Triplele semantice asistă încorporarea graficelor de cunoștințe

Publicat: 2023-11-01

Cum triplele semantice ajută la încorporarea graficelor de cunoștințe

Triplele semantice și încorporarea graficelor de cunoștințe îi ajută pe creatorii de conținut să stabilească centrele de subiecte pentru care entitatea comercială dorește să fie recunoscută.

Triplele semantice sunt utile pentru organizarea și clasificarea conținutului site-ului web, astfel încât motoarele de căutare să poată înțelege, clasifica și popula cu ușurință panourile de cunoștințe. Un set de trei entități care codifică o declarație despre datele semantice necesită o strategie clară de conținut SEO. Prin implementarea datelor structurate și a contextului util, triplele semantice pot ajuta motoarele de căutare să potrivească mai bine conținutul unei pagini web cu interogările de căutare aferente. Acest lucru are ca rezultat rezultate de căutare mai relevante și mai utile pentru utilizatori.

Ce sunt triplele semantice?

Triplele (cunoscute ca fapte semantice) sunt o metodă de exprimare a datelor grafice. Un triplu id este alcătuit din trei componente: un subiect, un predicat și un obiect. Ele sunt cel mai fundamental aspect al modului în care informațiile sunt codificate într-un grafic de cunoștințe folosind tehnologii web semantic.

Un triplu semantic constă în mod obișnuit dintr-o entitate principală, o relație și o entitate coadă pentru a indica faptul că două entități împărtășesc o relație printr-o conexiune declarată, cum ar fi Apărătoare de gură, tratare, ATM. Propoziția ar putea spune: „Apărătoarele de gură sunt folosite pentru a trata temporar durerea de TMJ declanșată de sport”. În 2023, algoritmii de încorporare Knowledge Graph au câștigat o recunoaștere larg acceptată ca parte integrantă a sistemelor semantice de răspuns la întrebări (QAS).

Acești algoritmi de încorporare învață reprezentările (adică, înglobările) de entități și relații în spații vectoriale cu dimensiuni reduse. Astfel de încorporare ajută motoarele de căutare cu răspunsuri extrem de rapide la întrebări în cadrul graficelor de cunoștințe. Chiar și pentru regăsirea informațiilor grafice mari, triplele sunt procese în moduri care contravin constructelor tradiționale.

Potrivit Oxford Semantic Technologies, „Triplele fac parte din modelul de date RDF și au o constrângere suplimentară și foarte importantă – fiecare element dintr-un triplu RDF trebuie să fie identificabil în mod unic prin IRI, cu excepția nodurilor goale. Conform standardelor RDF, IRI-urile trebuie să ia forma unei adrese web, dar retras la utilitatea sa cea mai de bază, un IRI acționează ca o etichetă pentru fiecare articol.” (RDF înseamnă Resource Description Framework)

Componentele unui triplu, cum ar fi afirmația „Northern Red Oaks au o culoare portocalie strălucitoare de toamnă”, constau dintr-un subiect („Northern Red Oaks”), un predicat („au”) și un obiect („culoare portocalie de toamnă” ).

Ce este un model Knowledge Graph?

Graficele de cunoștințe (KG) colectează date din mai multe surse, colectează informații despre entități de interes specificat într-un domeniu sau sarcină specific (de exemplu, oameni, locuri, lucruri sau evenimente) și stabilesc conexiuni de noduri între ele. Un model de grafic de cunoștințe vă ajută să vă optimizați eforturile de marketing de conținut prin îmbunătățirea datelor structurate. Acest lucru poate reduce ipotezele vagi despre conținutul dvs. prin infuzarea valorilor mărcii în model.

Beneficiile unui model triplu semantic fundamental

Motoarele de căutare sunt necesare pentru ca conținutul să fie găsit de către publicul activ. O valoare principală a modelului semantic de date triple este că îi ajută să identifice intenția din spatele interogărilor de căutare. Formarea datelor structurate ajută la regăsirea și validarea informațiilor, făcând fiecare triplă ca un model clasic de bază de date relațională entitate-atribut-valoare.

Triplele semantice pot fi folosite pentru a îmbunătăți eforturile SEO prin:

Faceți limbajul conținutului ușor de înțeles.
Asigurarea includerii elementelor de conținut necesare și utile.
Acestea îmbunătățesc capacitatea de căutare a utilizatorilor într-un site web.
Sprijinirea procesului de potrivire a intenției de căutare cu cel mai bun răspuns.
Includerea datelor structurate SEO în codul HTML al site-ului.
Creșterea vizibilității site-ului dvs. în paginile cu rezultate ale motorului de căutare (SERP-uri).
Creșterea șanselor de a obține fragmente bogate.
Simplificarea modului în care motoarele de căutare văd relațiile dintre piesele de conținut de pe site-ul dvs.
Generarea de clicuri calificate către site-ul dvs. de la utilizatorii interesați.
Acestea vă ajută să includeți datele dvs. în Google Knowledge Graph.

Vocabularul Schema.org este ideal pentru a face afirmații triple semantice care se combină pentru a genera grafice ale resurselor interconectate. Când construim grafice de cunoștințe, nodurile din aceste triple stochează informații în ceea ce numim „triplestores”. Limbajul de interogare SPARQL pentru RDF poate fi creat pentru a viza triple specificate. În acest fel, optimizarea articolelor site-ului dvs. poate fi mai bine integrată și conectată la World Wide Web of Data.

Încorporarea semantică a graficului de cunoștințe (KGSE)

Acest cadru de învățare, combinat cu informații semantice triple, se află în nucleul multor aplicații de inteligență artificială, cum ar fi căutarea inteligentă și regăsirea informațiilor cu răspunsuri la întrebări AI.

„KGSE ia în considerare în mod cuprinzător încorporarea structurală și încorporarea semantică a triplelor, unde încorporarea semantică este utilizată ca supliment pentru a îmbunătăți calitatea încorporarii. În mod specific, KGSE utilizează modelul TransD îmbunătățit pentru a obține încorporarea structurală a triplelor și folosește modelul neuronal convoluțional profund combinat cu un mecanism de atenție pentru a obține încorporarea semantică a triplelor. – Un cadru de încorporare a graficului de cunoștințe cu triplă semantică https://ieeexplore.ieee.org/document/10077479

Cum markupurile de schemă ajută căutarea semantică?

Google crawler analizează datele dvs. web și le convertește în triple pe care le poate introduce într-o bază de date grafică. Triplele sunt atomul universal și fundamental al informațiilor web. În practica noastră, acesta este motivul pentru care cunoașterea modului în care funcționează triplul semantic este fundamentală pentru optimizarea datelor structurate și a conținutului pentru căutarea semantică și KGSE.

Formatele de metadate reprezintă cunoștințele într-un mod care poate fi citit de mașină. Fiecare parte din schema.org triple este adresabilă individual printr-un ID unic. URI poate fi folosit pentru a reprezenta acele ID-uri - de exemplu, declarația „Benson s-a căsătorit cu Jane” poate fi îmbogățită cu schema ca:

{“@context”: „https://schema.org”,
„@type”: „Persoană”,
„@id”: „Persoană1”,
„nume”: „Benson”,
„știe”: {
„@context”: „https://schema.org”,
„@type”: „Persoană”,
„@id”: „Persoana2”,
„nume”: „Jane”
}}

Toate fragmentele de informații sunt înțelese, stocate și accesate ca triple în schema.org.

Entitate principală → Relație → Entitate coadă

Subiect → Predicat → Obiect

Triplele semantice sunt utilizate în mod obișnuit în procesarea limbajului natural și în învățarea automată pentru a ajuta motoarele de căutare și computerele să înțeleagă și să interpreteze sensul textului dvs. Ei înțeleg cu ușurință conținutul prin găsirea de conexiuni și modele pe documentele web.

A ști cum funcționează fiecare element al unui triplu semantic înseamnă că îl poți optimiza. Mai important, aplicarea acestor cunoștințe într-o rețea semantică poate informa Google despre trei entități relevante diferite. Fiecare ID este o entitate, iar fiecare entitate deține proprietăți. Fiecare element este unic și totuși interconectat; le puteți explica valoarea și contextul.

Iată câteva exemple de triple semantice de bază:

„Jeannie este un expert în date conectate”.
„Samantha este caucaziană”.
„Timothy joacă Agricola”.

Pentru a crea un triplu semantic structurat, înțelegeți cele trei elemente de bază ale sale:

ID: Fiecare ID este o entitate.
Proprietate: Fiecare entitate are proprietăți.
Valoare: valoarea unei entități poate fi un ID al altei entități.

Completarea graficului de cunoștințe (KGC) urmărește să prezică legăturile lipsă pe baza triplelor cunoscute.

Folosirea relațiilor dintre entități și a informațiilor structurate găsite în triple poate crește performanța marketingului de conținut. Puteți ajuta la descoperirea entităților conexe sau a grupurilor de subiecte pe o pagină web specificată, identificând părintele și copiii (entitatea coadă) ale entităților sale numite. Acest lucru adaugă structură conținutului dvs.; ajută motoarele de căutare atunci când te evaluează ca EXPERT pe care îl caută cercetătorii.

O gestionare mai bună a datelor, o tastare puternică și un model de date comun și clar pot furniza conținutul site-ului dvs. într-un mod mai util.

Concluzie

Când utilizați marcajul de schemă și triplele semantice, oferiți șanse pentru o precizie îmbunătățită a căutării pentru încorporarea graficelor de cunoștințe. Îmbrățișați principiile web semantic prin folosirea eficientă a instrumentelor precum RDF, grafice cu nume și seturi de date relaționale cu noduri. Auditează și optimizează în mod regulat marcajul schemei pentru a te asigura că rămâne actualizat și anulează derivarea de marcare a schemei. Google continuă să se bazeze pe cele mai bune practici de markup pentru a oferi rezultate de căutare.