Les triples sémantiques facilitent l'intégration de graphes de connaissances

Publié: 2023-11-01

Comment les triples sémantiques facilitent l'intégration de graphes de connaissances

Les triples sémantiques et l'intégration de graphes de connaissances aident les créateurs de contenu à établir les pôles thématiques pour lesquels l'entité commerciale souhaite être reconnue.

Les triples sémantiques sont utiles pour organiser et catégoriser le contenu d'un site Web afin que les moteurs de recherche puissent comprendre, classer et remplir facilement les panneaux de connaissances. Un ensemble de trois entités qui codifient une déclaration sur les données sémantiques nécessite une stratégie de contenu SEO claire. En mettant en œuvre des données structurées et un contexte utile, les triples sémantiques peuvent aider les moteurs de recherche à mieux faire correspondre le contenu d'une page Web avec les requêtes de recherche associées. Cela se traduit par des résultats de recherche plus pertinents et utiles pour les utilisateurs.

Que sont les triples sémantiques ?

Les triples (appelés faits sémantiques) sont une méthode d'expression de données graphiques. Un triple identifiant est composé de trois éléments : un sujet, un prédicat et un objet. Ils constituent l’aspect le plus fondamental de la façon dont les informations sont codées dans un graphe de connaissances à l’aide des technologies du Web sémantique.

Un triple sémantique se compose généralement d'une entité principale, d'une relation et d'une entité de queue pour indiquer que deux entités partagent une relation par une connexion déclarée, telle que Mouthguards, Treat, TMJ. La phrase pourrait se lire comme suit : « Les protège-dents sont utilisés pour traiter temporairement les douleurs de l'ATM déclenchées par le sport. » En 2023, les algorithmes d’intégration du Knowledge Graph ont acquis une reconnaissance largement acceptée en tant que partie intégrante des systèmes de réponse aux questions sémantiques (QAS).

Ces algorithmes d'intégration apprennent les représentations (c'est-à-dire les incorporations) d'entités et de relations dans des espaces vectoriels de faible dimension. De telles intégrations aident les moteurs de recherche à répondre extrêmement rapidement aux questions dans les graphiques de connaissances. Même pour la récupération d'informations sur de grands graphiques, les triples sont des processus qui vont à l'encontre des constructions traditionnelles.

Selon Oxford Semantic Technologies, « les triples font partie du modèle de données RDF et ils ont une contrainte supplémentaire très importante : chaque élément d'un triple RDF doit être identifiable de manière unique via IRI, à l'exception des nœuds vides. Selon les normes RDF, les IRI doivent prendre la forme d'une adresse Web, mais ramenée à son utilité la plus élémentaire, une IRI agit comme une étiquette pour chaque élément. (RDF signifie Resource Description Framework)

Les composants d'un triplet, comme la déclaration « Les chênes rouges du Nord ont une couleur d'automne orange vif », se composent d'un sujet (« Les chênes rouges du Nord »), d'un prédicat (« avoir ») et d'un objet (« couleur d'automne orange » ).

Qu'est-ce qu'un modèle de Knowledge Graph ?

Les graphes de connaissances (KG) catégorisent les données provenant de plusieurs sources, collectent des informations sur les entités présentant un intérêt spécifié dans un domaine ou une tâche spécifique (c'est-à-dire des personnes, des lieux, des choses ou des événements) et établissent des connexions de nœuds entre elles. Un modèle de graphique de connaissances vous aide à maximiser vos efforts de marketing de contenu en améliorant les données structurées. Cela peut réduire les hypothèses vagues sur votre contenu en insufflant les valeurs de la marque dans le modèle.

Avantages d'un triple modèle sémantique fondamental

Les moteurs de recherche sont nécessaires pour rendre votre contenu trouvable par votre public actif. L’un des principaux avantages du modèle de données sémantique triple est qu’il les aide à identifier l’intention derrière les requêtes de recherche. La formation de données structurées facilite la récupération et la validation des informations en faisant de chaque triple un modèle entité-attribut-valeur de base de données relationnelle classique.

Les triples sémantiques peuvent être utilisés pour améliorer les efforts de référencement en :

Rendre le langage du contenu facile à comprendre.
Veiller à ce que les éléments de contenu nécessaires et utiles soient inclus.
Ils améliorent la recherche des utilisateurs sur un site Web.
Faciliter le processus de mise en correspondance de l'intention de recherche avec la meilleure réponse.
Inclure des données structurées SEO dans le code HTML du site Web.
Augmenter la visibilité de votre site Web dans les pages de résultats des moteurs de recherche (SERP).
Augmentez vos chances d’obtenir des extraits enrichis.
Simplifier la façon dont les moteurs de recherche visualisent les relations entre les éléments de contenu de votre site Web.
Générer des clics qualifiés vers votre site Web auprès des utilisateurs intéressés.
Ils vous aident à inclure vos données dans votre Google Knowledge Graph.

Le vocabulaire Schema.org est idéal pour créer des triples déclarations sémantiques qui se combinent pour générer des graphiques de ressources interconnectées. Lors de la création de graphes de connaissances, les nœuds de ces triples stockent les informations dans ce que nous appelons des « triplestores ». Le langage de requête SPARQL pour RDF peut être conçu pour cibler des triplets spécifiés. De cette façon, l’optimisation des articles de votre site Web peut être mieux intégrée et connectée à votre World Wide Web de données.

Intégration sémantique du Knowledge Graph (KGSE)

Ce cadre d'apprentissage combiné à une triple information sémantique est au cœur de nombreuses applications d'intelligence artificielle, telles que la recherche intelligente et la recherche d'informations par questions-réponses par l'IA.

« KGSE considère de manière globale l'intégration structurelle et l'intégration sémantique des triples, où l'intégration sémantique est utilisée comme complément pour améliorer la qualité de l'intégration. Plus précisément, KGSE utilise le modèle TransD amélioré pour obtenir l’intégration structurelle des triples et emploie le modèle neuronal convolutif profond combiné à un mécanisme d’attention pour obtenir l’intégration sémantique des triples. – Un cadre d'intégration de Knowledge Graph avec une triple sémantique https://ieeexplore.ieee.org/document/10077479

Comment les balises de schéma facilitent la recherche sémantique ?

Le robot d'exploration de Google analyse vos données Web et les convertit en triplets qu'il peut insérer dans une base de données graphique. Les triples sont l’atome universel et fondamental de l’information Web. Dans notre pratique, c'est pourquoi la connaissance du fonctionnement du triple sémantique est fondamentale pour optimiser les données et le contenu structurés pour la recherche sémantique et KGSE.

Les formats de métadonnées représentent les connaissances d'une manière lisible par machine. Chaque partie de schema.org triple est adressable individuellement via un identifiant unique. L'URI peut être utilisée pour représenter ces identifiants — par exemple, la déclaration « Benson a épousé Jane » peut être enrichie par le schéma comme suit :

{"@context": "https://schema.org",
« @type » : « Personne »,
"@id": "Personne1",
"nom": "Benson",
"sait" : {
« @contexte » : « https://schema.org »,
« @type » : « Personne »,
"@id": "Personne2",
"nom": "Jeanne"
}}

Tous les fragments d'informations sont compris, stockés et accessibles sous forme de triples dans schema.org.

Entité principale → Relation → Entité finale

Sujet → Prédicat → Objet

Les triplets sémantiques sont couramment utilisés dans le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour aider les moteurs de recherche et les ordinateurs à comprendre et à interpréter le sens de votre texte. Ils comprennent facilement le contenu en trouvant des connexions et des modèles sur les documents Web.

Connaître le fonctionnement de chaque élément d’un triple sémantique permet de l’optimiser. Plus important encore, l’application de ces connaissances à un réseau sémantique peut informer Google de trois entités pertinentes différentes. Chaque identifiant est une entité et chaque entité possède des propriétés. Chaque élément est unique et pourtant interdépendant ; vous pouvez expliquer leur valeur et leur contexte.

Voici quelques exemples de triplets sémantiques de base :

« Jeannie est une experte en données liées ».
"Samantha est caucasienne".
"Timothée joue Agricola".

Pour créer un triple sémantique structuré, comprenez ses trois éléments fondamentaux :

ID : Chaque ID est une entité.
Propriété : Chaque entité possède des propriétés.
Valeur : La valeur d'une entité peut être un identifiant d'une autre entité.

La complétion du graphe de connaissances (KGC) cherche à prédire les liens manquants sur la base de triplets connus.

Tirer parti des relations entre entités et des informations structurées trouvées dans les triples peut améliorer les performances de votre marketing de contenu. Vous pouvez faciliter la découverte d'entités associées, ou de groupes de sujets, sur une page Web spécifiée en identifiant le parent et les enfants (entité de queue) de ses entités nommées. Cela ajoute de la structure à votre contenu ; cela aide les moteurs de recherche à vous évaluer en tant qu'EXPERT recherché par les chercheurs.

Une meilleure gestion des données, une saisie forte et un modèle de données commun et clair peuvent fournir le contenu de votre site de manière plus utile.

Conclusion

Lorsque vous utilisez le balisage de schéma et les triples sémantiques, vous offrez des chances d'améliorer la précision de la recherche pour les intégrations de graphiques de connaissances. Adoptez les principes du Web sémantique en exploitant efficacement des outils tels que RDF, des graphiques nommés et des ensembles de données relationnelles de nœuds. Auditez et optimisez régulièrement votre balisage de schéma pour vous assurer qu’il reste à jour et éviter toute dérive du balisage de schéma. Google continue de s'appuyer sur de bonnes pratiques de balisage pour fournir des résultats de recherche.