標記或標籤 ( Folksonomies ) 是簡單的術語，表示所 電子商務標 處理資訊的屬性或特徵，但不定義或按層次結構分組。
它是關於資訊或元資料的訊息，利用元資料我們可以創建本體，本體是一個或多個領域之間相關的概念方案，其目的是促進不同系統和實體之間的通訊或資訊交換。
實體是可以被動畫系統感知並以具體、抽象、特定或通用方式處理的元素。
個節點或資訊單元可能有
一個或多個標籤（標籤），形成資料結構，無論相關與否，每個標籤都 越南电话号码数据 指物件的特定特徵，但不會對其進行分類，並且可以引導我們生成提供以下資訊的圖論
物件 -> 蘋果
標籤（Tags）-> 紅、甜、好吃
在這種情況下，每個標籤都討論 Apple 物件的屬性，但它們不是它所屬的類別。它是一種扁平的術語結構，以 is 或 has 方案來表徵它。
由於兩種方案不同，但並非相反，因此可以同時使用它們以獲得更豐富的資訊組織。
標籤（標籤）可以豐富搜尋引擎，但它們本身產生的歧義消除是必要的，因為它們不在層次結構內，因為儘管它們標識內容中最相關的術語，但它們本身沒有意義好吧，我們已經看到了他們如何談論屬性。
例如照片、視訊和音頻，在這些情況下，搜尋引擎不容易自動上下文化，因為它無法抽象概念。
然而，分類結構是有用的，例如，可以建立與使用者的期望和網站的可查找性相關聯的分層導航方案，從而改善瀏覽體驗，從而直接影響收入，無論是交易網站還是交易網站。資訊網站上可能發生的參與。
內容分析
更深入分析內容、消歧及其未來預測，越來越有必要使用N 元語法或馬可夫鏈中包含的實體，透過定義狀態來促進事件的實現。
因此，透過預測透過這些實體定義的狀態來強化已經透過語料庫或同義詞庫預先建立的假設或定義的結構，我們可以創建語義上也是正確的句法結構。
標籤對於非文字內容尤其重要
人工智慧
毫無疑問，所有此類內容分析都可以分 人工智慧的力量與前景：ted 2023 精彩內容 為幾個方面，例如SyntaxNet ，它是一個與TensorFlow整合的開源語法分析器，透過 Parsey McParseface 等機器學習演算法進行學習，以分析內容的語言結構。 ，它可以解釋給定短語中每個單字的功能作用，但如果我們想將其提升到全球水平，那就很複雜，因為目前還沒有所有現有語言的知識資料庫。
作為一門電腦科學，自然語言處理是搜尋引擎中最重要的方面之一，正如最近一些有關人工智慧的文章所證明的那樣，我們可以看到如何使用上述系統處理和糾正一些語法錯誤。
這些系統能夠確定並提供從使用機器學習系統標記 迴聲資料庫 的大量資料中導出的損壞資料模型的解決方案，從而在內容之間建立更好的關係，進一步豐富了句法分析器。
目錄
考慮到搜尋引擎通常使用倒排索引作為資訊檢索系統，因為它們的資料庫不像其他資料庫系統那樣預先建立，我們發現更有理由使用更多原子分類系統，從而為搜尋引擎提供更好的體驗。搜尋引擎和用戶。
不僅使用平面索引結構，還使用三維結構，透過頂點計算對彼此更接近的單字進行分組，從而能夠透過使用不同深度層級的神經網路
但是，正如由於問題及其答案的隱含主觀性而沒有適合每個人的單一最佳答案一樣，搜尋引擎將嘗試返回它找到的最不糟糕的結果。