Analizzatore copertura entità
Free, no signup. Find likely entities in your page text, then reconcile selected names against Google’s Knowledge Graph and Wikidata. Local extraction works when the AI path is unavailable.
Viene eseguito interamente nel browser: nulla di ciò che incolli viene caricato o memorizzato. The optional AI extraction sends your pasted text to the bounded model endpoint. Reconciliation sends only a selected entity name to Google KG and Wikidata; local extraction stays in your browser. I conteggi anonimi degli esiti per singola esecuzione possono essere utilizzati per ricerche aggregate; URL, domini, IP e identificatori non sono mai inclusi e nessuna statistica viene pubblicata sotto le 100 esecuzioni.
Passaporto del sito Contesto locale per questo sito salvato
Dati locali
Le destinazioni salvate, gli elenchi denominati e i riepiloghi dei controlli recenti restano solo in questo browser.
Valuta questo strumento
Entity JSON-LD
Informazioni sullo strumento
Estrai entità probabili dal testo, riconcilia i risultati selezionati e prepara JSON-LD trasparente con proprietà about e mentions.
Funzionalità
- Estrazione locale di nomi capitalizzati senza API o modello.
- Estrazione assistita opzionale con provenienza visibile.
- Riconciliazione Google Knowledge Graph e Wikidata su richiesta.
- JSON-LD sameAs limitato alle entità riconciliate e stati di ambiguità espliciti.
Come funziona
Il percorso locale conta sequenze di parole capitalizzate fino a cinque termini, rimuove poche stop word e ordina per menzioni. Le ricerche KG e Wikidata sono separate e attivate dall’utente; il JSON-LD include solo entità collegate.
Limitazioni
- L’euristica può confondere titoli, aperture di frase e marchi minuscoli; una mancata corrispondenza non dimostra inesistenza.
- Le verifiche live dipendono da quota, copertura e disponibilità del servizio; controlla ogni identità prima di pubblicare lo schema.
Domande frequenti
Che cos’è la copertura delle entità?
Qui indica le persone, le organizzazioni, i prodotti e i concetti nominati nel provao della pagina fornito. Lo strumento crea un inventario dei nomi probabili; non stabilisce quali entità debbano essere incluse in un argomento.
Qual è la differenza tra estrazione e riconciliazione?
L’estrazione propone i nomi trovati nel provao. La riconciliazione collega un nome selezionato a un identificatore stabile del grafo della conoscenza. Un nome può essere estratto correttamente ma associato all’entità reale sbagliata, quindi ogni corrispondenza deve essere esaminata.
Una mancata corrispondenza nel grafo della conoscenza significa che un’entità non esiste?
No. Una mancata corrispondenza può dipendere da ambiguità, copertura, quota o disponibilità del servizio. Lo strumento la segnala come senza corrispondenza o non valutata, mai come prova dell’inesistenza.
Posso pubblicare il JSON-LD generato così com’è?
Esaminalo prima. Vengono incluse soltanto le entità riconciliate, ma la prima corrispondenza può comunque essere errata. Conferma ogni identità e assicurati che l’entità riguardi davvero la pagina o sia effettivamente menzionata.
Aggiungere più entità migliora la visibilità nell’IA?
Non automaticamente. Una copertura chiara e accurata può ridurre l’ambiguità, ma inserire forzatamente nomi o dati strutturati non supportati dalla pagina visibile crea un markup fuorviante, non autorevolezza.
Problemi comuni e come risolverli
- Avviso La probabile entità non è stata riconciliata Correzione: Esamina le possibili identità e associa il corretto Knowledge Graph ID stabile prima di generare i riferimenti all'entità.
- Avviso Manca un'entità importante prevista Correzione: Descrivi con precisione l'entità prevista nei punti in cui aiuta concretamente a rispondere all'argomento della pagina.
- Avviso La possibile entità corrisponde a più identità Correzione: Disambigua il nome usando tipo e contesto, quindi seleziona l'ID verificato dell'entità anziché la prima corrispondenza.
- Informazione La copertura delle entità è insufficiente Correzione: Aggiungi le entità e le relazioni essenziali per l’argomento che mancano, basandoti sul tema effettivo della pagina e non sul semplice numero di menzioni.