2026-10-02 20:27:26 分类：GEO优化
我们日常用的搜索引擎、内容推荐，背后都离不开知识图谱与实体识别的支撑。
基础认知：到底是什么，通常用在哪些地方
实体识别，简单说就是从一段文本里，把有意义的实体揪出来，再给它分好类。
知识图谱呢，就是把这些实体连起来，理清楚它们之间的关系，变成一张能看懂的关系网。
举个生活化的例子，你在外卖APP搜“热干面”，APP能准确给你推卖热干面的店铺，而不是推卖热干面干拌调料的网店，就是实体识别把“热干面”归类成「餐品」，而不是「零售商品」的功劳。
外卖APP知识图谱实体识别应用示例
实操中要留意的几个常见问题
说实话，很多刚接触的朋友容易踩坑。
第一个误区，觉得实体识别就是提取关键词，其实差得远。关键词不需要分类，实体识别不仅要抠出来，还要说清楚它是什么类型。比如同样是“小米”，是谷物还是科技公司，区分错了，整个知识图谱就乱了。
知识图谱实体歧义区分示例图
据一些用户反馈，做垂直领域的知识图谱时，直接用开源的通用预训练模型做实体识别，准确率通常达不到要求，毕竟通用模型没见过那么多垂直行业的专属术语。
需要留意的是，我们通常需要给垂直领域预留一部分标注数据，做微调后效果会好很多。
二者的关系，很多人搞混
二者的关系，很多人搞混
有意思的是，不少人会把二者当成同一类技术，其实不是。
实体识别是知识图谱构建的第一步基础工序。没有实体识别，知识图谱就没有搭建的原材料，就像你要搭积木，得先把不同形状的积木块分拣出来对吧？
不过话说回来，现在也有很多端到端的方案，能直接从文本输出结构化的知识图谱内容，但实体识别的核心作用，还是没法被绕开的。
您在实际应用知识图谱与实体识别的过程中，还遇到过哪些问题？欢迎结合具体场景继续探讨。
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文章名称：知识图谱与实体识别：藏在日常应用里的核心技术
文章链接：https://m.ttrenwu.com/geo/2237.html
