セマンティック トリプル アシスト ナレッジ グラフの埋め込み

公開: 2023-11-01

セマンティック トリプルがナレッジ グラフの埋め込みをどのように支援するか

セマンティック トリプルとナレッジ グラフの埋め込みは、コンテンツ作成者がビジネス エンティティを認識してもらいたいトピック ハブを確立するのに役立ちます。

セマンティック トリプルは、Web サイトのコンテンツを整理および分類するのに役立ち、検索エンジンがナレッジ パネルを簡単に理解し、ランク付けし、追加できるようになります。 セマンティック データに関するステートメントを体系化する 3 つのエンティティのセットには、明確な SEO コンテンツ戦略が必要です。 構造化データと有用なコンテキストを実装することにより、セマンティック トリプルは、検索エンジンが Web ページのコンテンツと関連する検索クエリをより適切に照合できるようにすることができます。 これにより、ユーザーにとってより関連性の高い有用な検索結果が得られます。

セマンティック トリプルとは何ですか?

トリプル (セマンティック ファクトとして知られる) は、グラフ データを表現する方法です。 トリプル ID は、主語、述語、目的語の 3 つのコンポーネントで構成されます。 これらは、セマンティック Web テクノロジーを使用してナレッジ グラフに情報をエンコードする方法の最も基本的な側面です。

セマンティック トリプルは通常、先頭エンティティ、関係、末尾エンティティで構成され、2 つのエンティティがマウスガード、治療、TMJ などの指定された接続によって関係を共有していることを示します。 その文は、「マウスガードはスポーツによって引き起こされる顎関節痛を一時的に治療するために使用されます。」と書かれているかもしれません。 2023 年、ナレッジ グラフ埋め込みアルゴリズムは、セマンティック質問応答システム (QAS) の不可欠な部分として広く受け入れられるようになりました。

これらの埋め込みアルゴリズムは、低次元ベクトル空間におけるエンティティと関係の表現 (つまり、埋め込み) を学習します。 このような埋め込みは、検索エンジンがナレッジ グラフ内で非常に迅速に質問に答えるのに役立ちます。 大規模なグラフ情報の取得であっても、トリプルは従来の構造に反する方法でのプロセスです。

Oxford Semantic Technologies によると、「トリプルは RDF データ モデルの一部であり、非常に重要な制約が 1 つ追加されています。それは、空白ノードを除き、RDF トリプル内のすべての項目が IRI を介して一意に識別可能でなければならないということです。」 RDF 標準によれば、IRI は Web アドレスの形式をとる必要がありますが、最も基本的なユーティリティに戻ると、IRI は各項目のラベルとして機能します。」 (RDF はリソース記述フレームワークの略です)

「ノーザンレッドオークは明るいオレンジ色の秋色をしています」などのトリプルの構成要素は、主語 (「ノーザンレッドオークス」)、述語 (「持っている」)、および目的語 (「オレンジ色の秋の色」) で構成されます。 ）。

ナレッジグラフモデルとは何ですか?

ナレッジ グラフ (KG) は、複数のソースからのデータを分類し、特定のドメインまたはタスクにおける特定の関心のあるエンティティ (つまり、人、場所、物、またはイベント) に関する情報を収集し、それらの間のノード接続を確立します。 ナレッジ グラフ モデルは、構造化データを強化することでコンテンツ マーケティングの取り組みを最大化するのに役立ちます。 これにより、ブランドの価値をモデルに注入することで、コンテンツに関する漠然とした思い込みを減らすことができます。

基礎的なセマンティック トリプル モデルの利点

コンテンツをアクティブな視聴者が見つけられるようにするには、検索エンジンが必要です。 セマンティック トリプル データ モデルの主な価値は、検索クエリの背後にある意図を特定するのに役立つことです。 構造化データ形成は、各トリプルを古典的なリレーショナル データベースのエンティティ、属性、値モデルのように作成することで、情報の検索と検証を支援します。

セマンティック トリプルを使用すると、次のような SEO 取り組みを改善できます。

  • コンテンツの言語を理解しやすくする。
  • 必要かつ役立つコンテンツ要素が含まれていることを確認します。
  • これらにより、Web サイト内でのユーザーの検索性が向上します。
  • 検索意図を最適な回答に一致させるプロセスを支援します。
  • Web サイトの HTML コード内に SEO 構造化データを含めます。
  • 検索エンジン結果ページ (SERP) での Web サイトの可視性を高めます。
  • リッチ スニペットを取得できる可能性が高まります。
  • 検索エンジンが Web サイト上のコンテンツ間の関係を表示する方法を簡素化します。
  • 関心のあるユーザーからのウェブサイトへの適切なクリックを促進します。
  • データを Google ナレッジ グラフに含めるのに役立ちます。

Schema.org ボキャブラリーは、相互接続されたリソースのグラフを生成するために結合するセマンティックなトリプル ステートメントを作成するのに最適です。 ナレッジ グラフを構築する場合、これらのトリプル内のノードは、「トリプルストア」と呼ばれるものに情報を保存します。 RDF の SPARQL クエリ言語は、指定されたトリプルをターゲットにするように作成できます。 このようにして、Web サイトの記事の最適化をより適切に統合し、World Wide Web of Data に接続することができます。

ナレッジグラフセマンティック埋め込み (KGSE)

三重意味情報と組み合わせたこの学習フレームワークは、インテリジェント検索や AI 質問応答情報検索など、多くの人工知能アプリケーションの中核となります。

「KGSE はトリプルの構造的埋め込みと意味的埋め込みを包括的に考慮しており、意味的埋め込みは埋め込みの品質を向上させるための補足として使用されます。 具体的には、KGSE は改良された TransD モデルを使用してトリプルの構造的埋め込みを取得し、ディープ畳み込みニューラル モデルとアテンション メカニズムを組み合わせてトリプルの意味的埋め込みを取得します。」 – トリプルセマンティクスを備えたナレッジグラフ埋め込みフレームワーク https://ieeexplore.ieee.org/document/10077479

スキーマ マークアップはセマンティック検索をどのように支援しますか?

Google クローラーはウェブ データを解析し、グラフ データベースに挿入できるトリプルに変換します。 トリプルは、Web 情報の普遍的かつ基本的な要素です。 私たちの実践において、セマンティック トリプルがどのように機能するかについての知識が、セマンティック検索と KGSE 用に構造化データとコンテンツを最適化するための基礎となるのはこのためです。

メタデータ形式は、機械が読み取り可能な方法で知識を表します。 schema.org トリプルの各部分は、一意の ID を介して個別にアドレス指定できます。 URI を使用してこれらの ID を表すことができます。たとえば、「Benson は Jane と結婚しました」というステートメントは、次のようにスキーマによって強化される場合があります。

{“@context”: “https://schema.org”,
“@type”: “人物”,
「@id」: 「人物1」、
「名前」: 「ベンソン」、
「知っている」: {
「@context」: 「https://schema.org」、
“@type”: “人物”,
「@id」: 「人物2」、
「名前」：「ジェーン」
}}

すべての情報フラグメントは、schema.org 内のトリプルとして理解、保存、アクセスされます。

先頭エンティティ → リレーション → 末尾エンティティ

主語→述語→目的語

セマンティック トリプルは、検索エンジンやコンピューターがテキストの意味を理解して解釈できるようにするために、自然言語処理や機械学習でよく使用されます。 Web ドキュメント上のつながりやパターンを見つけることで、内容を簡単に理解できます。

セマンティック トリプルの各要素がどのように機能するかを知ることは、それを最適化できることを意味します。 さらに重要なことは、この知識をセマンティック ネットワークに適用すると、Google に 3 つの異なる関連エンティティを通知できることです。 各 ID はエンティティであり、各エンティティはプロパティを所有します。各要素は一意ですが、相互に関連しています。 それらの価値とコンテキストを説明できます。

基本的なセマンティック トリプルの例をいくつか示します。

  • 「ジーニーはリンクされたデータの専門家です。」
  • 「サマンサは白人です」
  • 「ティモシーはアグリコラを演奏します」。

構造化されたセマンティック トリプルを作成するには、その 3 つの中心要素を理解します。

  1. ID:各 ID はエンティティです。
  2. プロパティ:各エンティティにはプロパティがあります。
  3. 値:エンティティの値は、別のエンティティの ID にすることができます。

ナレッジ グラフ補完 (KGC) は、既知のトリプルに基づいて欠落しているリンクを予測しようとします。

トリプルに含まれるエンティティ関係と構造化情報を活用すると、コンテンツ マーケティングのパフォーマンスを向上させることができます。 名前付きエンティティの親と子 (末尾エンティティ) を識別することで、指定した Web ページ上の関連エンティティ、つまりトピック クラスタの発見を支援できます。 これにより、コンテンツに構造が追加されます。 これは、検索エンジンがあなたを検索者が求める専門家として評価する際に役立ちます。

より優れたデータ管理、強力な型指定、および共通の明確なデータ モデルにより、サイトのコンテンツをより有用な方法で配信できます。

結論

スキーマ マークアップとセマンティック トリプルを利用すると、ナレッジ グラフ埋め込みの検索精度が向上する機会が得られます。 RDF、名前付きグラフ、ノード リレーショナル データセットなどのツールを効果的に活用して、セマンティック Web の原則を採用します。 スキーマ マークアップを定期的に監査して最適化し、スキーマ マークアップが最新の状態に保たれ、スキーマ マークアップのずれがないことを確認します。 Google は、検索結果を提供するために適切なマークアップのベスト プラクティスに依存し続けています。

コンテンツ監査については、651-206-2410 までお電話ください。