본 명세서 에 설명 된 주제 의 특정 실시 예 는 종래 기술 의 모델 기반 엔 티티 - 속성 식별 기술 에 비해 더 정확 한 엔 티티 - 속성 관계 를 식별 하 는 이점 을 실현 하 기 위해 구현 될 수 있 다 . 선행 기술 엔 티티 속성 식별 기술 은 이러 한 용어 가 나타나 는 데이터 ( 예 를 들 어 , 문장 ) 를 기반 으로 엔 티티 와 속성 을 표현 하 여 엔 티티 - 속성 관계 를 식별 하 는 다양 한 모델 기반 접근 방식 ( 예 를 들 어 , 자연어 처리 ( NLP ) 기능 , 원격 감독 및 전통 적 인 기계 학습 모델 ) 을 사용 한다 . 대조 적 으로 , 이 사양 에 설명 된 혁신 은 이러 한 용어 가 나타나 는 데이터 에서 엔 티티 및 속성 이 설명 되 는 방식 에 대한 정보 를 사용 하 는 것 뿐 만 아니 라 공지 다른 속성 을 사용 하 여 엔 티티 및 속성 을 표현 함 으로써 데이터 세트 에서 엔 티티 - 속성 관계 를 식별 한다 . 이 용어 와 연관 된다 . 이 를 통해 유사 한 엔터 티 가 공유 하 는 속성 으로 엔터 티 및 속성 을 표현 할 수 있 으며 , 이러 한 용어 가 나타나 는 문장 을 고려 하 는 것 만 으로 는 식별 할 수 없 는 엔터 티 속성 관계 를 식별 하 는 정확도 가 향상 된다 . 따라서 사용 자 가 검색 을 수행 하 면 더 유용 한 정보 를 얻 을 수 있 다 . 특히 , 검색어 의 범위 가 넓 을수록 더 관련 성 높 은 정보 가 식별 된다 . 따라서 반복 검색 이 반드시 필요 한 것 은 아니 다 . 따라서 원 하 는 검색 결과 를 얻 기 위해 더 적 은 처리 가 필요 할 수 있 다 .