Bilgi Grafiği Soru Cevaplama
Yayınlanan: 2023-01-25Google'ın Bilgi Grafiği Soru Cevap Özelliği Nedir?
Bilgi grafiği soru yanıtlama (KGQA), arama motoru sonuç sayfalarında (SERP'ler) çok fazla yer kaplıyor.
Google'ın Bilgi Grafiği soru yanıtlama özelliği, kullanıcıların sorgularını bir web sitesine tıklamalarına gerek kalmadan yanıtlar.
Her arama motoru, arama yapanın amacına göre en iyi bilgiyi döndürmeyi umar. Yanıtlar için güvenilir bir başvuru kaynağı olmak için çevrimiçi olarak tanınmanız gerekir. Google, sorgu akışlarını anlar ve bunları konuları belirlemek ve ontolojileri güncellemek için web'den güvenilir verileri çıkarmak için kullanır. Google kartları, bilgi grafikleri (KG'ler) ve bilgi koleksiyonları, kullanıcıların Google ile etkileşim kurmasının bir yoludur. Arama sonuçlarında "insanlar da soruyor" soruları gibi, Bilgi Grafiği soru yanıtlama da insanları Google SERP'lerinde daha uzun süre tutar.
İçindekiler
- Google'ın Bilgi Grafiği Soru Cevap Özelliği Nedir?
- Bilgi Panelleri ile Bilgi Grafikleri Arasındaki Fark Nedir?
- Bilgi Panelleri ile Google İşletme Profilleri Arasındaki Fark Nedir?
- Google'ın Bilgi Paneli ile Bilgi Kasası Arasındaki Fark Nedir?
- Makine Öğrenimi ile Karmaşık Soruları Yanıtlama
- Google'ın Yararlı Bulduğu Soru Cevap İçeriği Nasıl Oluşturulur?
- Bilgi Grafikleri Verilerle İlgili Soruları Yanıtlar
- KG Soru Cevap Optimizasyonu için Adımlar
- Google Bilgi Paneli Güncellemesi Nasıl Talep Edilir?
- Soru Cevaplayan KG'ler Doğrulanmış Bilgi Sağlamak İstiyor
Önce temel bir kelime dağarcığı oluşturalım.
Bilgi Panelleri ile Bilgi Grafikleri Arasındaki Fark Nedir?
Arama sonuçlarında daha zengin bilgi panelleri sağlamak ve sorgulara yanıtlar döndürmek için bilgi grafikleri kaynaklanabilir.
Bilgi Panellerini Google Bilgi Grafiğinin bir ön uç tezahürü olarak görüntülemeye yardımcı olur. Panel grafik verilerinde gördüğümüzün arkasında daha fazla veri var. Bir Bilgi Grafiği varlığı oluşturduğunuzda, Google buna güvenir ve onu standart bir bilgi kaynağı olarak kabul eder. Teknoloji devi, KG'yi masaüstü kullanıcı deneyimlerine ek olarak icat etmedi; daha iyi mobil sorgu yanıtlarına duyulan ihtiyaca bir yanıttı. Pek çok site mobil cihazlarda korkunçtu (ve hala öyle). GKG, kullanıcısına doğru bilgi sağlamayı amaçlar; birincil hedefi sitenize trafik çekmek değildir.
Önceden, Google web sayfalarını doğruluk temelinde sıralamıyor gibi görünüyor. Bugün, kalite değerlendiricilerinin Deneyim, Uzmanlık, Yetkililik ve Güvenilirliği (EEAT) nasıl değerlendireceklerine dair daha fazla talimatı var. Yanıtın doğruluğu bir güven faktörüdür ve yönergeleri bize güvenin en önemli faktör olduğunu söyler. Buna karşın "doğruluk", varlıkların Bilgi Panellerinde görüntülendiği bir faktördür.
Bilgi panelleri, Google'ın arama sonuçları sayfalarındaki bir zengin sonuç türüdür. Arama yapanlara, belirli bir varlıkla ilgili bilgilerin incelenmiş bir genel bakışını sunarlar.
Bilgi Panelleri ile Google İşletme Profilleri Arasındaki Fark Nedir?
Google İşletme Profilleri (GBP), bilgi panelleriyle hemen hemen aynı görünüyor. GBP'ler, müşterilere belirli bir konumda veya belirlenmiş bir hizmet alanında hizmet veren işletmelere özgüdür. GBP erişimi, işletme sahiplerinin dijital varlıklarını Google Haritalar'da ve aramada yönetmelerine olanak tanır. Bu ücretsizdir. Bunun aksine, Google Bilgi Paneliniz (GKP), çevrimiçi varlığınız hakkındaki bilgiler kullanılarak Google tarafından otomatik olarak oluşturulur. Yayılması ve içinde neyi güncellemeyi seçtiği üzerinde tam kontrole sahiptir.
Google'ın Bilgi Paneli ile Bilgi Kasası Arasındaki Fark Nedir?
Google Knowledge Vault'u (GKV), makine tarafından okunabilen bir ansiklopedi oluşturan bir algoritma tarafından üretilmiş olarak düşünün.
Google, yalnızca Bilgi Panellerinde görüntüledikleri bilgilerin doğru ve yararlı olduğundan emin olduktan sonra bilgileri GKV'sine ekler. GKV yalnızca makine öğrenimi ve makine mantığına dayalıdır. Birden fazla alandan ayrı varlıklar, yalnızca Google'ın küresel bilgi algoritması belirtilen varlığı anladığına dair yeterli güveni kazandıktan sonra Bilgi Kasasına taşınır.
“…Web içeriğinden (metin, tablo verileri, sayfa yapısı ve insan ek açıklamalarının analizi yoluyla elde edilen) çıkarımları mevcut bilgi havuzlarından elde edilen önceki bilgilerle birleştiren Web ölçeğinde olasılıksal bir bilgi tabanı olan Bilgi Kasasını tanıtıyoruz. Bu farklı bilgi kaynaklarını birleştirmek için denetimli makine öğrenimi yöntemleri kullanıyoruz. Bilgi Kasası, daha önce yayınlanmış tüm yapılandırılmış bilgi havuzlarından önemli ölçüde daha büyüktür ve kalibre edilmiş gerçek doğruluk olasılıklarını hesaplayan olasılıksal bir çıkarım sistemine sahiptir. – Bilgi Kasası: Olasılığa Dayalı Bilgi Füzyonuna Web Ölçekli Bir Yaklaşım [1]
Makine Öğrenimi ile Karmaşık Soruları Yanıtlama
Google, günlük sorguların %93'ünü alıyor. Tıpkı geleneksel olarak bir arama motoru olarak işlev gördüğü ve ürününüze veya hizmetinize ulaştığı gibi. Soru yanıtlama yeteneklerini geliştirmek için, bir Google patenti şunları belirtir: "Doğal Dil İşleme (NLP), doğal dil belgelerinde yer alan bilgilere dayalı olarak doğal dil sorularını yanıtlamayı içerebilir."
"Açıklanan teknikler, web aramalarından elde edilen kanıtları toplamak ve analiz etmek için makine öğrenimine dayalı yöntemleri kullanarak doğal bir dil sorusunu yanıtlamayı mümkün kılıyor." – [2]
Ancak Google'ın bilgi tabanına varlık eklemeden önce sorulan soruyu algoritmik olarak anlaması gerekir. Soruyu tetikleyen sorgu amacını anlamaya çalışır. Belirsiz sorgular için anlamsal yorumlama, karmaşık soruları yanıtlamaya yardımcı olur ve insan bilişini kopyalamaya çalışır. Web makaleleri genellikle bir yayın tarihini veya en son ne zaman güncellendiğini gösteremez. Buna karşılık, Google'ın Bilgi Grafiği sürekli olarak güncellenir. Mesela ben bu yazı için bir yazıdan alıntı yapacaktım ama önce araştırdım ve “Bu yazı 3 yıldan daha eski.”
MarketWatch, "anlamsal bilgi tabanı endüstrisinin, on yılın geri kalanında yıldan yıla %10 büyümeyle 2023'e kadar 33 milyar dolar değerinde olacağını" tahmin ediyor. 18 Ocak 2023, Zaman ve Maliyete İlişkin Semantik Bilgi Grafiği Pazar Büyüklüğünün Önümüzdeki Yıllarda Sektörü Büyütmesi Bekleniyor 2029'a Kadar makale Anlamsal Arama, Soru-Cevap Makinesi ve Bilgi Alma içerir.
Bilimsel inovasyondaki artışın ne kadarının daha iyi KG'lere adandığı akıllara durgunluk veriyor. Aynı şekilde, dijital pazarlamacılar ve SEO'lar da hızla uyum sağlayarak fayda sağlar.
KG'ler genellikle olguları (özne varlık, ilişki, nesne varlık) veya (özne varlık, nitelik, değer) şeklinde üçlü olarak depolayan büyük ölçekli semantik ağlar olarak görülür. Grafikteki kenarlar, bu varlıklar arasındaki ilişkileri temsil eder. Çoğu KG, verileri bağlamak için mevcut farklı veri kaynaklarının üzerine inşa edilmiştir. GPTChat GPT3 içinde ortaya çıkana kadar Google, DBpedia, Freebase ve YAGO gibi diğer büyük ölçekli KG'ler tarafından tehdit edilmiyordu.
Daha insancıl soru cevapları için baskı
Goole, OpenAI, Bing ve diğerleri arasındaki rekabet, yalnızca bilgi bağlantıları yerine sorulara daha insani yanıtlar sağlamak için benzersiz bir ölçekte. Google, arama motorunu ve bilgi panellerini geliştirmek için çeşitli büyük AI dil modellerini sürekli olarak kullanır ve test eder.
"Bilgi grafiği" terimi geniş bir ilişkisel aileye sahiptir; bilgi grafikleri, grafik veritabanları, bilgi kasaları, bilgi panelleri, sinir ağları, makine öğrenimi, NLP, yapay zeka, bağlantılı veriler, bilgi grafiği yerleştirme, bilgi aktarımı, aktarım öğrenimi, Bilgi Temsili Öğrenim (KRL) ve daha fazlasını içerir. ! Ücretli arama ve önemsiz site performansı iyileştirmelerine para harcamak, soru cevap içerik boşluklarını etkili bir şekilde doldurmanın yanında önemsiz kalır. Aşağıdaki öneriler kendi deneyimlerime dayanmaktadır.
Şirketin veri odaklı sistemleri, bilimsel yaklaşıma ve uygulamalarına güven oluşturmak için değerlendirilir. Bilgi Grafiği (KG) Soru Yanıtlama (QA) yetenekleri, doğal dil arabirimleri aracılığıyla erişilebilen karmaşık veri yapılarına dayanır.
Google'ın Yararlı Bulduğu Soru Cevap İçeriği Nasıl Oluşturulur?
Yeni SEO, Google'ın bir tür yanıt motoru olduğunu anlıyor ve onu besliyor.
Doğrulayıcı verileri ne kadar çok yayınlarsanız, teknoloji devi verileri o kadar çok birbirine bağlayabilir. Bu şekilde, varlığınızla ilgili gerçeklerin ne olduğunu anlamada bir arama motorunun işini kolaylaştırmış olursunuz. Kendi yapılandırılmış verilerinizi, hakkınızda konuşan tüm farklı üçüncü taraflara bağladığınızda yardım sağlamış olursunuz. Google'ın, yapılandırılmış veri uygulamasının bir grafik veya düğüm dizisi aracılığıyla bağlantılı olup olmadığı konusunda, bunları sayfadaki kendi bloklarında ayrı öğeler olarak bulundurmaya karşı bir tercihi yoktur.
- SSS içeriği: Şirketiniz, Google'ın soru-cevap bilgi sayfalarını taramasına ve almasına yardımcı olmak için şema ile işaretlenmiş veritabanları oluşturabilir. Google, web sitenizin SSS içeriğine kaynak sağlamayı seçebilir.
- Web sitesi konu kümeleri: Net bir ontolojiye sahip bilgiler, konu uzmanlığını belirtmek için kullanılabilir. Bilgi grafikleri, Google'ın güvendiği web verilerini kullanarak varlıkları düzenler. Farklı veri kümelerinde birincil kaynak olabilirsiniz. Bu şekilde, bir veri yayıncısısınız. Bilgi panelinizi talep ettiyseniz, bir bilgi paneli güncellemesini tetiklemenin daha güvenilir ve hızlı bir yolu olabilir.
- Doğru ürün veritabanı: Ürün veritabanınızı güncel tutma konusunda kusursuz bir iş çıkardığınız sürece, Google'ın ürün bilgileriniz konusunda yüksek güven ve itimat kazanmasına yardımcı olursunuz. Markanız ve çevrimiçi ürünleriniz açık ve tutarlıysa Google, kullanıcılarına doğru ve alakalı bilgiler gösterme konusunda daha emindir. Çevrimiçi varlığınız söz konusu olduğunda her şeyde tutarlı olun. Aynı yazım, başlık, yazar biyografisi, iş yeri vb.
- Görüntü veri kümelerini yükleyin: Söz konusu veritabanından çıkan görüntüler, yanıtlarınızla ilişkilendirilebilir ve bilgi grafiğinizi doldurabilir. Ürün QA veri kümelerinizin varlığı ve doğruluğu karşılaştırılabilirliğin sağlanmasına yardımcı olur.
- FactClaim şema işaretlemesini kullanın: Google'ın arama sonuçları genellikle insanlar, yerler ve şeyler hakkında milyarlarca gerçek içeren Bilgi Grafiği deposundan alınır. Fikrinizi destekleyen gerçeğe dayalı, istatistiksel içerik ekleyerek, ilgili gerçeklere dayalı kaynaklara ilişkin farkındalığınızı ve bilginizi gösterirsiniz.
- Tutarlı Ad, Adres, Telefon: 2023'e taşınan Google İşletme Profilinizi yönetmenin daha fazla yolu vardır. Ancak NAP'niz, Google'ın varlığınızı tanımlama şeklinin temelini oluşturur. Sabit bir adrese sahip olmak ve Google Haritalar'da atanan adresi kullanmak en iyi sonucu verir. Bilgi grafikleri, Google Haritalar ile yakından ilgilidir. Yapılandırılmış verilere, NAP tutarlılığı biçimindeki yapılandırılmış bilgilere (ad, adres, telefon numarası) ve bunların Google Haritalar'ın güncellenmesinde nasıl bir fark yarattığına dayanır. Aynı tür tutarlılık GKG'yi sağlar.
- Otomatik Google İşletme Profili SSS metin yanıtları: Otomatik SSS yanıtlarını doğrudan Google İşletme Profilinize ekleyebilirsiniz. Soru yanıtlama ile otomatik iki yönlü bir konuşma işlevi görür.
- Etkili bir Google Post stratejisi kullanın: Google Akademik yazarları, önemli markalar ve ABD'nin seçilmiş yetkilileri, Bilgi Panellerini talep etme fırsatından yararlanmıyor. Bu da onlara içerik için bilgi grafiği stratejinizin bir parçası olması gereken Google Gönderilerine erişim sağlar.
- Kitle verilerini ve pazar araştırmasını kullanın: İlk pazar araştırması, yenilikçi içerik kampanyalarını ve KG stratejilerini güçlendirebilecek kitle verileri içgörüleri sağlar. Bir bilgi tabanı önce soruları, insanların sorgulama amacına göre ne kadar "önemli" olduklarına göre sınıflandırır.
Web sitenizde yapılandırılmış verileri kullanma hakkında daha fazla bilgi:
Öncelikle yapılandırılmış veriler üzerinde çalışan Google'dan Ryan Levering, Mastodon'da şunları söyledi: "Nereden geldiğine bakılmaksızın, tüm sayfa için grafik nasıl görünüyorsa onu kullanıyoruz. Bir araya getirilir ve nereden geldiğini bilse de, bu genellikle kullanılmaz. Ancak, buradaki uyarı, bunu birden çok blokta yaptığınızda bazen çakışma/yineleme sorunlarının olmasıdır. Ayrıca, zamanla daha zengin/doğru anlambilim, daha bağlantılı grafikleri tercih edecektir. İnsanların, sayfadaki farklı bloklardan ana varlıkla aynı üst düzeydeki şeyler (ilgili ürünler gibi) hakkında ilgisiz işaretlemeler attığı ve bunun çoğunlukla gürültüye neden olduğu durumlar görüyoruz. Bu yüzden bazen mantığı merkezileştirmek onu daha tutarlı/doğru yapar.”
Bilgi Grafikleri Verilerle İlgili Soruları Yanıtlar
Grafiklerin bir amacı, terminoloji, mantık ve doğru cevapların temel gerçeği olarak işlev görme yeteneğidir.
Bilgi Grafiğinin nasıl çalıştığı hakkında doğrudan Google'dan bir alıntı.
"Google'ın arama sonuçları bazen insanlar, yerler ve şeyler hakkında milyarlarca gerçek içeren veritabanımız olan Bilgi Grafiğimizden gelen bilgileri gösterir. Bilgi Grafiği, 'Eyfel Kulesi'nin yüksekliği ne kadar?' gibi olgusal soruları yanıtlamamızı sağlar. veya "2016 Yaz Olimpiyatları nerede yapıldı?" Bilgi Grafiği ile amacımız, sistemlerimizin, yararlı olduğu belirlendiğinde, herkes tarafından bilinen gerçek bilgileri keşfetmesi ve ortaya çıkarmasıdır." – Google'ın Bilgi Grafiği Nasıl Çalışır?
Bilgi Grafiğinizi birbiriyle bağlantılı ilişkileri ve kavramları gösteren bilgilerle besleyebilirsiniz. Chatbot yapay zekasına büyük yatırımlar yapılırken, şu anda onun soruları anlamak ve yanıtlamak için bir etki alanı modeline ihtiyacı olduğunu biliyoruz. Makine öğrenimi, cümlelerden ve kullanım durumlarından oluşan devasa bir bilgi tabanı oluşturabilir, ancak statik bir sohbet robotunun sınırlamaları vardır.
Google, bir veri Bilgi Grafiği girişi güncellenmeden önce güven oluşturmak için belirli bir konu veya konu hakkında bilgi toplar. Grafikler, Google'ın bilgileri kolayca depolayabilmesi ve alabilmesi için verilerle ilgili soruları yanıtlamamıza yardımcı olur. Temel olarak soruları anlamak, soruları bilgi grafiğinize bağlamak ve cevapları çıkarmak gelir.
KG soru cevap optimizasyonu için önerilen adımlar:
- Kontrol ettiğiniz yayınların ne, kim, nerede, neden ve nasıl olduğuna bakın.
- Hangi dahili KG verilerinin harici olarak sağlanabileceğini belirleyin.
- Nerede bulacağınızı öğrenin.
- Halihazırda nasıl, kimler tarafından kullanıldığını, nasıl ve neden kullanılabileceğini öğrenin.
- Kümeleri, kohortları ve grupları analiz ederek nasıl daha fazla değer sağlayabileceğinizi belirlemek için grafikleri kullanın.
- Varlık ilişkileriniz içinde ve bunlarla birlikte bağlam, grup sinyalleri ve dinamiklerle ilgili QA veri sinyallerini izlemeye yardımcı olmak için uyarılar ayarlayın.
- Grafik QA içeriğinizi yönetmek ve beslemek için bakım zamanı planlayın.
Doğal dil işleme ve grafik hizalama yönetimi, çelişen varlıkların veya ilişki tanımlarının bulunmasını kolaylaştırır. Google'ın panelleri, grafikleri ve kasası varlık çözümlemesi ile ilgilidir.
Kontrol ettiğiniz bir platformda bir soruyu yanıtlamadan önce, soruyu akıllıca anlayın. Arayanın niyetini ve soru için gereken anahtar bilgileri bilmelisiniz. Arama motorları, bilgi grafiği dahil etmek için yararlı olan adlandırılmış varlıkları arayarak önemli bilgileri çıkarır. Kendilerine güvenmek için, KG'deki cevabı çıkarmadan önce seçicidirler.
Google Bilgi Paneli Güncellemesi Nasıl Talep Edilir?
Google, talep edilen Bilgi Grafiği sahiplerine güncelleme talep etmeleri ve sorunları bildirmeleri için bir yol sağlar. Doğrudan geri bildirim sağlama yeteneğini kazandıktan sonra daha kolaydır. Anında yanıtları, web'de gezinme ve kullanıcı geri bildirimlerinden düzenli olarak güncellenir.
"Ayrıca, bilgileri bilgi panellerine dahil edilen kuruluşların (önde gelen kişiler veya bir televizyon programının yaratıcıları gibi) kendi kendine yetkili olduklarını da biliyoruz ve bu kuruluşlara doğrudan geri bildirim sağlamaları için yollar sağlıyoruz. Bu nedenle, görüntülenen bilgilerin bir kısmı, kendi bilgi panellerinde gerçekler için düzenleme öneren doğrulanmış kuruluşlardan da gelebilir. – Bilgi panelleri hakkında
"Ayrıca, talep ettikleri bilgi panellerinde değişiklik önerenler de dahil olmak üzere çeşitli şekillerde doğrudan içerik sahiplerinden gerçek bilgiler alıyoruz." – Google'ın Bilgi Grafiği Nasıl Çalışır?
Birçoğu, anlamsal bir bilgi grafiği edinmenin temel faydalarının marka netliği, veri kurtarma ve satış deneyimleri sağlaması olduğunu düşünür. Ancak pek çok kişi soru sorduğundan, verileri entegre etme ve yanıt sağlamak için kullanma becerisini de göz önünde bulundurmak önemlidir. Bu şekilde değerli olduğunu kanıtlayan perakendeci ne olamaz?
Soru Cevap Bilgi Alma Nasıl Çalışır?
Google, soru kümesi içeriğini emin olabileceği kaynaklardan bir araya getirir.
2023, doğrudan arama motoru sonuç sayfalarında (SERP'ler) giderek daha fazla potansiyel müşteri dönüşümü gerçekleştiğinden, Bilgi Grafiği stratejinizi geliştirme çağıdır. Google, varlığınız hakkında nelere güvenebileceğini değerlendirir ve Bilgi Grafiğinize, Bilgi Panellerinize ve Bilgi Kasanıza nelerin dahil edileceğini seçer. Hedef kitlenizi ve müşterilerinizi bilir; en iyi yanıtları sağlamak için web genelinde güçlü yönlerinizi ve bilginizi uyumlu hale getirmeye çalışır. Kitle araştırması ve SERP analizi, pazarlama yaklaşımınız için bilgi sağlayabilir.
Google, Web sayfalarından QA varlık bilgilerini çıkardığında, bu varlıkları ve bunların diğer varlıklarla olan ilişkilerini içeren ilişkilendirme puanları belirlenir. Bu varlıkların özelliklerini açıklayan olgusal cevapları çok önemsiyor. En iyi pazarlama stratejinizi belirledikten sonra, onu SERP sonuçlarınızı iyileştirmek için belirli pazarlama eylemleri gerçekleştirdiğiniz pazarlama taktiklerine taşıma zamanı. Hem bugün hem de gelecekte, QA bilgilerinin alınmasını ve KG'lerinizi nasıl bilgilendireceğinizi anlamak, etkili SEO'nun hayati bir bileşenidir.
Bir doğal dil işleme modelinin bir doğal dil metin sorusunu nasıl yanıtlayabileceğini Google patentlerinden öğreniyoruz.
"Bir bilgi işlem sistemi, doğal dildeki bir metin gövdesini almak ve bir bilgi grafiği çıkarmak için eğitilmiş bir kodlayıcı modeli ve bir doğal dil sorusu almak ve bir program çıktısı almak için eğitilmiş bir programcı modelini içeren, makine tarafından öğrenilen bir doğal dil işleme modelini içerir. Bilgi işlem sistemi, yürütüldüğünde işlemcinin işlemleri gerçekleştirmesine neden olan talimatları saklayan, bilgisayar tarafından okunabilir bir ortam içerir. İşlemler, doğal dil metin gövdesini elde etmeyi, doğal dil metin gövdesini kodlayıcı modeline girmeyi, kodlayıcı modelinin çıktısı olarak bilgi grafiğini almayı, doğal dil sorusunu elde etmeyi, doğal dil sorusunu programcı modeline girmeyi içerir. , programı programcı modelinin bir çıktısı olarak almak ve doğal dil sorusuna bir yanıt üretmek için programı bilgi grafiğinde yürütmek. – N-Gram Makinesi ile Doğal Dil İşleme, Patent No.: WO2019083519A1, Yayın Tarihi: 2 Mayıs 2019 [3]
Bilgi Grafiği Alaka Derecelendirmesi
Kitle sorusu bağlamını yanıtlarınıza bağlamak için makine dili öğrenimi ile veri grafiklerini birleştirin. Google KG alaka düzeyi puanlaması, bir soru yanıtı için şartlandırılmış KG'lerdeki düğümleri puanlamak için önceden eğitilmiş LM kullanıyor. Google, KG'lerinde bilgileri ağırlıklandırmak için genel bir çerçeveye sahiptir. Makine öğrenimi, metin ve KG'ler üzerinde ortak muhakeme kullanır. Bu şekilde, LM'leri ve grafik sinir ağlarını kullanarak soruların bağlamını cevap içeriğiyle birleştirir.
Genel olarak, Google KG'leri web sayfalarından daha verimli ve güvenilirdir. Peki bu nereye gidiyor?
Soru Cevaplayan KG'ler Doğrulanmış Bilgi Sağlamak İstiyor
Google Bilgi Grafiği, Sorgulara Doğrudan Yanıtlar Sağlar
Bir sorguya yanıt olarak Google Bilgi Grafiği tarafından sağlanan bilgiler, başlangıçta başka kaynaklardan elde edilir. (Yakın zamana kadar, bu büyük ölçüde Wikipedia ve Vikiveri'den geliyordu). Google, KG'lerini dolduran tüm bilgilere güvenmek için çok çalışıyor. Sorguları doğru bir şekilde karşılamak zor olmalı. Örneğin, “Google'ın kurucuları kimdi?” sorusuna cevap verebilmek için, Bilgi Grafiğinin burada “[Kişi(ler)] tarafından kurulan [Kuruluş]” satırları boyunca bir üçlü (özne-yüklem-nesne) çıkarması gerekir.
Wikipedia ve Vikiveri bunun gibi kesin bilgiler sağlar.
Electronic Arts'ta Bilgi Grafiği Stratejisti Aaron Bradly, birkaç yıl önce Twitter'da hayranlık uyandıran bir soru yöneltti. "Aslında, altta yatan daha büyük bir soru, Google Bilgi Grafiği tarafından sağlanan 'gerçekleri' gerçeklere dayalı olarak doğru kabul edip etmememiz gerektiğidir (ve Google'ın kendisinin Grafik tarafından sağlanan 'gerçekleri' gerçeklere dayalı olarak doğru olarak kabul edip etmediğidir).
Bilgi Grafiği tarafından sağlanan "yanıtlara" ve "gerçeklere" kullanıcılar tarafından neden güvenilmesi gerektiğini hızlı bir şekilde görebilir.
Bradley devam ediyor: "Dolayısıyla Grafik, hangi iddialarda bulunacağını belirlerken kaynaklarının güvenilirliğine dayanmalıdır. Öyle ki Google, bir kaynağın güvenilirliğini nasıl belirlediklerini iyileştirme yöntemleri üzerinde kafa yormuştur. Nihayetinde sağlanan iddia 'bir yerden'. Ve bir yanıtın yükü (özellikle ses) kaynak bilgisini içermediğinde bu sorunlu hale gelir. Hem bilgi toplayıcılar (burada Google) hem de bilgi kullanıcılarının (burada arama yapanlar) bu soru ve yanıtları işleme biçimimizi iyileştirmek için çalışması gerekiyor." [4]
Google'ın kurucuları Larry Page ve Sergey Brin, 2019'daki ayrılmalarının ardından Google'ın yapay zeka ürün stratejisini gözden geçirmek için yeniden ortaya çıktı. Google'ın arama motoruna yeni sohbet robotu özellikleri eklemek için planları onayladılar ve fikirler sundular. Google'ın Ocak 2023'teki büyük personel işten çıkarmaları, yapay zekayı planlarında ön plana ve merkeze koyma konusundaki yenilenen taahhüdünün ardından geldi. [5]
Google Bilgi Grafiği içindeki varlıkları aramak veya aramak için Google Bilgi Grafiği Arama API'sini kullanabilirsiniz. Google Cloud, aşağıdaki şema biçimlendirme kodu örneğini sunar: [6]
{
"@bağlam": {
"@vocab": "http://schema.org/"
},
"@type": "ÖğeListesi",
"itemListElement": [
{
"sonuç": {
"@id": "c-07xuup16g",
"isim": "Stanford Üniversitesi",
"description": "Stanford, California'daki özel üniversite",
"Detaylı Açıklama": {
"articleBody": "Stanford Üniversitesi, resmi olarak Leland Stanford Junior Üniversitesi, Stanford, California'da özel bir araştırma üniversitesidir. Kampüs 8.180 dönümlük bir alanı kaplar, Amerika Birleşik Devletleri'nin en büyükleri arasındadır ve 17.000'den fazla öğrenciye kaydolur.",
"url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Stanford_University",
"lisans": "https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_3.0_Unported_License"
},
"url": "http://www.stanford.edu/",
"resim": {
"contentUrl": "https://encrypted-tbn1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTfPPf-ker0y_892m1wu8-U89furQgQ67foDFncY3r9sREpeWxV",
"url": "https://es.wikipedia.org/wiki/Archivo:Logo_of_Stanford_University.png"
},
"tanımlayıcı": [
{
"@type": "ÖzellikDeğeri",
"özellik kimliği": "googleKgMID",
"değer": "/m/06pwq"
},
{
"@type": "ÖzellikDeğeri",
"propertyID": "googlePlaceID",
"değer": "ChIJneqLZyq7j4ARf2j8RBrwzSk"
},
{
"@type": "ÖzellikDeğeri",
"özellik kimliği": "wikidataQID",
"değer": "Q41506"
}
],
"@tip": [
"Yer",
"Organizasyon",
"Sinema",
"Kurum",
"Eğitim Organizasyonu",
"Şey",
"Kolej Veya Üniversite"
]
}
}
]
}
Şema işaretlemesini uygulamanın son derece yararlı olduğunu görüyoruz. Çift iseniz, yapılandırılmış veri biçimlendirme eklemenin artıları ve eksileri makalemizi okuyun.
Anlamsal Aramanızı ve GKG'nizi İleriye Taşımak
Bu makale semantik arama ve grafik teknolojisi farkındalığınızı artırıyorsa ve şimdi bu tür fırsatlara yanıt vermeye can atıyorsanız, 651-206-2410 numaralı telefondan Jeannie Hill'i arayın.
Sorgu Varlıkları Denetimimizi kazanarak kişisel veya ticari bilgi grafiğinizi artırın
Referanslar:
[1] https://research.google/pubs/pub45634/
[2] https://patents.google.com/patent/WO2014008272A1/en
[3] https://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2019083519
[4] https://mobile.twitter.com/aaranged/status/1108444732282163200
[5] https://searchengineland.com/google-search-chatbot-features-this-year-391977
[6] https://cloud.google.com/enterprise-knowledge-graph/docs/search-api