Las tripletas semánticas ayudan a la incorporación de gráficos de conocimiento

Publicado: 2023-11-01

Cómo los triples semánticos ayudan a las incrustaciones de gráficos de conocimiento

Las tripletas semánticas y las incorporaciones de gráficos de conocimiento ayudan a los creadores de contenido a establecer los centros temáticos por los cuales la entidad comercial desea ser reconocida.

Las tripletas semánticas son útiles para organizar y categorizar el contenido de un sitio web de modo que los motores de búsqueda puedan comprender, clasificar y completar paneles de conocimiento fácilmente. Un conjunto de tres entidades que codifican una declaración sobre datos semánticos requiere una estrategia de contenido SEO clara. Al implementar datos estructurados y un contexto útil, los tripletes semánticos pueden ayudar a los motores de búsqueda a relacionar mejor el contenido de una página web con consultas de búsqueda relacionadas. Esto da como resultado resultados de búsqueda más relevantes y útiles para los usuarios.

¿Qué son las tripletas semánticas?

Los triples (conocidos como hechos semánticos) son un método para expresar datos gráficos. Una identificación triple se compone de tres componentes: un sujeto, un predicado y un objeto. Son el aspecto más fundamental de cómo se codifica la información en un gráfico de conocimiento utilizando tecnologías de web semántica.

Un triplete semántico normalmente consta de una entidad principal, una relación y una entidad de cola para indicar que dos entidades comparten una relación mediante una conexión establecida, como protectores bucales, golosinas, ATM. La frase podría decir: “Los protectores bucales se utilizan para tratar temporalmente el dolor de la ATM provocado por los deportes”. En 2023, los algoritmos de incrustación de Knowledge Graph han obtenido un reconocimiento ampliamente aceptado como parte integral de los sistemas semánticos de respuesta a preguntas (QAS).

Estos algoritmos de incrustación aprenden las representaciones (es decir, incrustaciones) de entidades y relaciones en espacios vectoriales de baja dimensión. Estas incorporaciones ayudan a los motores de búsqueda a responder preguntas extremadamente rápidas dentro de los gráficos de conocimiento. Incluso para la recuperación de información de gráficos grandes, los tripletes son procesos que van en contra de las construcciones tradicionales.

Según Oxford Semantic Technologies, “los tripletes son parte del modelo de datos RDF y tienen una restricción adicional muy importante: cada elemento en un triplete RDF debe ser identificable de manera única a través de IRI, con la excepción de los nodos en blanco. Según los estándares RDF, las IRI deben tomar la forma de una dirección web, pero si se reduce a su utilidad más básica, una IRI actúa como una etiqueta para cada elemento”. (RDF significa Marco de descripción de recursos)

Los componentes de un triple, como la afirmación "Los robles rojos del norte tienen un color de otoño naranja brillante", constan de un sujeto ("Robles rojos del norte"), un predicado ("tener") y un objeto ("color de otoño naranja"). ).

¿Qué es un modelo de gráfico de conocimiento?

Los gráficos de conocimiento (KG) catorgizan datos de múltiples fuentes, recopilan información sobre entidades de un interés específico en un dominio o tarea específica (es decir, personas, lugares, cosas o eventos) y establecen conexiones de nodos entre ellos. Un modelo de gráfico de conocimiento ayuda a maximizar sus esfuerzos de marketing de contenidos al mejorar los datos estructurados. Esto puede reducir las suposiciones vagas sobre su contenido al infundir valores de marca en el modelo.

Beneficios de un modelo triple semántico fundamental

Se necesitan motores de búsqueda para que su audiencia activa pueda encontrar su contenido. Un valor principal del modelo de datos triple semántico es que les ayuda a identificar la intención detrás de las consultas de búsqueda. La formación de datos estructurados ayuda en la recuperación y validación de información al hacer que cada triplete sea como un modelo clásico de entidad, atributo y valor de base de datos relacional.

Las tripletas semánticas se pueden utilizar para mejorar los esfuerzos de SEO mediante:

Hacer que el lenguaje del contenido sea fácil de entender.
Garantizar que se incluyan los elementos de contenido necesarios y útiles.
Mejoran la capacidad de búsqueda de los usuarios dentro de un sitio web.
Ayudar en el proceso de hacer coincidir la intención de búsqueda con la mejor respuesta.
Incluir datos estructurados SEO dentro del código HTML del sitio web.
Aumentar la visibilidad de su sitio web en las páginas de resultados de los motores de búsqueda (SERP).
Aumentando sus posibilidades de obtener fragmentos enriquecidos.
Simplificar la forma en que los motores de búsqueda ven las relaciones entre los contenidos de su sitio web.
Generar clics calificados a su sitio web por parte de usuarios interesados.
Ayudan a incluir sus datos en su Gráfico de conocimiento de Google.

El vocabulario de Schema.org es ideal para realizar declaraciones semánticas triples que se combinan para generar gráficos de recursos interconectados. Al construir gráficos de conocimiento, los nodos de estos triples almacenan información en lo que llamamos "triplestores". El lenguaje de consulta SPARQL para RDF se puede diseñar para apuntar a triples específicos. De esta manera, la optimización de los artículos de su sitio web puede integrarse y conectarse mejor a su World Wide Web of Data.

Incrustación semántica de gráficos de conocimiento (KGSE)

Este marco de aprendizaje combinado con información semántica triple es el núcleo de muchas aplicaciones de inteligencia artificial, como la búsqueda inteligente y la recuperación de información de respuesta a preguntas de IA.

“KGSE considera de manera integral la incrustación estructural y la incrustación semántica de triples, donde la incrustación semántica se utiliza como complemento para mejorar la calidad de la incrustación. Específicamente, KGSE utiliza el modelo TransD mejorado para obtener la incrustación estructural de tripletas y emplea el modelo neuronal convolucional profundo combinado con un mecanismo de atención para obtener la incrustación semántica de tripletas”. – Un marco de integración de gráficos de conocimiento con triple semántica https://ieeexplore.ieee.org/document/10077479

¿Cómo ayudan las marcas de esquema a la búsqueda semántica?

El rastreador de Google analiza sus datos web y los convierte en triples que puede insertar en una base de datos gráfica. Los triples son el átomo universal y fundamental de la información web. En nuestra práctica, esta es la razón por la que el conocimiento de cómo funciona el triple semántico es fundamental para optimizar los datos estructurados y el contenido para la búsqueda semántica y KGSE.

Los formatos de metadatos representan el conocimiento de forma legible por máquina. Cada parte del triple de Schema.org es direccionable individualmente mediante una identificación única. Se puede utilizar URI para representar esos ID; por ejemplo, la declaración "Benson se casó con Jane" se puede enriquecer con un esquema como:

{“@context”: “https://schema.org”,
“@tipo”: “Persona”,
“@id”: “Persona1”,
“nombre”: “Benson”,
“sabe”: {
“@contexto”: “https://schema.org”,
“@tipo”: “Persona”,
“@id”: “Persona2”,
“nombre”: “Jane”
}}

Todos los fragmentos de información se entienden, almacenan y acceden como triples en esquema.org.

Entidad principal → Relación → Entidad de cola

Sujeto → Predicado → Objeto

Las tripletas semánticas se utilizan comúnmente en el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático para ayudar a los motores de búsqueda y las computadoras a comprender e interpretar el significado de su texto. Entienden el contenido fácilmente al encontrar conexiones y patrones en documentos web.

Saber cómo funciona cada elemento de una tripleta semántica significa que puedes optimizarlo. Más importante aún, aplicar este conocimiento a una red semántica puede informar a Google sobre tres entidades relevantes diferentes. Cada ID es una entidad y cada entidad posee propiedades. Cada elemento es único y, sin embargo, está interrelacionado; puedes explicar su valor y contexto.

A continuación se muestran algunos ejemplos de tripletas semánticas básicas:

"Jeannie es una experta en datos vinculados".
“Samantha es caucásica”.
“Timoteo interpreta a Agrícola”.

Para crear un triple semántico estructurado, comprenda sus tres elementos centrales:

ID: Cada ID es una entidad.
Propiedad: Cada entidad tiene propiedades.
Valor: el valor de una entidad puede ser un ID de otra entidad.

La finalización del gráfico de conocimiento (KGC) busca predecir enlaces perdidos en función de tripletas conocidas.

Aprovechar las relaciones entre entidades y la información estructurada que se encuentra en triples puede mejorar el rendimiento de su marketing de contenidos. Puede ayudar al descubrimiento de entidades relacionadas, o grupos de temas, en una página web específica identificando el padre y los hijos (entidad final) de sus entidades nombradas. Esto agrega estructura a su contenido; ayuda a los motores de búsqueda a evaluarlo como el EXPERTO que buscan los buscadores.

Una mejor gestión de datos, una escritura segura y un modelo de datos claro y común pueden ofrecer el contenido de su sitio de una manera más útil.

Conclusión

Cuando utiliza marcado de esquema y tripletas semánticas, brinda oportunidades para mejorar la precisión de la búsqueda para incrustaciones de gráficos de conocimiento. Adopte los principios de la web semántica aprovechando eficazmente herramientas como RDF, gráficos con nombre y conjuntos de datos relacionales de nodos. Audite y optimice periódicamente el marcado de su esquema para garantizar que se mantenga actualizado y anule la desviación del marcado del esquema. Google sigue confiando en las mejores prácticas de marcado para ofrecer resultados de búsqueda.