Web Semantico, Web 3.0 e intelligenza artificiale

Pubblicato: Luglio 26, 2020
Autore: Francesco Giammanco
Web Semantico, Web 3.0 e intelligenza artificiale

Il web semantico (o il suo sinonimo, web 3.0) rappresenta la trasformazione della rete, in cui i dati guadagnano una correlazione semantica.

Le trasformazioni del web hanno cambiato il rapporto riguardo la pubblicazione e la ricerca dei contenuti:

Google motore di ricerca semantico?

Il natural language processing, o elaborazione del linguaggio naturale, è il campo che cerca di far comprendere alle macchine i linguaggi naturali, ed è uno degli strumenti utilizzati da Google

Nonostante si parli più spesso di analisi semantica, questo è un argomento secondario rispetto al natural language.

L'analisi semantica infatti lavora sul significato di un testo, ma per un motore di ricerca è più rilevante comprendere il linguaggio umano.

Co-referenze

Gli aspetti più importanti per comprendere una frase bisogna risolvere le co-referenze, il rapporto tra diversi entità compresenti, in questo caso "Michael Cohen" e "Mr. Trump".

natural language e web semantico.
Per maggiori informazioni qui

Un sistema di natural language riesce per esempio ad accoppiare i pronomi alle entità relative.

Etichettatura dei ruoli semantici

L'etichettatura del ruolo semantico consiste nell'identificare il predicato di una frase e gli argomenti che vengono predicati da quest'utlimo.

Per rendere più chiaro il concetto, basti sapere che all'interno della frase il verbo predica gli argomenti presenti, che possono trovarsi dislocati in altre parti della frase, distanti dal verbo.

Una volta etichettato il verbo sarà facile assegnare agli argomenti caratteristiche riguardanti il dove, come, quando avviene un'azione.

Disambiguazione delle parole

Le parole possono avere più significati, ma il contesto all'interno del quale vengono poste risolvono i dubbi che possono nascere in merito.

La disambiguazione del senso delle parole, in originale word sense disambiguation (WSD) è uno degli aspetti principali sviluppati per i motori di ricerca.

Riconoscimento dell'entità denominata

Si tratta di associare i dati presenti nella frase all'entità.

In pratica questo aspetta riguarda la capacità da fornire alle intelligenze artificiali e non solo di riconoscere che un dato sia "vero", che sia cioè riscontrabile all'interno del web semantico

API Natural Language di Google

Google è uno dei maggiori player che porta avanti i principi del web semantico, tanto che da tempo ha messo a disposizione strumenti di natural language.

All'interno del sito del servizio è possibile provare due tools che fanno parte dello stesso Core, AutoML Natural Language e API Natural Language.

AutoML Natural Language

Tutti i tools relativi dal natural language, sono composti da alcune funzionalità in comune, e una serie di funzioni uniche.

Nel caso di AutoML Natural Language:

API Natural Language

Le funzioni di API Natural Language riguarda:

Web semantico e dati strutturati

Dopo aver compreso questi aspetti del web semantico è facile capire perché l'installazione dei dati strutturati è sempre più importante, per Google.

Il rapporto tra il SEO e Google relega il lavoro del primo a operatore / semplificatore del lavoro per il motore di ricerca.

Di conseguenza queste operazioni portano un vantaggio di "chiarezza", il sito viene compreso meglio ma ancora più importante le entità per noi più importanti e presenti nel sito, come il brand, eventuali professionisti, ect.

Esistono però anche casi collegati ad aziende di grandi dimensioni che hanno ricevuto dei grandi vantaggi di visibilità dall'utilizzo dei dati strutturati.

Google ha condiviso dei casi aziendali come quello di Eventbrite che ha guadagnato il 100% del traffico organico che andava verso le pagine con gli elenchi degli eventi.

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