Анализ страницы https://ercong21.github.io/publications/
Основное Готовность: 75%
Домен
ercong21.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 01.11.2026 2:38:01.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,34сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,34сек оптимальна.
Объем документа
30Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 30Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 23
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 23 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/vendor/primer-css/css/primer.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/vendor/primer-markdown/dist/user-content.min.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/vendor/octicons/octicons/octicons.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/css/components/collection.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/css/components/repo-card.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/css/sections/repo-list.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/css/sections/mini-repo-list.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/css/sections/profile.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/css/sections/contact.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/css/sections/news.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/css/components/boxed-group.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/css/globals/common.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/vendor/share.js/dist/css/share.min.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/css/globals/responsive.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/css/posts/index.css | |
| stylesheet | https://ercong21.github.io/assets/css/globals/prism.css | |
| js | https://ercong21.github.io/assets/vendor/jquery/dist/jquery.min.js | |
| js | https://ercong21.github.io/assets/js/jquery-ui.js | |
| js | text/javascript | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/2.7.0/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-114643083-1 | |
| js | https://ercong21.github.io/assets/vendor/share.js/dist/js/share.min.js | |
| js | https://ercong21.github.io/assets/js/geopattern.js | |
| js | https://ercong21.github.io/assets/js/prism.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| Strict-Transport-Security | max-age=31556952 |
| ETag | "6a8880cf-7c63" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | D80A:57185:3BDA0B8:3C5A577:6A8A97E7 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 06:49:11 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230095-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787467751.383217,VS0,VE120 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | ec2e6a60a4c433218a38a0003ebd12670ac227eb |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 50%
Title
Publications — Ercong Nie [ɚ'tsʰʊŋ, niɛ]
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо уменьшить число символов в title (текущее значение: 46, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Ercong Nie's full publications
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 30, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
聂耳聪, Ercong Nie, ercong21
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Keywords установлены.
Канонический Url
https://ercong21.github.io/publications/
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Канонический Url прописан корректно.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Meta-тег viewport со значением maximum-scale определяет максимальный масштаб области просмотра.
Разметка OpenGraph
Кол-во: 5
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:title | Publications |
| og:url | https://ercong21.github.io/publications/ |
| og:site_name | Ercong Nie [ɚ'tsʰʊŋ, niɛ] |
| og:type | article |
| og:locale | en_US |
Все мета-теги
Кол-во: 10
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 10шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1 |
| name | keywords | 聂耳聪, Ercong Nie, ercong21 |
| name | og:keywords | 聂耳聪, Ercong Nie, ercong21 |
| name | description | Ercong Nie's full publications |
| name | og:description | Ercong Nie's full publications |
| property | og:title | Publications |
| property | og:url | https://ercong21.github.io/publications/ |
| property | og:site_name | Ercong Nie [ɚ'tsʰʊŋ, niɛ] |
| property | og:type | article |
| property | og:locale | en_US |
Оптимизация Готовность: 62%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Абзацев с текстом 1 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 8 слишком мало. Сделайте контент более читаемым!
Слова из title 5 встречаются в тексте достаточно.
Кол-во знаков контента 11669 на странице оптимально.
Кол-во слов 1687 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 2. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h3> 6.
Тошнота
7,14
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 3. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
31,48%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| ercong | 51 | 3,02% |
| [paper] | 48 | 2,85% |
| hinrich | 27 | 1,60% |
| language | 25 | 1,48% |
| schütze | 23 | 1,36% |
| helmut | 18 | 1,07% |
| schmid | 18 | 1,07% |
| models | 17 | 1,01% |
| findings | 11 | 0,65% |
| shuzhou | 10 | 0,59% |
| mingyang | 9 | 0,53% |
| multilingual | 8 | 0,47% |
| michael | 8 | 0,47% |
| cross-lingual | 8 | 0,47% |
| [code] | 7 | 0,41% |
| yongkang | 6 | 0,36% |
| daling | 6 | 0,36% |
| färber | 6 | 0,36% |
| low-resource | 6 | 0,36% |
| survey | 5 | 0,30% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Ошибок нет
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 121 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 14
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 14 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Ercong Nie [ɚ'tsʰʊŋ, niɛ]
|
|
| / |
Home
|
|
| /news/ |
News
|
|
| /publications/ |
Publications
|
|
| /teaching/ |
Teaching
|
|
| /grants/ |
Grants
|
|
| /files/Resume_Nie.pdf |
CV
|
|
| /zh/ |
中文
|
|
| / |
Home
|
|
| /news/ |
News
|
|
| /publications/ |
Publications
|
|
| /teaching/ |
Teaching
|
|
| /grants/ |
Grants
|
|
| /files/Resume_Nie.pdf |
CV
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 102
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 102 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| arxiv.org |
<strong>Activation-Guided Neuron Intervention to Induce Alzheimer’s-Related Computational Language Phenotypes in a Large Language Model</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>Memory-R2: Fair Credit Assignment for Long-Horizon Memory-Augmented LLM Agents</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>ChunkFT: Byte-Streamed Optimization for Memory-Efficient Full Fine-Tuning</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>DiM³: Bridging Multilingual and Multimodal Models via Direction- and Magnitude-Aware Merging</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>Automatic In-Domain Exemplar Construction and LLM-Based Refinement of Multi-LLM Expansions for Query Expansion</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>Beyond Over-Refusal: Scenario-Based Diagnostics and Post-Hoc Mitigation for Exaggerated Refusals in LLMs</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>A Survey of Long-Document Retrieval in the PLM and LLM Era</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| sciencedirect.com |
<strong>Locate, Steer, and Improve: A Practical Survey of Actionable Mechanistic Interpretability in Large Language Models</strong>
|
| sciencedirect.com |
[Paper]
|
| academic.oup.com |
<strong>Parsing Middle High German: Exploring Cross-Lingual NLP for Treebank Construction in Low-Resource Historical Languages</strong>
|
| doi.org |
[Paper]
|
| dl.acm.org |
<strong>Query Expansion in the Age of Pre-trained and Large Language Models: A Comprehensive Survey</strong>
|
| doi.org |
[Paper]
|
| sciencedirect.com |
<strong>Dual-Layer Prompt Ensembles: Leveraging System- and User-Level Instructions for Robust LLM-Based Query Expansion and Rank Fusion</strong>
|
| sciencedirect.com |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>PyraVid: Hierarchical Multimodal Memory for Long-Horizon Video Reasoning</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| preprints.org |
<strong>Mechanistic Interpretability for Understanding Language Abilities in Large Language Models: A Survey</strong>
|
| preprints.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>Locate, Steer, and Improve: A Practical Survey of Actionable Mechanistic Interpretability in Large Language Models</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>SAD: A Large-Scale Strategic Argumentative Dialogue Dataset</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>Memory-R1: Enhancing Large Language Model Agents to Manage and Utilize Memories via Reinforcement Learning</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>Look Within or Look Beyond? A Theoretical Comparison Between Parameter-Efficient and Full Fine-Tuning</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>XToM: Exploring the Multilingual Theory of Mind for Large Language Models</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>PlaM: Training-Free Plateau-Guided Model Merging for Better Visual Grounding in MLLMs</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>CoDAE: Adapting Large Language Models for Education via Chain-of-Thought Data Augmentation</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| aclanthology.org |
<strong>LLM in the Loop: Creating the ParaDeHate Dataset for Hate Speech Detoxification</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| aclanthology.org |
<strong>Decomposed prompting: Unveiling multilingual linguistic structure knowledge in english-centric large language models</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>Mechanistic Understanding and Mitigation of Language Confusion in English-Centric Large Language Models</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| github.com |
[Code]
|
| arxiv.org |
<strong>Tracing Multilingual Factual Knowledge Acquisition in Pretraining</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| aclanthology.org |
<strong>BMIKE-53: Investigating cross-lingual knowledge editing with in-context learning</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| github.com |
[Code]
|
| aclanthology.org |
<strong>Large Language Models as Neurolinguistic Subjects: Identifying Internal Representations for Form and Meaning</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| aclanthology.org |
<strong>Lost in Multilinguality: Dissecting Cross-lingual Factual Inconsistency in Transformer Language Models</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| link.springer.com |
<strong>Generative agent-based modeling for climate adaptation policy: A flood resilience perspective</strong>
|
| link.springer.com |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>Why lift so heavy? Slimming large language models by cutting off the layers</strong>
|
| ieeexplore.ieee.org |
[Paper]
|
| aclanthology.org |
<strong>GNNavi: Navigating the Information Flow in Large Language Models by Graph Neural Network</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| github.com |
[Code]
|
| aclanthology.org |
<strong>Decoding Probing: Revealing Internal Linguistic Structures in Neural Language Models Using Minimal Pairs</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| link.springer.com |
<strong>A Unified Data Augmentation Framework for Low-Resource Multi-domain Dialogue Generation</strong>
|
| link.springer.com |
[Paper]
|
| aclanthology.org |
<strong>ToPro: Token-Level Prompt Decomposition for Cross-Lingual Sequence Labeling Tasks</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| github.com |
[Code]
|
| aclanthology.org |
<strong>Unleashing the Multilingual Encoder Potential: Boosting Zero-Shot Performance via Probability Calibration</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| github.com |
[Code]
|
| aclanthology.org |
<strong>Cross-Lingual Retrieval Augmented Prompt for Low-Resource Languages</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| github.com |
[Code]
|
| aclanthology.org |
[paper]
|
| github.com |
[Code]
|
| arxiv.org |
<strong>Hateful Person or Hateful Model? Investigating the Role of Personas in Hate Speech Detection by Large Language Models</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>XCOMPS: A Multilingual Benchmark of Conceptual Minimal Pairs</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>Language Model Re-rankers are Steered by Lexical Similarities</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| aclanthology.org |
<strong>Team MGTD4ADL at SemEval-2024 Task 8: Leveraging (Sentence) Transformer Models with Contrastive Learning for Identifying Machine-Generated Text</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| openreview.net |
[Paper]
|
| aclanthology.org |
<strong>Baby’s CoThought: Leveraging Large Language Models for Enhanced Reasoning in Compact Models</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| aclanthology.org |
<strong>Crosslingual Retrieval Augmented In-context Learning for Bangla</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| aclanthology.org |
<strong>Cross-Lingual Constituency Parsing for Middle High German: A Delexicalized Approach</strong>
|
| aclanthology.org |
[Paper]
|
| arxiv.org |
<strong>What cleaves? Is proteasomal cleavage prediction reaching a ceiling?</strong>
|
| arxiv.org |
[Paper]
|
| cip.ifi.lmu.de |
[Paper]
|
| doi.org |
<strong>Korpus Zur Erforschung Von Registerphänomenen Bei Martin Luther (regil)</strong>
|
| edoc.ub.uni-muenchen.de |
<strong>Efficient and human-inspired natural language processing methods for multilingual and low-resource settings</strong>
|
| edoc.ub.uni-muenchen.de |
[Paper]
|
| cip.ifi.lmu.de |
<strong>Zero-Shot Learning on Low-Resource Languages by Cross-Lingual Retrieval</strong>
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://ercong21.github.io/publications/ готова к продвижению на 47%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: