到目前为止，谷歌很少利用网页等非结构化信息来开发知识图谱。虽然它的NLP能力相当不错，但在评估自动提取的信息时并没有取得令人满意的结果。尤其是很难保证所有信息都是正确和准确的。
从这一切得出的结论是，迄今为止知识图谱中存储的实体只是冰山一角。我们现在开始看到基于实体的搜索对SERP的影响，因为 Google 需要一些时间来理解单个实体的含义。
在这个过程中，首先加入的实体是那些具有最大社会相关性的实体。最相关的内容包含在维基数据和维基百科中。
Google 使用 NLP 进行搜索面临的最大挑战是识别和验证长尾实体，并逐步将其纳入语义搜索中。
结论：使用 NLP 的 Google 搜索将继续存在
正如我们在本文中看到的，BERT 和 MUM 使用自然语言处理来解释搜索查询和内容。此外，由于它们的存在，像谷歌的 最近的手机号码数据 知识图谱这样的知识数据库可以扩展并保持语义搜索向前发展。
很明显，谷歌正在大力投资 NLP 搜索，而且这种趋势在未来还将继续。随着基于实体的搜索不断发展，我们将越来 哥伦比亚商业指南 越多地看到这些类型的搜索结果取代基于关键字和短语的传统搜索。
这是一个带有建议功能的搜索字段。
寻找
由于搜索字段为空，因此没有建议
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