Анализ сайта jkk.name
Основное Готовность: 40%
Домен
jkk.name
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.
Безопасность
Сайт небезопасен
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 не найден защищенный протокол ssl и сайт не открывается по https!
Не настроен HSTS (Strict-Transport-Security) — рекомендуется включить.
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
~0,44сек
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 0,44сек оптимальна.
Объем документа
53Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 53Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 11
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 11 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | /scss/main.min.03e0316b11778904117114dfff33a66258e6dee164afef1d5ab33f05677b5508.css | |
| stylesheet | https://www.jkk.name/plugins/my-custom/css/mycustom.css | |
| stylesheet | https://www.jkk.name/plugins/academic-icons/css/academicons.css | |
| stylesheet | https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.16.10/dist/katex.min.css | |
| js | https://code.jquery.com/jquery-3.7.1.min.js | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-JVV2VPL5CX | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.16.10/dist/katex.min.js | |
| js | https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.16.10/dist/contrib/auto-render.min.js | |
| js | /js/main.min.d4f01890352ec227bd6fafbde86e81fb252198076cabc96767a61d749b84753e.js | |
| js | /js/click-to-copy.min.73478a7d4807698aed7e355eb23f9890ca18fea3158604c8471746d046702bad.js | |
| js | /js/tabpane-persist.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 |
|---|---|
| Connection | keep-alive |
| Server | GitHub.com |
| Access-Control-Allow-Origin | * |
| ETag | "6a83d746-d4c5" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| X-GitHub-Request-Id | C912:9FC9E:372DAC1:37A4EF8:6A8A74E4 |
| x-github-edge-region | fra |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sun, 23 Aug 2026 05:38:08 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-fra-eddf8230116-FRA |
| X-Cache | HIT |
| X-Cache-Hits | 0 |
| X-Timer | S1787463489.891391,VS0,VE108 |
| Vary | Accept-Encoding |
| X-Fastly-Request-ID | 33e2efaad7c76291cbc910f3649167d736e98772 |
CMS
Hugo 0.129.0
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 0.129.0.
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: 23%
Title
Jonathan K. Kummerfeld
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 мало: 22, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Jonathan K. Kummerfeld's website, with links to research papers, code, and data.
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: 84, 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
index, follow
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 со значениями index, follow не накладывает ограничений на индексирование и показ контента.
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
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://www.jkk.name/ |
| og:site_name | Jonathan K. Kummerfeld |
| og:title | Jonathan K. Kummerfeld's Homepage |
| og:description | Jonathan K. Kummerfeld's website, with links to research papers, code, and data. |
| og:locale | en |
| og:type | website |
Все мета-теги
Кол-во: 13
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 13шт. 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 | generator | Hugo 0.129.0 |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1, shrink-to-fit=no |
| name | robots | index, follow |
| name | description | Jonathan K. Kummerfeld's website, with links to research papers, code, and data. |
| name | twitter:card | summary |
| name | twitter:title | Jonathan K. Kummerfeld's Homepage |
| name | twitter:description | Jonathan K. Kummerfeld's website, with links to research papers, code, and data. |
| property | og:url | https://www.jkk.name/ |
| property | og:site_name | Jonathan K. Kummerfeld |
| property | og:title | Jonathan K. Kummerfeld's Homepage |
| property | og:description | Jonathan K. Kummerfeld's website, with links to research papers, code, and data. |
| property | og:locale | en |
| property | og:type | website |
Оптимизация Готовность: 65%
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
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 6 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Среднее число слов в абзаце 25 достаточно.
Кол-во знаков контента 7621 на странице оптимально.
Кол-во слов 1074 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 <h2> 2. Это хорошо.
Тошнота
3,32
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
6,15%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота страницы в пределах нормы.
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 |
|---|---|---|
| parsing | 11 | 1,02% |
| neural | 11 | 1,02% |
| learning | 9 | 0,84% |
| language | 7 | 0,65% |
| crowdsourcing | 5 | 0,47% |
| models | 5 | 0,47% |
| embeddings | 5 | 0,47% |
| dynamic | 5 | 0,47% |
| students | 4 | 0,37% |
| resolution | 4 | 0,37% |
| semantic | 4 | 0,37% |
| modeling | 4 | 0,37% |
| knowledge | 4 | 0,37% |
| recruiting: | 3 | 0,28% |
| coreference | 3 | 0,28% |
| annotation | 3 | 0,28% |
| kummerfeld | 3 | 0,28% |
| transition-based | 3 | 0,28% |
| natural | 3 | 0,28% |
| sequence | 3 | 0,28% |
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 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: 13 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: 98
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 98 оптимально.
Внутренние ссылки не запрещены к индексации в robots.txt.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| / |
<span class="td-sidebar-nav-active-item">Jonathan K. Kummerfeld's Homepage</span>
|
|
Анализировать url |
| /home/ |
<i class="fas fa-home"></i><span class="">Home</span>
|
|
Анализировать url |
| /bio_and_cv/ |
<i class="fas fa-male"></i><span class="">Bio & CV</span>
|
|
Анализировать url |
| /students/ |
<i class="fas fa-users"></i><span class="">Students</span>
|
|
Анализировать url |
| /students/recruiting-phd/ |
<span class="">Recruiting: PhD</span>
|
|
Анализировать url |
| /students/recruiting-ms/ |
<span class="">Recruiting: Masters</span>
|
|
Анализировать url |
| /students/recruiting-ug/ |
<span class="">Recruiting: Undergraduates</span>
|
|
Анализировать url |
| /pubs/ |
<i class="fas fa-file-alt"></i><span class="">Publications</span>
|
|
Анализировать url |
| /teaching/ |
<i class="fas fa-graduation-cap"></i><span class="">Teaching</span>
|
|
Анализировать url |
| /software/ |
<i class="fas fa-code"></i><span class="">Software</span>
|
|
Анализировать url |
| /data/ |
<i class="fas fa-database"></i><span class="">Datasets</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/ |
<i class="fas fa-book-reader"></i><span class="">Reading Notes</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/coreference/ |
<span class="">Coreference Resolution</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/crowdsourcing/ |
<span class="">Crowdsourcing and Data Annotation</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/diplomacy/ |
<span class="">Diplomacy</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/exsempar/ |
<span class="">Executable Semantic Parsing</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/language-models/ |
<span class="">Language Models</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/ |
<span class="">Old Blog Posts</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-09_parsing-autoencoder/ |
<span class=""> Semantic Parsing with Semi-Supervised Sequential Autoencoders (Kocisky et al., EMNLP 2016)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-12-05_explainingpredictions/ |
<span class="">A causal framework for explaining the predictions of black-box sequence-to-sequence models (Alvarez-Melis et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-16_forumrnn/ |
<span class="">A Factored Neural Network Model for Characterizing Online Discussions in Vector Space (Cheng et al., EMNLP 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2019-07-10_disentanglement/ |
<span class="">A Large-Scale Corpus for Conversation Disentanglement (Kummerfeld et al., 2019)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-12-01_nonsequencener/ |
<span class="">A Local Detection Approach for Named Entity Recognition and Mention Detection (Xu et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2020-10-04_crowdsrl/ |
<span class="">A Novel Workflow for Accurately and Efficiently Crowdsourcing Predicate Senses and Argument Labels (Jiang, et al., Findings of EMNLP 2020)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-12-12_multidomainwordvector/ |
<span class="">A Simple Regularization-based Algorithm for Learning Cross-Domain Word Embeddings (Yang et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-16_ucca/ |
<span class="">A Transition-Based Directed Acyclic Graph Parser for UCCA (Hershcovich et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-17_twostagediscourseparsing/ |
<span class="">A Two-Stage Parsing Method for Text-Level Discourse Analysis (Wang et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-29_abstractivesummarisation/ |
<span class="">Abstractive Document Summarization with a Graph-Based Attentional Neural Model (Tan et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-18_neuralamr/ |
<span class="">Addressing the Data Sparsity Issue in Neural AMR Parsing (Peng et al., EACL 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2018-04-16_lm_analysis/ |
<span class="">An Analysis of Neural Language Modeling at Multiple Scales (Merity et al., 2018)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2019-09-22_conferenceapproach/ |
<span class="">Approaching Conferences</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-07_spineparsinglstm/ |
<span class="">Arc-Standard Spinal Parsing with Stack-LSTMs (Ballesteros et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-20_onlyattention/ |
<span class="">Attention Is All You Need (Vaswani et al., ArXiv 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-21_multiinputattention/ |
<span class="">Attention Strategies for Multi-Source Sequence-to-Sequence Learning (Libovicky et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2020-09-03_checklist/ |
<span class="">Beyond Accuracy: Behavioral Testing of NLP Models with CheckList (Ribeiro, et al., ACL 2020 Best Paper)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2020-09-07_chartdialogs/ |
<span class="">ChartDialogs: Plotting from Natural Language Instructions (Shao and Nakashole, ACL 2020)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2020-10-10_demographicembeddings/ |
<span class="">Compositional Demographic Word Embeddings (Welch et al., EMNLP 2020)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2020-09-25_crowdqasrl/ |
<span class="">Controlled Crowdsourcing for High-Quality QA-SRL Annotation (Roit, et al., ACL 2020)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-05-deftnn/ |
<span class="">DeftNN: Addressing Bottlenecks for DNN Execution on GPUs via Synapse Vector Elimination and Near-compute Data Fission (Hill et al., MICRO 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-13_errordetection/ |
<span class="">Detecting annotation noise in automatically labelled data (Rehbein and Ruppenhofer, ACL 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-30_neuralsequence/ |
<span class="">Dynamic Evaluation of Neural Sequence Models (Krause et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-24_dynamictransition/ |
<span class="">Dynamic Programming Algorithms for Transition-Based Dependency Parsers (Kuhlmann et al., ACL 2011)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-22_errorrepairparsing/ |
<span class="">Error-repair Dependency Parsing for Ungrammatical Texts (Sakaguchi et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2018-09-04_featureengineering/ |
<span class="">Evaluating the Utility of Hand-crafted Features in Sequence Labelling (Minghao Wu et al., 2018)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2018-01-28_crowdassistant/ |
<span class="">Evorus: A Crowd-powered Conversational Assistant Built to Automate Itself Over Time (Huang et al., 2018)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2018-06-12_parseradaptation/ |
<span class="">Extending a Parser to Distant Domains Using a Few Dozen Partially Annotated Examples (Vidur Joshi et al., 2018)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-06-madlibs/ |
<span class="">Filling the Blanks (hint: plural noun) for Mad Libs Humor (Hossain et al., EMNLP 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-09_framesdataset/ |
<span class="">Frames: a corpus for adding memory to goal-oriented dialogue systems (El Asri et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-12_amralignment/ |
<span class="">Getting the Most out of AMR Parsing (Wang and Xue, EMNLP 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-11_multimt/ |
<span class="">Google's Multilingual Neural Machine Translation System: Enabling Zero-Shot Translation (Johnson et al., TACL 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-12-07_rarewordvectors/ |
<span class="">High-risk learning: acquiring new word vectors from tiny data (Herbelot et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2020-12-10_dynamicannoallocation/ |
<span class="">Improving Human-Labeled Data through Dynamic Automatic Conflict Resolution (Sun, et al., CoLing 2020)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2020-09-29_pretraininglm/ |
<span class="">Improving Low Compute Language Modeling with In-Domain Embedding Initialisation (Welch, Mihalcea, and Kummerfeld, EMNLP 2020)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-14_inorderparsing/ |
<span class="">In-Order Transition-based Constituent Parsing (Liu et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2020-10-12_taboo/ |
<span class="">Iterative Feature Mining for Constraint-Based Data Collection to Increase Data Diversity and Model Robustness (Larson, et al., EMNLP 2020)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-30_taggingrelations/ |
<span class="">Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme (Zheng et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-03_discourserelations/ |
<span class="">Joint Modeling of Content and Discourse Relations in Dialogues (Qin et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-15_entityvectors/ |
<span class="">Learning Distributed Representations of Texts and Entities from Knowledge Base (Yamada et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-08_graphdialogue/ |
<span class="">Learning Symmetric Collaborative Dialogue Agents with Dynamic Knowledge Graph Embeddings (He et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2018-03-05_curriculum/ |
<span class="">Learning the Curriculum with Bayesian Optimization for Task-Specific Word Representation Learning (Tsvetkov et al., 2016)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-19_mace/ |
<span class="">Learning Whom to Trust with MACE (Hovy et al., NAACL 2013)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-10_kginlstm/ |
<span class="">Leveraging Knowledge Bases in LSTMs for Improving Machine Reading (Yang et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-23_alphagozero/ |
<span class="">Mastering the game of Go without human knowledge (Silver et al., Nature 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-06_literarycharacters/ |
<span class="">Mr. Bennet, his coachman, and the Archbishop walk into a bar but only one of them gets recognized: On The Difficulty of Detecting Characters in Literary Texts (Vala et al., 2015)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-26_multimodalwordembeddings/ |
<span class="">Multimodal Word Distributions (Athiwaratkun and Wilson, 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-17_nedisambiguation/ |
<span class="">Named Entity Disambiguation for Noisy Text (Eshel et al., CoNLL 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-13_languagegame/ |
<span class="">Natural Language Does Not Emerge 'Naturally' in Multi-Agent Dialog (Kottur et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-12-05_multidomainparsing/ |
<span class="">Neural Semantic Parsing over Multiple Knowledge-bases (Herzig et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2019-09-13_diplomacynopress/ |
<span class="">No-Press Diplomacy: Modeling Multi-Agent Gameplay (Paquette et al., 2019)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-27_commonsense/ |
<span class="">Ordinal Common-sense Inference (Zhang et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-01_mixtureofexperts/ |
<span class="">Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (Shazeer et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2020-09-17_activelearningbrittle/ |
<span class="">Practical Obstacles to Deploying Active Learning (Lowell, et al., EMNLP 2019)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2018-11-08_corefdata/ |
<span class="">PreCo: A Large-scale Dataset in Preschool Vocabulary for Coreference Resolution (Chen et al., 2018)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2018-03-08_sql/ |
<span class="">Provenance for Natural Language Queries (Deutch et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2018-01-31_sentencerepfromparaphrases/ |
<span class="">Pushing the Limits of Paraphrastic Sentence Embeddings with Millions of Machine Translations (Wieting et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-31_realtimecaptioning/ |
<span class="">Real-time Captioning by Groups of Non-experts (Lasecki et al., 2012)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-12-06_coreferencearguments/ |
<span class="">Revisiting Selectional Preferences for Coreference Resolution (Heinzerling et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-20_mrsparser/ |
<span class="">Robust Incremental Neural Semantic Graph Parsing (Buys et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-10_seqqa/ |
<span class="">Search-based Neural Structured Learning for Sequential Question Answering (Iyyer et al., ACL 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-27_swishactivation/ |
<span class="">Searching for Activation Functions (Ramachandran et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-12-08_crowdbias/ |
<span class="">Sequence Effects in Crowdsourced Annotations (Mathur et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-10-25_shiftreducedp/ |
<span class="">Shift-Reduce Constituency Parsing with Dynamic Programming and POS Tag Lattice (Mi and Huang, 2015)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-11-28_interpretableembeddings/ |
<span class="">SPINE: SParse Interpretable Neural Embeddings (Subramanian et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2018-05-08_seq2seqsensitivity/ |
<span class="">The Fine Line between Linguistic Generalization and Failure in Seq2Seq-Attention Models (Weber et al., 2018)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/old-blog/2017-12-12_wordvectorgeometry/ |
<span class="">The strange geometry of skip-gram with negative sampling (Mimno et al., 2017)</span>
|
|
Анализировать url |
| /reading-notes/misc/ |
<span class="">Other</span>
|
|
Анализировать url |
| /advice/ |
<i class="fas fa-comment"></i><span class="">Advice</span>
|
|
Анализировать url |
| /advice/posters/ |
<span class="">Academic Posters</span>
|
|
Анализировать url |
| /advice/email/ |
<span class="">Email Clients</span>
|
|
Анализировать url |
| /advice/usyd-people/ |
<span class="">USyd CS People</span>
|
|
Анализировать url |
| /group-management/ |
<i class="fas fa-book"></i><span class="">Group Processes</span>
|
|
Анализировать url |
| /group-management/meetings-and-notes/ |
<span class="">Meetings and Notes</span>
|
|
Анализировать url |
| /group-management/undergraduate-research/ |
<span class="">Undergraduate Research</span>
|
|
Анализировать url |
| /sponsor/ |
<i class="fas fa-dollar-sign"></i><span class="">Sponsors</span>
|
|
Анализировать url |
| /contact/ |
<i class="fas fa-phone"></i><span class="">Contact</span>
|
|
Анализировать url |
| /students/recruiting-ug/ |
Undergraduate Students
|
|
Анализировать url |
| /students/recruiting-ms/ |
Masters Students
|
|
Анализировать url |
| /students/recruiting-phd/ |
PhD Students
|
|
Анализировать url |
Внешние ссылки
Кол-во: 23
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 23 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать внешние ссылки
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter"></i>
|
|
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin"></i>
|
Анализировать url |
| mastodon.social |
<i class="fa-brands fa-mastodon"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
<i class="icon icon-acl"></i>
|
Анализировать url |
| semanticscholar.org |
<i class="ai ai-semantic-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| dblp.uni-trier.de |
<i class="ai ai-dblp"></i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="ai ai-arxiv"></i>
|
Анализировать url |
| orcid.org |
<i class="ai ai-orcid"></i>
|
Анализировать url |
| dotcomwords.com.au |
dot come words
|
Анализировать url |
| aiatsis.gov.au |
AIATSIS
|
Анализировать url |
| reconciliation.org.au |
Reconciliation Australia
|
Анализировать url |
| twitter.com |
<i class="fab fa-twitter"></i>
|
|
| linkedin.com |
<i class="fab fa-linkedin"></i>
|
Анализировать url |
| mastodon.social |
<i class="fa-brands fa-mastodon"></i>
|
Анализировать url |
| github.com |
<i class="fab fa-github"></i>
|
Анализировать url |
| aclanthology.org |
<i class="icon icon-acl"></i>
|
Анализировать url |
| semanticscholar.org |
<i class="ai ai-semantic-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
<i class="ai ai-google-scholar"></i>
|
Анализировать url |
| dblp.uni-trier.de |
<i class="ai ai-dblp"></i>
|
Анализировать url |
| arxiv.org |
<i class="ai ai-arxiv"></i>
|
Анализировать url |
| orcid.org |
<i class="ai ai-orcid"></i>
|
Анализировать url |
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
Оптимизация сайта jkk.name выполнена всего на 40%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Постарайтесь исправить общие ошибки.
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: