迈克·金
使用案例
内容推荐：通过分析站点嵌入，推荐系统可以根据用户的浏览 新西兰电话 历史和兴趣向用户推荐相关的网站或页面。ImageRepositoryFrameLevelStarburstEmbeddings例如，模块支持帧级嵌入，有助于根据特定主题推荐视频内容。
垃圾邮件检测：通过分析嵌入中的偏差，可以识别和聚类垃圾网站。嵌入与受信任网站有显著差异的网站可以被标记以供进一步审查。
版本控制和时间分析：可以对嵌入进行版本控制，以跟踪随时间的变化。这何演变。模块versionId中的QualityAuthorityTopicEmbeddingsVersionedItem是如何跟踪嵌入版本的一个示例。
页面嵌入和站点嵌入是现代网络生态系统的基础元素。它们支持详细的内容分析、质量评估和个性化推荐。通过利用这些嵌入，搜索引擎和内容平台可以增强其服务，确保用户收到最相关和高质量的内容。数据集中的示例包括QualityAuthorityTopicEmbeddingsVersionedItem：QualityNsrNsrData， 和ImageRepositoryFrameLevelStarburstEmbeddings，说明这些嵌入在各种应用中的实际实现和好处
免责声明 — 提醒一下，这完全是推测。我使用 API 和注释中提供的线索来构建这个理论产品。Google 使用的软件结构与我描述的接近的可能性很小。
SAFT 在实体分析中的作用
SAFT（结构化注释框架和工具包）是 Google 内部使用的缩写。它在 Google 搜索架构中的实体分析中起着关键作用。SAFT 旨在执行高级语义解析、注释以及从文本内容中提取实体及其关系。
这里详细解释一下SAFT在实体分析中的作用：
此流程图概述了文档在系统中的流程。它应该有助于巩固您对将原始文本转换为语义丰富且信息丰富的输出所涉及的相互关联步骤的理解。
文档提取➔文档文本
➔代币化➔ 代币
➔基本注释➔ 带注释的标记
➔语义注释层：
短语和跨度注释➔ 带注释的短语/跨度
实体识别和注释➔ 注释实体
共指消解➔ 已消解的共指
测量和数量识别➔ 已识别的测量值
➔关系和上下文分析层：
关系提取➔提取的关系
语义节点创建➔语义图
