En los últimos años, los modelos de clasificación basados en entidades han llevado a avances emocionantes en la investigación de la recuperación de información. En comparación con los modelos de recuperación tradicionales, la representación basada en entidades permite una mejor comprensión de las consultas y documentos. Sin embargo, los modelos basados en entidades existentes descuidan la importancia de las entidades en un documento. Este artículo intenta explorar los efectos de la importancia de las entidades en un documento. Específicamente, se realiza un análisis del conjunto de datos que verifica la correlación entre la importancia de las entidades en un documento y la clasificación de documentos. Luego, este artículo mejora dos modelos basados en entidades: el modelo de juguete y el modelo de Clasificación Semántica Explícita (ESR), considerando la importancia de las entidades. A diferencia de los modelos existentes, los modelos mejorados asignan los pesos de las entidades de acuerdo con su importancia. Los resultados experimentales muestran que el modelo de juguete mejorado y el ESR pueden superar las dos líneas base en hasta un 4.57% y un 2.74% en NDCG@20 respectivamente, y experimentos adicionales revelan que la fortaleza de los modelos mejorados es más evidente en consultas largas y en las consultas donde el ESR falla, confirmando la efectividad de tener en cuenta la importancia de las entidades.