Семальт: понимание сети знаний Google и ее работы

В мире существует множество графов знаний, и граф знаний Google - лишь один из них. К другим графам знаний относятся Wikidata.org, dbpedia.com и другие. Действительно, любую форму данных, которая является частично структурированной, можно описать как граф знаний, поэтому базы данных, такие как IMDB или энциклопедии, называются графами знаний.

Первоначально Google построил свой граф знаний на основе других наборов данных, включая CIA Factbook и Wikipedia. Мы также слышали слухи о том, что панель знаний Google может также функционировать как ее граф знаний. Однако это неверно, и на него не следует обращать внимания. Хотя панель знаний иногда представляет собой подмножество данных на графике, это не одно и то же.

Панель знаний также может функционировать как визуальное представление элементов данных, связанных через граф знаний Google. График знаний Google, однако, менее наглядный отчет по темам.

Последний момент, который мы пытаемся устранить неоднозначность, - это сама терминология. Как правило, граф знаний по ключевым словам состоит из сущностей или тем. Для ясности мы заметили, что Google предпочитает использовать термин «темы», учитывая, что это термин, который они постоянно используют в своей общедоступной документации.

Тема имеет тенденцию быть более удобной для пользователя, но также затрудняет понимание того, когда Google ссылается на темы или объекты.

Как правило, сущностям присваиваются типы тем. Это мог быть человек; Мероприятие; Организация, место или страна. Если сущность не входит ни в одну из них, она помечается как «Вещь». Надеюсь, Google продолжит разрабатывать новые типы записей, чтобы мы реже использовали «Вещи». API обработки естественного языка, используемый Google, дает важные подсказки, которые заставляют задуматься, действительно ли используются многие типы тем. Однако есть несколько других типов сущностей, которые можно найти на странице разработчика API поиска Google Knowledge Graph. В настоящее время Google, похоже, не может классифицировать столько объектов, сколько перечислил. Мы надеемся, что со временем это изменится.

Кроме того, только около 20% организаций распознаются алгоритмом обработки естественного языка, используемым Google, по сравнению с их публичным предложением.

Организовав мировую информацию по темам, становится легче сканировать и индексировать веб-страницы и веб-сайты, которые используются поисковыми системами. К ним относятся разнообразие, масштаб, целостность и скорость.

Количество веб-страниц в Интернете - очень дискуссионная тема. Хотя некоторые могут утверждать, что их бесчисленное множество, количество веб-страниц, скорее всего, исчисляется триллионами, и это число продолжает расти огромными темпами ежедневно. Напротив, количество тем, которые мы, как люди, понимаем, значительно меньше, и их число растет гораздо медленнее.

Это указывает на чрезмерное дублирование одних и тех же идей, общих для нескольких материалов, которые вы найдете в Интернете. При сортировке деталей темы с использованием полуструктурированной системы информация, содержащаяся в Интернете, может занимать меньше места и не будет дублироваться в такой степени.

Сохранение информации по теме упрощает цитирование нескольких источников данных, и вам больше не нужно повторно отправлять пользователей на одну и ту же веб-страницу. Это говорит нам о том, что Google может собирать и собирает важные сведения о темах и отображать их с помощью экрана или нескольких других сред, но улучшенным способом для запроса пользователя или пользователя.

Теоретически информация по теме может иногда быть получена из источников вне Интернета.

Хотя известно, что сеть знаний Google иногда содержит ошибки и фактические неточности, иногда ею манипулируют злоумышленники или специалисты по SEO. Однако такой подход имеет то преимущество, что дает Google единую истину. Однако это может быть не так для спорных тем.

Новый факт по любой теме должен пройти несколько процессов проверки, прежде чем его можно будет добавить в граф знаний Google. Но вряд ли Google будет открыто обсуждать эти пороги.

С другой стороны, одна точка истины может быть склонна к предвзятости или уменьшению разнообразия информации, если сами источники данных уже фальсифицированы.

Благодаря сортировке информации по темам поиск информации стал намного быстрее как для Google, так и для пользователей, которые могут искать информационную иголку в стоге сена веб-страниц.

Для многих пользователей Android и смартфонов граф знаний в основном используется для функции «обнаруживать» на их домашних экранах. Google использует информацию о поведении пользователя, чтобы понять, какие темы наиболее важны для вас, и может помочь пользователям найти эти связанные темы на основе их истории использования.

Google Trends - еще одно место, где пользователи могут найти интересные темы. С этого момента Google может указать, какие темы тесно связаны друг с другом. Однако текущие данные свидетельствуют о том, что эти данные в настоящее время собираются путем выполнения других поисковых запросов, выполняемых тем же пользователем, что может привести к появлению неожиданных связанных тем.

Как и в случае с панелью, когда пользователь вводит поисковый запрос, на который можно ответить с помощью графа знаний, вы также получаете результаты поиска высшего качества. Часто эти результаты затмевают основные результаты поиска, которые в конечном итоге приводят к появлению ссылок на отцов веб-сайтов.

Эти ответы также отображаются таким образом, что Google может использовать их для предоставления ответов пользователям, использующим голосовой поиск.

Темы хорошо видны при поиске изображений, поэтому вы можете найти релевантную информацию при поиске, используя изображение соответствующего места или человека.

Это отличный пример того, как графики знаний используются в качестве репозиториев для других источников данных, помимо веб-страниц.