这让我想起了我写的关于讨论谷歌试图提取有

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关实体以及与其他实体的关系的信息的关联分数。此外，关于这些实体之间的关系以及涉及实体的属性的置信度得分。我在 Google 的知识图实体提取一文中提到了关联分数，因为这些分数属于用于提取和存储实体信息的计算机化系统和方法专利。
当我写关于使用知识图回答问题时，我还提到了这些置信度分数，因为关联 墨西哥 WhatsApp 号码数据 分数或置信度分数可以更好地回答有关搜索结果中的实体的问题，这是本专利的目的，以及它如何尝试分析和标记图像并理解这些图像中显示的实体之间的关系。 该专利阐述了它在分析和注释图像时所服务的目的，如下所示： 本公开的实施例提供了用于丰富搜索查询的知识库的改进的系统和方法。

用于丰富知识库的信息可以来自或从分析图像和其他数据源推断出。 根据一些实施例，对象识别技术可以对存储在数据库中或从互联网网页获取的图像进行注释。例如，注释可以识别图像中的人物和/或事物。

所公开的实施例可以通过聚集对已知真实的对象实体和事实的注释来了解哪些注释是事实的良好指示符。按对象实体对带注释的图像进行分组有助于识别对象实体的顶级注释。 顶部注释可以是对象实体的属性。




关系可以存在于对象实体和属性之间。 如本文所使用的，术语“推断”是指使用诸如图像上下文之类的间接因素来推断或确定实体关系的操作。它还可以参考已知的实体关系和存储在知识库中的数据来得出实体关系结论，

而不是从诸如互联网网页上的文本中的关系的明确声明来学习实体关系。 推断出的关系可以位于知识库中并且随后用于辅助或响应由搜索引擎处理的用户搜索查询。 当涉及到图像的类别标签时，置信度分数用于图像注释 然后该专利告诉我们置信度分数是如何工作的。它还可以看到它们计算分配给图像的注释的置信度分数。