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训练机器学习模块可能包括生成模糊查询结果以及从模糊查询结果中生成正面和负面的训练示例。

生成模糊查询结果可以包括从搜索引擎从文图提供档集返回搜索结果，每个结果均具有有效性分数，并且生成训练示例可以包括选择具有最高分数的预定数量的文档作为正训练示例并且选择具有低于阈值的分数的预定数量的文档作为负训练示例。

提供搜索结果可能包括从过去搜索的搜索记录中提取搜索结果。

生成正面和负面的训练示例可能涉

及对查询响应执行实体匹配并选择最常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 电报筛查 征的权重确定第二实体的置信度值（例如上面提到的关联值）。

识别图中的第二个实体还可以包括基于置信度值选择第二个实体。确定第二实体的置信度值可以包括确定与第二实体相关联的两个或更多个特征，并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值。

该方法包括训练机器学习模块以生成针对搜索查询的多个加权特征，并接收搜索查询，

该方法还包括从搜索查询中识别第一实体，其中第一实体存在于数据图中，并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重加权特征的子集并生成包含使用多重加权特征的子集获得的信息的响应。

这些可能包括下列一个或多个特征

培训模块可能包括，例如：

• 从数据图中为搜索查询选 基于价值的销售 择正面和负面的例子
• 将正例、反例以及数据图交给机器学习模块进行训练。
• 从模块接收多加权特征，其中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

此过程遵循的一些特征可能包括将特图提供征的路径长度限制为预定长度。路径长图提供度是特定特征在路径中遍历的边数或连接数。此外，还可以从搜索数据集中生成正例和反例。

多重加权特征可以排除数据图中出现频率低于阈值的特征。

生成对搜索查询的响应可以包括识别数据图中具有最高权重的第二个实体，并将来自第二个实体的信息合并到响应中。

第二实体的权重可以是与第二实体 消費者數據 相关联的每个特征的总和。

此外，计算机系统可以包括由边标记数据图和元组构建的存储器。每个元组代表通过关系连接的两个实体。

这些单独的工作步骤可以包括：

• 接收搜索查询
• 提供查询的搜索结果
• 从搜索结果中生成正面和负面图提供的训练样本
• 向机器学习模块提供正例和反例

该操作还可以包括从模块接收

针对查询的多个特征，并将多个特征存储在模块中作为与查询相关联的模型。

特征的数量还可以排除数据图中出现次数少于预定次数的特征。

该（人们说话的方式和计算机试图理解它们的方式）向搜索引擎提交查询。

该专利向我们展示了一个与数据图相关的示例，人物、地点、事物、概念等实体可以存储为节点，这些节点之间的边可以指示节点之间的关系（人们可以了解这些实体的事实）。在搜索引擎优化中，我们习惯将网页称为节点，将这些页面之间的链接称为边。这种对实体的方法是查看节点和边的不同方式，我们最近看到人们谈论实体的提及而不是提及页面的链接。当谈论像网络这样的大型数的标题描述据库时，这是 SEO 思考像实体这样的真实对象的一种方式。我所知道的第二项 Google 专利（临时专利）是 1999 年的，与事实和如此庞大的数据库有关。我在  《Google 的第一个语义搜索发明获得专利》中写到了这一点 。

我还写了一篇关于谷歌最近的一项专利的

文章，该专利描述了搜索引擎如何读取网络并从中提取实体信息，并将网络用作大型分布式数据库。这篇文章是  谷歌知识图谱的实体提取。

人们可以找到很多关于预训练程 电报数据 序的信息，比如 BERT，它可以用单词的部分标记文档中的单词，并识别和辨别实体，以便从页面中提取它们并被搜索引擎学习。

另请参阅此博客中的以下文章：

谷歌如何从非结构化内容中识别和解释实体？ （优质的）

自然语言处理在数据挖掘、实体和搜索查询中的作用（高级）

这项最新专利描述称，在的标题描述这样的 社交销售 数据图中，“马里兰州”和“美国”等节点可以通过“在国内”和/或“有州”的边连接起来。人们还了解到，这种数据图的基本单位是元组，它包含两个实体和实体之间的关系。这些元组可以表示真实的事实，例如： B.“马里兰州是美国的一个州。”元组还可以包含其他信息，例如例如背景信息、统计信息、审计信息等。

向数据图中添加实体和关系通常是一个手动的标题描述过程，这使得创建大型数据图变得困难且缓慢。而且创建大型数据图的困难可能导致许多作为事实存在但尚未添加到图中的实体之间的“缺失”实体和“缺失”关系。缺失的实体和关系降低了数据图的实用性。一些方法从文本中提取句法和语义知识，例如B. 来自网络，并将其与来自数据图的语义知识相结合。

建立对数据和事实之间关系的准确性的确定性

从文本和数据图中提取的知识被用作输入来训练预测数据图元组的机器学习算法。

训练有素的机器学习算法可以为给定的关系产生多个加权特征，每个特征代表两个实体可能如何相互关联的推断。

特征权重的绝对值可以表示决策中的相对重要性。谷歌在其他专利中表示，他们衡量了这种关系之间的可能准确性，并将这些权重称为“关联分数”。

然后可以使用训练过的机器学习算法通 消費者數據 过分析大型语料库中的文档和数据图中的现有信息来创建额外的元组。

这种方法为数据图提供了大量的附加元组，可以大大扩展这个数据图。

在一些方法中，每个预测元组可以与一个置信度值相关联，并且只有满足阈值的元组才会自动添加到数据图中。

您可以在博客中前面提到的帖子中找到更多信息。

剩余元组所表示的事实可以在添加到数据图之前进行手动验证。

一些方法可以从数据图中回答自然语言搜索查询。

机器学习模块可的标题描述以被训练来将特征映射到查询，并且这些特征用于提供可能的搜索结果。

训练可能涉及使用来自搜索数据集的正面示例或从基于文档的搜索引擎获得的搜索结果。

训练后的机器学习模块可以生成多个加权特征，其中每个特征代表数据图中一条路径所表示的可能的答案。

特征权重的绝对值表示其在决策中的相对重要性。

一旦使用多加权特征对机器学习模块进行适当的训练，就可以使用数据图中的信息来回答自然语言查询。

一种方法包括使用经过训练的机器学习模块来为搜索查询生成具有多个加的标题描述权特征的模型，其中每个加权特征代表数据图中的一条路径。

该方法还包括接收包括第一搜索词的搜索查询，将搜索查询映射到查询，将第一搜索词映射到数据图中的第一实体，以及使用第一实体和至少一个多重加权特征来识别数据图中的第二实体。

该功能还可以包括在对搜索查询的响应中提供与第二实体相关的信息。

该查询可以是口头搜索查询。

再例如，该方的标题描述法可以包括训练机器学习模块以生成本专利重点关注的模型。

有趣的是，专利中的例子指的是视频。

这个可搜索的基于标记模型的结的索引可以使用与搜索查询相关联的标记，这些标记可以与索引中的标记匹配。使用搜索算法，可以根据一个或多个结果概率选择结果。

机器学习系统可以生成和更新

模型来做出预测并创建排名。

基于机器学习模型的预测可以 电报数据 包含结果、一个或多个特征以及预测值。

一个机器学习模模型的结型可以预测搜索者是否会观看视频 Y（示例结果），该模型可以给出以下特征：用户位于美国、过去曾观看过音乐视频 X 以及其默认语言设置为英语（特征示例）。

该机器学习模型可以包含每个特征的分数：

0.5 表示位于美国
观看音乐视频需 0.9 X
0.3 将默认语言设置为英语
机器学习模型可能包括其他 有效销售培训平台的特点 特征的权重（例如，使用地点在加拿大），但由于这些特征不存在于此示例预测中，因此它们的权重可能不会对预测做出贡献。

某个特定特征的缺失可能对于

预测结果很重要，因此可能会被考虑在内。

预测值可以标准化为任何适用的方式表示百分比或概率。

该实例可能包含结果：“用户是否会观 消費者數據 看视频 Y”，特征：“位于美国”，“看过视频 X”和“默认语言英语”，以及预测：“0.9”（标准化）。

特征可以是与实例相关的任何适用属性，并且可以基于用户（例如，用户人口统计、用户历史记录、用户关联（例如用户帐户或偏好））、设备（例如，用户的设备类型、设备特征、设备功能、设备配置等）、最近事件等。

特征可以包括观众位置、观众语言偏好、观看历史、观众帐户、观模型的结众订阅、设备型号类型、设备屏幕分辨率、设备操作系统、假期指定、体育赛事等。

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6.外包销售

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强烈推荐：如何确保从外包销售中获得正确的结果？

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最近，一些公司投资了 CRM、电子邮件自动化引擎、通话记录软件、任务分配、调度工具等。 
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一些组织还使用销售分析软件来及时获得销售见解，以便及时联系到客户。