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標題: 实体之间的关系和链接的重要性 [打印本頁]

作者: Folas 時間: 2023-12-20 17:53
標題: 实体之间的关系和链接的重要性
实体有什么用？因此，在一般层面上，实体可以是一个人、一个地方、一个概念、一个具体事物或任何我们可以从语言角度表示的东西；对于谷歌来说，这是它试图训练算法自然地理解语言的方式，就像我们自动做的那样（请原谅双关语）。我们可以将这些语义实体视为彼此相关的单词集合，它们在处理特定主题或概念的内容中非常频繁，并传递通常与关键字相关的含义：通过注意到这些关系和相关性，机器能够消化并理解概念的含义。因此，该算法并不是搜索和分析简单的关键词，而是广泛地搜索和分析相互关联的信息，通过这些信息对用户的请求做出详细而深入的响应。这些实体存储并分组在 Google 的知识图谱中，该知识图谱代表整个网络上的信息和数据网络，并为搜索引擎提供精确的上下文，以在其中插入页面和站点的扫描。因此，上下文本身成为一个至关重要的概念，是在特定搜索时确定内容相关程度的关键变量，从而理解人们的意图并消除他发现的内容的歧义。

我们再次谈论语义搜索引擎优化，它能够超越查询的简单字符串来关注用户的意图，并且拦截搜索引擎所采取的方向，而如今搜索引擎不再奖励带有许多关键词或关键词的内容。指的是与关键词密度等参数相似，但能够响应人们的信息和娱乐需求的页面。 Google 的实体数据库经过各种分析师的考虑，也基于对最新原始山景城专利的研究，我们可以假设谷歌正在构建和开发 WhatsApp 号码数据其实体数据库（不久前统计了大约 50 亿个实体） 5000 亿实体所有者）使用两种不同的方法，复制现有实体并发现新实体，正如Andrea Giudice也建议的那样。在第一种情况下，搜索引擎识别已知的实体（例如，得益于维基百科和 Imdb 等可靠来源）并将其与现实世界保持一致：缺点是报告新实体或更新旧实体的时间取决于来源，因此谷歌依赖他们提供相关内容。为了克服这一限制，该小组已申请了一些方法的专利，这些方法采用两种不同的策略从网络上可用的非结构化数据中发现新实体。

特别是，搜索引擎可以使用已知实体并通过语法或其他信号（例如，在同一主题的文档中频繁出现）来验证它们是否连接到要考虑的未知实体。另一种方法是衡量一个实体相对于其范围大小的价值，由此可见，在狭窄的领域中成为权威实体比在广阔的领域中脱颖而出更容易。实体和 Google：实体分类的工作原理如前所述，谷歌的知识图谱在实体搜索引擎优化中发挥着重要作用，对与该工具相关的专利的分析使我们能够了解实体之间关系的确定是如何工作的。该分析是Dave Davies于 2017 年根据 Google 专利美国专利号 US 2015/0331866 A1 进行的：尽管是一项“老”研究，但报告的信息仍然可以为我们提供有用的思路来理解其基础现代实体之间的关系以及我们思考它们的方式。根据Davies的研究，搜索中实体的分类考虑了四个因素：相关性（相关性）、显着性、贡献和奖励；谷歌的算法检查这些因素，并使用它们在不同实体之间创建连接网络，并使搜索对用户更有效。

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