Анализ страницы https://hwaranlee.github.io/publications/
Основное Готовность: 75%
Домен
hwaranlee.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.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 04.10.2026 22:45:22.
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
~0,35сек
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 0,35сек оптимальна.
Объем документа
38Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 38Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 30
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 30 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /assets/css/bootstrap.min.css?a4b3f509e79c54a512b890d73235ef04 | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mdbootstrap@4.20.0/css/mdb.min.css | |
| stylesheet | /assets/css/academicons.min.css?f0b7046b84e425c55f3463ac249818f5 | |
| stylesheet | /assets/css/scholar-icons.css?62b2ac103a88034e6882a5be5f3e2772 | |
| stylesheet | text/css | https://fonts.googleapis.com/css?family=Roboto:300,400,500,700|Roboto+Slab:100,300,400,500,700|Material+Icons&display=swap |
| stylesheet | /assets/css/jekyll-pygments-themes-github.css?591dab5a4e56573bf4ef7fd332894c99 | |
| stylesheet | /assets/css/main.css?d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e | |
| stylesheet | /assets/css/jekyll-pygments-themes-native.css?5847e5ed4a4568527aa6cfab446049ca | |
| js | /assets/js/theme.js?a81d82887dd692e91686b43de4542f18 | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/jquery@3.6.0/dist/jquery.min.js | |
| js | /assets/js/bootstrap.bundle.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mdbootstrap@4.20.0/js/mdb.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/masonry-layout@4.2.2/dist/masonry.pkgd.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/imagesloaded@5.0.0/imagesloaded.pkgd.min.js | |
| js | text/javascript | /assets/js/masonry.js?a0db7e5d5c70cc3252b3138b0c91dcaf |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/medium-zoom@1.1.0/dist/medium-zoom.min.js | |
| js | /assets/js/zoom.js?85ddb88934d28b74e78031fd54cf8308 | |
| js | /assets/js/no_defer.js?2781658a0a2b13ed609542042a859126 | |
| js | /assets/js/common.js?e0514a05c5c95ac1a93a8dfd5249b92e | |
| js | text/javascript | /assets/js/copy_code.js?c8a01c11a92744d44b093fc3bda915df |
| js | /assets/js/jupyter_new_tab.js?d9f17b6adc2311cbabd747f4538bb15f | |
| js | https://d1bxh8uas1mnw7.cloudfront.net/assets/embed.js | |
| js | https://badge.dimensions.ai/badge.js | |
| js | text/javascript | https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3.2.2/es5/tex-mml-chtml.js |
| js | /assets/js/mathjax-setup.js?a5bb4e6a542c546dd929b24b8b236dfd | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/polyfill/v3/polyfill.min.js?features=es6 | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-144183589-1 | |
| js | /assets/js/google-analytics-setup.js?12374742c4b1801ba82226e617af7e2d | |
| js | text/javascript | /assets/js/progress-bar.js?2f30e0e6801ea8f5036fa66e1ab0a71a |
| js | /assets/js/vanilla-back-to-top.min.js?f40d453793ff4f64e238e420181a1d17 |
Серверные заголовки
Кол-во: 17
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 17шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a571ec8-9b47" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | A40C:13DD89:590F4CC:59CB8D4:6A8B84AE |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 23:39:26 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230129-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787528367.766439,VS0,VE103 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | c39cd24882bb465e26005601b73951db8d557183 |
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: 34%
Title
publications | Hwaran Lee
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 увеличить число символов в title (текущее значение: 27, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
A simple, whitespace theme for academics. Based on [*folio](https://github.com/bogoli/-folio) design.
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: 102, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
jekyll, jekyll-theme, academic-website, portfolio-website
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://hwaranlee.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, shrink-to-fit=no
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».
Разметка OpenGraph
Не найдено
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 не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 4
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 4шт. 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, shrink-to-fit=no |
| name | author | Hwaran Lee |
| name | description | A simple, whitespace theme for academics. Based on [*folio](https://github.com/bogoli/-folio) design. |
| name | keywords | jekyll, jekyll-theme, academic-website, portfolio-website |
Оптимизация Готовность: 67%
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>)!
Слова из title 4 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 28 достаточно.
Кол-во знаков контента 10761 на странице оптимально.
Кол-во слов 1644 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> 1. Это прекрасно.
На странице присутствуют заголовки <h3> 12.
Тошнота
6,86
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
2,92%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота не дотягивает до нормы 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 |
|---|---|---|
| hwaran | 47 | 2,86% |
| workshop | 12 | 0,73% |
| findings | 12 | 0,73% |
| language | 11 | 0,67% |
| soo-young | 11 | 0,67% |
| models | 8 | 0,49% |
| joonsuk | 8 | 0,49% |
| geonmin | 8 | 0,49% |
| sangdoo | 7 | 0,43% |
| dataset | 7 | 0,43% |
| patent | 6 | 0,36% |
| kyomin | 6 | 0,36% |
| conference | 5 | 0,30% |
| minbeom | 5 | 0,30% |
| learning | 5 | 0,30% |
| generation | 5 | 0,30% |
| processing | 5 | 0,30% |
| speech | 5 | 0,30% |
| non-archival | 4 | 0,24% |
| haneul | 4 | 0,24% |
Индексация Готовность: 60%
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 124 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.
Robots.txt
Найден корректный robots.txt
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.
Robots.txt настроен корректно. Размер файла: 81 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Allow: /_pages/*
Sitemap: https://hwaranlee.github.io/sitemap.xml
Sitemap
Кол-во: 1
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 содержит карту сайта. Это прекрасно!
Robots.txt не содержит ошибок в карте сайта.
Показать карту сайта
| Url | Статус |
|---|---|
| https://hwaranlee.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 26
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 26 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Hwaran Lee
|
|
| / |
about
|
|
| /activities/ |
activities
|
|
| /publications/ |
publications <span class="sr-only">(current)</span>
|
|
| /teaching/ |
teaching
|
|
| /assets/pdf/cv_hwaranlee_250415.pdf |
cv
|
|
| / |
Seohyeong Lee
|
|
| / |
Eunwon Kim
|
|
| / |
Buru Chang
|
|
| / |
Bryan Chen Zhengyu Tan
|
|
| / |
Zheng Weihua
|
|
| / |
Zhengyuan Liu
|
|
| / |
Nancy F. Chen
|
|
| / |
Kenny Tsu Wei Choo
|
|
| / |
Seongho Joo
|
|
| /ttps://patents.google.com/patent/KR102488886B1/en |
Method and Apparatus for Providing Hybrid Intelligent Customer Consultation
|
|
| /publications/2019_ACL_SUMB_poster.pdf |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">poster</code>
|
|
| /publications/2017_topdown_attention.pdf |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pdf</code>
|
|
| /publications/2017_convai_nips_combine.pdf |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pdf</code>
|
|
| /publications/2017_convai_nips_poster.pdf |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">poster</code>
|
|
| /publications/NBNI2015_abstract_hwaran.pdf |
Learning Tonotopically Organized Auditory Feature-map from Speech by an Intermap Pooling Layer in a Deep CNN
|
|
| /publications/NBNI2015_abstract_hwaran.pdf |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pdf</code>
|
|
| /publications/NBNI2015_abstract_geonmin.pdf |
Spoken Sentence Embedding from Character by Jointly Learning Character-level Compositional Word Model and RNN Sentence Encoder
|
|
| /publications/NBNI2015_abstract_geonmin.pdf |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pdf</code>
|
|
| /publications/2013_A%20Calibration%20Method%20for%20Eye-Gaze%20Estimation.pdf |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pdf</code>
|
|
| /publications/2013_Smart%20User%20Interface%20for%20Mobile%20Consumer%20Devices%20using%20model-based%20eye-gaze%20estimation.pdf |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pdf</code>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 98
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 98 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице ссылки с атрибутом rel='nofollow' 31.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| arxiv.org |
Alignment Data Map for Efficient Preference Data Selection and Diagnosis
|
| arxiv.org |
BLEnD-Vis: Benchmarking Multimodal Cultural Understanding in Vision Language Models
|
| roylee.sg |
Roy Ka-Wei Lee
|
| arxiv.org |
Drift: Decoding-time Personalized Alignments with Implicit User Preferences
|
| minbeomkim.github.io |
Minbeom Kim
|
| scholar.google.com |
Kang-il Lee
|
| scholar.google.com |
Thibaut Thonet
|
| milab.snu.ac.kr |
Kyomin Jung
|
| bialign-workshop.github.io |
Bi-Align Workshop
|
| arxiv.org |
Code-Switching Curriculum Learning for Multilingual Transfer in LLMs
|
| haneul-yoo.github.io |
Haneul Yoo
|
| cbokpark.github.io |
Cheonbok Park
|
| sangdooyun.github.io |
Sangdoo Yun
|
| aliceoh9.github.io |
Alice Oh
|
| code-switching.github.io |
CALCS Workshop
|
| arxiv.org |
CSRT: Evaluation and Analysis of LLMs using Code-Switching Red-Teaming Dataset
|
| haneul-yoo.github.io |
Haneul Yoo
|
| scholar.google.com |
Yongjin Yang
|
| redteaming-gen-ai.github.io |
Red Teaming GenAI
|
| code-switching.github.io |
CALCS Workshop
|
| arxiv.org |
AdvisorQA: Towards Helpful and Harmless Advice-seeking Question Answering with Collective Intelligence
|
| minbeomkim.github.io |
Minbeom Kim
|
| hwanheelee1993.github.io |
Hwanhee Lee
|
| mathcs.richmond.edu |
Joonsuk Park
|
| milab.snu.ac.kr |
Kyomin Jung
|
| arxiv.org |
MAQA: Evaluating Uncertainty Quantification in LLMs Regarding Data Uncertainty
|
| scholar.google.com |
Yongjin Yang
|
| haneul-yoo.github.io |
Haneul Yoo
|
| arxiv.org |
Guaranteed Generation from Large Language Models
|
| minbeomkim.github.io |
Minbeom Kim
|
| scholar.google.com |
Thibaut Thonet
|
| scholar.google.com |
Jos Rozen
|
| milab.snu.ac.kr |
Kyomin Jung
|
| scholar.google.com |
Marc Dymetman
|
| arxiv.org |
BLEnD: A Benchmark for LLMs on Everyday Knowledge in Diverse Cultures and Languages
|
| sites.google.com |
Cross-Cultural Considerations in NLP workshop
|
| arxiv.org |
HyperCLOVA X Technical Report
|
| arxiv.org |
TimeChara: Evaluating Point-in-Time Character Hallucination of Role-Playing Large Language Models
|
| arxiv.org |
Calibrating Large Language Models Using Their Generations Only
|
| arxiv.org |
TRAP: Targeted Random Adversarial Prompt Honeypot for Black-Box Identification
|
| arxiv.org |
KorNAT: LLM Alignment Benchmark for Korean Social Values and Common Knowledge
|
| selectstar.ai |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">project page</code>
|
| arxiv.org |
Who Wrote this Code? Watermarking for Code Generation
|
| arxiv.org |
LifeTox: Unveiling Implicit Toxicity in Life Advice
|
| arxiv.org |
Prometheus: Inducing Fine-grained Evaluation Capability in Language Models
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">code & datset</code>
|
| arxiv.org |
KoBBQ: Korean Bias Benchmark for Question Answering
|
| sites.google.com |
Cross-Cultural Considerations in NLP workshop
|
| jinjh0123.github.io |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">project page</code>
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">code & datset</code>
|
| huggingface.co |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">dataset@huggingface</code>
|
| arxiv.org |
ProPILE: Probing Privacy Leakage in Large Language Models
|
| arxiv.org |
KoSBi: A Dataset for Mitigating Social Bias Risks Towards Safer Large Language Model Applications
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">code & dataset</code>
|
| arxiv.org |
SQuARe: A Large-Scale Dataset of Sensitive Questions and Acceptable Responses Created through Human-Machine Collaboration
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">code & dataset</code>
|
| arxiv.org |
Query-Efficient Black-Box Red Teaming via Bayesian Optimization
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">code</code>
|
| arxiv.org |
Critic-Guided Decoding for Controlled Text Generation
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">code</code>
|
| arxiv.org |
ClaimDiff: Comparing and Contrasting Claims on Contentious Topics
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">dataset</code>
|
| aclanthology.org |
Why Knowledge Distillation Amplifies Gender Bias and How to Mitigate - from the Perspective of DistilBERT
|
| aclanthology.org |
Masked Summarization to Generate Factually Inconsistent Summaries for Improved Factual Consistency Checking
|
| arxiv.org |
Plug-and-Play Adaptation for Continuously-updated QA
|
| dl.acm.org |
TaleBrush: Sketching Stories with Generative Pretrained Language Models
|
| youtube.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">video</code>
|
| dl.acm.org |
TaleBrush: Visual Sketching of Story Generation with Pretrained Language Models
|
| ieeexplore.ieee.org |
SUMBT+LaRL: Effective Multi-domain End-to-end Neural Task-oriented Dialog System
|
| arxiv.org |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pdf</code>
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">code</code>
|
| arxiv.org |
Reasoning Visual Dialog with Sparse Graph Learning and Knowledge Transfer
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">code</code>
|
| patents.google.com |
Method and Apparatus for Dialogue State Tracking for Use in Goal-oriented Dialog System
|
| arxiv.org |
SUMBT: Slot-Utterance Matching for Universal and Scalable Belief Tracking
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">code</code>
|
| ieeexplore.ieee.org |
Unpaired Speech Enhancement by Acoustic and Adversarial Supervision for Speech Recognition
|
| arxiv.org |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pdf</code>
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">code</code>
|
| koasas.kaist.ac.kr |
Neural representations for speech recognition and natural language generation
|
| ieeexplore.ieee.org |
Rescoring of N-best Hypotheses using Top-down Selective Attention for Automatic Speech Recognition
|
| convai.io |
A Deep Chatbot for QA and Chitchat
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">code</code>
|
| link.springer.com |
Compositional Sentence Representation from Character within Large Context Text
|
| arxiv.org |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pdf</code>
|
| ieeexplore.ieee.org |
Deep CNNs Along the Time Axis With Intermap Pooling for Robustness to Spectral Variations
|
| arxiv.org |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">pdf</code>
|
| github.com |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">code</code>
|
| youtu.be |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">demo</code>
|
| dl.acm.org |
Hierarchical committee of deep CNNs with exponentially-weighted decision fusion for static facial expression recognition
|
| youtu.be |
<code class="language-plaintext highlighter-rouge">demo</code>
|
| dl.acm.org |
Active Learning for Large-scale Object Classification: from Exploration to Exploitation
|
| ieeexplore.ieee.org |
A Calibration Method for Eye-Gaze Estimation Systems Based on 3D Geometrical Optics
|
| ieeexplore.ieee.org |
Smart User Interface for Mobile Consumer Devices Using Model-Based Eye-Gaze Estimation
|
| jekyllrb.com |
Jekyll
|
| github.com |
al-folio
|
| pages.github.com |
GitHub Pages
|
| unsplash.com |
Unsplash
|
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://hwaranlee.github.io/publications/ готова к продвижению на 59%. 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: