语义三元组协助知识图嵌入

已发表: 2023-11-01

语义三元组如何协助知识图嵌入

语义三元组和知识图嵌入帮助内容创建者建立业务实体希望得到认可的主题中心。

语义三元组有助于组织和分类网站内容，以便搜索引擎可以轻松理解、排名和填充知识面板。将有关语义数据的声明编纂为一组三个实体需要明确的 SEO 内容策略。通过实现结构化数据和有用的上下文，语义三元组可以帮助搜索引擎更好地将网页内容与相关搜索查询相匹配。这将为用户带来更相关、更有用的搜索结果。

什么是语义三元组？

三元组（称为语义事实）是一种表达图数据的方法。三元组 id 由三个部分组成：主语、谓语和宾语。它们是如何使用语义网络技术在知识图中编码信息的最基本方面。

语义三元组通常由头实体、关系和尾实体组成，以指示两个实体通过规定的连接共享关系，例如 Mouthguards、treat、TMJ。这句话可能会这样写：“护齿套用于暂时治疗运动引发的颞下颌关节疼痛。” 到 2023 年，知识图嵌入算法作为语义问答系统 (QAS) 的组成部分已获得广泛接受。

这些嵌入算法学习低维向量空间中实体和关系的表示（即嵌入）。这种嵌入可以帮助搜索引擎在知识图中极其快速地回答问题。即使对于大型图形信息检索，三元组的处理方式也与传统构造相反。

Oxford Semantic Technologies 表示，“三元组是 RDF 数据模型的一部分，它们还有一个额外且非常重要的约束——RDF 三元组中的每一项都必须能够通过 IRI 唯一识别，空白节点除外。根据 RDF 标准，IRI 必须采用网址的形式，但剥离回其最基本的用途，IRI 充当每个项目的标签。” （RDF代表资源描述框架）

三元组的组成部分，例如陈述“Northern Red Oaks have Bright Orange Fall Color”，由主语（“Northern Red Oaks”）、谓语（“have”）和宾语（“Orange Fall Color”）组成）。

什么是知识图模型？

知识图（KG）对来自多个来源的数据进行分类，收集有关特定领域或任务中指定兴趣的实体（即人、地点、事物或事件）的信息，并在它们之间建立节点连接。知识图模型通过增强结构化数据来帮助最大限度地提高您的内容营销工作。通过将品牌价值注入模型，可以减少对内容的模糊假设。

基础语义三重模型的好处

需要搜索引擎来使活跃受众可以找到您的内容。语义三元组数据模型的主要价值是它可以帮助他们识别搜索查询背后的意图。结构化数据形成通过使每个三元组类似于经典的关系数据库实体-属性-值模型来帮助信息检索和验证。

语义三元组可用于通过以下方式改进 SEO 工作：

使内容的语言易于理解。
确保包含必要且有用的内容元素。
它们提高了用户在网站内的可搜索性。
帮助将搜索意图与最佳答案相匹配的过程。
在网站的 HTML 代码中包含 SEO 结构化数据。
提高网站在搜索引擎结果页面 (SERP) 中的可见度。
增加获得丰富摘要的机会。
简化搜索引擎查看网站内容片段之间关系的方式。
吸引感兴趣的用户对您的网站进行合格的点击。
它们有助于将您的数据包含在 Google 知识图谱中。

Schema.org 词汇表非常适合制作语义三元组语句，这些语句组合起来生成互连资源图。在构建知识图时，这些三元组中的节点将信息存储在我们所谓的“三元组存储”中。 RDF 的 SPARQL 查询语言可以针对指定的三元组进行设计。这样，您的网站文章优化就可以更好地集成并连接到您的万维网数据。

知识图语义嵌入（KGSE）

这种结合三重语义信息的学习框架是许多人工智能应用的核心，例如智能搜索、AI问答信息检索等。

“KGSE综合考虑了三元组的结构嵌入和语义嵌入，其中语义嵌入作为补充，提高嵌入的质量。具体来说，KGSE使用改进的TransD模型来获得三元组的结构嵌入，并采用深度卷积神经模型结合注意力机制来获得三元组的语义嵌入。” – 具有三重语义的知识图嵌入框架 https://ieeexplore.ieee.org/document/10077479

模式标记如何协助语义搜索？

Google 抓取工具会解析您的网络数据并将其转换为可以插入到图形数据库中的三元组。三元组是网络信息的普遍且基本的原子。在我们的实践中，这就是为什么语义三元组如何工作的知识是优化语义搜索和 KGSE 的结构化数据和内容的基础。

元数据格式以机器可读的方式表示知识。 schema.org 三元组的每个部分都可以通过唯一的 ID 单独寻址。 URI 可用于表示这些 ID — 例如，语句“Benson Married Jane”可以通过模式丰富为：

{“@context”：“https://schema.org”，
“@type”：“人”，
“@id”：“Person1”，
“姓名”：“本森”，
“知道”： {
“@context”：“https://schema.org”，
“@type”：“人”，
“@id”：“Person2”，
“姓名”：“简”
}}

所有信息片段都在 schema.org 中作为三元组进行理解、存储和访问。

头实体→关系→尾实体

主语 → 谓语 → 宾语

语义三元组通常用于自然语言处理和机器学习中，以帮助搜索引擎和计算机理解和解释文本的含义。他们通过在网络文档上查找联系和模式来轻松理解内容。

了解语义三元组的每个元素如何工作意味着您可以对其进行优化。更重要的是，将这些知识应用到语义网络可以让谷歌了解三个不同的相关实体。每个ID都是一个实体，每个实体都拥有属性。每个元素都是唯一的，但又相互关联；您可以解释它们的价值和背景。

以下是基本语义三元组的一些示例：

“Jeannie 是一位链接数据专家”。
“萨曼莎是白人”。
“蒂莫西扮演阿格里科拉”。

要创建结构化语义三元组，请了解其三个核心元素：

ID：每个ID都是一个实体。
属性：每个实体都有属性。
值：一个实体的值可以是另一个实体的ID。

知识图补全（KGC）旨在根据已知的三元组来预测缺失的链接。

利用三元组中的实体关系和结构化信息可以提高内容营销的绩效。您可以通过识别指定实体的父实体和子实体（尾实体）来协助在指定网页上发现相关实体或主题集群。这会增加你的内容的结构；它可以帮助搜索引擎将您评估为搜索者寻求的专家。

更好的数据管理、强类型和通用、清晰的数据模型可以以更有用的方式提供网站内容。

结论

当您利用模式标记和语义三元组时，您就有机会提高知识图嵌入的搜索准确性。通过有效利用 RDF、命名图和节点关系数据集等工具，拥抱语义 Web 原则。定期审核和优化您的架构标记，以确保其保持最新状态并避免架构标记漂移。 Google 继续依靠良好的标记最佳实践来提供搜索结果。