中国的博客，走近我们的产品、技术和文化
Google 中国的博客，走近我们的产品、技术和文化
机器学习和知识，让表格搜索效果更佳
2012年8月28日
发表者：Johnny Chen，Google搜索研究团队产品经理
网络将结构性数据用表格的形式呈现给用户。整理这些信息并帮助用户找到最有用的表格，是Google
表格搜索
的主要任务。尽管离完美还有一定距离，但近期表格搜索不断向前迈进，我们修改了判断“好”表格（包含有意义的结构性数据）和“差”表格（比如包含网页排版的表格）的方法。特别值得注意的是，我们以前使用的是基于规则系统，现在改为使用机器学习分类器，后者可以理出表格功能的微妙差别并且可以实现质量上的快速提高。这种新的分类器就是一个
支持向量机
（SVM），它能够利用
多核函数
功能，通过训练示例实现自动合并和优化。实际上，Google 研究团队已经研发了这种核技术。
借助
Google Knowledge Graph
，我们能够更好理解表格。特别是我们改进了识别每个表格内容和主题、表格所含实体和表格所属特性的算法。这种知识不仅能帮助分类器对表格质量做出更好判断，也提高了用户查询表格的匹配性。
这些性能增强仅仅是个开端。我们还在继续更新表格搜索，提高质量并添加新特性。
敬请期待来自结构性数据团队的更多文章。
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