Reddit: возможность семантической обработки данных Google

1. Разбивка семантической иерархии
2. Первичный уровень: связанные термины
3. Вторичный уровень: семантические пары
4. Третичный уровень: семантические ветви
5. SemRank
6. Академическое исследование
7. Дан Петрович

Посмотрите на эту идеально зацикленную последовательность изображений. Это линкбилдинг, создание цепей, Футурама, фабрика ... это удовлетворительно и гипнотично. Google, однако, не сможет связать эти концепции достаточно хорошо, если не будет использовать структурированные семантические данные. Они должны найти творческие способы соотнести «строки» и понять «вещи», поскольку веб-мастера не всегда имеют привычку структурировать свои данные, точно так же, как они не всегда используют rel = »nofollow» или пишут чистый код.

Создание цепочки .gif loop ~ 2Mb

Вот где могут помочь иерархические обсуждения. Для практического понимания трудностей, связанных со структурированными комментариями, я выбрал семантически сложный Реддит нить и изучил актуальную иерархию комментариев верхнего уровня и то, как они повторяются в связанных подтемах. Вот мои заметки:

Разбивка семантической иерархии

Машины

Loops

гипнотизирующий

сытный

сваренный

Китай

клещи

второстепенный

Долго

трезвый

весна

КПД

Ювелирные изделия

Шестерни

Netflix

Коммунизм

Первичный уровень: связанные термины

Изображение описывает циклический, повторяющийся процесс изгиба на машине для изготовления цепей. Он символизирует совершенство и оказывает на зрителя удовлетворяющий / наркотический / завораживающий эффект. Выделенные термины семантически связаны в контексте этого изображения и, возможно, в других ситуациях. Мы также узнаем, что слово « цепочка » часто пишется с ошибкой как « фарфор » и наоборот, что потенциально может быть использовано в Google.

Вторичный уровень: семантические пары

Комментарии позволяют обнаруживать визуально похожие процессы и объекты, такие как ювелирные цепочки и пружины . Поисковая система также может начать связывать семантически связанные пары, такие как:

1. Бендер - Футурама
2. Петля - длинный
3. Машина - Эффективность

Третичный уровень: семантические ветви

Третичный уровень показывает признаки серьезного местного разбавления, но все еще показывает ценный семантический потенциал сбора деревьев. Слово машина связана с эффективностью, которая связана с оперативной памятью .

SemRank

SemRank ( Semantic PageRank ) - это концепция, которую я использую для описания распределения тематической релевантности и демпфирования в расходящихся семантических иерархиях, включая потоки комментариев и другие семантические структуры в сети. Аналогично случайная модель серфера сложные семантические деревья могут быть применимы для PageRank-подобной обработки, где каждый узел в цепочке семантического дерева с меньшей вероятностью будет сильно связан с исходным обсуждением.

Однако, в отличие от PageRank, семантический демпфирующий фактор представляет собой актуальный сдвиг и потерю важности по отношению к исходной концепции и не представляет общую потерю важности в общем семантическом графе . Это означает, что в семантическом дереве комментарий на пятом уровне иерархии обсуждения может иметь такую ​​же ценность, что и комментарий верхнего уровня.

Рисунок выше иллюстрирует тематическое демпфирование и итерацию, где каждый уровень иерархии имеет 50% вероятности слайда темы. Наблюдайте, как меняются значения, когда СИСТЕМА A (A) и SYSTEM A (B) наблюдаются в их собственной системе отсчета. Узел с семантической оценкой связности 12,5 по основной теме также имеет оценку 50 по отношению к своему прямому вышестоящему узлу. Поэтому SemRank является относительным значением, которое зависит исключительно от расстояния от выбранного опорного узла.

Чтобы выяснить общую важность комментария, алгоритм, разработанный для работы с иерархией потока обсуждения, может также учитывать нисходящее дерево комментария (вся семантическая структура, вытекающая из исходного комментария). Система голосования Downtree будет подчиняться принципу SemRank, позволяя комментариям ближе к первичному узлу нижнего дерева вносить свой вклад с большим количеством семантического сока .

Важность предмета может быть выражена количественно через (а) сумму всех его узлов нисходящего дерева или (б) повторение того же процесса при вознаграждении плодотворных ветвей совокупным счетом (см. Расчет плодоносного дерева). Затем семантическое дерево может быть отсортировано по количеству узлов, открывая более богатые подтемы обсуждения.

Алгоритм Reddit уже упорядочивает комментарии аналогичным образом, используя явную систему голосования, где пользователи могут голосовать за голосование вверх или вниз. Сгенерированные пользователем качественные сигналы могут быть эффективными на качественном уровне, но не всегда отражают семантическую связь с оригинальной темой.

Я предлагаю использовать гибридный метод для сообществ с поддержкой голосования, чтобы сбалансировать доступные показатели в едином семантическом показателе качества.

Алгоритм Google уже оснащен механизмами для обработки семантических графов. Могут ли они обойти структурированные дискуссионные темы и собрать ценные семантические данные, неизвестно.

Академическое исследование

Бумага под названием « Изучение дискуссионных тем в социальных новостных сайтах: пример сообщества Reddit Тим Венингер, Сихао Ави Чжу и Джиавей Хан исследуют тематическую иерархию потоков комментариев на Reddit с целью улучшения веб-поиска. В статье предлагается использовать потоки комментариев для аннотирования связанного контента.

Вот некоторые из их выводов:

1. Иерархические потоки комментариев состоят из комментариев верхнего уровня, которые начинают подтему.
2. Комментарии верхнего уровня, особенно те, которые получают большое количество ответов, обычно создаются на ранних этапах жизненного цикла сообщения.
3. Из ранних комментариев / подтем верхнего уровня создаются дополнительные подтемы как естественная часть онлайн-дискурса.
4. Иерархические потоки комментариев на Reddit представляют актуальную иерархию.

Обновить:

Один из наших читателей, Милош Милосавлевич, задал интересный вопрос о том, как лучше всего обрабатывать / исключать комментарии троллинга. Троллинг может быть тематическим и, как таковой, действительным источником семантических данных, но он также может выступать в качестве актуального тупика, в то же время вызывая значительное количество ответов (как эмоциональный отклик сообщества). Это может потенциально раздуть семантическую оценку комментария тролля. Пользовательская система голосования должна выступать в качестве слоя защиты / модерации от таких событий.

Документ по теме: « Фильтрация комментариев троллинга через коллективную классификацию «Хорхе де ла Пена-Сордо, Игорь Сантос, Икер Пастор-Лопес и Пабло Дж. Брингаш

Дан Петрович

Дэн Петрович, управляющий директор DEJAN, является самым известным именем Австралии в области поисковой оптимизации. Дэн - веб-автор, новатор и уважаемый спикер индустрии поиска.

Больше сообщений - Веб-сайт

Похожие

Комментарии