如果实体与实体篮球没有任何关系

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可以对边进行加权使得例如两个实体与同一资源关联的次数越多对应于这两个实体的两个节点之间的边的权重就越大。此外该专利描述了如何从文档相关实体图中删除没有边缘或与其他实体没有关系或仅有弱关系的捕获节点或实体。这允许将相关实体与不相关实体分开。一旦识别出文档的主要实体就可以使用基于知识图中其他实体的出站连接数量的中心性得分来对它们进行加权。对于实体相对于主题的权重来说这也是一个重要的概念但我将在另一篇文章中进一步讨论这一点。为了确定文档所代表的主要实体需要确定中心性得分该得分是根据传出边缘的总和即与其他实体的关系确定的。

这可能是显着性分数这是从的实体分析中得知的。一旦识别了中心实体附加内容系统就基于代表该实体的节点的传出边的权重来生成每个中心实体的初始中心性得分。例 匈牙利 WhatsApp 号码数据库 如实 体图中由节点表示的实体的初始中心性得分可以基于节点的出边权重之和与实体图中所有边的权重之和的比率。实体图。因此具有大量权重较大的传出边的节点将具有较高的初始中心性得分。实体重要性的另一个信号可以是相关语料库中的文档中提及的频率。逆文档频率在这里也可以发挥作用。附加内容系统可能使用的第二信号是实体在资源集合中出现的频率。