实体还可以分为特定的主题类别，例如： B.“意大利菜”。还可以包括与主题相关的其他属性或类别。在“意大利菜”的具体示例中，可以考虑诸如以意大利菜而闻别之间关名的厨师、特定的意大利菜肴、与意大利菜相关的国家和/或其他适别之间关当特征等类别组。
哪些属性与用户的哪种实体类型相关，以及 Google 如别之间关何确定这一点，请参阅文章《 您应该了解的有关实体类型、类别和属性的所有信息》
识别和评估别之间关实体、
根据主题和/或主要实体进行识别、分组和输出的过程可能如下所示：
该过程从对实体/主题的搜索查 whatsapp 筛查 询开始。系统识别与主要实体相关的第一组实体。 （例如媒体资产名称、演员名称、地点名称、事件名称和/或任何其他适当名称）、主题（例如兴趣、爱好和/或任何其他适当类型的主题）和/或任何其他适当类型的实体。在上述超级英雄的例子中，它还可以是该角色出现的书籍的名称、描绘该虚构角色的电影和/或电视节目的名称、虚构角色的创作者的姓名、在电视节目和/或电影中描绘该角色的演员的姓名、与虚构角色相关的其他角色的名称……
通过用户行为来识别关系
如前所述，可以包括用户信号来识别主要实体和相关次要实体之间的关系。这样的用户信号可以是搜索查询中所谓的共现。如果詹姆斯邦德经常与某些主题或实体一起被搜索，则表明应该在问题中考虑这些次要实体/主题。
在詹姆斯邦德的例子中，这可别之间关能是实体类型电影、预告片、演员等的内容。
这些与实体相关的用户交互可以 奖励：如何挽回很久没联系你的客户 被历史存储，直到记录下统计有效数量的关系模式。某种用户行为模式出现的频率越高，实体与主题的关系就越相关。
- 有关詹姆斯邦德与电影或演员相关的搜索频率越高，这些实体类型对于主要话题或主要实体来说就越重要。
输出首选的媒体格式
第二个标准可能是用户喜欢消费的 人工智慧文本 与主要实体相关的媒体格式。例如，某些网页、某些文档、某些视频、某些电影和/或其他适当类型的内容经常与与第一主题或实体相关的内容一起被查看。如果某些媒体格式被更频繁或更深入地查看（停留时间、消费时长等）或与主要实体相关地更频繁地分享，则可以将其评为与用户更相关。
可用的某些媒体格别之间关式的数量也可以在确定哪些媒体格式与用户相关方面发挥作用。例如，如果主要实体的视频比图像或文档多，则在传送过程中将更加关注该媒体格式。