Cách xây dựng Công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa – Semantic Search Engine bằng sơ đồ tri thức với 3 bước đơn giản

Công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa – Semantic Search Engine có thể giúp cải thiện chất lượng SEO cho Website của doanh nghiệp, thông qua việc cung cấp các kết quả tìm kiếm dựa trên việc phán đoán nhu cầu của người dùng từ các keyword được nhập vào thanh tìm kiếm.

Bài viết sau đây sẽ hướng dẫn cách xây dựng Công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa – Semantic Search Engine bằng sơ đồ tri thức chỉ với 3 bước đơn giản, để giúp các doanh nghiệp có thể tham khảo và tự thiết lập công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa cho Website của mình.

Phương thức hoạt động của một công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa

Phân tích theo khía cạnh kỹ thuật thì kết quả tìm kiếm ngữ nghĩa thường dựa trên bản thể học và máy học. Hệ thống tìm kiếm các quan hệ giữa các thuật ngữ và tìm ra các điểm tương đồng có thể suy luận được.

Ví dụ, các từ “lợi nhuận” và “tài chính” có liên quan với nhau. Nhưng từ “lợi nhuận” cũng là một thuật ngữ. Do đó, trong quá trình đối sánh ngữ nghĩa, hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa sẽ suy ra rằng “lợi nhuận” phải là một thuật ngữ tài chính.

Để tạo ra một hệ thống với “tư duy” cho công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa, các nhà phát triển sử dụng học máy. Chúng cung cấp cho chương trình một lượng dữ liệu đáng kể để nghiên cứu các mô hình học máy tìm kiếm ngữ nghĩa.

Sau đó, hệ thống tìm kiếm các quan hệ được lập trình và học cách tìm các từ đồng nghĩa cần thiết để cung cấp thêm cho người dùng các kết quả hợp lệ.

Ưu điểm đáng kể nhất của các công tìm kiếm cụ  ngữ nghĩa là chúng sẽ luôn trả về một SERP có liên quan. Ngay cả khi không có nội dung được nhập nào khớp 100% với truy vấn, hệ thống vẫn sẽ tìm nạp các bản ghi có liên quan đến các từ khóa ngữ nghĩa.

Về cơ bản, công nghệ chính hỗ trợ công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa cấu trúc dữ liệu thô bằng cách sử dụng các kỹ thuật bản thể học khác nhau.

Thật không may, bởi vì hiện nay người dùng vẫn không thể tự tạo ra một bản thể luận hoàn hảo ngay lập tức. Tin vui là nó có thể được cải thiện theo thời gian, mặc dù quá trình này tốn nhiều thời gian và đòi hỏi nhiều nguồn lực, nhưng kết quả mang lại rất đáng để đầu tư.

Phần mềm phân tích ngữ nghĩa có thể xử lý và hiểu không chỉ bản thân các từ khóa mà còn cả các sắc thái ngôn ngữ cụ thể. Nói cách khác, hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa này hoạt động khá giống bộ não của con người. Hơn nữa, nhiều công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa có thể đơn giản hóa sự phát triển của hệ thống.

Cách xây dựng Công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa – Semantic Search Engine bằng sơ đồ tri thức

Bước 1: Đặt câu hỏi hay hơn

Trước khi tìm kiếm câu trả lời, hãy đảm bảo rằng người dùng đang truy vấn đúng câu hỏi thích hợp. Người dùng thường không đặt đúng câu hỏi, vì vậy đây là một bước quan trọng trong việc xây dựng công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa.

Nền tảng Sơ đồ tri thức doanh nghiệp viết lại truy vấn dựa trên ngữ cảnh của các thuật ngữ liên quan để đặt câu hỏi tốt hơn về các nguồn dữ liệu được thống nhất trong biểu đồ tri thức.

Sơ đồ tri thức có thể làm điều này vì cách nó lưu trữ thông tin dựa trên cấu trúc dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa  liên kết các thông tin liên quan với nhau trong một mạng.

Định dạng biểu đạt này là thứ cho phép chúng diễn giải ý nghĩa trong thế giới thực và viết lại các truy vấn một cách hiệu quả để diễn giải tốt hơn. Điều này đảm bảo rằng ứng dụng tìm kiếm phản ánh chính xác ý định của người dùng bằng cách diễn giải ngữ cảnh của các cụm từ tìm kiếm.

Bước 2: Tìm kiếm trên các nguồn

Khi truy vấn được viết lại để phản ánh chính xác ngữ cảnh của người dùng, nó được đánh giá theo hai giai đoạn. Đầu tiên, tìm kiếm toàn văn cơ bản được thực hiện.

Về cơ bản, điều này giống như nền tảng tìm kiếm Solr hoặc Lucene; các kết quả phù hợp mờ nhạt, không nhất quán giữa định dạng chữ hoa chữ thường và các từ dừng được tính đến và các kết quả liên quan từ chỉ mục toàn văn được xếp hạng và trả về.

Sau đó, Sơ đồ tri thức cho phép bạn đánh giá các kết quả đó dựa trên tất cả các thông tin khác trong biểu đồ tri thức – dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và các dữ liệu phi cấu trúc khác – để đảm bảo rằng tìm kiếm xảy ra trên toàn bộ thông tin có liên quan.

Ảo hóa là chìa khóa cho các giải pháp tìm kiếm có thể mở rộng. Ảo hóa truy cập dữ liệu nguồn trực tiếp, cắt giảm những gì sẽ là một hệ thống ETL phức tạp và cồng kềnh khi di chuyển dữ liệu từ hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm hệ thống và nhà cung cấp bên ngoài vào một kho lưu trữ duy nhất.

Làm việc với các bản sao dữ liệu thay vì dữ liệu nguồn vừa dẫn đến rủi ro (lỗi từ người dùng), vừa làm giảm chất lượng dữ liệu (dữ liệu không phù hợp với hiện tại hoặc toàn diện). Thay vào đó, ảo hóa đảm bảo thông tin cập nhật nhất luôn có sẵn cho người dùng.

Bước 3: Tinh chỉnh kết quả

Tại thời điểm này, Sơ đồ tri thức đã đảm bảo rằng tất cả các kết quả có thể có liên quan đều được đưa vào tìm kiếm và xếp hạng các kết quả này cho phù hợp.

Giờ đây, để đảm bảo rằng người dùng không lãng phí thời gian quét qua các kết quả, bạn có thể sử dụng Sơ đồ tri thức để tinh chỉnh thêm các kết quả được tối ưu hóa theo tình huống.

Logic nghiệp vụ này được lưu trữ tập trung trong một mô hình dữ liệu. So với việc mã hóa logic nghiệp vụ trên cơ sở dữ liệu lưu trữ dữ liệu này, biểu đồ kiến ​​thức mã thấp lưu trữ logic nghiệp vụ một cách tập trung dưới dạng các quy tắc mô-đun.

Nguồn: Tổng hợp và chỉnh sửa từ Azati Team & Stardog

ATPWeb mong rằng bài viết trên đã giúp các bạn biết thêm nhiều kiến thức hữu ích về Cách để xây dựng một công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa – Semantic Search Engine bằng Sơ đồ tri thức.

Nếu như bạn đang có nhu cầu xây dựng một Website phù hợp với thương hiệu của mình, nhưng vẫn chưa tìm được giải pháp tối ưu nhất thì hãy liên hệ ngay với ATPWeb trong hôm nay để được tư vấn miễn phí nhé !

BÀI VIẾT LIÊN QUAN

• Hướng dẫn thiết kế website wordpress cho người mới bắt đầu 2021
• 7 cách hiệu quả tối ưu hóa website cho thiết bị di động
• 5 Kỹ năng cơ bản để xây dựng một Website chất lượng hàng đầu
• 5 Cách để tăng lượt truy cập vào Website
• Cách để mỗi bài viết trên Website đạt 1000 views

• Hotline: 0707 6666 56
• Fanpage: http://facebook.com/atpweb.vn
• Website: http://atpweb.vn