Анализ страницы https://raganato.github.io/publications/
Основное Готовность: 100%
Домен
raganato.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 19.11.2026 15:48:49.
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
~0,3сек
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 0,3сек оптимальна.
Объем документа
29Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 29Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 3
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 3 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | https://raganato.github.io/sass/style.min.ac3b29eee9e254302a04aca44260f19f19da7d1d3a16e2dbb3e8a152ad617046.css | |
| stylesheet | https://raganato.github.io/syntax.min.css | |
| stylesheet | https://fonts.googleapis.com/css?family=Montserrat:500,600|Raleway:400,400i,600 |
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 | "69f24ba1-750d" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | 2184:10D7A:2A061A0:2A5FCEE:6A8A0151 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 20:06:41 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230221-FRA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787429202.737125,VS0,VE112 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | ab033395128fceb640c854315218bfacaf5792ce |
CMS
Hugo 0.161.0
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.
В мета-теге generator указано: Hugo 0.161.0.
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
Publications - Alessandro Raganato
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: 34, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
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.
Установите мета-тег description!
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
https://raganato.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
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: 6
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:url | https://raganato.github.io/publications/ |
| og:site_name | Alessandro Raganato |
| og:title | Publications |
| og:description | ACL Anthology Google Scholar Semantic Scholar Lorenzo Olearo, Giorgio Longari, Alessandro Raganato, Rafael Peñaloza, Simone Melzi. Blending Concepts with Text-to-Image Diffusion Models Discover Artificial Intelligence 2026. Mohammadamin Shafiei, Hamidreza Saffari, Mohammad Taher Pilehvar, Alessandro Raganato. TruthTrap: A Bilingual Benchmark for Evaluating Factually Correct Yet Misleading Information in Question Answering In Findings of the Association for Computational Linguistics: EACL 2026, pages 2966–2987, Rabat, Morocco. Association for Computational Linguistics. Marco Braga, Alessandro Raganato, Gabriella Pasi. MAdaKron: a Mixture-of-AdaKron Adapters Knowledge-Based Systems 2025. |
| og:locale | en_us |
| og:type | website |
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 |
| name | description | |
| name | theme-color | #FD3519 |
| name | generator | Hugo 0.161.0 |
| property | og:url | https://raganato.github.io/publications/ |
| property | og:site_name | Alessandro Raganato |
| property | og:title | Publications |
| property | og:description | ACL Anthology Google Scholar Semantic Scholar Lorenzo Olearo, Giorgio Longari, Alessandro Raganato, Rafael Peñaloza, Simone Melzi. Blending Concepts with Text-to-Image Diffusion Models Discover Artificial Intelligence 2026. Mohammadamin Shafiei, Hamidreza Saffari, Mohammad Taher Pilehvar, Alessandro Raganato. TruthTrap: A Bilingual Benchmark for Evaluating Factually Correct Yet Misleading Information in Question Answering In Findings of the Association for Computational Linguistics: EACL 2026, pages 2966–2987, Rabat, Morocco. Association for Computational Linguistics. Marco Braga, Alessandro Raganato, Gabriella Pasi. MAdaKron: a Mixture-of-AdaKron Adapters Knowledge-Based Systems 2025. |
| property | og:locale | en_us |
| property | og:type | website |
Оптимизация Готовность: 80%
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 в единственном экземпляре).
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 61 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 36 достаточно.
Кол-во знаков контента 14661 на странице оптимально.
Кол-во слов 1861 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 <h2> 1. Это хорошо.
Тошнота
7,55
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
145,08%
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 |
|---|---|---|
| alessandro | 57 | 3,06% |
| raganato | 55 | 2,96% |
| proceedings | 37 | 1,99% |
| conference | 26 | 1,40% |
| translation | 19 | 1,02% |
| language | 18 | 0,97% |
| tiedemann | 17 | 0,91% |
| evaluation | 16 | 0,86% |
| machine | 16 | 0,86% |
| [website] | 14 | 0,75% |
| computational | 13 | 0,70% |
| multilingual | 13 | 0,70% |
| [poster] | 13 | 0,70% |
| international | 12 | 0,64% |
| linguistics | 11 | 0,59% |
| gabriella | 11 | 0,59% |
| workshop | 11 | 0,59% |
| association | 10 | 0,54% |
| vázquez | 10 | 0,54% |
| roberto | 10 | 0,54% |
Индексация Готовность: 30%
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 114 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: 14 байт. Загружен за: 0сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
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: 33
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 33 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
На странице присутствуют изображения 1.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| / |
<h2>Alessandro Raganato</h2>
|
|
| /about/ |
About
|
|
| /publications/ |
Publications
|
|
| /teaching/ |
Teaching
|
|
| /theses/ |
Bachelor’s and Master’s Thesis Proposals
|
|
| /services/ |
Services
|
|
| /projects/ |
Projects
|
|
| / |
About
|
|
| /publications/ |
Publications
|
|
| /vwsd/ |
[website]
|
|
| /presentations/XLWICslidesEMNLP2020.pdf |
[slides]
|
|
| /presentations/FindingsEMNLP2020-Fixed_Attention-slides.pdf |
[slides]
|
|
| /presentations/WMT19-MuCoW_poster.pdf |
[poster]
|
|
| /presentations/LangAgnosticInner-AttRepresentationsEval_repl4nlp19poster.pdf |
[poster]
|
|
| /presentations/WMT19_poster.pdf |
[poster]
|
|
| /presentations/MultilingualMTAttentionBridge_repl4nlp19poster.pdf |
[poster]
|
|
| /presentations/BlackBox2018_poster.pdf |
[poster]
|
|
| /presentations/WMT18_poster.pdf |
[poster]
|
|
| /bib/LRE2018.bib |
[bib]
|
|
| /presentations/Seq2Sense_Poster.pdf |
[poster]
|
|
| /presentations/SupWSD_Poster.pdf |
[poster]
|
|
| /presentations/PosterSemeval2017_SewEmbed.pdf |
[poster]
|
|
| /presentations/PosterACL2017_EuroSense.pdf |
[poster]
|
|
| /presentations/Slides_EACL17.pdf |
[slides]
|
|
| /presentations/poster_lt4dh.pdf |
[poster]
|
|
| /lt4dh/index.html |
[website]
|
|
| /bib/IJCAI2016.bib |
[bib]
|
|
| /presentations/PosterSEW.pdf |
[poster]
|
|
| /presentations/SlidesSEW.pdf |
[slides]
|
|
| /presentations/Slides_LREC2016.pdf |
[slides]
|
|
| /bib/AIXIA2015.bib |
[bib]
|
|
| /presentations/SlidesAIXIA2015.pdf |
[slides]
|
|
| /presentations/PosterBabelfy.pdf |
[poster]
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 80
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 80 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| scholar.google.com |
<div class="icon">
<svg width="35px" height="35px" viewbox="0 0 115 115" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" role="img">
</svg>
<svg width="35px" height="35px" viewbox="0 0 25 25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" role="img"><title>Google Scholar icon</title>
<path d="M10.93 2.045c-.547.366-3.22 2.14-5.938 3.945C2.272 7.794.05 9.286.05 9.304c0 .019.136.11.305.2.167.096 2.85 1.583 5.965 3.31l5.656 3.143.144-.074c.082-.04 2.169-1.232 4.642-2.642l4.493-2.568.027 7.947h2.668V9.319l-3.46-2.32c-4.664-3.124-8.392-5.586-8.484-5.606-.045-.008-.527.287-1.076.652M5.355 16.633l.014 2.005 3.31 1.987 3.31 1.982 3.337-2 3.332-2.005V16.62c0-1.092-.013-1.983-.027-1.983s-1.318.782-2.9 1.741l-3.306 1.996-.431.256-1.32-.791a604.12 604.12 0 0 1-3.286-1.979l-2.005-1.21c-.024-.008-.032.883-.027 1.983"></path>
</svg>
</div>
|
| twitter.com |
<div class="icon">
<svg width="35px" height="35px" viewbox="0 0 115 115" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" role="img">
<path d="M102.679 0H12.32C5.52 0 0 5.519 0 12.321v90.358C0 109.48 5.519 115 12.321 115h90.358c6.802 0 12.321-5.519 12.321-12.321V12.32C115 5.52 109.481 0 102.679 0zM90.126 40.763c.051.72.051 1.464.051 2.182 0 22.256-16.942 47.9-47.9 47.9-9.548 0-18.404-2.772-25.848-7.547 1.36.154 2.67.205 4.055.205 7.881 0 15.12-2.67 20.895-7.187-7.392-.154-13.604-5.006-15.735-11.68 2.593.385 4.929.385 7.598-.308a16.837 16.837 0 0 1-13.476-16.531v-.205a16.824 16.824 0 0 0 7.598 2.13 16.8 16.8 0 0 1-7.496-14.016c0-3.131.822-6.006 2.285-8.496a47.803 47.803 0 0 0 34.705 17.61c-2.387-11.424 6.161-20.69 16.429-20.69 4.851 0 9.215 2.027 12.296 5.313a32.99 32.99 0 0 0 10.678-4.056 16.792 16.792 0 0 1-7.393 9.267c3.389-.36 6.674-1.31 9.703-2.618a35.437 35.437 0 0 1-8.445 8.727z"></path>
</svg>
<svg width="35px" height="35px" viewbox="0 0 25 25" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" role="img"><title>Google Scholar icon</title>
</svg>
</div>
|
| aclweb.org |
ACL Anthology
|
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
| semanticscholar.org |
Semantic Scholar
|
| link.springer.com |
<strong>Blending Concepts with Text-to-Image Diffusion Models</strong>
|
| aclanthology.org |
<strong>TruthTrap: A Bilingual Benchmark for Evaluating Factually Correct Yet Misleading Information in Question Answering</strong>
|
| sciencedirect.com |
<strong>MAdaKron: a Mixture-of-AdaKron Adapters</strong>
|
| sciencedirect.com |
<strong>GLUE3D: General Language Understanding Evaluation for 3D Point Clouds</strong>
|
| dl.acm.org |
<strong>Investigating Task Arithmetic for Zero-Shot Information Retrieval</strong>
|
| aclanthology.org |
<strong>SemEval-2025 Task 3: Mu-SHROOM, the Multilingual Shared-task on Hallucinations and Related Observable Overgeneration Mistakes</strong>
|
| aclanthology.org |
<strong>DIETA: A Decoder-only Transformer-based Model for Italian-English Machine TrAnslation</strong>
|
| aclanthology.org |
<strong>Knowledge-Grounded Detection of Factual Hallucinations in Large Language Models</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Reasoning Capabilities and Invariability of Large Language Models</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Synthetic Data Generation with Large Language Models for Personalized Community Question Answering</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>Localized Gaussians as Self-Attention Weights for Point Clouds Correspondence</strong>
|
| arxiv.org |
<strong>How to Blend Concepts in Diffusion Models</strong>
|
| ceur-ws.org |
<strong>Leveraging Prompt Engineering and Large Language Models for Automating MADRS Score Computation for Depression Severity Assessment</strong>
|
| ceur-ws.org |
<strong>Incorporating Cognitive Complexity of Text in Dense Retrieval for Personalized Search</strong>
|
| ceur-ws.org |
<strong>Comparatively Assessing Large Language Models for Query Expansion in Information Retrieval via Zero-Shot and Chain-of-Thought Prompting</strong>
|
| aclanthology.org |
<strong>AdaKron: an Adapter-based Parameter Efficient Model Tuning with Kronecker Product</strong>
|
| aclanthology.org |
<strong>SemEval-2024 Task 6: SHROOM, a Shared-task on Hallucinations and Related Observable Overgeneration Mistakes.</strong>
|
| helsinki-nlp.github.io |
[website]
|
| aclanthology.org |
<strong>MAMMOTH: Massively Multilingual Modular Open Translation @ Helsinki.</strong>
|
| link.springer.com |
<strong>Democratizing neural machine translation with OPUS-MT.</strong>
|
| ceur-ws.org |
<strong>Does Stable Diffusion Dream of Electric Sheep?.</strong>
|
| diglib.eg.org |
<strong>Attention and positional encoding are (almost) all you need for shape matching.</strong>
|
| aclanthology.org |
<strong>SemEval-2023 Task 1: Visual Word Sense Disambiguation.</strong>
|
| aclanthology.org |
<strong>Dozens of Translation Directions or Millions of Shared Parameters? Comparing Two Types of Multilinguality in Modular Machine Translation.</strong>
|
| ceur-ws.org |
<strong>Personalization in BERT with Adapter Modules and Topic Modelling.</strong>
|
| dl.acm.org |
<strong>A Multi-Domain Benchmark for Personalized Search Evaluation.</strong>
|
| aclanthology.org |
<strong>Scaling Up Language Coverage in Neural Machine Translation Using Distributed Training with Language-Specific Components.</strong>
|
| aclanthology.org |
<strong>An Empirical Investigation of Word Alignment Supervision for Zero-shot Multilingual Neural Machine Translation.</strong>
|
| ijcai.org |
<strong>Recent Trends in Word Sense Disambiguation: A Survey.</strong>
|
| aclweb.org |
<strong>Wikipedia Entities as Rendezvous across Languages: Grounding Multilingual Language Models by Predicting Wikipedia Hyperlinks.</strong>
|
| ojs.aaai.org |
<strong>XL-WSD: An Extra-Large and Cross-Lingual Evaluation Framework for Word Sense Disambiguation.</strong>
|
| sapienzanlp.github.io |
[website]
|
| aclweb.org |
<strong>XL-WiC: A Multilingual Benchmark for Evaluating Semantic Contextualization.</strong>
|
| pilehvar.github.io |
[website]
|
| aclweb.org |
<strong>Fixed Encoder Self-Attention Patterns in Transformer-Based Machine Translation.</strong>
|
| aclweb.org |
<strong>The MuCoW word sense disambiguation test suite at WMT 2020.</strong>
|
| github.com |
[data]
|
| aclweb.org |
<strong>A Systematic Study of Inner-Attention-Based Sentence Representations in Multilingual Neural Machine Translation.</strong>
|
| github.com |
[code]
|
| aclweb.org |
<strong>An Evaluation Benchmark for Testing the Word Sense Disambiguation Capabilities of Machine Translation Systems.</strong>
|
| github.com |
[data]
|
| aclweb.org |
<strong>The MuCoW test suite at WMT 2019: Automatically harvested multilingual contrastive word sense disambiguation test sets for machine translation.</strong>
|
| github.com |
[data]
|
| aclweb.org |
<strong>An Evaluation of Language-Agnostic Inner-Attention-Based Representations in Machine Translation.</strong>
|
| github.com |
[code]
|
| aclweb.org |
<strong>The University of Helsinki submissions to the WMT19 news translation task.</strong>
|
| aclweb.org |
<strong>Multilingual NMT with a language-independent attention bridge.</strong>
|
| github.com |
[code]
|
| aclweb.org |
<strong>An Analysis of Encoder Representations in Transformer-Based Machine Translation.</strong>
|
| aclweb.org |
<strong>The University of Helsinki submissions to the WMT18 news task.</strong>
|
| link.springer.com |
<strong>Sense Defs: a multilingual corpus of semantically annotated textual definitions.</strong>
|
| link.springer.com |
[paper]
|
| lcl.uniroma1.it |
[website]
|
| aclweb.org |
<strong>Neural Sequence Learning Models for Word Sense Disambiguation.</strong>
|
| aclweb.org |
<strong>SupWSD: A Flexible Toolkit for Supervised Word Sense Disambiguation.</strong>
|
| supwsd.net |
[website]
|
| github.com |
[code]
|
| aclweb.org |
<strong>SEW-EMBED at SemEval-2017 Task 2: Language-Independent Concept Representations from a Semantically Enriched Wikipedia.</strong>
|
| lcl.uniroma1.it |
[website]
|
| aclweb.org |
<strong>EuroSense: Automatic Harvesting of Multilingual Sense Annotations from Parallel Text.</strong>
|
| lcl.uniroma1.it |
[website]
|
| aclweb.org |
<strong>Word Sense Disambiguation: A Unified Evaluation Framework and Empirical Comparison.</strong>
|
| lcl.uniroma1.it |
[website]
|
| aclweb.org |
<strong>Semantic Indexing of Multilingual Corpora and its Application on the History Domain.</strong>
|
| ijcai.org |
<strong>Automatic Construction and Evaluation of a Large Semantically Enriched Wikipedia.</strong>
|
| lcl.uniroma1.it |
[website]
|
| aclweb.org |
<strong>A Large-Scale Multilingual Disambiguation of Glosses.</strong>
|
| lcl.uniroma1.it |
[website]
|
| wwwusers.di.uniroma1.it |
<strong>Automatic Identification and Disambiguation of Concepts and Named Entities in the Multilingual Wikipedia.</strong>
|
| lcl.uniroma1.it |
[website]
|
| aclweb.org |
<strong>Entity Linking meets Word Sense Disambiguation: A Unified Approach.</strong>
|
| babelfy.org |
[website]
|
| gohugo.io |
Hugo
|
| github.com |
Personal Web
|
| fontawesome.com |
Font Awesome
|
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://raganato.github.io/publications/ готова к продвижению на 64%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: