在语义信息检索系统中，实体在多项任务中发挥着核心作用。
- 理解搜索查询（搜索查询处理）
- 文档级别的相关性判断（评分）
- 领域级别或作者级别的评估（EAT）
- 搜索结果和 SERP 功能的汇编
在所有这些任务中，命名实体的询处理方交互以及搜索查询的各个术语的组成在确定内容的相关性方面是搜索查询处理的核心。
解释搜索词的神奇过程发生在搜
索查询处理过程中。以下步骤很重要：
- 识别搜索查询所在 手机数据 的主题本体。如果主题背景清晰，Google 可以选择文本文档、视频、图像等内容语料作为潜在合适的搜索结果。对于模糊的搜索词来说这尤其困难。在我的文章“用于模糊搜索查询的知识面板和 SERPS”中阅读有关此内容的更多信息。
- 识别搜索词中的实体及其含义（命名实体识别）
- 搜索查询的语义注释
- 搜索词的细化
- 理解搜索查询的语义含义。
- 识别搜索意图
我在这里特意区分了 2询处理方 和 3，因为首先，搜索意图可能因询处理方用户而异，甚至随着时间而改变，而语义含义保持不变。
对于某些搜索查询，例如明显的拼 小型企业网站可访问性完整清单 写错误，查询细化会在后台自动进行。不过，如果 Google 不确定是否是拼写错误，用户也可以手动优化他们的搜索查询。查询细化涉及在后台重写搜索查询以更好地解释其含义。索中的信息检索
谷歌希望识别搜索查询的含义和搜索意图
在搜索查询日益复杂（尤其是通过语音搜索）的时代，搜索查询的解释是搜索引擎面临的最大挑战之一。了解用户正在寻找什么对于搜索引擎的实用性至关重要。这不是一件容易的事，尤其是在搜索查询表述不明确的情况下。现代信息检索系统 越来越少地关注搜索词中包含的关键词，而更多地关注搜索查询的含义。在这里，实体在许多搜索查询中发挥着核心作用。
几乎每个搜索词都基于一个隐含或明确的问题和搜索意图。搜索意图通常本质上是隐性的，机器不易识别。识别搜索意图对于将其与文档的目的或相应主题语料库的内容相匹配非常重要。在语音搜索和移动设备时代，对谷询处理方歌来说，尽可能准确地识别搜索查询及其用户意图或含义，以便提供个性化合适的搜索结果变得更加重要。
不过，我不想在这里详细讨论搜索意
图。在这篇文章中，我想重点讨论使 命中資料庫 用实体来解释搜索查询的含义。您可以在文章 “搜索意图和搜索意图解释：定义、类型、微意图”中找到有关此内容的更多信息。
2009 年，时任 Google 搜索质量团队技术主管的 Ori Allon 在 接受 IDG 采访时表示 ：
我们正在努力提高搜索质量，以便更好地理解查询的上下文以及查询的内容。查询不是所有术语的总和。该查询背后有其含义。对于像“布兰妮·斯皮尔斯”和“巴拉克·奥巴马”这样的简单查询，我们可以很容易地对网页进行排名。但是当问题是“眼科手术后我应该服用什么药物？”时，这就困难得多。我们需要理解其中的含义……
此示例展示了基于实体的搜索系统相对于基于术语的搜索系统的有效性。
纯粹基于术语的搜索引擎不会识别搜索查询“红色交通信号灯”和“交通信号灯红色”含义之间的差异，因为搜索查询中的术语相同，只是排列方式不同。但其含义随安排不同而变化。基于实体的搜索引擎根据不同的排列来识别不同的上下文。 “红绿灯”是一个单独的实体，而“红色红绿灯”是属性和实体“红绿灯”的组合。
在这个例子中，我们可以清楚地看到，仅使用一个术语来确定实体是不够的。单词及其在环境中的排列对于识别含义也起着重要作用。根据上下询处理方文具有不同含义的术语对谷歌和搜索引擎来说是一个特殊的挑战。在文章“知识面板和针对模糊搜索查询的 SERP”中阅读有关此内容的更多信息。