实体识别通过使系统能够理解文本中的特定现实世界对象（人、地点、产品等）并对其进行优先级排序，从而提高搜索相关性。当搜索引擎识别查询或文档中的实体时，它可以更好地理解用户意图并将结果匹配到最相关的内容。例如，如果用户搜索“苹果”，实体识别有助于确定查询是指公司、水果还是其他含义。这减少了歧义，并确保搜索引擎显示与用户实际需求相符的结果。通过关注实体，系统还可以优先考虑概念之间的关系（例如，将“特斯拉”与“电动汽车”关联起来，而不是与历史人物关联），并过滤掉通用术语带来的噪音。
实体识别的一个关键优势在于它能够增强上下文感知的索引能力。搜索引擎通常通过分析关键词来索引内容，但实体增加了一层语义理解。例如，像“巴黎酒店 埃菲尔铁塔附近”这样的查询可以分解为实体：“巴黎”（地点）、“埃菲尔铁塔”（地标）和“酒店”（类别）。然后，系统可以优先显示明确提及这些实体及其关系的文档。此外，实体识别有助于处理同义词和变体。如果文档使用“NYC”而不是“New York City”，系统会将两者识别为同一个实体，从而提高召回率。这在电子商务等领域尤其有用，产品名称通常有多个别名（例如，“iPhone 15”与“Apple iPhone 15”）。
从技术角度来看，实体识别通过预处理管道与搜索系统集成。开发者可以使用 spaCy 等库或云 API（例如 Google Cloud Natural Language）从文档和查询中提取实体。然后，这些实体与传统关键词一起被索引，使搜索引擎在排名时可以赋予它们更高的权重。例如，一篇提及“埃隆·马斯克”和“特斯拉”的新闻文章在搜索特斯拉 CEO 相关查询时可能会排名更高。挑战包括维护最新的实体数据库（例如添加新品牌或地点）以及程序化地处理歧义情况。然而，当有效实施时，实体识别通过将结果根植于具体、可识别的概念，从而创建更精确、更以用户为中心的搜索体验。
