語意三元組協助知識圖嵌入

已發表: 2023-11-01

語意三元組如何協助知識圖嵌入

語意三元組和知識圖嵌入幫助內容創作者建立業務實體希望得到認可的主題中心。

語意三元組有助於組織和分類網站內容，以便搜尋引擎可以輕鬆理解、排名和填充知識面板。將有關語意資料的聲明編纂為一組三個實體需要明確的 SEO 內容策略。透過實現結構化資料和有用的上下文，語義三元組可以幫助搜尋引擎更好地將網頁內容與相關搜尋查詢相匹配。這將為用戶帶來更相關、更有用的搜尋結果。

什麼是語意三元組？

三元組（稱為語意事實）是一種表達圖資料的方法。三元組 id 由三個部分組成：主詞、述詞和受詞。它們是如何使用語義網路技術在知識圖中編碼資訊的最基本方面。

語意三元組通常由頭實體、關係和尾實體組成，以指示兩個實體透過規定的連結共享關係，例如 Mouthguards、treat、TMJ。這句話可能會這樣寫：“護齒套用於暫時治療運動引發的顳顎關節疼痛。” 到 2023 年，知識圖嵌入演算法作為語義問答系統 (QAS) 的組成部分已被廣泛接受。

這些嵌入演算法學習低維向量空間中實體和關係的表示（即嵌入）。這種嵌入可以幫助搜尋引擎在知識圖中極為快速地回答問題。即使是大型圖形資訊檢索，三元組的處理方式也與傳統構造相反。

Oxford Semantic Technologies 表示，「三元組是 RDF 資料模型的一部分，它們還有一個額外且非常重要的限制條件——RDF 三元組中的每一項都必須能夠透過 IRI 唯一識別，空白節點除外。根據 RDF 標準，IRI 必須採用網址的形式，但剝離回其最基本的用途，IRI 充當每個項目的標籤。” （RDF代表資源描述框架）

三元組的組成部分，例如陳述“Northern Red Oaks have Bright Orange Fall Color”，由主詞（“Northern Red Oaks”）、謂語（“have”）和賓語（“Orange Fall Color”）組成）。

什麼是知識圖模型？

知識圖（KG）對來自多個來源的數據進行分類，收集有關特定領域或任務中指定興趣的實體（即人、地點、事物或事件）的信息，並在它們之間建立節點連接。知識圖模型透過增強結構化資料來幫助最大限度地提高您的內容行銷工作。透過將品牌價值注入模型，可以減少對內容的模糊假設。

基礎語意三重模型的好處

需要搜尋引擎來使活躍受眾可以找到您的內容。語意三元組資料模型的主要價值是它可以幫助他們識別搜尋查詢背後的意圖。結構化資料形成透過使每個三元組類似於經典的關係資料庫實體-屬性-值模型來幫助資訊檢索和驗證。

語意三元組可用於透過以下方式改善 SEO 工作：

使內容的語言易於理解。
確保包含必要且有用的內容元素。
它們提高了用戶在網站內的可搜尋性。
幫助將搜尋意圖與最佳答案相匹配的過程。
在網站的 HTML 程式碼中包含 SEO 結構化資料。
提高網站在搜尋引擎結果頁面 (SERP) 中的可見度。
增加獲得豐富摘要的機會。
簡化搜尋引擎查看網站內容片段之間關係的方式。
吸引有興趣的用戶對您的網站進行合格的點擊。
它們有助於將您的資料包含在 Google 知識圖譜中。

Schema.org 詞彙表非常適合製作語意三元組語句，這些語句會組合起來產生互連資源圖。在建構知識圖時，這些三元組中的節點將資訊儲存在我們所謂的「三元組儲存」中。 RDF 的 SPARQL 查詢語言可以針對指定的三元組進行設計。這樣，您的網站文章優化就可以更好地整合並連接到您的萬維網資料。

知識圖語意嵌入（KGSE）

這種結合三重語意資訊的學習框架是許多人工智慧應用的核心，例如智慧搜尋、AI問答資訊檢索等。

「KGSE綜合考慮了三元組的結構嵌入和語義嵌入，其中語義嵌入作為補充，並提高嵌入的品質。具體來說，KGSE使用改進的TransD模型來獲得三元組的結構嵌入，並採用深度卷積神經模型結合注意力機制來獲得三元組的語義嵌入。” – 具有三重語意的知識圖嵌入框架 https://ieeexplore.ieee.org/document/10077479

模式標記如何協助語意搜尋？

Google 抓取工具會解析您的網路資料並將其轉換為可插入圖形資料庫中的三元組。三元組是網路資訊的普遍且基本的原子。在我們的實踐中，這就是為什麼語義三元組如何運作的知識是優化語義搜尋和 KGSE 的結構化資料和內容的基礎。

元資料格式以機器可讀的方式表示知識。 schema.org 三元組的每個部分都可以透過唯一的 ID 單獨尋址。 URI 可用於表示這些 ID — 例如，語句「Benson Married Jane」可以透過模式豐富為：

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

所有資訊片段都在 schema.org 中作為三元組進行理解、儲存和存取。

頭實體→關係式→尾實體

主詞 → 謂語 → 受詞

語義三元組通常用於自然語言處理和機器學習中，以幫助搜尋引擎和電腦理解和解釋文本的含義。他們透過在網路文件上尋找聯繫和模式來輕鬆理解內容。

了解語義三元組的每個元素如何運作意味著您可以對其進行最佳化。更重要的是，將這些知識應用到語意網路可以讓Google了解三個不同的相關實體。每個ID都是一個實體，每個實體都擁有屬性。每個元素都是唯一的，但又相互關聯；您可以解釋它們的價值和背景。

以下是基本語意三元組的一些範例：

「Jeannie 是一位連結資料專家」。
「薩曼莎是白人」。
「提摩西飾演阿格里科拉」。

若要建立結構化語意三元組，請了解其三個核心元素：

ID：每個ID都是一個實體。
屬性：每個實體都有屬性。
值：一個實體的值可以是另一個實體的ID。

知識圖補全（KGC）旨在根據已知的三元組來預測缺失的連結。

利用三元組中的實體關係和結構化資訊可以提高內容行銷的績效。您可以透過識別指定實體的父實體和子實體（尾實體）來協助在指定網頁上發現相關實體或主題群集。這會增加你的內容的結構；它可以幫助搜尋引擎將您評估為搜尋者尋求的專家。

更好的資料管理、強型別和通用、清晰的資料模型可以以更有用的方式提供網站內容。

結論

當您利用模式標記和語義三元組時，您就有機會提高知識圖嵌入的搜尋準確性。透過有效利用 RDF、命名圖和節點關係資料集等工具，擁抱語意 Web 原則。定期審核和最佳化您的架構標記，以確保其保持最新狀態並避免架構標記漂移。 Google 繼續依靠良好的標記最佳實踐來提供搜尋結果。