该特征还可以包括响应于搜索查询
提供与第二实体相关的信息。该查询可以是语音搜索查询。作为另一个示例该方法可以包括训练机器学习模块以产生本专利重点关注的模型。从数据图中提供搜索结果以进行语音查询训练机器学习模块可以包括生成不清楚的查询结果以及从不清楚的查询结果生成正和负训练示例。生成不清楚的查询结果可以包括从文档语料库返回来自搜索引擎的搜索结果每个结果具有有效性分数并且生成训练示例可以包括选择预定数量的得分最高的文档作为正训练示例并且包括选择分数低于阈值的预定数量的文档作为负面训练示例。
传送搜索结果可以包括 卡塔尔移动的电话数字 从过去搜索的搜索记录中读取搜索结果。生成正面和负面训练示例可以包括对查询答案执行实体匹配并选择最频繁出现的实体作为正面训练示例。该方法还可以包括基于至少一个加权特征的权重来确定第二实体的置信值例如上面提到的关联值。识别图中的第二实体还可以包括基于置信值来选择第二实体。确定第二实体的置信度分数可以包括确定与第二实体相关联的两个或更多个特征并且使用两个或更多个特征的分数的组合作为第二实体的置信度分数。一种方法包括训练机器学习模块以生成搜索查询的多个加权特征并接收搜索查询。
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该方法还包括从搜索查询中识别第一实体该第一实体存在于数据图中并且将第一实体提供给机器学习模块。该方法还可以包括从机器学习模块接收多加权特征的子集并且生成包含使用多加权特征的子集所包含的信息的响应。它们可能包含以下一项或多项功能。训练模块可以包括例如从数据图中选择正例和负例进行查询将正例负例和数据图传递给机器学习模块进行训练。从模块接收多权重特征每个特征代表数据图中的一个连接将至少一个多重加权特征存储在与查询关联的模型中该过程遵循的一些特征可以包括将特征的路径长度限制为预定长度。
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