实体检索是一种信息检索技术，它的主要功能是从大量的非结构化数据中，如互联网上的网页，寻找与给定查询相关联的特定实体。实体通常指的是具有特定身份和意义的名词，比如人名、机构名、地名、产品名等。与传统的基于文档的信息检索相比，实体检索更关注于对文档中具体实体的查找，以满足用户更精细和特定的需求。
本文介绍了一种改进实体检索的新方法，特别强调实体主页的查找，因为实体主页作为一种网络上的标识，提供了关于实体最完整和权威的介绍和说明。实体主页的查找效果直接决定了实体检索的质量。传统实体检索系统中，实体主页的查找通常依赖于文档中的词特性来计算文档与实体的相关度，选取相关度最高的文档作为实体主页，然而这种方法往往不够准确。
文章的作者唐春松和徐蔚然提出了一种创新的方法，即利用外部资源并基于特定规则进行实体主页的查找。这种方法被称为搜索结果重打分排序算法。该算法的核心在于，利用外部资源（例如，其他网页中关于该实体的提及、链接等信息）来辅助确定实体主页的准确位置，而不是单纯依赖文档内容的相关性。通过实验验证，该方法显著提高了实体主页查找的准确性，从而提升了整个实体检索系统的检索效果。
实体检索系统面临的挑战之一是消除实体的多义性问题。例如，单词“apple”既可能指自然界中的水果苹果，也可能指知名的苹果公司。为了区分这些含义，实体的Web主页被用作唯一标识特定实体的参考。因此，在实体检索系统返回的实体结果中，通常需要明确指出实体的主页，甚至更严格地说，返回实体的主页是评估结果准确性的重要指标。
本文首先介绍了常用的实体检索模型之一——文档中心模型。该模型关注于如何根据文档内容识别和检索出相关的实体信息。接着，文章详细阐述了新提出的搜索结果重打分排序算法，这是一种基于特定规则的改进实体主页查找方法，它通过外部资源来提高检索的准确性。文章的结构如下：首先介绍实体检索模型，然后介绍搜索结果重打分排序算法。
需要注意的是，由于文章内容是通过OCR扫描得到的，可能会有部分文字识别错误或漏识别的情况，这需要读者在理解时作出相应的判断和调整。
关键词方面，“实体检索”作为文章的核心主题，“基于规则”说明了文章提出的算法依托特定的规则逻辑，“实体主页查找”则直接关联到文章主要改进的实体检索的具体方面。中图分类号TP391.41则表明了本文内容属于信息处理及计算机应用领域下的子分类。
作者简介部分提供了作者唐春松的基本信息，包括姓名、出生年份、性别、学历和研究方向，以及电子邮箱。这些信息对于理解作者的专业背景和研究兴趣十分有帮助。
