การรวมชื่อ Entricity เข้ากับกลไกการค้นหา เพื่อเพิ่มความสามารถในการเข้าใจและประมวลผล querition ของผู้ใช้ การผนวกนี้จะช่วยให้กลไกการค้นหาระบุตัวตน เช่น คน, องค์กร, สถานที่, และหมวดหมู่อื่น ๆ นําไปสู่ผลลัพธ์การค้นหาที่ถูกต้องมากขึ้น

หลัก การ ออก แบบ สําหรับ การ แทรกซึม ของ เนเจอร์

การรวมข้อมูล ER มีประสิทธิภาพนั้นต้องการหลักการการออกแบบที่ชัดเจน ซึ่งรวมถึงความแม่นยําในการรับรู้ขององค์กร, ความสามารถในการประมวลผลจริง และปรับตัวเข้ากับแหล่งข้อมูลต่าง ๆ การเพิ่มความแม่นยําสูง จะลดความเป็นบวกแบบเท็จ ในขณะที่ความเร็วเป็นความจําเป็นสําหรับผู้ใช้

การ ลด ความ เสี่ยง

การเพิ่มข้อมูล ER เกี่ยวข้องกับการเลือกอัลกอริทึมและแบบจําลองที่เหมาะสม เช่น ระบบการเรียนรู้ของเครื่อง หรือระบบตามกฏ (toplement) รุ่นเหล่านี้ถูกฝึกให้จดจําข้อมูลได้อย่างถูกต้อง สามารถบรรลุได้โดยผ่าน API หรือโมดูลที่ฝังอยู่ในสถาปัตยกรรมเครื่องมือค้นหา

ส่วนของคีย์ของ ner ในเครื่องมือค้นหา

  • [FLT: 0] อนุเคราะห์ : การระบุตัวตนภายในเครื่องของผู้ใช้ quiries and เนื้อหา
  • [FLT: 0] diambiguation: แตกต่างระหว่างบุคคลกับชื่อที่คล้ายกัน (FLT:1).
  • [FLT: 0] ความเข้าใจ: ใช้คํารอบๆ เพื่อปรับปรุงความแม่นยํา
  • [FLT: 0] . . . . . . สืบค้นเมื่อ: เชื่อมโยงตัวตนกับแหล่งข้อมูลภายนอก เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ.