自然问题和网络问

mstarjumaakter7

结果是一个包含整个维基数据知识库作为自然文本的语料库，谷歌将其称为知识增强语言模型（KELM）语料库。它由约 1800 万个句子组成，涵盖约 4500 万个三元组和约 1500 个关系。 KELM 如何减少偏差并提高事实准确性 KG Verbalization 是一种将 KG 与自然语言模型相结合的有效方法。 为了评估搜索结果准确性的影响，Google 研究人员尝试使用 KELM 语料库（语言三元组）来扩充包含维基百科文本的 REALM 语料库。 他们在两个流行的开放域问答数据集上测量每种数据增强技术的准确性：自然问题和网络问题。


仅通过连接三元组来增强 REALM 就可以提高准确性。然而，使用语言三 电报数据 元组也可以实现 KG 数据的顺利整合，这已被准确性的提高所证实。 KELM 在减少偏差和提高搜索准确性方面的影响 谷歌进行了广泛的研究，其中一些似乎是探索性的，但其他方面似乎毫无成果。很可能不会被纳入谷歌算法的研究结论通常表明，有必要进行额外的研究，因为相关技术在任何特定方面都没有达到预期。 然而，KELM 和 TEKGEN 研究的情况并非如此。事实上，这篇文章对这一发现的实际应用潜力持乐观态度。这似乎增加了 KELM 最终以某种身份出现在搜索中的可能性。




摘自 KELM 上的 Google AI 博客 这对 SEO 意味着什么？ 无论谷歌引入搜索还是开发更高级的语料库，有一点是很清楚的，那就是知识图谱是最重要、最重要的事实信息来源，因此所有品牌和 SEO 都必须以实现这一目标为目标。 如何实现知识面板？ 没有直接的方法来获取知识面板。然而，谷歌文档上的一些资源以及我们对知识图生成过程的理解有助于我们确定对于实现知识面板至关重要的某些步骤。 利用主页上的架构 访问者无法看到架构标记，但知识图对于了解您公司的信息至关重要。 包括所有相关信息，包括公司、个人和附近的企业。