{"id":5674,"date":"2022-04-19T15:57:50","date_gmt":"2022-04-19T13:57:50","guid":{"rendered":"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/?p=5674"},"modified":"2022-04-19T15:58:01","modified_gmt":"2022-04-19T13:58:01","slug":"rispondere-alle-query-con-knowledge-graph","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/rispondere-alle-query-con-knowledge-graph\/","title":{"rendered":"Come rispondere alle query con un Knowledge Graph"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"615\" height=\"843\" src=\"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/04\/ring-Queries-With-A-Knowledge-Graph.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-5675\" srcset=\"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/04\/ring-Queries-With-A-Knowledge-Graph.png 615w, https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/04\/ring-Queries-With-A-Knowledge-Graph-219x300.png 219w, https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/04\/ring-Queries-With-A-Knowledge-Graph-150x206.png 150w\" sizes=\"(max-width: 615px) 100vw, 615px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Come i Knowledge Graph e la Ricerca funzionano insieme?<\/h2>\n\n\n\n<p>Ci sono almeno un paio di processi in cui la ricerca e i knowledge graph possono lavorare insieme.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Riscrittura delle query <\/strong>&#8211; Un <a class=\"wl-entity-page-link\" title=\"motori di ricerca\" href=\"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/vocabolario\/motore-di-ricerca\/\" data-id=\"http:\/\/data.stg-wordliftblogq-stage.kinsta.cloud\/wl0215\/entity\/motore_di_ricerca;http:\/\/rdf.freebase.com\/ns\/m.06xw2;http:\/\/yago-knowledge.org\/resource\/Search_engine_(computing);http:\/\/dbpedia.org\/resource\/Search_engine_(computing);http:\/\/de.dbpedia.org\/resource\/Suchmaschine;http:\/\/pt.dbpedia.org\/resource\/Motor_de_busca;http:\/\/hr.dbpedia.org\/resource\/Tra\u017eilica;http:\/\/lv.dbpedia.org\/resource\/Mekl\u0113t\u0101jprogramma;http:\/\/hu.dbpedia.org\/resource\/Keres\u0151motor;http:\/\/uk.dbpedia.org\/resource\/\u041f\u043e\u0448\u0443\u043a\u043e\u0432\u0430_\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430;http:\/\/en.dbpedia.org\/resource\/Search_engine_(computing);http:\/\/it.dbpedia.org\/resource\/Motore_di_ricerca;http:\/\/es.dbpedia.org\/resource\/Motor_de_b\u00fasqueda;http:\/\/et.dbpedia.org\/resource\/Otsingumootor;http:\/\/ro.dbpedia.org\/resource\/Motor_de_c\u0103utare;http:\/\/nl.dbpedia.org\/resource\/Zoekmachine;http:\/\/no.dbpedia.org\/resource\/S\u00f8kemotor;http:\/\/fi.dbpedia.org\/resource\/Hakukone;http:\/\/be.dbpedia.org\/resource\/\u041f\u043e\u0448\u0443\u043a\u0430\u0432\u0430\u044f_\u0441\u0456\u0441\u0442\u044d\u043c\u0430;http:\/\/ru.dbpedia.org\/resource\/\u041f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u0430\u044f_\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u0430;http:\/\/bg.dbpedia.org\/resource\/\u0422\u044a\u0440\u0441\u0430\u0447\u043a\u0430;http:\/\/sk.dbpedia.org\/resource\/Search_engine;http:\/\/sl.dbpedia.org\/resource\/Spletni_iskalnik;http:\/\/ca.dbpedia.org\/resource\/Motor_de_cerca;http:\/\/sv.dbpedia.org\/resource\/S\u00f6ktj\u00e4nst;http:\/\/cs.dbpedia.org\/resource\/Vyhled\u00e1va\u010d;http:\/\/pl.dbpedia.org\/resource\/Wyszukiwarka_internetowa;http:\/\/da.dbpedia.org\/resource\/S\u00f8gemaskine;http:\/\/tr.dbpedia.org\/resource\/Arama_motoru\" >motore di ricerca<\/a> capisce i dati delle app su un dispositivo mobile e riscrive le query da quel dispositivo usando quei dati, cosa che ho esplorato in dettaglio nel post <a href=\"https:\/\/www.seobythesea.com\/2019\/11\/user-specific-knowledge-graphs\/\">Knowledge Graphs specifici dell&#8217;utente per supportare query e previsioni<\/a>.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Rispondere alle query con un Knowledge Graph<\/strong> &#8211; Uno dei migliori esempi di questo, ho scritto nel post <a href=\"https:\/\/www.searchenginejournal.com\/ranked-entities-google-search-results\/372973\/\">Entit\u00e0 classificate nei risultati di ricerca su Google<\/a>.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Il processo dietro la risposta alle query con un Knowledge Graph \u00e8 stato concesso da Google<\/h2>\n\n\n\n<p>Il post sulle <a class=\"wl-entity-page-link\"  href=\"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/vocabolario\/entita\/\" data-id=\"http:\/\/data.stg-wordliftblogq-stage.kinsta.cloud\/wl0215\/entity\/entita;http:\/\/www.wikidata.org\/entity\/Q35120;http:\/\/dbpedia.org\/resource\/Entity;https:\/\/g.co\/kg\/m\/0bl9f;http:\/\/data.wordlift.io\/wl0215\/entity\/entita\" >Entit\u00e0<\/a> classificate usa un processo brevettato che descrive come i caroselli di entit\u00e0 vengono creati raggruppando quelle entit\u00e0 prese dalle SERP che le contengono e a cui <a class=\"wl-entity-page-link\" title=\"Google Search\" href=\"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/vocabolario\/google\/\" data-id=\"http:\/\/data.stg-wordliftblogq-stage.kinsta.cloud\/wl0215\/entity\/google_search;http:\/\/yago-knowledge.org\/resource\/Google_Search;http:\/\/rdf.freebase.com\/ns\/m.0387r;http:\/\/dbpedia.org\/resource\/Google_Search;http:\/\/data.stg-wordliftblogq-stage.kinsta.cloud\/wl0215\/entity\/google;http:\/\/de.dbpedia.org\/resource\/Google;http:\/\/pt.dbpedia.org\/resource\/Google_Search;http:\/\/hr.dbpedia.org\/resource\/Google_(tra\u017eilica);http:\/\/lv.dbpedia.org\/resource\/Google_mekl\u0113t\u0101js;http:\/\/hu.dbpedia.org\/resource\/Google_keres\u0151;http:\/\/uk.dbpedia.org\/resource\/Google_(\u043f\u043e\u0448\u0443\u043a\u043e\u0432\u0438\u043a);http:\/\/id.dbpedia.org\/resource\/Google_Search;http:\/\/en.dbpedia.org\/resource\/Google_Search;http:\/\/it.dbpedia.org\/resource\/Google;http:\/\/es.dbpedia.org\/resource\/Buscador_de_Google;http:\/\/ro.dbpedia.org\/resource\/Google_(motor_de_c\u0103utare);http:\/\/nl.dbpedia.org\/resource\/Google;http:\/\/no.dbpedia.org\/resource\/Google_S\u00f8k;http:\/\/fi.dbpedia.org\/resource\/Google_(hakukone);http:\/\/ru.dbpedia.org\/resource\/Google;http:\/\/bg.dbpedia.org\/resource\/\u0413\u0443\u0433\u044a\u043b_\u0442\u044a\u0440\u0441\u0430\u0447\u043a\u0430;http:\/\/fr.dbpedia.org\/resource\/Google_(moteur_de_recherche);http:\/\/sq.dbpedia.org\/resource\/Almir_krasniqi;http:\/\/sr.dbpedia.org\/resource\/\u0413\u0443\u0433\u043b_\u043f\u0440\u0435\u0442\u0440\u0430\u0436\u0438\u0432\u0430\u0447;http:\/\/sv.dbpedia.org\/resource\/Google_(s\u00f6kmotor);http:\/\/cs.dbpedia.org\/resource\/Google_(vyhled\u00e1va\u010d);http:\/\/pl.dbpedia.org\/resource\/Wyszukiwarka_Google;http:\/\/tr.dbpedia.org\/resource\/Google_Arama;http:\/\/data.wordlift.io\/wl0215\/entity\/google_search;http:\/\/data.wordlift.io\/wl0215\/entity\/google\" >Google<\/a> ha risposto dopo aver trasformato quelle pagine in un knowledge graph.<\/p>\n\n\n\n<p>Mentre c&#8217;\u00e8 un brevetto che riguarda specificamente la classificazione delle entit\u00e0 in quel modo, la parte relativa alla <strong>trasformazione delle SERP in knowledge graph per rispondere alle query <\/strong>proviene da una domanda di brevetto di cui ho scritto in <a href=\"https:\/\/gofishdigital.com\/blog\/answering-questions-using-knowledge-graphs\/\">Rispondere alle domande usando i knowledge graph<\/a>. Il brevetto si chiama \u201c<a class=\"wl-entity-page-link\" title=\"l&#039;elaborazione del linguaggio naturale\" href=\"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/vocabolario\/elaborazione-del-linguaggio-naturale\/\" data-id=\"http:\/\/data.stg-wordliftblogq-stage.kinsta.cloud\/wl0215\/entity\/elaborazione_del_linguaggio_naturale;http:\/\/rdf.freebase.com\/ns\/m.05flf;http:\/\/dbpedia.org\/resource\/Natural_language_processing\" >Elaborazione del linguaggio naturale<\/a> con una macchina a N-grammi\u201d (in inglese <strong>&#8220;Natural Language Processing with an N-Gram Machine&#8221;)<\/strong>, e questo brevetto \u00e8 stato concesso pochi giorni fa.<\/p>\n\n\n\n<p>Questo brevetto \u00e8 uno dei miei preferiti tra quelli depositati di recente, e so che \u00e8 operativo perch\u00e9 descrive il processo dietro il post <a href=\"https:\/\/www.searchenginejournal.com\/ranked-entities-google-search-results\/372973\/\">Entit\u00e0 classificate nei risultati di ricerca su Google<\/a> che ho scritto.<\/p>\n\n\n\n<p>La versione concessa del brevetto Rispondere alle query con un Knowledge Graph \u00e8 su:<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/patft.uspto.gov\/netacgi\/nph-Parser?Sect1=PTO1&amp;Sect2=HITOFF&amp;d=PALL&amp;p=1&amp;u=%2Fnetahtml%2FPTO%2Fsrchnum.htm&amp;r=1&amp;f=G&amp;l=50&amp;s1=11,256,866.PN.&amp;OS=PN\/11,256,866&amp;RS=PN\/11,256,866\">Elaborazione del linguaggio naturale con una macchina a N-grammi<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Inventori: Ni Lao, Jiazhong Nie e Fan Yang<\/p>\n\n\n\n<p>Cessionario: Google LLC<\/p>\n\n\n\n<p>Brevetto USA: 11,256,866<\/p>\n\n\n\n<p>Concesso: 22 febbraio 2022<\/p>\n\n\n\n<p>Archiviato: 25 ottobre 2017<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"214\" src=\"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/04\/popular-suspense-films-2021-1024x214.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-5677\" srcset=\"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/04\/popular-suspense-films-2021-1024x214.jpg 1024w, https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/04\/popular-suspense-films-2021-300x63.jpg 300w, https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/04\/popular-suspense-films-2021-768x161.jpg 768w, https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/04\/popular-suspense-films-2021-150x31.jpg 150w, https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2022\/04\/popular-suspense-films-2021.jpg 1119w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p><strong>Abstract<\/strong><\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p>La presente divulgazione fornisce sistemi e metodi che eseguono l&#8217;elaborazione del linguaggio naturale con apprendimento automatico.<\/p><p>Un sistema di calcolo pu\u00f2 includere un modello di elaborazione della lingua naturale con apprendimento automatico che consiste di un modello del codificatore addestrato per ricevere un corpo del testo della lingua naturale e per produrre un knowledge graph e un modello del programmatore addestrato per ottenere una domanda della lingua naturale e per produrre un programma.<\/p><p>Il sistema di calcolo pu\u00f2 includere un mezzo leggibile dall&#8217;elaboratore che memorizza le istruzioni che, una volta eseguite, inducono il processore a effettuare i funzionamenti.<\/p><p>I funzionamenti possono includere l&#8217;ottenimento del corpo del testo di lingua naturale, inserendo il corpo del testo di lingua naturale nel modello del codificatore, ricevendo, come uscita del modello del codificatore, il knowledge graph, ottenendo la domanda di lingua naturale, inserendo la domanda di lingua naturale nel modello del programmatore, ricevendo il programma come uscita del modello del programmatore ed eseguendo il programma sul knowledge graph per produrre una risposta alla domanda di lingua naturale.<\/p><\/blockquote>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>I Knowledge Graph sono database molto potenti che ci permettono di <strong>costruire interfacce conversazionali<\/strong> in grado di fornire risposte agli utenti che si adattano perfettamente alle loro richieste e al contesto. Ed \u00e8 per questo che i Knowledge Graph si distinguono da altre tecnologie. Se vuoi saperne di pi\u00f9 su <a href=\"https:\/\/wordlift.io\/blog\/it\/creare-chatbot-con-knowledge-graph\/\"><strong>Come creare un chatbot basato sul Knowledge Graph<\/strong><\/a>, leggi il nostro articolo.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ci sono almeno un paio di processi in cui la ricerca e i grafici di conoscenza possono lavorare insieme, e uno di questi \u00e8 la risposta alle query. Scopri il brevetto di Google che sta dietro a questo processo. <\/p>\n","protected":false},"author":42,"featured_media":5678,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"wl_entities_gutenberg":"","_wlpage_enable":"","footnotes":""},"categories":[15,27],"tags":[],"wl_entity_type":[18],"coauthors":[],"class_list":["post-5674","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-seo","category-tips","wl_entity_type-article"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v22.6 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Come rispondere alle query con un Knowledge Graph<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Bill Slawski ci mostra pi\u00f9 da vicino il brevetto di Google che sta dietro al processo di risposta delle query con un Knowledge Graph.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, 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