谷歌搜索结果中的实体排名

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谷歌搜索结果中的实体排名谷歌搜索结果中的实体排名

当有人在搜索引擎中输入一个查询,例如“2020年十大电影”,搜索引擎可能会返回显示与搜索查询相关的多个网页链接的结果。
它还可能显示链接到几个网页的结果,这些网页包括2020年的顶级电影名单。
授予谷歌的一项专利涉及搜索结果中深圳外贸推广排名实体的列表,该列表基于对特定类别实体的查询返回的文档。
这可能是2020年的顶级电影,也可能是2020年最好的小说。
它可能是2020年最好的科幻小说书,也可能是2020年最好的电视连续剧。
我搜索了不同类型的实体,这些实体导致旋转木马显示我查询的排名实体:
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显示实体的排名列表背后的过程

本专利的方法包括:

  • 正在发送查询
  • 接收与查询相关的文档的信息
  • 标识与文档关联的实体
  • 根据查询或返回的文档主题以及这些文档中的实体确定查询的类别
  • 确定应呈现实体清单以回应查询
  • 根据确定实体列表应在响应查询时显示,来呈现SERP

如何确定排名列表中实体的类别

serp可以包括具有识别实体的信息的列表。
确定类别可能包括根据以下内容生成分数:

  • 查询是否包含与类别关联的术语,其中根据生成的分数确定类别
  • 至少一些文档与与类别相关联的主题相关联,其中可以基于生成的分数来确定类别
  • 至少一些与类别相关联的实体,其中可以基于生成的分数来确定类别
  • 查询是否包含黑名单术语,其中确定应呈现实体列表以响应查询可能基于生成的分数

对这些列表中的实体进行排名

实体排名背后的过程可能包括:

  • 其中,搜索结果文档可以包括关于基于排名的顺序的实体的信息
  • 为每个实体生成一个分数,其中分数基于特定实体与特定文档的相关性

本专利背后的过程包括:

  • 接收查询
  • 接收与查询相关的文档的信息
  • 识别与文档关联的实体
  • 根据查询、文档主题和实体确定查询的类别
  • 根据查询和类别,确定应显示实体列表以响应查询
  • 根据确定应显示实体列表以响应查询来显示搜索结果

搜索结果文档可以包括具有识别实体的信息的列表。
搜索结果文档还可以包括指向与查询相关的文档的链接。
该专利可在以下网址找到:

生成实体的排名列表
发明者:藤崎俊之、毕拉克(Slaven Bilac)、歌尔(Kavi J.Goel)、高桥树喜(Shuhei Takahashi)、木村友彦(Tomohiko Kimura)
受让人:谷歌有限责任公司
美国专利:10691702
批准日期:2020年6月23日
申请日期:2017年8月31日

摘要

“设备可以配置为接收查询;接收与查询相关的文档信息;标识与文档相关联的实体;根据查询、文档主题和实体确定查询的类别;根据查询和类别确定实体列表应在响应查询时显示;并根据确定应显示实体列表以响应查询搜索结果文档可能包含一个列表,其中包含标识实体的信息。“

提取和分类实体

该专利提供了从网页和其他文档中提取和分类实体的示例:

  • 一个文档可以包括关于实体的文本、图像等
  • 通过将文本、图像等与包含有关实体的信息的存储库进行比较,可以从文档中提取和/或标识实体
  • 例如,一个实体可能与电影“玩具总动员3”相关联
  • 另一个实体可能与歌曲“党摇滚歌曲”有关
  • 另一个实体可能与《银河系搭便车指南》一书有关
  • 然后可以对实体进行分类。例如,实体的类别可能包括“电影”、“歌曲”或“书籍”

本专利中提到的知识库很可能是谷歌的知识图。
我搜索了“最佳人猿星球电影”,如果你在其中一部电影上停留,你会看到关于每部电影的更多信息:
谷歌搜索结果中的实体排名
专利确实告诉我们,他们可能会显示他们返回的排名实体属性的附加信息:

“例如,用户界面145可以包括与实体相关联的图像和链接。另外,或者可选地,用户界面145还可以包括与实体相关联的其他信息,例如属性信息-例如,发布日期、音乐信用、制作人信用、制作公司等。如图1C所示,用户界面145可以包括例如与《玩具总动员3》相关联的链接110和图像115,以及分别与《盗梦空间》和社交网络相关联的链接和图像。“

这样,如果你有兴趣了解更多关于排名列表中某个实体的信息,你就可以找到足够多的信息来观看、阅读或聆听。

排名实体抽取

响应查询时可能返回的文档可能包括诸如“网页、新闻文章、图像结果、博客文档等”之类的文档
识别实体的这个过程的结果识别方面可以提供关于这些实体属性的信息。
实体可以根据因素进行排名,以确定这些实体的得分。
一种可能是,如果实体是从相关主题不太相关的文档中提取的:
例如,假设与电影《玩具总动员3》相关联的第一个实体是从主题为“足球”的文档中提取的,“当与电影初始阶段相关联的第二实体从具有与“电影”相关主题的文档中提取时,实体排名引擎230可确定第一实体与从中提取第一实体的结果的相关性低于第二实体与第二实体的结果的相关性实体已提取。“

可审查从中提取实体的文件中的术语。
从中提取排序实体的文档的IR(信息检索)分数可用于根据页面与查询的相关性来确定用于对该实体进行排序的实体分数。
因此,如果某个实体在“2020年最佳科幻小说”的查询中的IR分数较高,则该实体的实体得分可能高于“2020年某些正常科幻小说”页面中的实体得分
如果对排名实体的查询可能包含特定属性,例如发布的谷歌国外推广位置,并且查询的内容是“2020年美国最佳科幻小说小说”,则排名实体可能是标识该实体的出版物位置的实体。
如专利所述,使用的属性范围可能相当广泛:

“例如,假设特定实体与“电影”类别相关联。在该示例中,属性可以包括诸如发行日期、男主角和/或女主角、男配角和/或女主角、票房总额、执行制片人信用、音乐积分、与电影相关联的概要和/或摘要等信息,与不同类别关联的实体可能与不同的属性集相关联。进一步假设该特定实体与2010年发行的电影《玩具总动员3》相关联,并且该查询包括术语“2010”。因此,实体排名引擎230可以识别该查询与与与该特定实体相关联的发行日期属性相关联。“

另一个因素可能是查询包含黑名单的术语。
这些可能是成人用语或冒犯性用语。
另一个因素可能是查询是否与实体列表相关联。实体列表包括以下短语:

  • “顶部”
  • “2020年”
  • “最佳”
  • “最佳”

如果查询包含这样一个术语,来自页面的实体也可能与这些实体相关,那么在排名实体列表中得分可能更高。
当查询包含一个调用实体列表的触发器时,它可以显示一个carousel或一个实体列表。
如果它不包含这样的触发器,它可能不会显示实体列表。

排名实体结果

这项专利描述了一个过程,一旦你了解了它,你很容易就会陷入其中。
我发现自己在经历诸如“1975年最佳喜剧”之类的问题,并且在那之后的几年里。
以及“1980年最佳电视节目”以及此后的几年。
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如果您执行这些搜索,您将看到这些实体在其余serp中来自的文档是关于“Top”或“Best”结果的文档,对它们的查询触发了显示这些carousel的查询列表。

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