Какие методы контекстуального анализа применяются в современном информационном поиске?

Некоторые методы контекстуального анализа, которые применяются в современном информационном поиске:

• Выявление связанных объектов (сущностей) в основном контенте. vc.ru Для этого используют, например, анализ Графа Знаний Google, n-граммный анализ инструментами типа SEOlemma или «Акварель-Генератор», парсинг с последующим анализом инструментами Python. vc.ru
• Анализ текста ссылок — внешних и внутренних. vc.ru Это один из старейших и эффективных инструментов проработки контекста. vc.ru
• Выстраивание иерархии запросов и ответов в рамках страницы. vc.ru Здесь работает принцип перевёрнутой пирамиды: начинают с главного — дополняют второстепенным. vc.ru
• Исключение несоответствующих запросов и слов, способных сместить акценты и негативно повлиять на определение тематики. vc.ru
• Семантическое структурирование страницы — от уровня HTML до распределения каждого объекта в собственном блоке контента. vc.ru
• Гибридный поиск — одновременный поиск по каталогу и по полным текстам. www.researchgate.net Позволяет соотнести объекты каталога, в том числе нетекстовые (графические образы, аудио и видеоресурсы, найденные по описаниям в каталоге), и релевантные фрагменты текста, найденные по полнотекстовой библиотеке. www.researchgate.net
• Кластеризация результатов абзацно-ориентированного поиска с возможностями управления параметрами кластеризации. www.researchgate.net Позволяет выявить кластеры контекстного знания, соотнесённые с термин-концептами. www.researchgate.net
• Семантическое картирование результатов запроса (визуализация кластеров результатов запроса). www.researchgate.net