Trójki semantyczne pomagają w osadzaniu grafów wiedzy

Opublikowany: 2023-11-01

Jak trójki semantyczne pomagają w osadzaniu grafów wiedzy

Trójki semantyczne i osadzanie grafów wiedzy pomagają twórcom treści w ustaleniu ośrodków tematycznych, dzięki którym podmiot gospodarczy chce być rozpoznawalny.

Trójki semantyczne są pomocne w organizowaniu i kategoryzowaniu treści witryn internetowych, dzięki czemu wyszukiwarki mogą łatwo zrozumieć, uszeregować i zapełnić panele wiedzy. Zestaw trzech podmiotów, które kodyfikują stwierdzenie dotyczące danych semantycznych, wymaga jasnej strategii treści SEO. Implementując uporządkowane dane i pomocny kontekst, trójki semantyczne mogą pomóc wyszukiwarkom lepiej dopasować treść strony internetowej do powiązanych zapytań. Dzięki temu użytkownicy uzyskują trafniejsze i bardziej przydatne wyniki wyszukiwania.

Co to są trójki semantyczne?

Trójki (znane jako fakty semantyczne) to metoda wyrażania danych graficznych. Potrójny identyfikator składa się z trzech elementów: podmiotu, orzeczenia i dopełnienia. Stanowią najbardziej podstawowy aspekt kodowania informacji na grafie wiedzy przy użyciu technologii sieci semantycznej.

Trójka semantyczna zazwyczaj składa się z jednostki głównej, relacji i jednostki ogonowej, aby wskazać, że dwie jednostki dzielą relację poprzez określone połączenie, takie jak Ochraniacze jamy ustnej, smakołyk, TMJ. Zdanie mogłoby brzmieć: „Ochraniacze na usta stosuje się w tymczasowym leczeniu bólu stawów skroniowo-żuchwowych wywołanego sportem”. W 2023 r. algorytmy osadzania Grafu wiedzy zyskały powszechnie akceptowane uznanie jako integralna część systemów odpowiadania na pytania semantyczne (QAS).

Te algorytmy osadzania uczą się reprezentacji (tj. osadzania) bytów i relacji w niskowymiarowych przestrzeniach wektorowych. Takie osadzanie pomaga wyszukiwarkom w niezwykle szybkim udzielaniu odpowiedzi na pytania w ramach wykresów wiedzy. Nawet w przypadku wyszukiwania informacji z dużych grafów, trójki są procesami sprzecznymi z tradycyjnymi konstrukcjami.

Według Oxford Semantic Technologies „Trójki są częścią modelu danych RDF i mają jedno dodatkowe i bardzo ważne ograniczenie — każdy element trójki RDF musi być jednoznacznie identyfikowalny za pomocą IRI, z wyjątkiem pustych węzłów. Zgodnie ze standardami RDF, identyfikatory IRI muszą mieć formę adresu internetowego, ale po zredukowaniu ich do najbardziej podstawowej użyteczności, IRI pełnią rolę etykiety dla każdego elementu. (RDF oznacza Framework opisu zasobów)

Składniki trójki, takie jak stwierdzenie „Północne czerwone dęby mają jasnopomarańczowy kolor jesieni”, składają się z podmiotu („Północne czerwone dęby”), orzeczenia („mieć”) i dopełnienia („pomarańczowy kolor jesieni” ).

Co to jest model Grafu Wiedzy?

Grafy wiedzy (KG) kategoryzują dane z wielu źródeł, zbierają informacje o podmiotach o określonym zainteresowaniu w określonej domenie lub zadaniu (tj. osobach, miejscach, rzeczach lub zdarzeniach) i ustanawiają między nimi połączenia węzłowe. Model wykresu wiedzy pomaga zmaksymalizować wysiłki związane z marketingiem treści poprzez ulepszenie danych strukturalnych. Może to zmniejszyć niejasne założenia dotyczące treści, wprowadzając do modelu wartości marki.

Korzyści z podstawowego potrójnego modelu semantycznego

Wyszukiwarki są potrzebne, aby aktywni odbiorcy mogli znaleźć Twoje treści. Podstawową wartością semantycznego potrójnego modelu danych jest to, że pomaga im zidentyfikować intencje kryjące się za wyszukiwanymi hasłami. Ustrukturyzowane tworzenie danych pomaga w wyszukiwaniu i sprawdzaniu informacji, sprawiając, że każda trójka przypomina klasyczny model jednostka-atrybut-wartość relacyjnej bazy danych.

Trójki semantyczne można wykorzystać do usprawnienia działań SEO poprzez:

Uczynienie języka treści łatwym do zrozumienia.
Zapewnienie uwzględnienia niezbędnych i pomocnych elementów treści.
Poprawiają możliwość wyszukiwania użytkowników w witrynie internetowej.
Wspomaganie procesu dopasowywania celu wyszukiwania do najlepszej odpowiedzi.
Uwzględnienie uporządkowanych danych SEO w kodzie HTML witryny.
Zwiększenie widoczności Twojej witryny na stronach wyników wyszukiwania (SERP).
Zwiększ swoje szanse na zdobycie fragmentów rozszerzonych.
Uproszczenie sposobu, w jaki wyszukiwarki przeglądają relacje pomiędzy elementami treści w Twojej witrynie.
Generowanie odpowiednich kliknięć do Twojej witryny od zainteresowanych użytkowników.
Pomagają uwzględnić Twoje dane w Grafie wiedzy Google.

Słownictwo Schema.org jest idealne do tworzenia semantycznych potrójnych instrukcji, które łączą się w celu generowania wykresów wzajemnie powiązanych zasobów. Podczas budowania wykresów wiedzy węzły w tych trójkach przechowują informacje w tak zwanych „potrójnych magazynach”. Język zapytań SPARQL dla RDF można dostosować do określonych trójek. W ten sposób optymalizacja artykułów w Twojej witrynie może być lepiej zintegrowana i połączona z Twoją ogólnoświatową siecią danych.

Osadzanie semantyczne Grafu Wiedzy (KGSE)

Ta struktura uczenia się w połączeniu z potrójną informacją semantyczną stanowi rdzeń wielu aplikacji sztucznej inteligencji, takich jak inteligentne wyszukiwanie i wyszukiwanie informacji w odpowiedzi na pytania AI.

„KGSE kompleksowo uwzględnia osadzanie strukturalne i osadzanie semantyczne trójek, przy czym osadzanie semantyczne jest stosowane jako uzupełnienie poprawiające jakość osadzania. W szczególności KGSE wykorzystuje ulepszony model TransD do uzyskania strukturalnego osadzania trójek i wykorzystuje głęboki splotowy model neuronowy w połączeniu z mechanizmem uwagi, aby uzyskać semantyczne osadzenie trójek. – Struktura osadzania grafów wiedzy z potrójną semantyką https://ieeexplore.ieee.org/document/10077479

W jaki sposób znaczniki schematu pomagają w wyszukiwaniu semantycznym?

Robot Google analizuje Twoje dane internetowe i konwertuje je na trójki, które może wstawić do graficznej bazy danych. Trójki są uniwersalnym i podstawowym atomem informacji internetowej. Dlatego w naszej praktyce wiedza o działaniu trójki semantycznej jest podstawą optymalizacji ustrukturyzowanych danych i treści na potrzeby wyszukiwania semantycznego i KGSE.

Formaty metadanych reprezentują wiedzę w sposób czytelny dla maszyn. Każda część potrójnego schema.org jest indywidualnie adresowana za pomocą unikalnego identyfikatora. URI można wykorzystać do reprezentowania tych identyfikatorów — na przykład stwierdzenie „Benson poślubił Jane” można wzbogacić o schemat jako:

{„@context”: „https://schema.org”,
„@typ”: „Osoba”,
„@id”: „Osoba1”,
„imię”: „Benson”,
„wie”: {
„@kontekst”: „https://schema.org”,
„@typ”: „Osoba”,
„@id”: „Osoba2”,
„imię”: „Jane”
}}

Wszystkie fragmenty informacji są rozumiane, przechowywane i dostępne jako potrójne w schema.org.

Jednostka główna → Relacja → Jednostka ogonowa

Podmiot → Orzeczenie → Dopełnienie

Trójki semantyczne są powszechnie stosowane w przetwarzaniu języka naturalnego i uczeniu maszynowym, aby pomóc wyszukiwarkom i komputerom zrozumieć i zinterpretować znaczenie tekstu. Z łatwością rozumieją treść, znajdując powiązania i wzorce w dokumentach internetowych.

Wiedza o tym, jak działa każdy element trójki semantycznej, oznacza, że możesz ją zoptymalizować. Co ważniejsze, zastosowanie tej wiedzy w sieci semantycznej może dostarczyć Google informacji o trzech różnych odpowiednich podmiotach. Każdy identyfikator jest bytem i każdy byt posiada właściwości. Każdy element jest unikalny, a mimo to wzajemnie powiązany; potrafisz wyjaśnić ich wartość i kontekst.

Oto kilka przykładów podstawowych trójek semantycznych:

„Jeannie jest ekspertem w zakresie danych powiązanych”.
„Samanta jest rasy białej”.
„Tymoteusz gra Agricolę”.

Aby stworzyć uporządkowaną trójkę semantyczną, zrozum jej trzy podstawowe elementy:

Identyfikator: Każdy identyfikator jest jednostką.
Właściwość: Każda jednostka ma właściwości.
Wartość: Wartość jednostki może być identyfikatorem innej jednostki.

Uzupełnianie grafu wiedzy (KGC) ma na celu przewidzenie brakujących ogniw w oparciu o znane trójki.

Wykorzystanie relacji między podmiotami i uporządkowanych informacji występujących w trójkach może zwiększyć skuteczność marketingu treści. Możesz pomóc w odkryciu powiązanych jednostek lub klastrów tematycznych na określonej stronie internetowej, identyfikując element nadrzędny i elementy podrzędne (encja końcowa) nazwanych jednostek. To dodaje struktury treści; pomaga wyszukiwarkom ocenić Cię jako EKSPERTA, którego szukają wyszukiwarki.

Lepsze zarządzanie danymi, dobre pisanie i wspólny, przejrzysty model danych mogą sprawić, że zawartość Twojej witryny będzie dostarczana w bardziej użyteczny sposób.

Wniosek

Kiedy używasz znaczników schematu i trójek semantycznych, zapewniasz szansę na lepszą dokładność wyszukiwania osadzonych grafów wiedzy. Wykorzystaj zasady sieci semantycznej, skutecznie wykorzystując narzędzia takie jak RDF, nazwane wykresy i relacyjne zbiory danych węzłów. Regularnie sprawdzaj i optymalizuj znaczniki schematu, aby mieć pewność, że są one aktualne i zapobiegają odchyleniom znaczników schematu. Google w dalszym ciągu korzysta z dobrych praktyk w zakresie znaczników, aby dostarczać wyniki wyszukiwania.