Анализ страницы https://sentic.net/../publications
Основное Готовность: 100%
Домен
sentic.net
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
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://sentic.net/../publications
301 MovedPermanently
https://sentic.net/publications/
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.
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 11.10.2026 8:53:08.
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
~1,06сек
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 1,06сек превышает 1 секунду. Желательно улучшить работу сайта!
Объем документа
43Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 43Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 2
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 2 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | ../sentic.css |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-G8896418PF |
Серверные заголовки
Кол-во: 5
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 5шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Date | Sat, 22 Aug 2026 23:49:50 GMT |
| Accept-Ranges | bytes |
| Vary | Accept-Encoding |
| Age | 0 |
| X-Request-ID | 8af2b7d7-7b28-411f-aaa9-73b2009fe4bf |
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
Не определён
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.
Веб-сервер не определён — заголовок Server скрыт. Это не ошибка: часто так настраивают из соображений безопасности.
Мета-теги Готовность: 17%
Title
Publications « SenticNet
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: 30, 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
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
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 не указан. Страница не адаптивная.
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: 0
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Мета-теги не найдены. Без них роботы и устройства действуют по умолчанию (не всегда это хорошо).
Оптимизация Готовность: 60%
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 одном экземпляре).
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.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 106 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 27 достаточно.
Кол-во знаков контента 21266 на странице оптимально.
Кол-во слов 3271 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> 5. Это хорошо.
Тошнота
10,63
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
3,82%
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 |
|---|---|---|
| cambria | 113 | 3,45% |
| sentiment | 52 | 1,59% |
| analysis | 45 | 1,38% |
| multimodal | 22 | 0,67% |
| learning | 22 | 0,67% |
| information | 20 | 0,61% |
| fusion | 20 | 0,61% |
| systems | 19 | 0,58% |
| computing | 18 | 0,55% |
| emotion | 17 | 0,52% |
| language | 17 | 0,52% |
| transactions | 16 | 0,49% |
| affective | 15 | 0,46% |
| detection | 14 | 0,43% |
| proceedings | 13 | 0,40% |
| recognition | 12 | 0,37% |
| financial | 12 | 0,37% |
| explainable | 11 | 0,34% |
| artificial | 11 | 0,34% |
| intelligence | 11 | 0,34% |
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 181 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: 38 байт. Загружен за: 1сек.
Проверяемая страница не запрещена в robots.txt.
Robots.txt доступен по постоянному адресу
Показать содержимое robots.txt
User-agent: *
Allow: /
Allow: /*.pdf
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: 125
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 125 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать первые 100 внутренних ссылок
| Url | Анкор | Состояние |
|---|---|---|
| /../ |
SenticNet
|
|
| /../about |
about
|
|
| /../computing |
sentic computing
|
|
| /../publications |
publications
|
|
| /../projects |
projects
|
|
| /../downloads |
downloads
|
|
| /../api |
sentic apis
|
|
| /../seminar |
sentic seminar
|
|
| /../team |
team
|
|
| /../senticnet-9.pdf |
SenticNet 9: Generative Commonsense for Emotion AI via Conceptual Primitive Discovery and Time Shift Mechanism
|
|
| /../neurosymbolic-ai.pdf |
Neurosymbolic AI: Fundamental Learning for Context Engineering in Computational Linguistics
|
|
| /../faithful-natural-language-explanations.pdf |
Towards Faithful Natural Language Explanations: A Study Using Activation Patching in Large Language Models
|
|
| /../race-bias-in-language-and-vision-models.pdf |
South Asian Biases in Language and Vision Models
|
|
| /../neurosymbolic-sentiment-analysis.pdf |
SenticVec: Toward Robust and Human-Centric Neurosymbolic Sentiment Analysis
|
|
| /../self-training-large-language-models-through-knowledge-detection.pdf |
Self-training Large Language Models through Knowledge Detection
|
|
| /../responsible-recommender-systems.pdf |
Towards Responsible Recommender Systems
|
|
| /../xai-meets-llms.pdf |
XAI meets LLMs: A Survey of the Relation between Explainable AI and Large Language Models
|
|
| /../interpretable-explanations-from-large-language-models.pdf |
How Interpretable are Reasoning Explanations from Prompting Large Language Models?
|
|
| /../sentiment-analysis-explainability.pdf |
Sentiment Analysis Meets Explainable Artificial Intelligence: A Survey on Explainable Sentiment Analysis
|
|
| /../negation-blindness-in-large-language-models.pdf |
Negation Blindness in Large Language Models: Unveiling the ‘NO Syndrome’ in Image Generation
|
|
| /../plagiarism-singularity-conjecture.pdf |
The Plagiarism Singularity Conjecture
|
|
| /../explainable-artificial-intelligence.pdf |
A Survey on XAI and Natural Language Explanations
|
|
| /../seven-pillars-for-the-future-of-artificial-intelligence.pdf |
Seven Pillars for the Future of Artificial Intelligence
|
|
| /../prompt-based-sentiment-analysis.pdf |
The Biases of Pre-Trained Language Models: An Empirical Study on Prompt-Based Sentiment Analysis and Emotion Detection
|
|
| /../personalized-headline-generation.pdf |
Attend to You: Real-time Personalized Headline Generation for Visual Posts in Social Media
|
|
| /../personalized-sentiment-analysis.pdf |
Neurosymbolic AI for Personalized Sentiment Analysis
|
|
| /../consistent-persona-driven-dialogue-generation.pdf |
HIPPL: Hierarchical Intent-Inferring Pointer Network with Pseudo Labeling for Consistent Persona-Driven Dialogue Generation
|
|
| /../interest-driven-community-detection.pdf |
Interest-Driven Community Detection on Attributed Heterogeneous Information Networks
|
|
| /../text-based-personality-prediction.pdf |
Text-based Personality Prediction using XLNet
|
|
| /../zero-shot-persona-attribute-extraction-in-dialogues.pdf |
PAED: Zero-Shot Persona Attribute Extraction in Dialogues
|
|
| /../generative-ai-for-quantitative-user-personas.pdf |
How Can Natural Language Processing and Generative AI Address Grand Challenges of Quantitative User Personas?
|
|
| /../personality-aware-recommendation-systems.pdf |
A Survey on Personality-Aware Recommendation Systems
|
|
| /../emotion-and-personality-detection.pdf |
Multitask Learning for Emotion and Personality Traits Detection
|
|
| /../gender-based-sentiment-analysis.pdf |
Gender-Based Multi-Aspect Sentiment Detection using Multilabel Learning
|
|
| /../interpretable-personality-detection.pdf |
Interpretable Representation Learning for Personality Detection
|
|
| /../personality-detection.pdf |
Recent Trends in Deep Learning Based Personality Detection
|
|
| /../predicting-personality-with-psycholinguistic-and-language-model-features.pdf |
Bottom-Up and Top-Down: Predicting Personality with Psycholinguistic and Language Model Features
|
|
| /../multimodal-conversational-emotion-recognition.pdf |
Is Multimodal Conversational Emotion Recognition Satisfactory? Exploring the Gaps in Performance, Generalization, and Confidence
|
|
| /../uncertainty-aware-neurosymbolic-reasoning.pdf |
Bayesian Multimodal Federated Learning for Uncertainty-Aware Neurosymbolic Reasoning
|
|
| /../interpretable-multimodal-sarcasm-detection.pdf |
InterARM: Interpretable Affective Reasoning Model for Multimodal Sarcasm Detection
|
|
| /../global-entity-relationship-enhancement-for-sarcasm-detection.pdf |
Global Entity Relationship Enhancement Network for Multimodal Sarcasm Detection
|
|
| /../modality-dominance-in-sentiment-analysis.pdf |
TEMPO: Training-time Equilibration of Modalities for Per-sample Optimization in Multimodal Sentiment
|
|
| /../cognitive-and-aesthetic-causality-for-multimodal-sentiment-analysis.pdf |
Exploring Cognitive and Aesthetic Causality for Multimodal Aspect-Based Sentiment Analysis
|
|
| /../panosent.pdf |
PanoSent: A Panoptic Sextuple Extraction Benchmark for Multimodal Conversational Aspect-based Sentiment Analysis
|
|
| /../multimodal-empathetic-response-generation.pdf |
Towards Multimodal Empathetic Response Generation: A Rich Text-Speech-Vision Avatar-based Benchmark
|
|
| /../fusing-pairwise-modalities-for-emotion-recognition-in-conversations.pdf |
Fusing Pairwise Modalities for Emotion Recognition in Conversations
|
|
| /../affective-brain-computer-interface.pdf |
Explainable Multi-Frequency and Multi-Region Fusion Model for Affective Brain-Computer Interfaces
|
|
| /../eeg-based-emotion-recognition.pdf |
Emotional Lateralization-inspired Spatiotemporal Neural Networks for EEG-based Emotion Recognition
|
|
| /../fusion-and-discrimination.pdf |
Fusion and Discrimination: A Multimodal Graph Contrastive Learning Framework for Multimodal Sarcasm Detection
|
|
| /../multimodal-sentiment-analysis-review.pdf |
Multimodal Sentiment Analysis: A Systematic Review of History, Datasets, Multimodal Fusion Methods, Applications, Challenges and Future Directions
|
|
| /../multimodal-sarcasm-detection.pdf |
KnowleNet: Knowledge Fusion Network for Multimodal Sarcasm Detection
|
|
| /../multimodal-emotion-recognition.pdf |
Real-Time Video Emotion Recognition based on Reinforcement Learning and Domain Knowledge
|
|
| /../sentiment-analysis-and-topic-recognition-in-video-transcriptions.pdf |
Sentiment Analysis and Topic Recognition in Video Transcriptions
|
|
| /../fuzzy-commonsense-reasoning-for-multimodal-sentiment-analysis.pdf |
Fuzzy Commonsense Reasoning for Multimodal Sentiment Analysis
|
|
| /../benchmarking-multimodal-sentiment-analysis.pdf |
Benchmarking Multimodal Sentiment Analysis
|
|
| /../multilingual-emotion-recognition.pdf |
Multilingual Emotion Recognition: Discovering the Variations of Lexical Semantics between Languages
|
|
| /../sea-lion.pdf |
SEA-LION: Southeast Asian Languages in One Network
|
|
| /../emotion-across-modalities-and-cultures.pdf |
Emotion across Modalities and Cultures: Multilingual Multimodal Emotion-Cause Analysis with Memory-inspired Framework
|
|
| /../multilingual-multimodal-sarcasm-detection.pdf |
SarcNet: A Multilingual Multimodal Sarcasm Detection Dataset
|
|
| /../chinese-sentiment-analysis.pdf |
A Review of Chinese Sentiment Analysis: Subjects, Methods, and Trends
|
|
| /../arabic-text-classification.pdf |
Arabic Text Classification based on Analogical Proportions
|
|
| /../multilingual-natural-language-inference.pdf |
A Semantics-Aware Approach for Multilingual Natural Language Inference
|
|
| /../transition-based-dependency-parsing.pdf |
Integrating Graph Embedding and Neural Models for Improving Transition-based Dependency Parsing
|
|
| /../arabic-aspect-based-sentiment-analysis.pdf |
Gated Recurrent Unit with Multilingual Universal Sentence Encoder for Arabic Aspect-Based Sentiment Analysis
|
|
| /../chinese-sentiment-analysis-with-reinforcement-learning.pdf |
Phonetic-Enriched Text Representation for Chinese Sentiment Analysis with Reinforcement Learning
|
|
| /../babelsenticnet.pdf |
BabelSenticNet: A Commonsense Reasoning Framework for Multilingual Sentiment Analysis
|
|
| /../aspect-based-chinese-sentiment-analysis.pdf |
Learning Multi-grained Aspect Target Sequence for Chinese Sentiment Analysis
|
|
| /../multilingual-sentiment-analysis.pdf |
Multilingual Sentiment Analysis: From Formal to Informal and Scarce Resource Languages
|
|
| /../omnisapiens.pdf |
OmniSapiens: A Foundation Model for Social Behavior Processing via Heterogeneity-aware Relative Policy Optimization
|
|
| /../human-behavior-atlas.pdf |
Human Behavior Atlas: Benchmarking Unified Psychological and Social Behavior Understanding
|
|
| /../multi-task-mutual-learning-for-ecpec.pdf |
Multi-Task Mutual Learning for Multimodal Emotion-Cause Pair Extraction in Conversations
|
|
| /../granular-syntax-processing-with-multitask-and-curriculum-learning.pdf |
Granular Syntax Processing with Multi-task and Curriculum Learning
|
|
| /../few-shot-named-entity-recognition.pdf |
Template-Free Prompting for Few-Shot Named Entity Recognition via Semantic-Enhanced Contrastive Learning
|
|
| /../retrieval-augmented-generation.pdf |
Fundamental Algorithms for Retrieval Augmented Generation: A Survey
|
|
| /../cross-domain-ner.pdf |
Cross-domain NER with Generated Task-Oriented Knowledge: An Empirical Study from Information Density Perspective
|
|
| /../multilingual-intent-detection.pdf |
Multitask Learning for Multilingual Intent Detection and Slot Filling in Dialogue Systems
|
|
| /../dynamic-word-sense-disambiguation.pdf |
Neurosymbolic Sentiment Analysis with Dynamic Word Sense Disambiguation
|
|
| /../meta-based-self-training-for-aspect-based-sentiment-analysis.pdf |
Meta-based Self-training and Re-weighting for Aspect-based Sentiment Analysis
|
|
| /../multitask-learning-for-coreference-resolution.pdf |
A Multi-task Learning Model for Gold-two-mention Co-reference Resolution
|
|
| /../polarity-and-subjectivity-detection.pdf |
Polarity and Subjectivity Detection with Multitask Learning and BERT Embedding
|
|
| /../explainable-metaphor-identification.pdf |
Explainable Metaphor Identification Inspired by Conceptual Metaphor Theory
|
|
| /../multitask-learning-for-multimodal-sentiment-analysis.pdf |
A Multitask Learning Framework for Multimodal Sentiment Analysis
|
|
| /../sentiment-and-sarcasm-classification-with-multitask-learning.pdf |
Sentiment and Sarcasm Classification with Multitask Learning
|
|
| /../neutrality-detection-for-sentiment-analysis.pdf |
Consensus Vote Models for Detecting and Filtering Neutrality in Sentiment Analysis
|
|
| /../enhancing-multimodal-ECPEC.pdf |
Bridging Discrepancies in Debate: Joint Debate for Enhancing Multimodal Emotion-Cause Pair Extraction in Conversation
|
|
| /../self-supervised-emotion-recognition-in-conversations.pdf |
Self-supervised Utterance Order Prediction for Emotion Recognition in Conversations
|
|
| /../dialogue-emotion-model.pdf |
Dialogue Emotion Model based on Local-Global Context Encoder and Commonsense Knowledge Fusion Attention
|
|
| /../emotion-and-knowledge-grounded-response-generation.pdf |
Emotion-and-Knowledge Grounded Response Generation in an Open-domain Dialogue Setting
|
|
| /../causal-emotion-entailment.pdf |
Knowing What and Why: Causal Emotion Entailment for Emotion Recognition in Conversations
|
|
| /../chatgpt-affect.pdf |
Will Affective Computing Emerge from Foundation Models and General Artificial Intelligence? A First Evaluation of ChatGPT
|
|
| /../task-aware-self-supervised-dialogue-discourse-parsing.pdf |
Task-Aware Self-Supervised Framework for Dialogue Discourse Parsing
|
|
| /../symbolic-knowledge-for-conversational-emotion-recognition.pdf |
SKIER: A Symbolic Knowledge Integrated Model for Conversational Emotion Recognition
|
|
| /../emotion-cause-pair-extraction-in-conversations.pdf |
ECPEC: Emotion-Cause Pair Extraction in Conversations
|
|
| /../emotion-identification-in-conversations.pdf |
AutoML-Emo: Automatic Knowledge Selection using Congruent Effect for Emotion Identification in Conversations
|
|
| /../dynamic-interactive-multiview-memory-network-for-emotion-recognition-in-conversation.pdf |
Dynamic Interactive Multiview Memory Network for Emotion Recognition in Conversation
|
|
| /../conversational-sentiment-analysis.pdf |
BiERU: Bidirectional Emotional Recurrent Unit for Conversational Sentiment Analysis
|
|
| /../human-robot-interaction.pdf |
Can a Humanoid Robot be part of the Organizational Workforce? A User Study Leveraging Sentiment Analysis
|
|
| /../emotion-prediction.pdf |
Appraisal Theory-Informed Emotion Prediction
|
|
| /../explainable-stock-price-movement-prediction.pdf |
Explainable Stock Price Movement Prediction using Contrastive Learning
|
|
| /../stock-price-movement-prediction.pdf |
Multi-source Aggregated Classification for Stock Price Movement Prediction
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 24
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 24 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
На странице присутствуют ссылки на субдомены 7.
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор |
|---|---|
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
| springer.com |
SAC @ Springer
|
| nature.com |
NeSy AI @ Nature npj
|
| computer.org |
ALLM @ IEEE TAFFC
|
| newsflashasia.com |
Newsflash Asia
|
| semiengineering.com |
Semi Engineering
|
| devdiscourse.com |
Devdiscourse
|
| herworld.com |
Her World
|
| linkedin.com |
SDSC 2024
|
| linkedin.com |
e-Energy 2024
|
| techxplore.com |
TechXplore
|
| linkedin.com |
SCA 2022
|
| fxstreet.com |
FXStreet
|
| linkedin.com |
LinkedIn
|
| datainnovation.org |
DataInnovation
|
| kdnuggets.com |
KDnuggets
|
| singularityhub.com |
SingularityHub
|
| datanami.com |
Datanami
|
| finaxai.com |
finaXai
|
| linkedin.com |
AI Strategy Lab
|
| synthintel.org |
MIT Synthec Lab
|
| brainscienceresearch.org |
Oxford CNL
|
| deepci.org |
DeepCI
|
| brainsciences.org |
HBSF
|
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://sentic.net/../publications готова к продвижению на 52%. 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: