而能够更细致地理解和生成

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它使计算机能够理解文本的叙述以及所识别实体周围的上下文，从人类语言。 请记住，谷歌仍然是一台机器，它对语言的理解与人类的理解不同。 此外，谷歌不必编写内容，但必须平衡计算需求。相反，它可以提取最少量的信息，从而实现将内容链接到搜索查询的目标。第 2 步：建立作家指南 我们必须模仿谷歌提取实体及其关系的过程，以生成有用的分析和路线图。 我们必须在前 10 个搜索结果中理解并运用这两个关键思想。幸运的是，有多种方法可以构建路线图。 我们可以依赖实体提取 我们可以提取关键词短语。 实体路线 可以测试的一种方法是类似于 InLinks 等工具的方法。


这些平台可能利用 Google Cloud 的 NER API 对前 10 个结果进行 土耳其手机号码清单 实体提取。 接下来，他们确定内容中提取的实体的最小和最大频率。 根据您对这些实体的使用情况，他们会对您的内容进行评分。 为了确定材料中实体的成功使用，这些平台通常会设计自己的实体识别算法。 实体提取工具 左侧突出显示实体。在右侧，您将看到前 10 篇文章的最小和最大使用数据的表示形式。最后一个组成部分是一个分数，表示您的使用情况是否在这些既定的最小和最大阈值之内。 最后，您将根据您对排名前 10 的网站所包含的实体的覆盖范围获得分数。 最后，您将根据您对排名前 10 的网站所包含的实体的覆盖范围获得分数。

优点和缺点 这种方法是有效的，可以帮助您创建更权威的内容。然而，它忽略了一个关键方面：关系提取。 虽然我们可以将实体的使用与排名靠前的文章进行匹配，但验证我们的内容是否包含这些实体之间的所有相关谓词或关系是具有挑战性的。 （注意：Google Cloud 不会公开共享其关系提取 API。） 此策略的另一个潜在陷阱是，它会促进包含前 10 篇文章中找到的每个实体。 理想情况下，您希望涵盖所有内容，但现实情况是某些实体比其他实体更重要。 更复杂的是，搜索结果通常包含混合意图，这意味着某些实体仅与满足特定搜索意图的文章相关。 例如，产品列表页面的实体构成将与博客文章显着不同。