与索引数据 关键词索引与自然语言理解 提取实体 使用语义标记使数据和内容可见 最后 蜂鸟 10 月 26 日，Google 实施了 Hummingbird 更新，进一步改进了其答案引擎。丹尼·沙利文在他关于蜂鸟算法的实时博客中指出，谷歌正在迅速采用语义网技术，同时保留部分旧算法。这是Google从“文本链接”演变为“答案”的解决方案。该系统专注于语义技术，关注用户意图而不是搜索词，从而使其能够更快地提供更准确的结果。 让我们回顾一下谷歌向答案引擎的转变。首先是知识图谱，然后是语音搜索，然后是Google 。
这一切都是为了提供答案
有时甚至是预测问题。为了提供答案，Google 依赖于实体，而不是关键字。 到底什么是“实体”？ 实体指的是人、地点和事物。在介绍实体时，我想让大家明白，谷歌的知识 伊朗 电话号码 图谱是一个实体图谱，它是利用语义搜索（或实体搜索）的第一次尝试。 那么什么是“实体搜索”呢？简而言之，实体搜索是机器人准确理解用户意图，同时分配经过身份验证的来源来回答搜索查询的方法。 数据人类机器 非结构化数据与结构化数据 在过去的 20 年里，互联网、搜索引擎和网络用户不得不处理非结构化数据。非结构化 分类的数据。这样，虽然搜索引擎能够理解网页中的模式（关键字），但。
它们无法赋予页面含义
语义搜索提供了一种通过将每条信息标记为实体来对数据进行分类的方法——这就是所谓的结构化数据。考虑零售产品数据，其中包含大量非结构化数据。通过结构化数据，零售 伊朗电话号码列表 商和制造商可以向搜索引擎（机器/机器人）提供高度详细且准确的产品数据，这些数据可以被查看、理解、分类和验证。您将能够将它们收集为字符串。 语义和实体搜索不仅仅改善零售产品数据。我想提请您注意schema.org 上的模式类型- 模式是一种技术语言，用于创建可以被机器识别的结构化数据网络（具有唯一。