从大约 9.72 亿个网页中

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谷歌的白皮书由前面提到的两项专利的几位作者撰写，解释了其工作原理，以及识别释义可能有所帮助的一些原因。其名称为“对难以找到的项目进行排序：在网络上获取释义” (pdf)。 Marius Pasca 和 Peter Dienes 在他们的白皮书中写道，他们的自动识别释义的方法非常有用，因为它可以使用任何文档，无论其质量如何，并且很容易识别哪些文档包含释义。他解释说，这种方法是独一无二的，因为。


它不需要特定的过程： 列出此方法与以前获取释义的方法之间的差异。 通过使用本质上远非完美且不可信的 Web 文档，而不是干净、值得信赖且格式良好的文档，消除对输入数据质量的猜测。 不需要关于哪些文档转 欧洲手机号码列表 换相似释义的明确线索。这是因为他们报道同一事件或讲述同一故事。 大量释义集合是通过详尽的成对协调从网络文档中的大量句子（例如句子片段）组装而成的。 在研究所涉及的过程时，帕斯卡和迪内斯进行了一项实验，他们显然提取了释义。






以下是 Google 希望了解索引中释义的一些原因： 为问答类型的结果提供更准确的答案 扩展您的查询以包含潜在释义中的单词，以收集所有相关文档 识别内容与另一个文档的内容大部分重叠但使用释义并隐藏原始来源的文档。 第一项专利详细说明了如何在网络上识别某些释义。 用于从信息项索引和相关句子片段中识别释义的方法和系统 发明人：Alexandru Marius Pasca、Peter Szabolcs Dienes 授予：Google 美国专利号：7,937,396 授予：2011 年 5 月 3 日 提交：2005 年 3 月 23 日 概述 该专利描述了一种用于从信息项索引和相关句子片段中识别释义的方法和系统。