения некоторой информации об общем подходе). В данном случае мы собрали 50 лучших результатов Google-США по примерно 14 000 ключевым словам. В результате получилось около 600 000 страниц, которые мы затем просканировали и использовали для вычисления ряда различных оценок сходства.

Как видите, подход языковой модели показал наилучшие результаты при средней корреляции Спирмена 0,10, что согласуется с результатами, опубликованными в исследовательской литературе.

Если мы сначала произведем некоторую стабилизацию как запроса, так и документа, а затем пересчитаем, корреляции немного увеличатся по всем направлениям:

Это говорит о том, что Google действительно выполняет какой-то тип нормализации слов или корреляции при вычислении их релевантности.

Релевантность и пересмотр ранжирования

Сравнивая эти корреляции с авторитетностью страницы (совокупный показатель по ссылкам в нашем индексе Mozscape) на одном и том же наборе данных, мы видим существенную разницу:

Возникает вопрос: если эти сложные оценки сходства настолько полезны, почему корреляции не выше? Ответ кроется в концептуальной релевантности и разбиении ранжирования, о котором я говорил ранее.

Чтобы убедить себя, я построил эксперимент, как показано ниже:

Для проведения эксперимента я сначала взял 450 случайных страниц из нашего набора данных, разделенных на 50 лучших результатов (так что они включают девять страниц с рейтингом №1, девять страниц с рейтингом №2. ранжированные страницы и т. д.). Затем я добавил 450 случайных страниц к первым 50 страницам каждого результата поиска, чтобы создать одну группу из 500 страниц для каждого ключевого слова. Поскольку 50 из этих страниц отображаются в результатах поиска, а 450 — нет, 10% из них релевантны ключевому слову, а 90% — нет (здесь предполагается, что если страница появляется в поиске Google, значит, она релевантна).Затем для каждого ключевого слова я собрал оценку сходства авторитета страницы и языковой модели и отсортировал по каждому из них (таблицы посередине).

Наконец, я вычислил точность 50, которая представляет собой процент из 50 лучших результатов, отсортированных по оценке PA / языковой модели, которые фактически присутствуют в результатах поиска. Это напрямую измеряет степень, в которой PA или языковая модель могут отделить релевантные страницы от нерелевантных. Поскольку 10% из 500 документов находятся в результатах поиска, мы можем добиться 10% точности, отсортировав их случайным образом.Эта 10% точность и является нашей базовой линией (нижние серые полосы на изображении).

Результаты поразительны. Точность PA очень близка к базовой, что говорит о том, что она не лучше случайного числа при определении релевантности, даже если она действительно хорошо помогает при ранжировании 50 лучших, если известно, что они актуальны. С другой стороны, точность языковой модели близка к 100%. Другими словами, языковая модель почти идеально подходит для определения того, какая из 500 страниц находится в результатах поиска, но плохо справляется с фактическим ранжированием этих релевантных документов.

Takeaways

Этот тип оценки сходства запроса и документа хорошо известен в исследовательской литературе и лежит в основе каждой современной системы поиска информации. Таким образом, он имеет фундаментальное значение для поиска и невосприимчив к изменению алгоритма.

Поскольку поисковые системы используют сложные модели запросов и документов, нет необходимости отдельно выполнять оптимизацию для похожих ключевых слов. Например, любая страница с таргетингом на «обзоры фильмов» также будет нацелена на «обзор фильмов».

Наконец, вы можете использовать концептуальное разделение между релевантностью и ранжированием в своем рабочем процессе.Создавая или изменяя существующий контент, сначала сконцентрируйтесь на том, чтобы сделать страницу релевантной для широкого набора связанных ключевых слов. Затем сконцентрируйтесь на увеличении поисковой позиции.

Скоро появятся результаты с дополнительными факторами ранжирования

Это первые результаты, которые мы опубликовали в рамках проекта «Факторы ранжирования» за 2013 год. Как и в прошлые годы, проект включает в себя отраслевое обследование и крупное корреляционное исследование. Я представлю результаты на MozCon в этом году (так что покупайте билеты, если вы еще этого не сделали!), И мы подготовим полный отчет позже этим летом.

Чтобы копнуть глубже

Вот все слайды из моего выступления по SMX Advanced:

Я настоятельно рекомендую книгу « Introduction to Information Retrieval » Manning et al. Он доступен для бесплатного онлайн-чтения с их сайта и содержит исчерпывающее описание всего, что обсуждается в этом посте (и многое, многое другое). В частности, см. Главы 2, 6, 11 и 12.

Спасибо за чтение. С нетерпением жду продолжения обсуждения в комментариях ниже!

Анкорный текст — Лучшие практики SEO 2021

Что такое анкорный текст?

Якорный текст — это видимый интерактивный текст в гиперссылке.В современных браузерах он часто отображается синим цветом и подчеркивается, как, например, эта ссылка на домашнюю страницу moz.

Пример кода

  Пример текста привязки  

Оптимальный формат

Оптимизированный для SEO текст привязки краток и соответствует целевой странице (т. е. страницу, на которую он ссылается).

Определенный текст привязки

Текст привязки — это видимые символы и слова, которые отображаются гиперссылками при переходе по ссылке на другой документ или место в Интернете.Обычно он выглядит как синий подчеркнутый текст, но вы можете изменить цвета и стили ссылок на своем веб-сайте с помощью HTML или CSS.

Якорный текст может предоставить как поисковым системам, так и пользователям релевантную контекстную информацию о содержании места назначения ссылки.

В приведенном выше примере кода ссылки «Маленькая танцующая лошадка» является текстом привязки для ссылки.

Поисковые системы используют внешний якорный текст (текст, который другие страницы используют для ссылки на ваш сайт) как отражение того, как другие люди видят вашу страницу — и, соответственно, того, о чем могут быть ваши страницы.Хотя владельцы веб-сайтов обычно не могут контролировать, как другие сайты ссылаются на их, «вы можете убедиться, что текст привязки, который вы используете на своем собственном сайте, является полезным, описательным и актуальным». ( Источник: Google )

Если многие сайты считают, что определенная страница актуальна для данного набора терминов, эта страница может занять высокий рейтинг, даже если термины не появляются в самом тексте.

Типы текста привязки

Точное соответствие

Текст привязки считается «точным соответствием», если он включает ключевое слово, которое отражает страницу, на которую ведет ссылка.Например: «создание ссылок» — ссылка на страницу о создании ссылок.

Частичное соответствие

Текст привязки, который включает вариант ключевого слова на странице, на которую есть ссылка. Например: «стратегии построения ссылок», ссылка на страницу о построении ссылок.

Именованный

Название бренда, используемое в качестве якорного текста. Например: «Moz» — ссылка на статью в блоге Moz.

Голая ссылка

URL-адрес, который используется в качестве привязки www.moz.com ‘- это якорь по голым ссылкам.

Общий

Общее слово или фраза, которые используются в качестве привязки. «Щелкните здесь» — это общий якорь.

Изображения

Каждый раз, когда изображение связывается, Google будет использовать текст, содержащийся в атрибуте alt изображения, в качестве текста привязки.

Лучшие практики SEO

SEO-дружественный текст привязки:

• Краткое
• Релевантно для страницы, на которую указывает ссылка
• Низкая плотность ключевых слов (не слишком много ключевых слов)
• Не общий

Оставить в помните, что вы часто не можете контролировать текст привязки, который другие сайты используют для обратной ссылки на ваш собственный контент.Итак, большинство из этих передовых практик будут определять, как лучше всего использовать якорный текст на вашем собственном веб-сайте.

Краткий текст привязки

Хотя не существует определенного ограничения длины для текста привязки, рекомендуется сделать текст ссылки как можно более кратким. В конце концов, термины, которые вы выбираете для включения в свой якорный текст, должны учитывать два основных фактора:

• Каков самый краткий и точный способ описания страницы, на которую указывает ссылка?
• Какое слово или фраза побудят пользователей перейти по ссылке?

Релевантность целевой страницы

По мере развития поисковых систем они начали определять больше показателей для определения рейтинга.Среди остальных показателей выделяется показатель релевантности ссылок , или то, насколько тема страницы A связана со страницей B, если одна ссылается на другую. Очень релевантная ссылка может повысить вероятность ранжирования страниц A и B по запросам, связанным с их темой.

Релевантность ссылок — это естественное явление, возникающее, когда люди ссылаются на другой контент в сети. Он определяется:

• Темой исходной страницы
• Содержимым якорного текста на этой исходной странице

Ссылки, указывающие на контент, связанный с темой исходной страницы, вероятно, будут посылать более сильные сигналы релевантности, чем ссылки указывая на несвязанный контент.Например, страница о лучших латте в Сиэтле, вероятно, передаст Google более точный сигнал релевантности, если будет ссылаться на веб-сайт кофейни, чем когда она ссылается на сайт с изображениями детенышей животных.

Поисковые системы обращают внимание на различные варианты текста привязки, используемые для обратной ссылки на исходную статью, и используют их в качестве дополнительных индикаторов того, о чем эта статья, и для каких поисковых запросов она может быть релевантной. Это, в сочетании с обработкой естественного языка и другими факторами, такими как источник ссылок и иерархия информации, составляет львиную долю индикаторов релевантности ссылок в Интернете.Чтобы ссылки посылали сильные сигналы релевантности, сделайте якорный текст как можно более описательным для целевой страницы.

Плотность ключевых слов в тексте привязки

С обновлением алгоритма Penguin Google начал более внимательно изучать ключевые слова в тексте привязки. Если слишком много входящих ссылок сайта содержат один и тот же якорный текст, он может показаться подозрительным и может быть признаком того, что ссылки не были получены естественным образом. В общем, по-прежнему рекомендуется получать и использовать якорный текст, привязанный к ключевым словам и темам, когда это возможно.Тем не менее, оптимизаторы поисковых систем могут добиться лучших результатов, если каждый раз будут стремиться к разнообразным более естественным текстовым фразам привязки, а не к одному и тому же ключевому слову.

В связи с этим, одно важное замечание: не переусердствуйте с внутренними ссылками с большим количеством ключевых слов. Внутренние ссылки, безусловно, являются рекомендуемой передовой практикой, но будьте осторожны с текстом привязки, который вы используете, чтобы связать свои собственные страницы вместе. Если слишком много ссылок на страницу используют один и тот же якорный текст, даже если они находятся на вашем собственном сайте, Google может определить поведение спама.

Часто задаваемые вопросы

Как оптимизировать текст привязки?

Самый простой способ оптимизировать текст привязки для SEO — просто убедиться, что в тексте привязки используются описательные ключевые слова, чтобы точно описать страницу или идею, на которую вы ссылаетесь. Но будь осторожен! В SEO легко «чрезмерно оптимизировать» анкорный текст, слишком полагаясь на повторяющиеся фразы с большим количеством ключевых слов. В реальном мире люди не всегда ссылаются с помощью «идеального» якорного текста, и часто лучше подражать этой практике в ваших собственных ссылках.

Что такое расширенный якорный текст?

Расширенный якорный текст означает просто якорный текст, содержащий желательные целевые ключевые слова. Часто это ключевые слова, по которым вы хотели бы получить рейтинг. Опять же, не переусердствуйте с богатым якорным текстом, так как люди обычно или естественно не ссылаются на него, и это может привести к тому, что Google посчитает ваш контент «чрезмерно оптимизированным».

Имеет ли значение текст привязки?

Текст привязки имеет большое значение для SEO, поскольку он может указывать Google, о чем страница. Фактически, использование якорного текста в качестве сигнала ранжирования включено в несколько патентов Google.Отсутствие якорного текста или общего якорного текста, такого как «щелкните здесь», обычно считается плохой практикой SEO.

Продолжайте учиться

Что такое релевантность поиска? | Блог Algolia

Релевантность поиска — это мера точности взаимосвязи между поисковым запросом и результатами поиска.

Сегодняшние пользователи Интернета возлагают большие надежды. Благодаря высокой планке, установленной такими сайтами, как Google, Amazon и Netflix, они ожидают точных, актуальных и быстрых результатов.Однако в действительности на многих сайтах нет оптимизированных страниц результатов, которые понимают намерения пользователя и с легкостью удовлетворяют их потребности.

Если вы когда-либо выполняли поиск на веб-сайте только для того, чтобы увидеть кучу бесполезных, несвязанных результатов, то вы знаете, что могут почувствовать ваши пользователи: разочарование и желание перейти на сайт конкурента, чтобы найти результаты. Релевантность поиска является неотъемлемой частью пользовательского опыта.

Владельцы веб-сайтов могут настроить свою релевантность поиска, чтобы упорядочить результаты поиска наиболее удобным для пользователей способом.Это может быть основано на ряде факторов, таких как цель поиска, бизнес-приоритеты, релевантность текста, точность написания, геолокация пользователя или близость ключевых слов в искомом контенте.

Точная настройка релевантности поиска для обеспечения точности

Релевантность может быть труднодостижимой, поскольку она сильно зависит от контекста и количества изменяющихся переменных. Например, тип сайта имеет значение: способ ранжирования товаров на веб-сайте электронной коммерции по сравнению с академическим сайтом не будет одинаковым.Тип искателя также имеет значение. Результат, релевантный для клиента, может не иметь отношения к бизнесу, владеющему поисковой системой, и наоборот. Кроме того, у разных людей будут разные способы выразить то, что они ищут, и даже для одного и того же запроса разные пользователи будут ожидать разных результатов. Формула ранжирования результатов должна учитывать эти нюансы.

Почему важна релевантность поиска?

Оптимизация поисковой релевантности — чрезвычайно важный, но часто упускаемый из виду аспект дизайна взаимодействия с пользователем.Исследования показывают, что 43% посетителей веб-сайта сразу переходят на панель поиска, и вероятность конверсии у этих искателей примерно в 2-3 раза выше. Когда пользователи получают результаты, соответствующие их запросам и интересам, они будут более удовлетворены, более вовлечены и даже с большей вероятностью совершат конверсию.

Кроме того, современные онлайн-пользователи возлагают большие надежды на удобство использования веб-сайта, поэтому простота использования и простота дизайна являются важными факторами в том, как клиенты воспринимают бренд.

Краткая история поисковой релевантности

История поисковой релевантности восходит к ранним дням Интернета, когда исследователи пытались выяснить методы поиска информации, а также способы исследования всего нового создаваемого контента.Это быстро привело к изобретению поисковой машины.

Поисковые системы

Ранние поисковые машины и протоколы, такие как Archie, созданный в 1990 году аспирантом из Университета Макгилла, и Gopher, созданный в 1991 году исследователями из Университета Миннесоты, были важными вехами в развитии современных систем релевантности поиска. Они позволили исследователям использовать поисковые запросы для поиска в файловых системах других учреждений, к которым они были подключены через Интернет.

Тем не менее, это были очень технические системы, которые требовали от пользователей глубоких знаний о компьютерах и низкоуровневых концепциях Интернета. Однако всего через пару лет, в 1993 году, всемирная паутина начала процветать, когда сотни веб-сайтов стали выходить в Интернет, положив начало совершенно новой волне поисковых систем.

Ранние поисковые системы

Вскоре было изобретено сканирование веб-страниц для автоматической загрузки и обновления веб-страниц в индексы поисковых систем, что позволило искать гораздо больше контента.

, такие как Excite в 1993 г. и Yahoo в 1994 г., быстро завоевали популярность благодаря простоте использования. Они даже включили некоторые базовые статистические модели, направленные на понимание пользовательских запросов и их отношения к контенту.

Эти новые ранние системы использовали работоспособный, но ограниченный метод упорядочивания наиболее релевантных результатов поиска для пользователей. То есть, ранжирование релевантности во многом основывалось на том, сколько раз ключевые слова появлялись на веб-страницах, и не учитывало никаких других критериев для оценки качества веб-страниц.

Затем на сцену вышел Google. Компания Google, основанная 4 сентября 1998 года в Менло-Парке, Калифорния, значительно улучшила релевантность поиска и окно поиска, создав передовые технологии поисковых систем.

Например, на протяжении 2000-х годов поисковые системы начали создавать больше статистических систем для интерпретации семантики запросов, прогнозирования взаимосвязей между различными ключевыми словами и использования данных перехода по кликам для динамической корректировки результатов. По мере того как профессионалы поисковой оптимизации (SEO) начали изучать, как работают эти алгоритмы, поисковым системам также приходилось не отставать и защищаться от более изощренных попыток «игры» с системой, чтобы результаты оставались как можно более справедливыми.

Создание релевантного поиска документов

С увеличением количества сайтов возрастала и потребность в поиске релевантных документов на определенных сайтах и ​​в базах данных. Поиск по документам был важным предшественником того, как мы ищем на сайтах сегодня.

Традиционные системы ранжирования часто смотрят на частоту ключевых слов в документах, чтобы предсказать их релевантность. Например, классический алгоритм, известный как TF-IDF, будет проверять, сколько раз ключевые слова появлялись в соответствующих документах (Term Frequency) и сколько раз ключевые слова появлялись во всех других документах в репозитории (Inverse Document Frequency).Последний анализ помогает отфильтровать общие слова, которые обычно являются шумными, например предлоги.

Хотя эти ранние подходы к релевантности, такие как TF-IDF, были хороши для поиска документов общего назначения, они не смогли использовать преимущества дополнительной структуры и метаданных, которые доступны на большинстве веб-сайтов. У современного контента есть заголовки, описания, категории, теги и многое другое, которые можно использовать для интерпретации контента сайта и повышения релевантности поиска.

Текущая поисковая релевантность

Сегодня, когда веб-сайты расширили свой контент и ассортимент продуктов, оптимизация поисковой релевантности является одним из основных соображений для поисковых систем по отдельным сайтам.Компании, использующие собственные системы релевантности, должны учитывать свои специфические бизнес-потребности, чтобы поиск был полезным.

Например, у бренда электронной коммерции могут быть тысячи разнообразных продуктов и клиентов самых разных демографических групп. Таким образом, когда покупатель ищет продукт, внутренняя поисковая система должна иметь возможность предоставлять результаты, которые не только связаны с запросом, но и контекстуально релевантны конкретному пользователю.

Кроме того, маркетологи могут захотеть продвигать сезонные товары, аналогичные их усилиям по маркетингу в магазинах, или бизнес-операторы могут захотеть продвигать товары с более высокой маржой.Следовательно, релевантная поисковая система также должна уметь учитывать эти факторы и обеспечивать индивидуальное ранжирование, которое со временем может быть скорректировано для удовлетворения этих потребностей.

Однако многие из этих алгоритмов все еще неуклюжи. Однако некоторые алгоритмы, такие как алгоритм Algolia, принимают во внимание такие факторы, как важность атрибута соответствия и близость ключевых слов. Таким образом, результаты поиска с большей вероятностью будут актуальны для пользователей, чем поисковые алгоритмы общего назначения.

Совсем недавно, чтобы повысить релевантность, дизайнеры поиска работали над большей персонализацией и контекстуализацией. Это включает в себя такие вещи, как машинное обучение и обработка естественного языка для обеспечения более диалогового поиска, отслеживание пользовательского поиска и истории просмотров, чтобы позволить настраивать интерпретацию запросов, а также автоматическую пометку и категоризацию веб-страниц для понимания контента на более высоком уровне, чем просто что текстовых ключевых слов.

Настройте релевантность поиска с помощью Algolia

Оптимизация поисковой релевантности веб-сайта — сложный и непрерывный процесс.Это требует не только предоставления результатов, соответствующих запросам пользователей, но также предоставления персонализированных результатов и удовлетворения конкретных бизнес-потребностей. Кроме того, по мере того, как пользователи все больше переходят на устройства с поддержкой голоса и цифровых помощников, компаниям придется придумать, как предоставить новый тип интерфейса, который может естественно разговаривать с пользователями.

Чтобы предоставить все эти функции своим клиентам, вам понадобится поиск в качестве сервисного партнера, который сразу же предоставит все передовые отраслевые практики.Узнайте, как Algolia может помочь обеспечить персонализированный и релевантный поиск для ваших пользователей.