Le triple semantiche aiutano gli incorporamenti del Knowledge Graph

Pubblicato: 2023-11-01

In che modo le triple semantiche aiutano gli incorporamenti del Knowledge Graph

Le triple semantiche e gli incorporamenti del grafico della conoscenza aiutano i creatori di contenuti a stabilire gli hub tematici per i quali l'entità aziendale desidera essere riconosciuta.

Le triple semantiche sono utili per organizzare e classificare i contenuti del sito Web in modo che i motori di ricerca possano comprendere, classificare e popolare facilmente i pannelli di conoscenza. Un insieme di tre entità che codificano un'affermazione sui dati semantici richiede una chiara strategia di contenuto SEO. Implementando dati strutturati e contesto utile, le triple semantiche possono aiutare i motori di ricerca ad abbinare meglio il contenuto di una pagina web con le query di ricerca correlate. Ciò si traduce in risultati di ricerca più pertinenti e utili per gli utenti.

Cosa sono le triple semantiche?

I tripli (noti come fatti semantici) sono un metodo per esprimere i dati del grafico. Un triplo ID è composto da tre componenti: un soggetto, un predicato e un oggetto. Costituiscono l'aspetto più fondamentale del modo in cui le informazioni vengono codificate in un grafico della conoscenza utilizzando le tecnologie del web semantico.

Una tripla semantica consiste tipicamente di un'entità testa, una relazione e un'entità coda per indicare che due entità condividono una relazione tramite una connessione dichiarata, come paradenti, dolcetto, ATM. La frase potrebbe essere: "I paradenti sono usati per trattare temporaneamente il dolore dell'ATM provocato dallo sport". Nel 2023, gli algoritmi di incorporamento del Knowledge Graph hanno ottenuto un riconoscimento ampiamente accettato come parte integrante dei sistemi di risposta alle domande semantiche (QAS).

Questi algoritmi di incorporamento apprendono le rappresentazioni (cioè gli incorporamenti) di entità e relazioni in spazi vettoriali a bassa dimensione. Tali incorporamenti aiutano i motori di ricerca con risposte estremamente rapide alle domande all'interno dei grafici della conoscenza. Anche per il recupero di informazioni su grafi di grandi dimensioni, le triple sono processi che vanno contro i costrutti tradizionali.

Secondo Oxford Semantic Technologies, “Le triple fanno parte del modello di dati RDF e hanno un vincolo aggiuntivo e molto importante: ogni elemento in una tripla RDF deve essere identificabile in modo univoco tramite IRI, ad eccezione dei nodi vuoti. Secondo gli standard RDF, gli IRI devono assumere la forma di un indirizzo web, ma ridotto alla sua utilità più elementare, un IRI funge da etichetta per ciascun elemento. (RDF sta per Resource Description Framework)

I componenti di una tripla, come l'affermazione "Le querce rosse del nord hanno un colore autunnale arancione brillante", consistono in un soggetto ("querce rosse del nord"), un predicato ("avere") e un oggetto ("colore autunnale arancione" ).

Cos'è un modello di Knowledge Graph?

I grafici della conoscenza (KG) classificano dati da più fonti, raccolgono informazioni su entità di un interesse specifico in un dominio o attività specifico (ad esempio persone, luoghi, cose o eventi) e stabiliscono connessioni nodali tra di loro. Un modello di grafico della conoscenza aiuta a massimizzare gli sforzi di content marketing migliorando i dati strutturati. Ciò può ridurre le ipotesi vaghe sui tuoi contenuti infondendo i valori del marchio nel modello.

Vantaggi di un triplo modello semantico fondamentale

I motori di ricerca sono necessari per rendere i tuoi contenuti trovabili dal tuo pubblico attivo. Un valore primario del modello semantico a tre dati è che aiuta a identificare l'intento dietro le query di ricerca. La formazione strutturata dei dati aiuta nel recupero e nella convalida delle informazioni rendendo ciascuna tripla come un classico modello entità-attributo-valore di un database relazionale.

Le triple semantiche possono essere utilizzate per migliorare gli sforzi SEO:

Rendere il linguaggio dei contenuti facile da comprendere.
Garantire che siano inclusi elementi di contenuto necessari e utili.
Migliorano la ricercabilità degli utenti all'interno di un sito web.
Aiutare il processo di abbinamento dell'intento di ricerca alla risposta migliore.
Includere dati strutturati SEO all'interno del codice HTML del sito web.
Aumentare la visibilità del tuo sito web nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca (SERP).
Aumentare le tue possibilità di ottenere rich snippet.
Semplificare il modo in cui i motori di ricerca visualizzano le relazioni tra i contenuti del tuo sito web.
Indirizzare clic qualificati verso il tuo sito web da parte di utenti interessati.
Aiutano a includere i tuoi dati nel tuo Google Knowledge Graph.

Il vocabolario di Schema.org è ideale per creare triple affermazioni semantiche che si combinano per generare grafici di risorse interconnesse. Quando si costruiscono i grafici della conoscenza, i nodi di queste triple memorizzano le informazioni in quelli che chiamiamo “triplestore”. Il linguaggio di query SPARQL per RDF può essere creato per prendere di mira triple specifiche. In questo modo, l'ottimizzazione degli articoli del tuo sito web può essere meglio integrata e collegata al tuo World Wide Web di dati.

Incorporamento semantico del Knowledge Graph (KGSE)

Questo quadro di apprendimento combinato con la tripla informazione semantica è al centro di molte applicazioni di intelligenza artificiale, come la ricerca intelligente e il recupero delle informazioni con risposta alle domande dell’IA.

“KGSE considera in modo completo l’incorporamento strutturale e l’incorporamento semantico delle triple, dove l’incorporamento semantico viene utilizzato come supplemento per migliorare la qualità dell’incorporamento. Nello specifico, KGSE utilizza il modello TransD migliorato per ottenere l’incorporamento strutturale delle triple e impiega il modello neurale convoluzionale profondo combinato con un meccanismo di attenzione per ottenere l’incorporamento semantico delle triple”. – Un framework di incorporamento del Knowledge Graph con tripla semantica https://ieeexplore.ieee.org/document/10077479

In che modo i markup dello schema aiutano la ricerca semantica?

Il crawler di Google analizza i tuoi dati web e li converte in triple che possono inserire in un database a grafo. I tripli sono l'atomo universale e fondamentale dell'informazione web. Nella nostra pratica, questo è il motivo per cui la conoscenza di come funziona la tripla semantica è fondamentale per ottimizzare i dati strutturati e i contenuti per la ricerca semantica e KGSE.

I formati di metadati rappresentano la conoscenza in modo leggibile dalla macchina. Ogni parte di schema.org triple è indirizzabile individualmente tramite un ID univoco. L'URI può essere utilizzato per rappresentare tali ID: ad esempio, l'affermazione "Benson ha sposato Jane" può essere arricchita da uno schema come:

{"@contesto": "https://schema.org",
“@tipo”: “Persona”,
“@id”: “Persona1”,
“nome”: “Benson”,
"conosce": {
“@contesto”: “https://schema.org”,
“@tipo”: “Persona”,
“@id”: “Persona2”,
“nome”: “Jane”
}}

Tutti i frammenti di informazioni vengono compresi, archiviati e accessibili come triple in schema.org.

Entità testa → Relazione → Entità coda

Soggetto → Predicato → Oggetto

Le triple semantiche sono comunemente utilizzate nell'elaborazione del linguaggio naturale e nell'apprendimento automatico per aiutare i motori di ricerca e i computer a comprendere e interpretare il significato del testo. Capiscono facilmente i contenuti trovando collegamenti e schemi sui documenti web.

Sapere come funziona ogni elemento di una tripla semantica significa che puoi ottimizzarlo. Ancora più importante, applicare questa conoscenza a una rete semantica può informare Google di tre diverse entità rilevanti. Ogni ID è un'entità e ogni entità possiede proprietà. Ogni elemento è unico e tuttavia correlato; puoi spiegare il loro valore e il contesto.

Ecco alcuni esempi di triple semantiche di base:

“Jeannie è un’esperta di linked data”.
“Samantha è caucasica”.
“Timothy interpreta Agricola”.

Per creare una tripla semantica strutturata, comprendi i suoi tre elementi fondamentali:

ID: ogni ID è un'entità.
Proprietà: ogni entità ha proprietà.
Valore: il valore di un'entità può essere un ID di un'altra entità.

Il completamento del Knowledge Graph (KGC) cerca di prevedere i collegamenti mancanti sulla base di triple note.

Sfruttare le relazioni tra entità e le informazioni strutturate presenti nelle triple può aumentare le prestazioni del tuo content marketing. Puoi facilitare la scoperta di entità correlate, o cluster di argomenti, su una pagina web specifica identificando il genitore e i figli (entità di coda) delle sue entità denominate. Ciò aggiunge struttura al tuo contenuto; aiuta i motori di ricerca nel valutarti come ESPERTO che gli utenti cercano.

Una migliore gestione dei dati, una tipizzazione forte e un modello di dati comune e chiaro possono fornire i contenuti del tuo sito in un modo più utile.

Conclusione

Quando utilizzi il markup dello schema e le triple semantiche, offri possibilità di migliorare la precisione della ricerca per gli incorporamenti del grafico della conoscenza. Abbraccia i principi del web semantico sfruttando in modo efficace strumenti come RDF, grafici denominati e set di dati relazionali dei nodi. Controlla e ottimizza regolarmente il markup dello schema per assicurarti che rimanga aggiornato e annulli la deriva del markup dello schema. Google continua a fare affidamento sulle migliori pratiche di markup per fornire risultati di ricerca.