Triplos semânticos auxiliam em incorporações de gráficos de conhecimento

Publicados: 2023-11-01

Como as triplas semânticas auxiliam na incorporação do gráfico de conhecimento

Triplos semânticos e incorporações de gráficos de conhecimento ajudam os criadores de conteúdo a estabelecer os centros de tópicos pelos quais a entidade empresarial deseja ser reconhecida.

Os triplos semânticos são úteis para organizar e categorizar o conteúdo do site para que os mecanismos de pesquisa possam compreender, classificar e preencher facilmente os painéis de conhecimento. Um conjunto de três entidades que codificam uma declaração sobre dados semânticos requer uma estratégia clara de conteúdo de SEO. Ao implementar dados estruturados e contexto útil, os triplos semânticos podem ajudar os mecanismos de pesquisa a combinar melhor o conteúdo de uma página da web com consultas de pesquisa relacionadas. Isso resulta em resultados de pesquisa mais relevantes e úteis para os usuários.

O que são triplos semânticos?

Triplos (conhecidos como fatos semânticos) são um método de expressar dados gráficos. Um id triplo é composto de três componentes: um sujeito, um predicado e um objeto. Eles são o aspecto mais fundamental de como as informações são codificadas em um gráfico de conhecimento usando tecnologias da web semântica.

Uma tripla semântica normalmente consiste em uma entidade principal, uma relação e uma entidade final para indicar que duas entidades compartilham um relacionamento por uma conexão declarada, como protetores bucais, tratamento, ATM. A frase pode ser: “Protetores bucais são usados para tratar temporariamente dores na ATM desencadeadas por esportes”. Em 2023, os algoritmos de incorporação do Knowledge Graph ganharam reconhecimento amplamente aceito como parte integrante dos sistemas semânticos de resposta a perguntas (QAS).

Esses algoritmos de incorporação aprendem as representações (ou seja, incorporações) de entidades e relações em espaços vetoriais de baixa dimensão. Essas incorporações ajudam os mecanismos de pesquisa a responder perguntas extremamente rápidas em gráficos de conhecimento. Mesmo para recuperação de informações de gráficos grandes, os triplos são processos que vão contra as construções tradicionais.

De acordo com a Oxford Semantic Technologies, “os triplos fazem parte do modelo de dados RDF e têm uma restrição adicional e muito importante: cada item em um triplo RDF deve ser identificável exclusivamente via IRI, com exceção dos nós em branco. De acordo com os padrões RDF, os IRIs devem assumir a forma de um endereço web, mas reduzido à sua utilidade mais básica, um IRI atua como um rótulo para cada item.” (RDF significa Estrutura de Descrição de Recursos)

Os componentes de um triplo, como a afirmação “Northern Red Oaks têm cor de outono laranja brilhante”, consistem em um sujeito (“Northern Red Oaks”), um predicado (“have”) e um objeto (“cor de outono laranja” ).

O que é um modelo de gráfico de conhecimento?

Os gráficos de conhecimento (KGs) categorizam dados de múltiplas fontes, coletam informações sobre entidades de um interesse específico em um domínio ou tarefa específica (ou seja, pessoas, lugares, coisas ou eventos) e estabelecem conexões de nós entre eles. Um modelo de gráfico de conhecimento ajuda a maximizar seus esforços de marketing de conteúdo, aprimorando os dados estruturados. Isso pode reduzir suposições vagas sobre o seu conteúdo, infundindo valores da marca no modelo.

Benefícios de um modelo triplo semântico fundamental

Os mecanismos de pesquisa são necessários para tornar seu conteúdo encontrável pelo seu público ativo. Um valor principal do modelo de dados triplos semânticos é que ele os ajuda a identificar a intenção por trás das consultas de pesquisa. A formação de dados estruturados auxilia na recuperação e validação de informações, tornando cada triplo como um modelo clássico de entidade-atributo-valor de banco de dados relacional.

Os triplos semânticos podem ser usados para melhorar os esforços de SEO:

Tornar a linguagem do conteúdo fácil de entender.
Garantir que elementos de conteúdo necessários e úteis sejam incluídos.
Eles melhoram a capacidade de pesquisa dos usuários em um site.
Auxiliando no processo de correspondência da intenção de pesquisa com a melhor resposta.
Incluindo dados estruturados de SEO no código HTML do site.
Aumentando a visibilidade do seu site nas páginas de resultados dos mecanismos de pesquisa (SERPs).
Aumentando suas chances de obter rich snippets.
Simplificando a forma como os mecanismos de pesquisa visualizam as relações entre as partes do conteúdo do seu site.
Direcionar cliques qualificados para seu site de usuários interessados.
Eles ajudam a incluir seus dados no Mapa de conhecimento do Google.

O vocabulário Schema.org é ideal para fazer declarações triplas semânticas que se combinam para gerar gráficos de recursos interconectados. Ao construir gráficos de conhecimento, os nós desses triplos armazenam informações no que chamamos de “triplestores”. A linguagem de consulta SPARQL para RDF pode ser criada para atingir triplos especificados. Desta forma, a otimização dos artigos do seu site pode ser melhor integrada e conectada à sua World Wide Web of Data.

Incorporação Semântica do Gráfico de Conhecimento (KGSE)

Essa estrutura de aprendizagem combinada com informações semânticas triplas está no centro de muitas aplicações de inteligência artificial, como pesquisa inteligente e recuperação de informações de resposta a perguntas de IA.

“KGSE considera de forma abrangente a incorporação estrutural e semântica de triplos, onde a incorporação semântica é usada como um complemento para melhorar a qualidade da incorporação. Especificamente, KGSE usa o modelo TransD aprimorado para obter a incorporação estrutural de triplos e emprega o modelo neural convolucional profundo combinado com um mecanismo de atenção para obter a incorporação semântica de triplos.” – Uma estrutura de incorporação de gráfico de conhecimento com semântica tripla https://ieeexplore.ieee.org/document/10077479

Como as marcações Schema auxiliam na pesquisa semântica?

O rastreador do Google analisa seus dados da web e os converte em triplos que podem ser inseridos em um banco de dados gráfico. Os triplos são o átomo universal e fundamental da informação da web. Em nossa prática, é por isso que o conhecimento de como funciona a tripla semântica é fundamental para otimizar dados estruturados e conteúdo para pesquisa semântica e KGSE.

Os formatos de metadados representam o conhecimento de forma legível por máquina. Cada parte do triplo do schema.org pode ser endereçada individualmente por meio de um ID exclusivo. O URI pode ser usado para representar esses IDs — por exemplo, a declaração “Benson casou-se com Jane” pode ser enriquecida por esquema como:

{“@context”: “https://schema.org”,
“@type”: “Pessoa”,
“@id”: “Pessoa1”,
“nome”: “Benson”,
“sabe”: {
“@contexto”: “https://schema.org”,
“@type”: “Pessoa”,
“@id”: “Pessoa2”,
“nome”: “Jane”
}}

Todos os fragmentos de informação são compreendidos, armazenados e acessados como triplos no schema.org.

Entidade Principal → Relação → Entidade Final

Sujeito → Predicado → Objeto

Os triplos semânticos são comumente usados no processamento de linguagem natural e no aprendizado de máquina para ajudar os mecanismos de pesquisa e os computadores a compreender e interpretar o significado do seu texto. Eles entendem o conteúdo facilmente, encontrando conexões e padrões em documentos da web.

Saber como funciona cada elemento de uma tripla semântica significa que você pode otimizá-lo. Mais importante ainda, a aplicação deste conhecimento a uma rede semântica pode informar o Google sobre três entidades relevantes diferentes. Cada ID é uma entidade e cada entidade possui propriedades. Cada elemento é único e ainda assim inter-relacionado; você pode explicar seu valor e contexto.

Aqui estão alguns exemplos de triplos semânticos básicos:

“Jeannie é uma especialista em dados vinculados”.
“Samantha é caucasiana”.
“Timothy interpreta Agrícola”.

Para criar um triplo semântico estruturado, entenda seus três elementos principais:

ID: Cada ID é uma entidade.
Propriedade: Cada entidade possui propriedades.
Valor: O valor de uma entidade pode ser um ID de outra entidade.

A conclusão do gráfico de conhecimento (KGC) busca prever elos perdidos com base em triplos conhecidos.

Aproveitar os relacionamentos entre entidades e as informações estruturadas encontradas em triplos pode aumentar o desempenho do seu marketing de conteúdo. Você pode ajudar na descoberta de entidades relacionadas, ou clusters de tópicos, em uma página da web específica, identificando o pai e os filhos (entidade final) de suas entidades nomeadas. Isso adiciona estrutura ao seu conteúdo; ajuda os mecanismos de pesquisa a avaliar você como o ESPECIALISTA que os pesquisadores procuram.

Melhor gerenciamento de dados, digitação forte e um modelo de dados comum e claro podem fornecer o conteúdo do seu site de uma forma mais útil.

Conclusão

Ao utilizar marcação de esquema e triplas semânticas, você oferece chances de melhorar a precisão da pesquisa para incorporações de gráficos de conhecimento. Adote os princípios da web semântica aproveitando efetivamente ferramentas como RDF, gráficos nomeados e conjuntos de dados relacionais de nós. Audite e otimize regularmente sua marcação de esquema para garantir que ela permaneça atualizada e anule desvios de marcação de esquema. O Google continua contando com boas práticas recomendadas de marcação para fornecer resultados de pesquisa.