RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

studio-ousia/luke

默认分支 master · commit 25165454 · 扫描时间 2026/6/5 07:37:56

星标 726 · Fork 100

AI 可见性总分
69 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #1.0
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 studio-ousia/luke 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • hightopics#1
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    nlp, transformer, knowledge-embeddings, entity-linking, question-answering, named-entity-recognition, japanese-nlp, deep-learning
  • highhomepage#2
    Add a project homepage URL

    原因：

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    https://studio-ousia.github.io/luke
  • mediumreadme#3
    Slightly rephrase the README's opening sentence

    原因：

    当前
    LUKE** (**L**anguage **U**nderstanding with **K**nowledge-based **E**mbeddings) is a new pretrained contextualized representation of words and entities based on transformer.
    复制粘贴的修复
    LUKE** (**L**anguage **U**nderstanding with **K**nowledge-based **E**mbeddings) is a state-of-the-art **transformer model** for contextualized representation of words and entities, leveraging knowledge-based embeddings.

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
1 / 2
50% 的问题里出现了 studio-ousia/luke
平均排名
#1.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
6%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
ERNIE
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. ERNIE · 被推荐 2 次
  2. ConceptNet Numberbatch · 被推荐 1 次
  3. OpenKE · 被推荐 1 次
  4. PyKEEN · 被推荐 1 次
  5. K-BERT · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I leverage knowledge-based embeddings for better language understanding in NLP tasks?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. ConceptNet Numberbatch
    2. OpenKE
    3. PyKEEN
    4. ERNIE
    5. K-BERT
    6. PyTorch Geometric
    7. DGL
    8. Hugging Face Transformers
    9. Wikidata
    10. DBpedia
    11. SPARQL
    12. ConceptNet API

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 studio-ousia/luke。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a state-of-the-art entity-aware transformer for multilingual NLP, including Japanese language tasks.
    你：第 1 位
    AI 推荐顺序：
    1. LUKE ← 你
    2. ERNIE
    3. mT5
    4. XLM-R
    5. BERT-Base Multilingual Cased / Uncased
    6. Tohoku University's BERT
    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议：

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of studio-ousia/luke?
    pass
    AI 明确点名了 studio-ousia/luke

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts studio-ousia/luke in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 studio-ousia/luke

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo studio-ousia/luke solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 studio-ousia/luke

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 studio-ousia/luke 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN（README）
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