该专利描述了一个句法语义推理系统，包括一个示例。
该系统可用于训练机器学习模块，以识别数据图中的多个加权特征或路径，以根据图中已有的信息和/或基于解析的文本文档为数据图生成新的元组。
该系统可以通过基于自然语言搜索查
询从数据图中生成搜索结果来运行。
该专利描述了一种使用可通过互联网获取的文档的系统。
然而，据描述，也可以使用其 whatsapp 筛查 他配置和应用程序。
这些可能包括来自其他文档语料库的文档，例如： B. 无法从互联网、其他私人语料库、图书馆、书籍、科学数据库或其他大型语料库中找到的内部文档。
句法语义推理系统可以是采用几种不同设备形式的计算机，例如例如，标准服务器、一组这样的服务器或机架服务器系统。
句法语义推理系统可能包含数据图。数理解数据据图可以是边标记图。这样的数据图存储节点和边。
数据图中的节点代表一个实体，例如：例如，一个人、一个地方、一个物体、一个想法、一个主题、一个抽象概念、一个具体元素、另一个适当的事物或其任何组合。
数据图中的实体可以通过表示实体之间关系
例如，数据图可能具有与演员凯文·贝肯 (Kevin Bacon) 相对应的实体，并且数据图可能具有实体凯文·贝肯 (Kevin Bacon) 与代表凯文·贝肯出演的电影的实体之间的关系。
具有大量实体甚至有限数量关系的数据图可以有数十亿个连接。
在文章 基于实体的索引：从内容索引到实体索引（高级）或 Google 知识图谱简单解释中阅读更多内容。
在一些实施方案中，数据图可以存储在可从系统访问的外部存储设备中。
在一些方法中，数据图可以跨越多个存储设备和/或多个计算设备，例如B. 多台服务器，分布。
该专利提供了有关事实置信度评估、语料库中单词的部分标记以及实体提取的更多细节。
具体来说，它处理 Miles Davis、John Coltrane 和纽约等实体，以及如何使用共指消解来更好地理解文档中的代词。
根据专利生成的文本图也可以链接到数据图
该专利描述了可以通过实体解析来完成链接，或者通过确定数据图中的哪个实体（如果有）与文档中的名词短语匹配来完成链接。
有了专利中的这样的陈述，我们又回到 如何在虚拟会议中保持个人风格？ 了使用提及进行 SEO 的想法：
匹配项可能会收到实体和名词短语之间的提及链接，如图 2 的链接和 210′ 所示。第二
这与 HTML 链接不同，但值得关注。该专利向我们介绍了节点和边之间的关系，如数据图所示：
Edge 表示从数据图实体到文档中的名词短语的边。 Edge′ 表示反向边，从名词短语到实体。
因此，如图所示连接数据
图和文本图的边可能正向从实体通向名词短语，也可能反向从名词短语通向实体。
当然，前向Edge可以有对应的反向Edge，反向Edge′可以有对应的前向Edge，尽管这些Edge并未在图中示出。
该专利描述了使用置信度分数和特 消費者數據 征理解数据权重来信任使用类似这样的查询的实体，我们理解数据从该系统的训练中了解到：
在一些实现中，训练引擎可以被配置为使用句法语义解析引擎从链接到数据图的抓取文档中生成的文本图来生成机器学习模块的训练数据。
训练引擎可以从链理解数据接图中的随机、路径约束的行走中生成训练数据。
随机游动可能受到路径长度的限制，这意味着游动可能遍历最大数量的边。
利用训练数据，训练引擎可以训练机器学习模块来为特定关系生成多个加权特征，或者换句话说，推断特定关系的路径。
机器学习模块生成的特征是单独的理解数据步入数据图或数据图和文本图的组合。
例如，如果实体 A 通过边 t1 与实体 B 相关，而实体 B 通过边 t2 与实体 C 相关，则 A 通过特征 {t1, t2} 与 C 相关。