что такое семантические данные
Семантическая информация
Начиная с работ Клода Шеннона, принято считать, что понятие информации складывается из трёх аспектов: синтаксического, семантического и прагматического. Синтаксический связан с техническими проблемами хранения и передачи информации, семантический имеет отношение к смыслу и значению истинности сообщений, прагматический затрагивает вопросы влияния информации на поведение людей. Теория семантической информации исследует область человеческих знаний и является составной частью разработки искусственного интеллекта.
Связанные понятия
Упоминания в литературе
Связанные понятия (продолжение)
Описательные ло́гики или дескрипцио́нные ло́гики(сокр. ДЛ, англ. description logics, иногда используется неточный перевод: дескрипти́вные логики) — семейство языков представления знаний, позволяющих описывать понятия предметной области в недвусмысленном, формализованном виде. Они сочетают в себе, с одной стороны, богатые выразительные возможности, а с другой — хорошие вычислительные свойства, такие как разрешимость и относительно невысокая вычислительная сложность основных логических проблем, что.
Методы прогнозирования в экономике — это совокупность научных методик, которые используются специалистами для разработки оптимальных алгоритмов дальнейшего развития различных сфер экономики каждого конкретного государства или мировой экономики в целом.
В теории множеств и смежных с ней областях математики под универсумом фон Неймана (обозначается V), или иерархией множеств по фон Нейману, понимается класс, образованный наследственными фундированными множествами. Такая совокупность, формализуемая теорией множеств Цермело-Френкеля (ZFC) часто используется в качестве интерпретации или обоснования ZFC-аксиом.
В настоящее время отсутствует единое определение точно решаемой задачи для всех разделов математики. Это обусловлено особенностями самих задач и методов поиска их решения. Вместе с тем базовые теоремы, определяющие наличие и единственность решений, строятся на общих принципах, что будет показано ниже.
Семантические цифровые системы
В предыдущем тексте (Мифы семантической технологии) не без доли эпатажа утверждалось, что в айтишной семантике нет никакой семантики. Хотя, конечно, надо отдельно отвечать на два вопроса: (1) содержат ли данные смысл? и (2) понимает ли этот смысл компьютер? Второй вопрос оставим философам, хотя ответ на него и так очевиден. Как очевиден и ответ на первый: информационные системы для того и нужны, чтобы обрабатывать информацию, то есть осмысленные, семантически определенные данные. При этом, конечно, надо понимать, что осмысленными эти данные являются только для человека, который исходно продуцирует эти данные, пишет программу для их обработки и в конечном счете воспринимает их смысл.
Разные IT-системы по-разному относятся к содержанию данных. Есть приложения, которые индифферентны к смыслу, то есть обрабатывают данные, полностью игнорируя их содержание. К таким следует отнести простейшие программы, работающие с текстом, звуком, изображением. Их алгоритмы не ориентируются на содержание обрабатываемых файлов. Текстовому редактору безразлично, загружен ли в него бизнес-договор, научная статья или домашнее задание школьника.
Остальные же IT-системы чувствительны к семантике, то есть так или иначе реагируют на содержание данных. Такие системы, в отличие от систем первого типа, хранят данные не в “гладких” файлах, а в виде структурированных массивов с разбиением на типы и значения. Вот эту самую структуру данных и следует ассоциировать с семантикой. Далее следует заметить, что существует два способа задания семантики данных: (1) посредством архитектуры системы, например, с помощью структуры таблиц базы данных, и (2) конфигурированием самих данных. То есть семантика данных либо жестко определяется структурой приложения, либо может быть независимой от приложения, вшитой в сами данные. И второй способ структурирования данных, когда модель данных определяется самими данными, мы и называем семантическим.
Итак, следует выделить особый тип IT-систем, оперирующих специальным семантическим форматом данных. Основной отличительной чертой семантических систем является то, что алгоритмы обработки данных задаются не архитектурой приложения (структурой БД или программным кодом), а самими данными: значения данных, их типизация и логические отношения записываются в виде массива унифицированных по формату утверждений. То есть, с одной стороны, мы имеем формат, с помощью которого данные описывают сами себя, свою семантику, а с другой, — универсальные приложения, которые обрабатывают данные произвольной семантики при условии, что они соответствуют формату. И вот тут, действительно, так и тянет сказать, что семантические системы понимают смысл данных, хотя, конечно, речь должна идти только о формальном отличении одного смысла от другого, без какого-либо понимания со стороны компьютера.
Здесь, конечно, следует заметить, что на данный момент семантические системы еще не в полной мере достигли уровня своих несемантических конкурентов. Семантическая разметка пока позволяет фиксировать только статическую структуру данных: описывать сущности, свойства, индивиды, значения свойств индивидов, устанавливать между сущностями отношения соподчинения, а также задавать правила вывода новых утверждений. То есть современная семантическая система — это по сути универсальное хранилище данных с возможностью реализации сложного поиска и генерации новых данных, согласно содержащимся в самих данных аксиомам и правилам. Причем хранилище может быть как распределенным (сетевым), так и локальным. Для полного счастья в технологии не хватает спецификации описания действий, то есть метода встраивания в семантические данные моделей бизнес-процессов.
Попробуем выделить преимущества семантических систем относительно стандартных и условия, необходимые для реализации этих преимуществ (описание идет без ссылок на какие-либо стандарты).
Прежде всего, семантические системы — это универсальные приложения, не привязанные жестко к предметным областям. Для работы с различными моделями данных в приложение не требуется вносить какие-либо изменения, необходимо только с помощью специальных языков описать структуру предметной области, то есть создать ее онтологию, и загрузить онтологию вместе с фактическими данными в приложение. Причем структура данных в любой момент может свободно модифицироваться, дополняться новыми концептами, отношениями, правилами.
Очевидно, что семантические приложения в общем случае работают медленнее тех, структура данных и алгоритмы которых жестко прописаны в коде. Однако существует множество бизнес-процессов, для которых важнее оперативность их моделирования и возможность свободной модификации моделей, чем скорость работы приложения.
К наиболее важным преимуществам семантической технологии следует отнести автоматизацию обмена данными. Благодаря универсальному формату описания данных появляется возможность свободного взаимодействия независимых приложений. Для полноценной реализации этой возможности необходимо соблюсти два условия: (1) использование приложениями единых словарей, содержащих определения сущностей, и (2) поддержка приложениями уникальной идентификация сущностей, предотвращающей коллизии. Словари должны быть составлены в формате семантических данных, и их элементы также должны иметь уникальные идентификаторы. В результате получаем возможность коллективного использования онтологий и свободного (без всяких API) обмена данными.
Семантическое представление данных, то есть совмещение в одном массиве фактических данных и их концептуальной схемы, позволяет реализовывать сложные варианты поиска с учетом всевозможных условий и зависимостей. Причем поиск может вестись не только по локальному хранилищу онтологий, но и по множеству приложений в сети.
Итак, основная задача семантических технологий — это унификация работы с данными с целью оптимизации построения символьных моделей предметных областей, автоматизации обмена данными между независимыми приложениями и детализации поиска данных. Задача решается: (1) включением метаданных в сами данные, (2) унификацией формата данных, (3) введением уникальной идентификации данных, (4) стандартизацией словарей и правил вывода.
Семантика для сайта – что это простыми словами
Если вы решили создать собственный веб-сайт и заняться его раскруткой, то наверняка уже слышали о таком термине, как семантика, или семантическое ядро. В этой статье мы будем подробно разбираться в том, что же такое семантика, зачем нужно ее собирать, что она включает. Объясню, какими бывают поисковые запросы, какие ошибки делает 90% блогеров и начинающих веб-мастеров. Чтобы все было досконально понятно, приведу множество примеров. А главное – вы узнаете, как грамотно составленное семантическое ядро может помочь в SEO-продвижении. Итак, семантика – что это такое простыми словами?
Содержание
Семантика – что это такое простыми словами
Примеры ключевых запросов
Когда вы ищете какую-либо информацию в интернете, то вводите в поисковую строку определенные слова и словосочетания, связанные с интересующим вас предметом. А поисковый робот выдает список веб-страниц, которые содержат нужную вам информацию. К примеру, для того, чтобы найти ресурс, где рассказывается о том, что такое семантика, вы использовали примерно следующее: «семантика что это для сайта», «семантика простыми словами», «что такое семантическое ядро», «семантическое ядро что это». Такие сочетания слов называются ключевыми фразами (запросами, ключами). Множество таких словосочетаний, сгруппированных по конкретным темам, и представляет собой семантическое ядро (СЯ).
Если при написании статей грамотно используются ключи, релевантные поисковым запросам, площадка с таким контентом имеет все шансы выйти на первые места в поисковой выдаче и опередить конкурентов.
Что такое семантическое ядро и чем оно отличается от семантики
Семантическое ядро – это совокупность ключевых запросов (слов и словосочетаний), которые интернет-пользователи используют для поиска товаров, услуг или информации. Семантика – лингвистический термин, обозначающий раздел языковедения, занимающийся изучением смыслового значения языковых единиц. Таким образом, в понятиях «семантическое ядро» и «смысловое ядро» присутствует тождественность, что позволяет нам при оптимизации свободно использовать синонимичные конструкции. Благодаря этому мы избегаем переспама (перенасыщенности текста ключевыми словами), за который поисковики наказывают ресурсы понижением в выдаче.
Если говорить простым языком, то семантика – это систематизированный определенным образом (с помощью кластеризации по отдельным темам) набор ключей, позволяющий пользователям найти искомое. СЯ дает представление о том, какой теме посвящен ресурс и каждая из его страниц.
Как используется семантика
Семантическое ядро – важная составляющая SEO (англ. search engine optimization). С помощью семантики производится оптимизация веб-ресурса под поисковые системы: внедрение ключей в заголовки и тело статей и обязательно – в служебные метатеги title и description, являющиеся одним из главных инструментов продвижения.
На основе готового семантического ядра формируется структура сайта и создается контент для каждой страницы. Поскольку органический (естественный) поиск сегодня является самым эффективным способом привлечь трафик, с помощью заранее собранных и кластеризованных слов и словосочетаний можно вывести интернет-площадку в ТОП поисковой выдачи совершенно бесплатно. Если это сделать грамотно.
Именно с построения семантического ядра и начинается поисковое продвижение ресурса.
Какие задачи решает СЯ
Чтобы «понравиться» Google и «Яндексу», в первую очередь нужно выяснить, что интересует вашу потенциальную аудиторию и с помощью каких слов она ищет информацию, какая страница наиболее релевантна (точно отвечает) конкретному поисковому запросу. Эти задачи и решаются с помощью формирования семантического ядра.
Структура сайта
Семантическое ядро – фундамент, на основе которого выстраивается структура сайта. Структурой является список разделов (категорий) и подразделов (подкатегорий), сгруппированных определенным образом. Схема расположения элементов, иерархия, логика размещения контента, удобство поиска, юзабилити – все, что составляет информационную архитектуру веб-ресурса, – определяется семантикой.
Два подхода к сбору семантики
Существует два подхода к подбору СЯ: сеошный (классический) и маркетинговый. В чем их принципиальное отличие? Первый подстраивает сайт и контент под аудиторию, второй выявляет потребности пользователей и отвечает на вопросы с помощью существующего контента.
У каждого из них есть свои преимущества и недостатки. Но главное – у них совершенно разные цели:
Маркетинговый актуален для «фирменных» представительств, интернет-магазинов, коммерческих организаций и т. д., то есть для ресурсов, предлагающих товары и услуги и ориентированных на клиента. Для веб-площадок информационной направленности больше подходит классический подход. Мы будем рассматривать именно его.
Зачем сайту нужна семантика: главная ошибка 90% блогеров и начинающих веб-мастеров
Действительно, зачем мучиться и кучу времени тратить на сбор СЯ, когда можно просто писать качественные тексты и регулярно публиковать их? Конечно, можно. Только дело в том, что потенциальная аудитория вряд ли с ними сможет ознакомиться. Каким бы интересным и полезным ни был материал, если о нем не знает поисковая система, то и пользователи о нем узнать не смогут. А как роботу показать полезность и нужность и попасть в ТОП? С помощью оптимизации, одним из главных этапов которой является сбор СЯ. К сожалению для них и к счастью для нас, почти 90% людей, которые ведут свой блог или сайт, не знают об этом или не уделяют должного внимания семантике.
А вот вы, если вы прямо сейчас вплотную займетесь составлением СЯ, то получите тройную пользу:
Чтобы сформировать СЯ, необходимо понять, какие ключевые слова и фразы использует потенциальная аудитория. Это поможет корректно пользоваться инструментами для подбора ключевых слов, о которых мы поговорим позже.
Виды ключевых запросов
Условно ключевые запросы подразделяются на несколько групп, при этом запросы разного вида могут пересекаться.
По популярности
В разных по популярности тематиках показатели частотности будут отличаться.
Если ниша узкая, частотность понижается.
По потребностям
По геозависимости
По сезону
«Анатомия» ключевых запросов
Начнем с примера. Допустим, человек набирает в поисковой строке слово «машина». Что оно сообщает нам о намерениях пользователя? Ровным счетом ничего! Об этом запросе можно сказать только то, что он высокочастотный и высококонкурентный. Если попытаться использовать его для оптимизации в таком «голом» виде, это создаст негативный эффект, поскольку приведет нецелевой трафик – людей, ищущих швейные машины, автомобили, рассматривающих покупку и продающих, желающих узнать о машине времени и каких-то других типах машин. Если у вас сайт о детских игрушечных машинках, то 99% пользователей просто уйдет с него. Согласно своим алгоритмам, поисковый робот воспринимает такие отказы однозначно: он делает вывод о нерелевантности страниц и низком качестве ресурса. Это означает, что будут понижены позиции сайта в поисковой выдаче – проще говоря, он окажется на самых последних страницах поисковой системы.
Все дело в том, что у упомянутого выше ключа имеется только тело, но при этом отсутствует спецификатор – слово, определяющее намерение человека, и нет хвоста, дающего дополнительные сведения о том, что пользователь хочет найти.
Ключевые фразы имеют свою структуру, которая состоит из 3 частей:
Купить машину с пробегом, ремонт стиральной машины, машина взять в аренду, играть в машины — добавление спецификатора делает запрос более понятным. А хвост – дорисовывает недостающие детали: купить машину с пробегом в Екатеринбурге, купить машину с пробегом в СПб недорого, ремонт стиральной машины на дому в Алтуфьево.
Что делать с семантикой после построения СЯ
Если вы все будете делать правильно, то поисковики признают ваш ресурс полезным и он неминуемо взлетит в поисковой выдаче.
Сбор семантического ядра – просто или сложно?
У многих начинающих веб-мастеров и блогеров необходимость разработки СЯ вызывает сложности, но с опытом понимаешь, что ничего сверхсложного в сборе ключей нет. Главное – грамотно подобрать семантику и правильно распределить ключевые слова по веб-страницам.
Как подбирать ключевые запросы и составить СЯ, как провести кластерный анализ, какими сервисами пользоваться, как, куда и в каком количестве внедрять выбранные ключи на странице, чтобы оптимизировать сайт – на все эти вопросы я отвечу в одной из следующих статей, которая будет полностью посвящена сбору семантики.
Вместо заключения
Итак, вы теперь знаете, что такое семантика и для чего она нужна сайту. Надеюсь, что у меня получилось рассказать об этом достаточно простыми словами, и я смогла убедить вас в необходимости уделить серьезное внимание сбору семантики и потратить время на составление СЯ. Вскоре вы и сами увидите, что такой подход – не прихоть, а необходимость. К тому же это самый простой и дешевый способ получить максимум целевого трафика. А ведь именно целевые посетители станут вашим основным ресурсом, когда речь пойдет о монетизации.
P. S. Если вам действительно интересна тема создания и продвижения веб-сайтов, рекомендуем пройти очень крутой бесплатный 5-дневный марафон — онлайн-курс, специально созданный для блогеров. Вы сможете по шагам пройти по всему процессу сайтостроения: от выбора доменного имени до хитростей написания эффективных текстов. Получить курс >>
Семантический поиск: мифы и реальность
О семантическом поиске говорят уже на протяжении нескольких лет. Любая технология, которая сможет сместить Google с вершины, вызывает всеобщий интерес. Особенно если речь идет о долгожданной и часто обсуждаемой возможности семантического поиска. Однако нас ни столько интересует прогресс в этой области, сколько огорчает отсутствие реальных результатов проводимых исследований, ведь итоги поиска не так уж и сильно отличаются от итогов поиска Google. В чем же дело?
Например, при вводе в строку поиска «Столица Франции», оба метода дают один и то же правильный ответ: «Париж». Кроме того, большинство запросов, которые мы вбиваем в строку поиска в виде аббревиатур, дают те же результаты, если вводить термин полностью. Очевидно, что тут что-то не так. Всем известно, что семантические технологии способны на многое, но почему? И как они работают? Ознакомившись с этой статьей, вы узнаете, что на самом деле, мы просто-напросто задаем не те вопросы.
Ошибка заключается в том, что семантические поисковые системы, по сути, обладают аналогичной с Google строкой ввода, которая позволяет нам вводить запросы в свободной форме. Поэтому мы вводим запросы так, как привыкли – в простейшей форме. Мы никогда не будем вводить в строку поиска «Какой актер снимался в фильмах «Криминальное чтиво» и «Лихорадка субботним вечером»? или «Какие два сенатора США брали взятки от иностранных компаний?». Мы всегда вбиваем простые фразы, но сила семантического поиска не в этом. Чтобы понять, как все работает, предлагаем рассмотреть несколько технологий семантического поиска от Google, SearchMonkey, Powerset и Freebase.
Какую проблему мы пытаемся решить?
Первая сложность возникает, когда семантический поиск начинают считать решением всевозможных задач – от современной системы поиска, где доминирует Google, до задач, которые нельзя решить вычислительным путем. Все еще более усложняется тем, что в настоящее время есть лишь несколько областей знания, где семантический поиск действительно справляется лучше — это сложные запросы о выводах и рассуждениях о сложных системах данных.
Как видно из приведенных данных, Google легко справляется с основными видами запросов. К сожалению, автоматическая обработка естественного языка дает в этом лишь небольшое преимущество. Google даст верный ответ на вопрос о годе рождения Леонардо, не предоставляя никаких шансов усовершенствовать процесс поиска пониманием существительных и глаголов, которые вбивает пользователь в строку поиска.
Перед тем, как рассмотреть задачи, с которыми легко справляется семантический поиск, рассмотрим самые сложные задачи. Существуют требующие вычисления задачи, которые не имеют ничего общего с пониманием семантики слова. На ранней стадии существования Семантического Веба бытовало мнение, что с его помощью мы сможем решать даже сверхсложные задачи, но, к сожалению это не так. Есть пределы того, что мы можем вычислить, и есть класс задач с огромным числом возможных решений, и мы не можем волшебным способом решить эти задачи только потому, что представили информацию в RDF.
Но есть также и пласт задач, с которыми семантический веб справляется великолепно. Мы решали их при помощи тематической базы данных. Но не стоит забывать, что семантические технологии помогают нам отыскать тематическую информацию, рассредоточенную по всей сети – потому для нас нет ничего удивительного в том, что семантические поисковые системы превзойдут тематические запросы.
Обзор семантических поисковых систем
Суть семантического поиска не только в вопросах, задаваемых нами. По причине того, что веб – это набор неструктурированных HTML-страниц, в основе семантического поиска лежит еще и базовая информация. Самой четкой и понятной из всех мы нашли Freebase – семантическая база данных. Freebase работает не только через текстовый поиск, а что наиболее важно, и через — MQL (Metaweb Query Language). MQL это почти тот же JSON (текстовый формат обмена данными), но с более широкими возможностями. С его помощью вы можете составить любой запрос в Freebase и ответом будет тот же запрос, но уже со вставленными результатами поиска.
Powerset, по сути, это тематическая база данных, которая работает с определенной структурированной информацией. С другой стороны есть Google, который в первую очередь ориентируется на статистическую частоту запросов и почти не принимает во внимание семантику. Вызывает интерес новая система SearchMonkey от Yahoo! Эта система ничего не добавляет к найденным результатам, но использует семантические аннотации для более полного, интерактивного и полезного пользовательского интерфейса.
Компании Hakia и Powerset явно работают с максимальной отдачей. Они пытаются создать подобные Freebase структуры, а потом по топовым результатам провести поиск на естественном языке. Отличие в том, что Hakia (как и другие) использует технологию для поиска по всей сети, а Powerset замкнул свой поиск на Wikipedia.
Что общего и где различия?
В связи с этим появляется вопрос: «Какие из этих технологий схожи, а какие кардинально отличаются?» Давайте начнем с простого. SearchMonkey ничем не отличается от Google и любой другой поисковой системы, т.к. суть у них одна, а разница присутствует лишь во внешнем виде. Сервис SearchMonkey хорош тем, что позволят издателям представить результаты поиска в наилучшем виде.
Что же касается Hakia, Powerset и Freebase, то тут ситуация иная. На первый взгляд они совершенно разные: Hakia в поиске использует весь веб, Powerset – лишь Wikipedia и Freebase, а Freebase обладает двумя поисковыми интерфейсами: поисковая строка и язык поиска. Но существует одна проблема: естественный язык не имеет ничего общего с репрезентативностью базовой информации.
Дело в том, что все технологии семантического поиска позволяют пользователям вбивать произвольные сложные вопросы, а затем интерпретируют их и применяют к имеющимся базам данных. Hakia, Powerset, Freebase такими базами являются, и все они обладают системой автоматической обработки естественного языка, которая «переводит» вопрос на стандартный запрос, понятный для базы.
Чтобы понять, как это все устроено, представьте Freebase и его язык поиска MQL. В отличие от естественного языка, который позволяет задать вопрос разными способами, MQL двусмысленности не предполагает. Этот JSON-подобный язык позволяет пользователям формулировать четкие запросы для поиска в базе Freebase. То, что Powerset позволяет строить вопросы на естественном языке, еще не значит, что Powerset не является базой данных. Powerset – это база, т.к. в ее основе лежит поисковая строка Freebase. Отличие Freebase от Powerset заключается в подходах к поиску и способам предоставления его результатов.
Назад в будущее: все дело в пользовательском интерфейсе
Возможно, самым важным моментом в семантическом поиске является пользовательский интерфейс. В Powerset поняли, что в нем должна быть отражена семантика. После поиска в Powerset, контекстуальный гаджет, который знаком с семантикой результатов, поможет пользователю завершить весь процесс.
Слабым местом Powerset является интерфейс. Поисковая строка, с которой знакомы все, кто когда-либо что-то искал в сети, устарела. Слишком простой интерфейс Powerset и Hakia не приносит им пользы, но и не слишком отражается на Freebase, который не позиционирует себя, как поисковая система.
Вспомните недавний старт Powerset. Компания предоставила лучший способ для поиска в одном из самых мощных источников информации в сети — в Wikipedia. Но что говорят критики? Можно ли назвать эту систему главным конкурентом Google? Ответ однозначен — нет.
А что если на Powerset наложены некие ограничения по поиску? Что если вместо поисковой строки использовался другой интерфейс или компания сказала пользователям не искать то, что они легко могут найти в Google? Может, новые компании должны улучшить алгоритм поиска, который существует уже более 10 лет? В любом случае, любые идеи должны быть нацелены на то, чтобы решить задачи, которые не может на сегодняшний день решить Google.
Заключение
Семантический поиск – это технология будущего, поставившая перед собой слишком высокие цели. Все мы думали, что он поможет свергнуть Google и предоставить наиболее качественные результаты поиска. Оба эти утверждения оказались ложными. Правда в том, что семантический поиск — явление многофакторное, и он поможет нам решать те задачи, которые мы не можем решить сейчас: сложные, логически обоснованные запросы, которые сплошь и рядом встречаются в сети.
Для того, чтобы технологии семантического поиска заняли свою нишу на рынке, компаниям необходимо пересмотреть поставленные цели и улучшить пользовательский интерфейс. Поисковая строка не актуальна и сулит убытки, т.к. она ассоциируется с простыми вопросами, с которыми легко справляется Google. Разработчикам необходимо предложить совершенно новый интерфейс, чтобы пользователи смогли полностью ощутить всю мощь семантического поиска.