Sơ đồ tri thức là gì?

A đồ thị kiến ​​thức là sự biểu diễn có cấu trúc của kiến ​​thức mô tả thực thể và mối quan hệ giữa chúng.

Sơ đồ tri thức là một phần của “đại diện kiến ​​thức“, một lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) xử lý việc trình bày dữ liệu theo cách cho phép máy móc tham gia vào quá trình suy luận, giải quyết vấn đề, ra quyết định và suy luận.

Tính linh hoạt của đồ thị tri thức mở rộng trên nhiều lĩnh vực khác nhau, với các trường hợp sử dụng bao gồm:

Biểu đồ tri thức cho phép máy móc trích xuất kiến ​​thức có ý nghĩa từ dữ liệu bằng cách trình bày thông tin ở định dạng mà máy có thể đọc được.

Nhưng bạn có biết bạn cũng có thể tạo biểu đồ kiến ​​thức “nội dung” đặc biệt hữu ích cho các sáng kiến ​​​​SEO không? Mặc dù có cấu trúc giống như một biểu đồ kiến ​​thức chung, nhưng biểu đồ kiến ​​thức nội dung có chức năng thể hiện nội dung trên trang web của bạn.

Biểu đồ này có thể được xuất bản ra bên ngoài để các công cụ tìm kiếm sử dụng, sử dụng cho các dự án AI nội bộ hoặc được sử dụng để xác định các lỗ hổng nội dung.

Hơn nữa, những biểu đồ này thiết lập nền tảng vững chắc để phát triển các biểu đồ kiến ​​thức tiếp thị sâu rộng hơn nếu bạn có nguồn dữ liệu bổ sung mà bạn muốn đưa vào.

Nhưng trước khi đi sâu vào vấn đề đó, bài viết này sẽ khám phá các thành phần cơ bản của biểu đồ tri thức để cho phép bạn phát triển biểu đồ tri thức nội dung của riêng mình bằng cách sử dụng nội dung trên trang web của bạn.

Giải phẫu của một sơ đồ tri thức nội dung

Ở dạng đơn giản nhất, biểu đồ tri thức về cơ bản bao gồm các nút và cạnh.

Nodes đại diện cho các thực thể trong một biểu đồ tri thức và cạnh kết nối các nút này, phân định các mối quan hệ giữa chúng.

Để hiểu đầy đủ cách hoạt động của biểu đồ tri thức, điều quan trọng là phải biết các công nghệ cần thiết để xây dựng chúng.

Trọng tâm của chúng tôi trong phần này là hướng dẫn bạn các thuật ngữ và chức năng chính quan trọng cho việc phát triển một biểu đồ kiến ​​thức nội dung mạnh mẽ.

Mã định danh tài nguyên đồng nhất (URI)

Trong lĩnh vực biểu đồ tri thức, Mã định danh tài nguyên thống nhất (URI) đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định duy nhất các thực thể. URI là một chuỗi ký tự đặc biệt được thiết kế để phân biệt và phân biệt một tài nguyên cụ thể trên web.

Tương tự như biển số xe trên ô tô cho phép nhận dạng cá nhân mặc dù có nhiều người có cùng nhãn hiệu và mẫu mã, URI phục vụ chức năng tương tự bằng cách đảm bảo nhận dạng duy nhất các tài nguyên khác nhau giữa phạm vi rộng lớn của Internet.

Tại Ứng dụng Lược đồ, chúng tôi tạo URI HTTPS cho các thực thể được xác định trong Đánh dấu Lược đồ của bạn, như minh họa trong hình ảnh bên dưới. Các URI này xuất hiện trong thuộc tính @id. Chúng cho phép bạn liên kết các thực thể trên trang web của bạn trong phần đánh dấu và cho phép các công cụ tìm kiếm xác định các thực thể trong biểu đồ tri thức của bạn.

Việc nhận dạng có hệ thống này cho phép giao tiếp và truy cập hiệu quả vào các tài nguyên trên các nền tảng và công nghệ khác nhau. Trong ngữ cảnh của biểu đồ tri thức, URI đại diện cho các thực thể.

Các thực thể

An thực thể, theo định nghĩa của Google, biểu thị một sự vật hoặc ý tưởng duy nhất, duy nhất, được xác định rõ ràng và có thể phân biệt được. Nó sở hữu các đặc điểm hoặc thuộc tính xác định như kích thước, màu sắc và thời lượng. Tuy nhiên, ý nghĩa thực sự của một thực thể xuất hiện khi nó được mô tả trong mối quan hệ với các thực thể khác, mang lại cho nó ý nghĩa theo ngữ cảnh.

Đây là nơi RDF Triples đóng vai trò then chốt, cung cấp khuôn khổ để thể hiện các mối quan hệ liên kết này giữa các thực thể trong biểu đồ tri thức. Nhưng trước tiên, RDF là gì?

RDF

RDF, viết tắt của Khung mô tả tài nguyên, là một phương pháp được tiêu chuẩn hóa để biểu thị dữ liệu dưới dạng biểu đồ có hướng bằng cách sử dụng các câu lệnh chủ ngữ-vị ngữ-đối tượng, thường được gọi là “bộ ba”.

Bộ ba RDF

Đơn vị cơ bản của đồ thị tri thức là bộ ba. Nó bao gồm hai nút đại diện cho các thực thể được kết nối bởi một cạnh duy nhất để thể hiện mối quan hệ của chúng. Được biểu thị dưới dạng câu lệnh “chủ ngữ-vị ngữ-đối tượng”, bộ ba minh họa cách một thực thể (chủ ngữ) liên kết với một thực thể khác hoặc một giá trị (đối tượng) đơn giản thông qua một thuộc tính (vị ngữ) cụ thể.

Khi bộ ba này kết hợp với nhau, chúng tạo thành các biểu đồ tài nguyên được kết nối với nhau, đặt nền tảng cho một biểu đồ kiến ​​thức toàn diện. Tuy nhiên, để cung cấp ý nghĩa cho máy, bạn phải diễn đạt các bộ ba này ở định dạng mà máy có thể đọc được.

Bạn có thể biểu diễn bộ ba RDF bằng nhiều định dạng khác nhau, bao gồm:

• Turtle
• RDF / XML
• Và JSON-LD

Định dạng được áp dụng rộng rãi nhất là JSON-LD, chúng tôi sử dụng định dạng này tại Ứng dụng Schema.

JSON-LD

JSON-LD hoặc JSON cho Dữ liệu được liên kết, là định dạng tuần tự hóa để biểu thị bộ ba RDF. Nó tương đối dễ dàng đối với con người để đọc và viết cũng như đối với máy móc. Đây cũng là định dạng Đánh dấu lược đồ ưa thích cho các công cụ tìm kiếm như Google.

Mã JSON-LD cho phép máy hiểu các câu lệnh RDF về các thực thể.

Ví dụ: Mark van Berkel là tác giả của blog Ứng dụng Schema và trang tác giả của anh ấy nói rằng anh ấy làm việc cho tổ chức Ứng dụng Schema. Bên trái là Đánh dấu lược đồ được thể hiện bằng JSON-LD cho các máy biết rằng Mark van Berkel (Người) làm việc cho Ứng dụng lược đồ (Tổ chức). Bên phải là mã tương tự này được hiển thị dưới dạng bộ ba RDF, mô tả các thực thể giống nhau này và minh họa mối quan hệ giữa chúng.

Bản thể học

Thành phần cuối cùng trong biểu đồ tri thức là ontology.

Trong Khoa học thông tin, ontology là một “đặc tả chính thức, rõ ràng về một khái niệm được chia sẻ,” về cơ bản đóng vai trò như một kế hoạch chi tiết để xác định những gì tồn tại trong mô hình dữ liệu (tức là phương pháp mô tả nội dung trong cơ sở dữ liệu).

Mô hình này thường bao gồm ba yếu tố chính.

Đầu tiên, chúng ta có các lớp học, còn được gọi là các loại, đại diện cho các loại thực thể, chẳng hạn như một cơ quan, sự kiện, hoặc là người.

Thứ hai, thuộc tính, hay còn gọi là thuộc tính, được sử dụng để mô tả một thực thể. Ví dụ: một thực thể Person có thể có tên như một trong các thuộc tính của nó.

Cuối cùng, mối quan hệ, cũng được biểu thị bằng các thuộc tính, mô tả cách một thực thể kết nối với thực thể khác. Chúng tương tự như các thuộc tính ở chỗ chúng mô tả một thực thể, nhưng cụ thể hơn, chúng mô tả cách một thực thể connect sang thực thể khác.

Ví dụ, một người có thể có một cha mẹ, trẻ em, hoặc là đồng nghiệp mối quan hệ với một Người khác sẽ có thuộc tính riêng của họ.

Có rất nhiều bản thể luận, từ vựng và bảng chú giải để phân loại và liên kết dữ liệu, với Schema.org nổi bật là một trong những ứng dụng được sử dụng rộng rãi nhất trong SEO. Mặc dù về mặt kỹ thuật là một từ vựng chứ không phải một bản thể học nghiêm ngặt, nhưng Schema.org thực hiện một cách hiệu quả vai trò mô tả các danh mục sự vật và mối quan hệ giữa chúng.

Xây dựng Sơ đồ tri thức nội dung với Schema.org

Được thành lập vào năm 2011 bởi Google, Bing, Yahoo và Yandex, Schema.org nổi lên như một nỗ lực hợp tác nhằm nâng cao trang web bằng cách giới thiệu một từ vựng được tiêu chuẩn hóa. Sáng kiến ​​này nhằm mục đích chuyển đổi ngôn ngữ của con người thành một ngôn ngữ có cấu trúc, có thể đọc được bằng máy.

Tất cả các công cụ tìm kiếm chính sẽ hỗ trợ ngôn ngữ này, cải thiện khả năng kết hợp các truy vấn tìm kiếm với các kết quả có liên quan, mang lại lợi ích cho mục đích SEO.

Mặc dù các chiến lược SEO thường sử dụng Schema.org nhưng tiện ích của nó còn vượt xa hơn thế; nó cũng có thể phục vụ như một công cụ mạnh mẽ để xây dựng biểu đồ tri thức.

Việc tận dụng vốn từ vựng của Schema.org cho phép bạn sắp xếp nội dung trang web của mình thành biểu đồ gồm các thực thể được kết nối với nhau. Để đạt được điều này, bạn có thể sử dụng các loại và thuộc tính do Schema.org xác định để biểu thị bộ ba RDF ở định dạng mà máy có thể đọc được như JSON-LD, đồng thời thể hiện các thực thể của bạn bằng URI.

Xem làm thế nào tất cả các điều khoản này kết hợp với nhau?

Sự kết hợp các yếu tố này tạo ra một biểu đồ kiến ​​thức nội dung một cách hiệu quả cho tổ chức của bạn.

Xây dựng Sơ đồ tri thức nội dung cho tổ chức của bạn

Phát triển biểu đồ kiến ​​thức nội dung của riêng bạn là điều cần thiết để tối ưu hóa SEO ngữ nghĩa chiến lược. Nó chuẩn bị nội dung của bạn cho tương lai của tìm kiếm và thúc đẩy lưu lượng truy cập chất lượng cao hơn đến trang web của bạn.

Sơ đồ tri thức cho phép các công cụ tìm kiếm suy luận kiến ​​thức thông qua thông tin theo ngữ cảnh bổ sung, thu hẹp khoảng cách để có kết quả phù hợp hơn. Như vậy, sự hiểu biết sâu sắc hơn này sẽ thúc đẩy nhiều lưu lượng truy cập đủ điều kiện hơn đến trang web của bạn và tăng CTR cho các trang có liên quan.

Tại Schema App, chúng tôi chuyên xây dựng và quản lý nội dung đồ thị kiến ​​thức thông qua việc sử dụng Schema Markup. Các giải pháp soạn thảo năng động của chúng tôi đảm bảo Đánh dấu lược đồ của bạn luôn mang tính mô tả, liên kết với nhau và cập nhật.

Cho dù bạn đang tích hợp Đánh dấu lược đồ vào chiến lược SEO của mình hay mong muốn chuyển đổi nội dung của mình thành lớp dữ liệu có thể sử dụng lại, Ứng dụng Schema đều có thể đáp ứng được nhu cầu của bạn.

Bạn quan tâm đến việc xây dựng biểu đồ kiến ​​thức nội dung cho tổ chức của riêng mình nhưng không biết bắt đầu từ đâu? Ứng dụng Schema xử lý các khía cạnh kỹ thuật, cho phép bạn tận dụng lợi ích của việc có biểu đồ kiến ​​thức nội dung được xây dựng tốt mà không đặt gánh nặng kỹ thuật lên nhóm nội bộ của bạn.

Hãy liên hệ với nhóm của chúng tôi ngay hôm nay để bắt đầu.

Jasmine là Giám đốc sản phẩm tại Ứng dụng Schema. Ứng dụng Schema là một giải pháp Đánh dấu lược đồ toàn diện giúp các nhóm SEO của doanh nghiệp tạo, triển khai và quản lý Đánh dấu lược đồ để nổi bật trong tìm kiếm.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.schemaapp.com/schema-markup/the-anatomy-of-a-content-knowledge-graph/