Eigennamenerkennung
Durchsuchen eines strukturierten Knowledge Graph
Der Knowledge Graph ist die Grundlage Ihres Sucherlebnisses: Es handelt sich um eine strukturierte Datenbank, die aus Entitäten und Feldern besteht, in denen die wichtigen Fakten über Ihre Marke gespeichert sind.
Yext Search nutzt Named Entity Recognition, um eine unstrukturierte Frage zu einer strukturierten Anfrage an den Knowledge Graph zu machen. Indem Yext Search erkennt, welche Arten von Informationen Ihre Nutzer suchen, liefert es schnell und präzise Ergebnisse, die direkt auf die Absicht des Suchenden reagieren.
Was ist ein Knowledge Graph?
Ein strukturierter Knowledge Graph ist ein wichtiger Datenspeicher für jede moderne Suchmaschine. Er speichert alle Fakten über Ihre Marke und die Beziehungen zwischen ihnen. Hier ist ein Beispiel für einen Knowledge Graph für eine Schule:
Google hat seinen Knowledge Graph im Jahr 2012 eingeführt, aber viele Marken haben dies bis heute noch nicht getan. Ein Knowledge Graph ist jedoch entscheidend für die Bereitstellung strukturierter Antworten für die Nutzer.
Durchsuchen eines Knowledge Graph
Der Schlüssel zum Durchsuchen eines strukturierten Knowledge Graph ist die Erkennung von benannten Entitäten (Named Entity Recognition, NER). Mithilfe von NER identifiziert Search Entitäten und Felder in einer Anfrage, die Klasse der Suche und die beste Ergebnismenge.
NER
Named Entity Recognition (NER) ist der Prozess der Identifizierung von Wörtern in jeder Anfrage und deren Klassifizierung in Entitätstypen. Durch die Ausrichtung der Token an der Art und Weise, wie Informationen im Knowledge Graph gespeichert werden, kann Search schnell und genau die besten Ergebnisse anzeigen.
Yext Answers wendet NER automatisch auf jede Anfrage an, um Token und Token-Bereiche zu taggen. Search filtert Suchergebnisse automatisch basierend auf diesen Tags. Search verwandelt beispielsweise automatisch die Anfrage „Finanzberater in New York, der Mandarin spricht“ in eine strukturierte Graph-Anfrage mit den folgenden Filtern:
Suchklassen
Es gibt drei allgemeine Suchklassen, mit denen ein Benutzer Anfragen an einen Knowledge Graph stellt:
Feldsuche
Die Feldsuche wird verwendet, wenn eine einzelne, direkte Antwort auf eine Anfrage vorhanden ist. Search identifiziert die relevanteste Entität im Knowledge Graph und das entsprechende Feld innerhalb dieser Entität, das die Anfrage am direktesten beantwortet. In Fragen wird oft nach separaten Informationen gefragt:
Die ideale Antwort auf eine Feldsuche ist eine direkte Antwort, die den Wert des Felds anzeigt. So könnte dies in Yext Search aussehen:
Spezifische Entität
Eine Entität wird angezeigt, wenn ein Benutzer eine Frage zu einem Event, einer Person, einem Produkt oder einem anderen Entitätstyp in Ihrem Knowledge Graph stellt. Sie fragen nicht nach einem bestimmten Feld für diese Entität, sondern nach der Entität selbst. Im Allgemeinen sucht ein Benutzer anhand des Namens nach einer Entität, wenn er eine im Sinn hat.
Die ideale Antwort auf eine spezifische Entitätssuche ist eine Entitätskarte.
Gefilterte Entitätsliste
Meistens suchen die Benutzer nach einer Reihe von Entitäten, die einer bestimmten Reihe von Filtern entsprechen. Mithilfe von NER kann Search potenzielle Filter analysieren und anwenden, um einen gefilterten Satz an Knowledge Graph-Entitäten auszugeben.
Einer der häufigsten Filter ist ein Standort. Dieser kann explizit (z. B. die Postleitzahl) oder implizit (z. B. „in meiner Nähe“) sein.
Die ideale Antwort auf eine gefilterte Entitätsliste ist eine Liste von Entitäten mit einem klaren UX, das zeigt, dass die relevanten Filter angewendet wurden.
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