의미론적 트리플 지원 지식 그래프 임베딩

게시 됨: 2023-11-01

의미론적 트리플이 지식 그래프 임베딩을 지원하는 방법

시맨틱 트리플과 지식 그래프 임베딩은 콘텐츠 제작자가 비즈니스 주체가 인식되기를 원하는 주제 허브를 구축하는 데 도움이 됩니다.

의미 트리플은 검색 엔진이 지식 패널을 쉽게 이해하고 순위를 매기고 채울 수 있도록 웹사이트 콘텐츠를 구성하고 분류하는 데 도움이 됩니다. 의미론적 데이터에 대한 설명을 체계화하는 세 가지 엔터티 집합에는 명확한 SEO 콘텐츠 전략이 필요합니다. 구조화된 데이터와 유용한 컨텍스트를 구현함으로써 의미론적 트리플은 검색 엔진이 웹페이지의 콘텐츠와 관련 검색어를 더 잘 일치시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 그 결과 사용자에게 더욱 관련성이 높고 유용한 검색 결과가 제공됩니다.

의미론적 트리플이란 무엇입니까?

트리플(의미론적 사실이라고도 함)은 그래프 데이터를 표현하는 방법입니다. 트리플 ID는 주어, 술어, 목적어의 세 가지 구성 요소로 구성됩니다. 이는 시맨틱 웹 기술을 사용하여 정보가 지식 그래프에 인코딩되는 방식의 가장 기본적인 측면입니다.

의미론적 트리플은 일반적으로 헤드 엔터티, 관계 및 테일 엔터티로 구성되어 마우스가드, 간식, TMJ와 같은 명시된 연결을 통해 두 엔터티가 관계를 공유함을 나타냅니다. 문장은 "마우스가드는 스포츠로 인한 TMJ 통증을 일시적으로 치료하는 데 사용됩니다."라고 읽을 수 있습니다. 2023년에는 지식 그래프 임베딩 알고리즘이 의미론적 질문 응답 시스템(QAS)의 필수 부분으로 널리 인정받게 되었습니다.

이러한 임베딩 알고리즘은 저차원 벡터 공간에서 엔터티와 관계의 표현(즉, 임베딩)을 학습합니다. 이러한 임베딩은 검색 엔진이 지식 그래프 내에서 매우 빠른 질문 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다. 대규모 그래프 정보 검색의 경우에도 트리플'은 전통적인 구성에 반대되는 방식의 프로세스입니다.

Oxford Semantic Technologies에 따르면, "트리플은 RDF 데이터 모델의 일부이며 매우 중요한 추가 제약 조건이 하나 더 있습니다. 즉, RDF 트리플의 모든 항목은 빈 노드를 제외하고 IRI를 통해 고유하게 식별 가능해야 합니다. RDF 표준에 따르면 IRI는 웹 주소 형식을 취해야 하지만 가장 기본적인 유틸리티로 돌아가서 IRI는 각 항목에 대한 레이블 역할을 합니다." (RDF는 자원 설명 프레임워크를 나타냅니다.)

"Northern Red Oaks에는 밝은 주황색 가을 색이 있습니다"라는 진술과 같은 삼중 구성 요소는 주어("Northern Red Oaks"), 술어("have") 및 목적어("orange fall color"로 구성됩니다. ).

지식 그래프 모델이란 무엇입니까?

지식 그래프(KG)는 여러 소스의 데이터를 분류하고, 특정 도메인이나 작업(예: 사람, 장소, 사물 또는 이벤트)에서 특정 관심 분야의 개체에 대한 정보를 수집하고, 이들 간의 노드 연결을 설정합니다. 지식 그래프 모델은 구조화된 데이터를 향상하여 콘텐츠 마케팅 활동을 극대화하는 데 도움이 됩니다. 이는 브랜드 가치를 모델에 주입함으로써 콘텐츠에 대한 모호한 가정을 줄일 수 있습니다.

기본 의미론적 삼중 모델의 이점

활동적인 청중이 콘텐츠를 찾을 수 있도록 하려면 검색 엔진이 필요합니다. 의미론적 삼중 데이터 모델의 주요 가치는 검색어 이면의 의도를 식별하는 데 도움이 된다는 것입니다. 구조화된 데이터 형성은 각 트리플을 고전적인 관계형 데이터베이스 엔터티-속성-값 모델처럼 만들어 정보 검색 및 검증을 돕습니다.

의미론적 트리플은 다음을 통해 SEO 노력을 개선하는 데 사용될 수 있습니다.

  • 콘텐츠의 언어를 이해하기 쉽게 만듭니다.
  • 필요하고 유용한 콘텐츠 요소가 포함되어 있는지 확인합니다.
  • 웹사이트 내에서 사용자 검색 가능성을 향상시킵니다.
  • 검색 의도를 최상의 답변과 일치시키는 프로세스를 지원합니다.
  • 웹사이트의 HTML 코드 내에 SEO 구조화된 데이터를 포함합니다.
  • 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 웹사이트의 가시성을 높입니다.
  • 리치 스니펫을 얻을 확률이 높아집니다.
  • 검색 엔진이 웹 사이트의 콘텐츠 간 관계를 보는 방식을 단순화합니다.
  • 관심 있는 사용자로부터 귀하의 웹사이트에 대한 유효 클릭을 유도합니다.
  • 이는 Google 지식 정보에 데이터를 포함시키는 데 도움이 됩니다.

Schema.org 어휘는 상호 연결된 리소스의 그래프를 생성하기 위해 결합되는 의미론적 삼중 진술을 만드는 데 이상적입니다. 지식 그래프를 구축할 때 이러한 트리플의 노드는 "트리플스토어"라고 부르는 곳에 정보를 저장합니다. RDF용 SPARQL 쿼리 언어는 지정된 트리플을 대상으로 제작될 수 있습니다. 이러한 방식으로 귀하의 웹사이트 기사 최적화가 귀하의 World Wide Web of Data에 더 잘 통합되고 연결될 수 있습니다.

지식 그래프 의미론적 임베딩(KGSE)

삼중 의미 정보와 결합된 이러한 학습 프레임워크는 지능형 검색, AI 질의 응답 정보 검색 등 많은 인공지능 응용 프로그램의 핵심에 있습니다.

“KGSE는 트리플의 구조적 임베딩과 의미적 임베딩을 종합적으로 고려하며, 임베딩 품질을 향상시키기 위해 의미적 임베딩을 보완적으로 사용합니다. 특히 KGSE는 개선된 TransD 모델을 사용하여 트리플의 구조적 임베딩을 얻고, 어텐션 메커니즘과 결합된 심층 컨볼루션 신경 모델을 사용하여 트리플의 의미적 임베딩을 얻습니다.” – 삼중 의미 체계를 갖춘 지식 그래프 임베딩 프레임워크 https://ieeexplore.ieee.org/document/10077479

스키마 마크업이 의미론적 검색을 어떻게 지원합니까?

Google 크롤러는 웹 데이터를 구문 분석하고 이를 그래프 데이터베이스에 삽입할 수 있는 트리플로 변환합니다. 트리플은 웹 정보의 보편적이고 기본적인 원자입니다. 우리의 실무에서는 의미론적 삼중이 어떻게 작동하는지에 대한 지식이 의미론적 검색 및 KGSE를 위해 구조화된 데이터와 콘텐츠를 최적화하는 데 기초가 되는 이유입니다.

메타데이터 형식은 기계가 읽을 수 있는 방식으로 지식을 나타냅니다. Schema.org 트리플의 모든 부분은 고유 ID를 통해 개별적으로 주소를 지정할 수 있습니다. URI를 사용하여 해당 ID를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 "Benson 결혼한 Jane"이라는 문은 다음과 같이 스키마로 강화될 수 있습니다.

{"@context": "https://schema.org",
“@type”: “사람”,
“@id”: “사람1”,
“이름”: “벤슨”,
"알고 있다": {
“@context”: “https://schema.org”,
“@type”: “사람”,
“@id”: “사람2”,
“이름”: “제인”
}}

모든 정보 조각은 Schema.org에서 트리플로 이해, 저장 및 액세스됩니다.

헤드 엔터티 → 관계 → 테일 엔터티

주어 → 술어 → 목적어

의미론적 트리플은 자연어 처리 및 기계 학습에서 일반적으로 사용되어 검색 엔진과 컴퓨터가 텍스트의 의미를 이해하고 해석하는 데 도움을 줍니다. 웹 문서에서 연관성과 패턴을 찾아 내용을 쉽게 이해합니다.

의미론적 트리플의 각 요소가 어떻게 작동하는지 안다는 것은 이를 최적화할 수 있다는 것을 의미합니다. 더 중요한 것은 이 지식을 의미 네트워크에 적용하면 Google에 세 가지 관련 엔터티를 알릴 수 있다는 것입니다. 각 ID는 엔터티이고 각 엔터티는 속성을 소유합니다. 각 요소는 고유하지만 상호 연관되어 있습니다. 그 가치와 맥락을 설명할 수 있습니다.

다음은 기본 의미 트리플의 몇 가지 예입니다.

  • “Jeannie는 링크드 데이터 전문가입니다.”
  • “사만다는 백인이에요.”
  • “티모시가 아그리콜라를 연기해요”.

구조화된 의미론적 트리플을 만들려면 세 가지 핵심 요소를 이해하세요.

  1. ID: 각 ID는 개체입니다.
  2. 속성: 각 엔터티에는 속성이 있습니다.
  3. 값: 엔터티의 값은 다른 엔터티의 ID일 수 있습니다.

KGC(지식 그래프 완성)는 알려진 트리플을 기반으로 누락된 링크를 예측하려고 합니다.

트리플에서 발견되는 엔터티 관계와 구조화된 정보를 활용하면 콘텐츠 마케팅 성과를 높일 수 있습니다. 명명된 엔터티의 상위 및 하위(테일 엔터티)를 식별하여 지정된 웹 페이지에서 관련 엔터티 또는 주제 클러스터의 검색을 지원할 수 있습니다. 이렇게 하면 콘텐츠에 구조가 추가됩니다. 검색자가 찾는 전문가로 귀하를 평가할 때 검색 엔진에 도움이 됩니다.

향상된 데이터 관리, 강력한 입력, 공통적이고 명확한 데이터 모델을 통해 사이트 콘텐츠를 더욱 유용한 방식으로 전달할 수 있습니다.

결론

스키마 마크업과 의미 트리플을 활용하면 지식 그래프 삽입에 대한 검색 정확도가 향상될 수 있습니다. RDF, 명명된 그래프, 노드 관계형 데이터 세트와 같은 도구를 효과적으로 활용하여 시맨틱 웹 원칙을 수용합니다. 스키마 마크업을 정기적으로 감사하고 최적화하여 최신 상태를 유지하고 스키마 마크업 드리프트가 없는지 확인하세요. Google은 검색 결과를 제공하기 위해 계속해서 좋은 마크업 모범 사례에 의존하고 있습니다.

콘텐츠 감사를 위해 651-206-2410으로 전화하세요.