Анализ страницы https://intelligentvislab.github.io/research
Основное Готовность: 75%
Домен
intelligentvislab.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.
Цепочка редиректов:
https://intelligentvislab.github.io/research
301 MovedPermanently
https://intelligentvislab.github.io/research/
200 OK
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 04.10.2026 22:45:22.
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
~0,46сек
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 0,46сек оптимальна.
Объем документа
81Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 81Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 47
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 47 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Lora&display=swap | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Poppins&display=swap | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css2?family=Cousine&display=swap | |
| stylesheet | https://use.fontawesome.com/releases/v5.13.1/css/all.css | |
| stylesheet | /css/all.css | |
| stylesheet | /css/anchor.css | |
| stylesheet | /css/background.css | |
| stylesheet | /css/big-link.css | |
| stylesheet | /css/card.css | |
| stylesheet | /css/card-search.css | |
| stylesheet | /css/centerer.css | |
| stylesheet | /css/code.css | |
| stylesheet | /css/feature.css | |
| stylesheet | /css/figure.css | |
| stylesheet | /css/footer.css | |
| stylesheet | /css/header.css | |
| stylesheet | /css/heading.css | |
| stylesheet | /css/highlight.css | |
| stylesheet | /css/icon.css | |
| stylesheet | /css/image.css | |
| stylesheet | /css/gallery.css | |
| stylesheet | /css/link.css | |
| stylesheet | /css/list.css | |
| stylesheet | /css/paragraph.css | |
| stylesheet | /css/paper-link.css | |
| stylesheet | /css/portrait.css | |
| stylesheet | /css/publication.css | |
| stylesheet | /css/post-info.css | |
| stylesheet | /css/post-nav.css | |
| stylesheet | /css/role.css | |
| stylesheet | /css/rule.css | |
| stylesheet | /css/section.css | |
| stylesheet | /css/social-link.css | |
| stylesheet | /css/table.css | |
| stylesheet | /css/tags.css | |
| stylesheet | /css/tooltip.css | |
| stylesheet | /css/util.css | |
| js | https://unpkg.com/@popperjs/core@2 | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mark.js/8.11.1/mark.min.js | |
| js | /js/anchors.js | |
| js | /js/fetch-tags.js | |
| js | /js/card-search.js | |
| js | /js/tooltips.js | |
| js | /js/copy-bibtex.js | |
| js | /js/pdf-embed.js | |
| js | https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js | |
| js | text/javascript | /js/custom.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 | "6a4b5fa7-14814" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 6AD8:15CB:375C058:37D6190:6A8BAA16 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Mon, 24 Aug 2026 02:19:02 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230179-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787537942.250239,VS0,VE111 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | fc15f9490fdf8c899879e0ae292913332e0b18c3 |
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: 48%
Title
Intelligent Visualization Lab - Research
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: 48, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
The Intelligent Visualization Lab at York University develops multimodal AI, visualization, and natural language processing methods to make data interaction more accessible, responsible, and human-centered.
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 уменьшить число символов в description (текущее значение: 206, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
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.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
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.
Рекомендуем прописать канонический Url.
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,height=device-height,initial-scale=1.0
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
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:type | website |
| og:url | https://intelligentvislab.github.io/research/ |
| og:title | Intelligent Visualization Lab - Research |
| og:description | The Intelligent Visualization Lab at York University develops multimodal AI, visualization, and natural language processing methods to make data interaction more accessible, responsible, and human-centered. |
| og:image | https://intelligentvislab.github.io/icons/share-thumbnail.jpg |
Все мета-теги
Кол-во: 14
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 14шт. 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,height=device-height,initial-scale=1.0 |
| name | title | Intelligent Visualization Lab - Research |
| name | description | The Intelligent Visualization Lab at York University develops multimodal AI, visualization, and natural language processing methods to make data interaction more accessible, responsible, and human-centered. |
| name | format-detection | telephone=no |
| property | og:type | website |
| property | og:url | https://intelligentvislab.github.io/research/ |
| property | og:title | Intelligent Visualization Lab - Research |
| property | og:description | The Intelligent Visualization Lab at York University develops multimodal AI, visualization, and natural language processing methods to make data interaction more accessible, responsible, and human-centered. |
| property | twitter:card | summary_large_image |
| property | twitter:url | https://intelligentvislab.github.io/research/ |
| property | twitter:title | Intelligent Visualization Lab - Research |
| property | twitter:description | The Intelligent Visualization Lab at York University develops multimodal AI, visualization, and natural language processing methods to make data interaction more accessible, responsible, and human-centered. |
| property | og:image | https://intelligentvislab.github.io/icons/share-thumbnail.jpg |
| property | twitter:image | https://intelligentvislab.github.io/icons/share-thumbnail.jpg |
Оптимизация Готовность: 72%
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
Ошибок нет
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 120 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 17 достаточно.
Кол-во знаков контента 14497 на странице оптимально.
Кол-во слов 2060 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> 9.
Тошнота
7,75
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 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
1,26%
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 |
|---|---|---|
| enamul | 60 | 2,91% |
| rahman | 37 | 1,80% |
| source | 26 | 1,26% |
| tahmid | 19 | 0,92% |
| laskar | 19 | 0,92% |
| shafiq | 19 | 0,92% |
| proceedings | 17 | 0,83% |
| mohammed | 16 | 0,78% |
| visual | 16 | 0,78% |
| language | 14 | 0,68% |
| mizanur | 13 | 0,63% |
| conference | 13 | 0,63% |
| saidul | 12 | 0,58% |
| models | 10 | 0,49% |
| question | 8 | 0,39% |
| answering | 8 | 0,39% |
| hossain | 7 | 0,34% |
| international | 7 | 0,34% |
| multimodal | 7 | 0,34% |
| reasoning | 7 | 0,34% |
Индексация Готовность: 40%
Индексирование
Есть ошибки
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 242 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
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: 57 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
Sitemap: https://intelligentvislab.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://intelligentvislab.github.io/sitemap.xml |
|
Внутренние ссылки
Кол-во: 65
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 65 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 2.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
Home
|
|
| /research |
Publications
|
|
| /team |
Team
|
|
| /contact |
Contact
|
|
| /publications/lost-in-translation-lvlm-judges/ |
Lost in Translation: Do LVLM Judges Generalize Across Languages?
|
|
| /publications/can-human-gaze-supervision-vlm-robustness/ |
Can Human Gaze Supervision Improve VLM Robustness to Misleading Data Visualizations?
|
|
| /publications/tsfc-multimodal-commercial-bengali/ |
TSFC: A Hierarchical Classification Framework for Multimodal Commercial Contents in Bengali
|
|
| /publications/llm-based-data-science-agents-a-survey-of/ |
LLM-Based Data Science Agents: A Survey of Capabilities, Challenges, and Future Directions
|
|
| /publications/aligning-text-code-and-vision-a-multi-objective/ |
Aligning Text, Code, and Vision: A Multi-Objective Reinforcement Learning Framework for Text-to-Vis
|
|
| /publications/dashboardqa/ |
DashboardQA: Benchmarking Multimodal Agents for Question Answering on Interactive Dashboards
|
|
| /publications/colflor-towards-bert-size-vision-language/ |
ColFlor: Towards BERT-Size Vision-Language Document Retrieval Models
|
|
| /publications/chartgemma-visual-instruction-tuning-for-chart/ |
ChartGemma: Visual Instruction-tuning for Chart Reasoning in the Wild
|
|
| /publications/judging-the-judges-can-large-vision-language/ |
Judging the Judges: Can Large Vision-Language Models Fairly Evaluate Chart Comprehension and Reasoning?
|
|
| /publications/improving-automatic-evaluation-of-large-language/ |
Improving Automatic Evaluation of Large Language Models (LLMs) in Biomedical Relation Extraction via LLMs-as-the-Judge
|
|
| /publications/chartqapro-a-more-diverse-and-challenging/ |
ChartQAPro: A More Diverse and Challenging Benchmark for Chart Question Answering
|
|
| /publications/bigcharts-r1-enhanced-chart-reasoning-with-visual/ |
BigCharts-R1: Enhanced Chart Reasoning with Visual Reinforcement Fine-Tuning
|
|
| /publications/from-charts-to-fair-narratives-uncovering-and/ |
From Charts to Fair Narratives: Uncovering and Mitigating Geo-Economic Biases in Chart-to-Text
|
|
| /publications/the-perils-of-chart-deception-how-misleading/ |
The Perils of Chart Deception: How Misleading Visualizations Affect Vision-Language Models
|
|
| /publications/alignvlm-rethinking-llm-as-a-judge-for-fair/ |
AlignVLM: Rethinking LLM-as-a-Judge for Fair Evaluation of Chart Reasoning
|
|
| /publications/text2vis-a-challenging-and-diverse-benchmark-for/ |
Text2Vis: A Challenging and Diverse Benchmark for Generating Multimodal Visualizations from Text
|
|
| /publications/colmate-contrastive-late-interaction-and-masked/ |
ColMate: Contrastive Late Interaction and Masked Text for Multimodal Document Retrieval
|
|
| /publications/deploying-tiny-lvlm-judges-for-real-world/ |
Deploying Tiny LVLM Judges for Real-World Evaluation of Chart Models: Lessons Learned and Best Practices
|
|
| /publications/afunet-an-attention-based-fusion-network-to/ |
AFuNet: An Attention-Based Fusion Network to Classify Texts in a Resource-Constrained Language
|
|
| /publications/authornet-leveraging-attention-based-early-fusion/ |
AuthorNet: Leveraging attention-based early fusion of transformers for low-resource authorship attribution
|
|
| /publications/large-language-models-for-information/ |
Large Language Models for Information Visualization
|
|
| /publications/towards-a-holistic-evaluation-of-llm-generated/ |
Towards a Holistic Evaluation of LLM Generated Code for Exploratory Visual Analysis
|
|
| /publications/refinecode-enhancing-code-quality-through/ |
RefineCode: Enhancing Code Quality Through Actionable Code Review Recommendations and Intelligent Issue Resolution
|
|
| /publications/benllmeval-a-comprehensive-evaluation-into-the/ |
BenLLMEval: A Comprehensive Evaluation into the Potentials and Pitfalls of Large Language Models on Bengali NLP
|
|
| /publications/chartinstruct-instruction-tuning-for-chart/ |
ChartInstruct: Instruction Tuning for Chart Comprehension and Reasoning
|
|
| /publications/a-systematic-survey-and-critical-review-on/ |
A Systematic Survey and Critical Review on Evaluating Large Language Models: Challenges, Limitations, and Recommendations
|
|
| /publications/are-large-vision-language-models-up-to-the/ |
Are Large Vision Language Models up to the Challenge of Chart Comprehension and Reasoning?
|
|
| /publications/datanarrative-automated-data-driven-storytelling/ |
DataNarrative: Automated Data-Driven Storytelling with Visualizations and Texts
|
|
| /publications/open-rag-enhanced-retrieval-augmented-reasoning/ |
Open-RAG: Enhanced Retrieval Augmented Reasoning with Open-Source Large Language Models
|
|
| /publications/natural-language-generation-for-visualizations/ |
Natural Language Generation for Visualizations: State of the Art, Challenges and Future Directions
|
|
| /publications/do-llms-work-on-charts-designing-few-shot-prompts/ |
Do LLMs Work on Charts? Designing Few-Shot Prompts for Chart Question Answering and Summarization
|
|
| /publications/seechart-enabling-accessible-visualizations/ |
SeeChart: Enabling Accessible Visualizations Through Interactive Natural Language Interface For People with Visual Impairments
|
|
| /publications/can-large-language-models-fix-data-annotation/ |
Can Large Language Models Fix Data Annotation Errors? An Empirical Study Using Debatepedia for Query-Focused Text Summarization
|
|
| /publications/unichart-a-universal-vision-language-pretrained/ |
UniChart: A Universal Vision-Language Pretrained Model for Chart Comprehension and Reasoning
|
|
| /publications/chartqa-a-benchmark-for-question-answering-about/ |
ChartQA: A Benchmark for Question Answering about Charts with Visual and Logical Reasoning
|
|
| /publications/chart-to-text-a-large-scale-benchmark-for-chart/ |
Chart-to-Text: A Large-Scale Benchmark for Chart Summarization
|
|
| /publications/opencqa-open-ended-question-answering-with-charts/ |
OpenCQA: Open-ended Question Answering with Charts
|
|
| /publications/a-deep-attentive-multimodal-learning-approach-for/ |
A Deep Attentive Multimodal Learning Approach for Disaster Identification from Social Media Posts
|
|
| /publications/chart-question-answering-state-of-the-art-and/ |
Chart Question Answering: State of the Art and Future Directions
|
|
| /publications/designing-and-evaluating-multimodal-interactions/ |
Designing and Evaluating Multimodal Interactions for Facilitating Visual Analysis With Dashboards
|
|
| /publications/domain-adaptation-with-pre-trained-transformers/ |
Domain Adaptation with Pre-trained Transformers for Query-Focused Abstractive Text Summarization
|
|
| /publications/integrating-image-data-extraction-and-table/ |
Integrating Image Data Extraction and Table Parsing Methods for Chart Question Answering
|
|
| /publications/communitypulse-facilitating-community-input/ |
CommunityPulse: Facilitating Community Input Analysis by Surfacing Hidden Insights, Reflections, and Priorities
|
|
| /publications/conviscope-visual-analytics-for-exploring-patient/ |
ConVIScope: Visual Analytics for Exploring Patient Conversations
|
|
| /publications/chart-to-text-generating-natural-language/ |
Chart-to-Text: Generating Natural Language Descriptions for Charts by Adapting the Transformer Model
|
|
| /publications/wsl-ds-weakly-supervised-learning-with-distant/ |
WSL-DS: Weakly Supervised Learning with Distant Supervision for Query Focused Multi-Document Abstractive Summarization
|
|
| /publications/sneak-pique-exploring-autocompletion-as-a-data/ |
Sneak Pique - Exploring Autocompletion as a Data Discovery Scaffold for Supporting Visual Analysis
|
|
| /publications/towards-understanding-desiderata-for-large-scale/ |
Towards Understanding Desiderata for Large-Scale Civic Input Analysis
|
|
| /publications/claimviz-visual-analytics-for-identifying-and/ |
ClaimViz: Visual Analytics for Identifying and Verifying Factual Claims
|
|
| /publications/contextualized-embeddings-based-transformer/ |
Contextualized Embeddings based Transformer Encoder for Sentence Similarity Modeling in Answer Selection Task
|
|
| /publications/answering-questions-about-charts-and-generating/ |
Answering Questions about Charts and Generating Visual Explanations
|
|
| /publications/miva-multimodal-interactions-for-facilitating/ |
MIVA: Multimodal Interactions for Facilitating Visual Analysis with Multiple Coordinated Views
|
|
| /publications/convisqa-a-natural-language-interface-for/ |
ConVisQA: A Natural Language Interface for Visually Exploring Online Conversations
|
|
| /publications/query-focused-abstractive-summarization-via/ |
Query Focused Abstractive Summarization via Incorporating Query Relevance and Transfer Learning with Transformer Models
|
|
| /publications/searching-the-visual-style-and-structure-of-d3/ |
Searching the Visual Style and Structure of D3 Visualizations
|
|
| /publications/visual-exploration-of-topic-controversy-in-online/ |
Visual Exploration of Topic Controversy in Online Conversations
|
|
| /publications/utilizing-bidirectional-encoder-representations/ |
Utilizing Bidirectional Encoder Representations from Transformers for Answer Selection
|
|
| /publications/facilitating-document-reading-by-linking-text-and/ |
Facilitating Document Reading by Linking Text and Tables
|
|
| /publications/interactive-topic-hierarchy-revision-for/ |
Interactive topic hierarchy revision for exploring a collection of online conversations
|
|
| /publications/applying-pragmatics-principles-for-interaction/ |
Applying Pragmatics Principles for Interaction with Visual Analytics
|
|
| /contact |
<i class="fas fa-envelope fa-lg"></i>
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 115
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 115 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| doi.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| ieeexplore.ieee.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| ieeexplore.ieee.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| huggingface.co |
<i class="fas fa-pen-nib"></i>Blog Post
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| huggingface.co |
<i class="fas fa-database"></i>Dataset
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| huggingface.co |
<i class="fas fa-pen-nib"></i>Blog Post
|
| huggingface.co |
<i class="fas fa-database"></i>Dataset
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| youtube.com |
<i class="fas fa-play-circle"></i>Video
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| youtube.com |
<i class="fas fa-play-circle"></i>Video
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| huggingface.co |
<i class="fas fa-pen-nib"></i>Blog Post
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| huggingface.co |
<i class="fas fa-pen-nib"></i>Blog Post
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| huggingface.co |
<i class="fas fa-pen-nib"></i>Blog Post
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| doi.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| doi.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| uw-insight-lab.com |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| researchgate.net |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| huggingface.co |
<i class="fas fa-pen-nib"></i>Blog Post
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| onlinelibrary.wiley.com |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| dl.acm.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| yorku.ca |
<i class="fas fa-play-circle"></i>Video
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-play-circle"></i>Video
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-play-circle"></i>Video
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-play-circle"></i>Video
|
| marktechpost.com |
<i class="fas fa-pen-nib"></i>Blog Post
|
| ieeexplore.ieee.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| archive.ics.uci.edu |
<i class="fas fa-database"></i>Dataset
|
| arxiv.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| ieeexplore.ieee.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| ieeexplore.ieee.org |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| yorku.ca |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| dl.acm.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| communitypulse.cs.umass.edu |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| yorku.ca |
<i class="fas fa-play-circle"></i>Video
|
| csc.lsu.edu |
<i class="fas fa-pen-nib"></i>Blog Post
|
| open.library.ubc.ca |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| yorku.ca |
<i class="fas fa-play-circle"></i>Video
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| dhkim16.github.io |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| youtube.com |
<i class="fas fa-play-circle"></i>Video
|
| medium.com |
<i class="fas fa-pen-nib"></i>Blog Post
|
| dl.acm.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| ieeexplore.ieee.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-play-circle"></i>Video
|
| aclanthology.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| dl.acm.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| dhkim16.github.io |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| youtube.com |
<i class="fas fa-play-circle"></i>Video
|
| ieeexplore.ieee.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| ieeexplore.ieee.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| link.springer.com |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
| github.com |
<i class="fas fa-code"></i>Source
|
| ieeexplore.ieee.org |
<i class="fas fa-file-pdf"></i>PDF
|
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://intelligentvislab.github.io/research готова к продвижению на 59%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: