Семантические тройки помогают встроить граф знаний

Опубликовано: 2023-11-01

Как семантические тройки помогают встраиванию графов знаний

Семантические тройки и встраивания графов знаний помогают создателям контента устанавливать тематические центры, по которым бизнес-субъект хочет быть узнаваемым.

Семантические тройки полезны для организации и категоризации контента веб-сайта, чтобы поисковые системы могли легко понимать, ранжировать и заполнять панели знаний. Набор из трех объектов, которые кодифицируют утверждение о семантических данных, требует четкой стратегии SEO-контента. Благодаря внедрению структурированных данных и полезного контекста семантические тройки могут помочь поисковым системам лучше сопоставлять содержимое веб-страницы с соответствующими поисковыми запросами. Это приводит к более релевантным и полезным результатам поиска для пользователей.

Что такое семантические тройки?

Тройки (известные как семантические факты) — это метод выражения данных графа. Тройной идентификатор состоит из трех компонентов: субъекта, предиката и объекта. Они являются наиболее фундаментальным аспектом того, как информация кодируется в графе знаний с использованием технологий семантической сети.

Семантическая тройка обычно состоит из головного объекта, отношения и хвостового объекта, чтобы указать, что два объекта имеют отношение через указанную связь, например каппы, лечение, височно-нижнечелюстной сустав. Предложение может гласить: «Капы используются для временного лечения боли в ВНЧС, вызванной спортом». В 2023 году алгоритмы внедрения Knowledge Graph получили широкое признание как неотъемлемая часть семантических вопросно-ответных систем (QAS).

Эти алгоритмы внедрения изучают представления (т. е. внедрения) сущностей и отношений в низкомерных векторных пространствах. Такие встраивания помогают поисковым системам чрезвычайно быстро отвечать на вопросы в графах знаний. Даже при поиске информации в больших графах тройки представляют собой процессы, противоречащие традиционным конструкциям.

Согласно Oxford Semantic Technologies, «тройки являются частью модели данных RDF, и у них есть одно дополнительное и очень важное ограничение — каждый элемент в тройке RDF должен быть однозначно идентифицируем через IRI, за исключением пустых узлов. Согласно стандартам RDF, IRI должны иметь форму веб-адреса, но, если вернуться к своей основной полезности, IRI действует как метка для каждого элемента». (RDF означает структуру описания ресурсов)

Компоненты тройки, такие как высказывание «Северные красные дубы имеют ярко-оранжевый цвет осени», состоят из подлежащего («Северные красные дубы»), сказуемого («иметь») и объекта («оранжевый цвет осени»). ).

Что такое модель графа знаний?

Графы знаний (KG) классифицируют данные из нескольких источников, собирают информацию об объектах, представляющих определенный интерес в конкретной области или задаче (т. е. о людях, местах, вещах или событиях), и устанавливают узловые связи между ними. Модель графа знаний помогает оптимизировать ваши усилия по контент-маркетингу за счет улучшения структурированных данных. Это может уменьшить расплывчатые предположения о вашем контенте за счет включения в модель ценностей бренда.

Преимущества базовой семантической тройной модели

Поисковые системы необходимы для того, чтобы активная аудитория могла найти ваш контент. Основная ценность модели данных семантической тройки заключается в том, что она помогает им определить намерения поисковых запросов. Формирование структурированных данных помогает в поиске и проверке информации, делая каждую тройку похожей на классическую модель сущности-атрибута-значения реляционной базы данных.

Семантические тройки можно использовать для улучшения поисковой оптимизации путем:

Сделать язык контента простым для понимания.
Обеспечение включения необходимых и полезных элементов контента.
Они улучшают возможности поиска пользователей на веб-сайте.
Помощь в процессе сопоставления цели поиска с лучшим ответом.
Включение структурированных данных SEO в HTML-код веб-сайта.
Повышение видимости вашего сайта на страницах результатов поисковых систем (SERP).
Увеличение ваших шансов на получение расширенных сниппетов.
Упрощение того, как поисковые системы просматривают взаимосвязи между частями контента на вашем веб-сайте.
Привлечение квалифицированных кликов на ваш сайт от заинтересованных пользователей.
Они помогают включить ваши данные в вашу таблицу знаний Google.

Словарь Schema.org идеально подходит для составления семантических тройных утверждений, которые объединяются для создания графиков взаимосвязанных ресурсов. При построении графов знаний узлы в этих тройках хранят информацию в так называемых «тройных хранилищах». Язык запросов SPARQL для RDF может быть создан для определенных троек. Таким образом, оптимизация статей вашего веб-сайта может быть лучше интегрирована и связана с вашей Всемирной паутиной данных.

Семантическое внедрение графа знаний (KGSE)

Эта структура обучения в сочетании с тройной семантической информацией лежит в основе многих приложений искусственного интеллекта, таких как интеллектуальный поиск и поиск информации с помощью ИИ, отвечающий на вопросы.

«В КГСЭ комплексно рассматриваются структурное встраивание и семантическое встраивание троек, где семантическое встраивание используется как дополнение для улучшения качества встраивания. В частности, KGSE использует улучшенную модель TransD для получения структурного встраивания троек и использует глубокую сверточную нейронную модель в сочетании с механизмом внимания для получения семантического встраивания троек». – Структура внедрения графа знаний с тройной семантикой https://ieeexplore.ieee.org/document/10077479

Как разметка Schema помогает семантическому поиску?

Сканер Google анализирует ваши веб-данные и преобразует их в тройки, которые затем можно вставить в базу данных графов. Тройки — это универсальный и фундаментальный атом веб-информации. Именно поэтому в нашей практике знание того, как работает семантическая тройка, является основой оптимизации структурированных данных и контента для семантического поиска и KGSE.

Форматы метаданных представляют знания в машиночитаемом виде. Каждая часть тройки Schema.org индивидуально адресуется с помощью уникального идентификатора. URI можно использовать для представления этих идентификаторов — например, утверждение «Бенсон женился на Джейн» может быть дополнено схемой следующим образом:

{"@context": "https://schema.org",
«@type»: «Человек»,
«@id»: «Человек1»,
«имя»: «Бенсон»,
«знает»: {
«@context»: «https://schema.org»,
«@type»: «Человек»,
«@id»: «Человек2»,
«имя»: «Джейн»
}}

Все фрагменты информации понимаются, хранятся и доступны как тройки в Schema.org.

Головная сущность → Отношение → Хвостовая сущность

Субъект → Предикат → Объект

Семантические тройки обычно используются в обработке естественного языка и машинном обучении, чтобы помочь поисковым системам и компьютерам понять и интерпретировать смысл вашего текста. Они легко понимают контент, находя связи и закономерности в веб-документах.

Зная, как работает каждый элемент семантической тройки, вы можете его оптимизировать. Что еще более важно, применение этих знаний к семантической сети может сообщить Google о трех различных соответствующих объектах. Каждый идентификатор является сущностью, и каждая сущность владеет свойствами. Каждый элемент уникален и в то же время взаимосвязан; вы можете объяснить их ценность и контекст.

Вот несколько примеров основных семантических троек:

«Джинни — эксперт по связанным данным».
«Саманта — европейка».
«Тимоти играет Агриколу».

Чтобы создать структурированную семантическую тройку, поймите три ее основных элемента:

Идентификатор: каждый идентификатор является сущностью.
Свойство: Каждая сущность имеет свойства.
Значение: значение сущности может быть идентификатором другой сущности.

Завершение графа знаний (KGC) направлено на прогнозирование недостающих звеньев на основе известных троек.

Использование связей между сущностями и структурированной информации, содержащейся в тройках, может повысить эффективность вашего контент-маркетинга. Вы можете помочь обнаружить связанные сущности или тематические кластеры на указанной веб-странице, определив родительский и дочерний (хвостовой объект) ее именованных объектов. Это добавляет структуру вашему контенту; это помогает поисковым системам оценивать вас как ЭКСПЕРТА, которого ищут поисковики.

Лучшее управление данными, строгая типизация и общая понятная модель данных могут сделать контент вашего сайта более полезным.

Заключение

Когда вы используете разметку схемы и семантические тройки, вы даете возможность повысить точность поиска для встраивания графа знаний. Примите принципы семантической сети, эффективно используя такие инструменты, как RDF, именованные графы и реляционные наборы данных узлов. Регулярно проверяйте и оптимизируйте разметку схемы, чтобы гарантировать ее актуальность и исключить отклонения в разметке схемы. Google продолжает полагаться на передовые методы разметки для предоставления результатов поиска.