ما هي نواقل الكلمات وكيف تعمل التوصيفات المنظمة على تعزيزها

كيف تعرف نواقل الكلمات؟ في هذا المنشور ، سأقدم لك مفهوم متجهات الكلمات. سنستعرض أنواعًا مختلفة من عمليات تضمين الكلمات ، والأهم من ذلك ، كيفية عمل متجهات الكلمات. سنكون قادرين بعد ذلك على رؤية تأثير متجهات الكلمات على مُحسّنات محرّكات البحث ، مما سيقودنا إلى فهم كيف يمكن أن يساعدك ترميز Schema.org للبيانات المنظمة في الاستفادة من متجهات الكلمات في مُحسّنات محرّكات البحث.

استمر في قراءة هذا المنشور إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول هذه المواضيع.

دعنا نتعمق في الأمر.

ما هي نواقل الكلمات؟

متجهات الكلمات (وتسمى أيضًا تضمين Word) هي نوع من تمثيل الكلمات الذي يسمح للكلمات ذات المعاني المتشابهة أن يكون لها تمثيل متساوٍ.

بعبارات بسيطة: متجه الكلمة هو تمثيل متجه لكلمة معينة.

بحسب ويكيبيديا:
إنها تقنية مستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتمثيل الكلمات لتحليل النص ، عادةً كمتجه ذي قيمة حقيقية يشفر معنى الكلمة بحيث من المحتمل أن يكون للكلمات القريبة في مساحة المتجه معاني متشابهة.

سيساعدنا المثال التالي على فهم هذا بشكل أفضل:

انظر إلى هذه الجمل المتشابهة:

أتمنى لك يومًا سعيدًا . ونتمنى لك يوما سعيدا.

بالكاد يكون لها معنى مختلف. إذا قمنا ببناء مفردات شاملة (دعنا نسميها V) ، فسيكون V = {Have، a، good، great، day} يجمع كل الكلمات. يمكننا ترميز الكلمة على النحو التالي.
قد يكون التمثيل المتجه للكلمة متجهًا مشفرًا واحدًا ساخنًا حيث يمثل 1 الموضع حيث توجد الكلمة ويمثل 0 الباقي
لديها = [1،0،0،0،0]
أ = [0،1،0،0،0]
جيد = [0،0،1،0،0]
عظيم = [0،0،0،1،0]
اليوم = [0،0،0،0،1]

لنفترض أن مفرداتنا تتكون من خمس كلمات فقط: الملك ، والملكة ، والرجل ، والمرأة ، والطفل. يمكننا ترميز الكلمات على النحو التالي:

الملك = [1،0،0،0،0]
الملكة = [0،1،0،0،0]
الرجل = [0،0،1،00]
المرأة = [0،0،0،1،0]
طفل = [0،0،0،0،1]

أنواع تضمين الكلمات (متجهات الكلمات)

يعد دمج الكلمات أحد هذه الأساليب التي تمثل المتجهات فيها النص. فيما يلي بعض الأنواع الأكثر شيوعًا لتضمين الكلمات:

• التضمين على أساس التردد
• التضمين القائم على التنبؤ

لن نتعمق هنا في التضمين المستند إلى التردد والتضمين المستند إلى التنبؤ ، ولكن قد تجد الأدلة التالية مفيدة لفهم كليهما:

فهم بديهي لتضمينات الكلمات ومقدمة سريعة لأكياس الكلمات (BOW) و TF-IDF لإنشاء ميزات من النص

مقدمة موجزة عن WORD2Vec

بينما اكتسب التضمين المستند إلى التردد شهرة ، لا يزال هناك فراغ في فهم سياق الكلمات ومحدود في تمثيلات الكلمات.

تم إنشاء التضمين المستند إلى التنبؤ (WORD2Vec) وحصل على براءة اختراع وتقديمه إلى مجتمع البرمجة اللغوية العصبية في عام 2013 من قبل فريق من الباحثين بقيادة توماس ميكولوف في Google.

وفقًا لـ Wikipedia ، تستخدم خوارزمية word2vec نموذج شبكة عصبية لتعلم ارتباطات الكلمات من مجموعة كبيرة من النصوص (مجموعة كبيرة ومهيكلة من النصوص).

بمجرد التدريب ، يمكن لهذا النموذج اكتشاف الكلمات المترادفة أو اقتراح كلمات إضافية لجملة جزئية. على سبيل المثال ، باستخدام Word2Vec ، يمكنك بسهولة إنشاء مثل هذه النتائج: King - man + woman = Queen ، والتي كانت تعتبر نتيجة سحرية تقريبًا.

مصدر الصورة: Tensorflow

• [ملك] - [رجل] + [امرأة] ~ = [ملكة] (هناك طريقة أخرى للتفكير في هذا الأمر وهي أن [الملك] - [ملكة] يشفر فقط الجزء الجنساني من [العاهل])
• [مشي] - [سباحة] + [سبح] ~ = [مشى] (أو [سبح] - [سباحة] هو ترميز "زمن الماضي" فقط من الفعل)
• [مدريد] - [إسبانيا] + [فرنسا] ~ = [باريس] (أو [مدريد] - [إسبانيا] ~ = [باريس] - [فرنسا] التي يُفترض أنها تقريبًا "عاصمة")

المصدر: Brainslab Digital

أعلم أن هذا تقني بعض الشيء ، لكن Stitch Fix وضع منشورًا رائعًا حول العلاقات الدلالية ونواقل الكلمات.

لا تعد خوارزمية Word2Vec خوارزمية واحدة ولكنها مزيج من تقنيتين تستخدمان بعض أساليب الذكاء الاصطناعي لربط الفهم البشري وفهم الآلة. هذه التقنية ضرورية في "حل" العديد من المشاكل "NLP".

هاتان التقنيتان هما:

• - CBOW (كيس الكلمات المستمر) أو نموذج CBOW
• - نموذج تخطي الجرام.

كلاهما شبكات عصبية ضحلة توفر احتمالات للكلمات وقد ثبت أنها مفيدة في مهام مثل مقارنة الكلمات وتشبيه الكلمات.

كيف تعمل نواقل الكلمات و word2vecs

Word Vector هو نموذج AI تم تطويره بواسطة Google ، ويساعدنا في حل مهام البرمجة اللغوية العصبية المعقدة للغاية.

"نماذج Word Vector لها هدف مركزي واحد يجب أن تعرفه:

إنها خوارزمية تساعد Google في اكتشاف العلاقات الدلالية بين الكلمات ".

يتم ترميز كل كلمة في متجه (كرقم ممثل بأبعاد متعددة) لمطابقة متجهات الكلمات التي تظهر في سياق مشابه. ومن ثم يتم تكوين متجه كثيف للنص.

ترسم نماذج المتجهات هذه عبارات متشابهة لغويًا إلى نقاط قريبة بناءً على التكافؤ أو أوجه التشابه أو ارتباط الأفكار واللغة

[دراسة حالة] زيادة النمو في الأسواق الجديدة باستخدام تحسين محركات البحث على الصفحة

عندما بدأت Springly تبحث في التوسع في سوق أمريكا الشمالية ، تم تحديد مُحسنات محركات البحث على الصفحة كأحد المفاتيح لبداية ناجحة في سوق جديد. تعرف على كيفية الانتقال من 0 إلى النجاح باستخدام مُحسّنات محرّكات البحث التقنية لاستراتيجية المحتوى الخاصة بك.

اقرأ دراسة الحالة

Word2Vec- كيف يعمل؟

مصدر الصورة: Seopressor

إيجابيات وسلبيات Word2Vec

لقد رأينا أن Word2vec هي تقنية فعالة جدًا لتوليد تشابه توزيعي. لقد قمت بإدراج بعض مزاياها الأخرى هنا:

• لا توجد صعوبة في فهم مفاهيم Word2vec. Word2Vec ليس معقدًا لدرجة أنك لست على دراية بما يحدث خلف الكواليس.
• تتميز بنية Word2Vec بأنها قوية جدًا وسهلة الاستخدام. بالمقارنة مع التقنيات الأخرى ، فإن التدريب سريع.
• التدريب مؤتمت بالكامل تقريبًا هنا ، لذلك لم تعد البيانات التي تحمل علامة بشرية مطلوبة.
• تعمل هذه التقنية مع مجموعات البيانات الصغيرة والكبيرة. نتيجة لذلك ، فهو نموذج سهل القياس.
• إذا كنت تعرف المفاهيم ، يمكنك بسهولة تكرار المفهوم والخوارزمية بالكامل.
• إنه يلتقط التشابه الدلالي جيدًا بشكل استثنائي.
• دقيق وفعال حسابيًا
• نظرًا لأن هذا النهج غير خاضع للإشراف ، فهو يوفر الوقت جدًا من حيث الجهد.

تحديات Word2Vec

يعتبر مفهوم Word2vec فعالاً للغاية ، ولكن قد تجد بعض النقاط صعبة بعض الشيء. فيما يلي بعض التحديات الأكثر شيوعًا.

• عند تطوير نموذج word2vec لمجموعة البيانات الخاصة بك ، يمكن أن يمثل تصحيح الأخطاء تحديًا كبيرًا ، حيث يسهل تطوير نموذج word2vec ولكن يصعب تصحيحه.
• لا يتعامل مع الغموض. لذلك ، في حالة الكلمات ذات المعاني المتعددة ، سيعكس التضمين متوسط ​​هذه المعاني في مساحة المتجه.
• غير قادر على التعامل مع الكلمات غير المعروفة أو OOV: أكبر مشكلة في word2vec هي عدم القدرة على التعامل مع الكلمات غير المعروفة أو التي لا تستخدم مفردات (OOV).

متجهات الكلمات: هل ستغير قواعد اللعبة في تحسين محركات البحث؟

يعتقد العديد من خبراء تحسين محركات البحث (SEO) أن Word Vector يؤثر على ترتيب موقع الويب في نتائج محرك البحث.

على مدار السنوات الخمس الماضية ، أدخلت Google تحديثين للخوارزمية ركزتا بشكل واضح على جودة المحتوى وشمولية اللغة.

لنعد خطوة إلى الوراء ونتحدث عن التحديثات:

الطائر الطنان

في عام 2013 ، أعطى Hummingbird محركات البحث القدرة على التحليل الدلالي. من خلال استخدام ودمج نظرية الدلالات في خوارزمياتهم ، فتحوا طريقًا جديدًا لعالم البحث.

كان Google Hummingbird أكبر تغيير في محرك البحث منذ Caffeine في عام 2010. وقد اشتق اسمه من كونه "دقيقًا وسريعًا".

وفقًا لـ Search Engine Land ، يولي Hummingbird مزيدًا من الاهتمام لكل كلمة في الاستعلام ، مما يضمن مراعاة الاستعلام بالكامل ، بدلاً من مجرد كلمات معينة.

كان الهدف الرئيسي من Hummingbird هو تقديم نتائج أفضل من خلال فهم سياق الاستعلام بدلاً من إرجاع النتائج لكلمات رئيسية محددة.

"تم إصدار Google Hummingbird في سبتمبر 2013."

الرتبة

في عام 2015 ، أعلنت Google عن RankBrain ، وهي استراتيجية تضم الذكاء الاصطناعي (AI).

RankBrain هي خوارزمية تساعد Google في تقسيم استعلامات البحث المعقدة إلى استفسارات أبسط. يحول RankBrain استعلامات البحث من لغة "بشرية" إلى لغة يمكن لـ Google فهمها بسهولة.

أكدت Google استخدام RankBrain في 26 أكتوبر 2015 في مقال نشرته بلومبرج.

بيرت

في 21 أكتوبر 2019 ، بدأ تطبيق BERT في نظام بحث Google
يرمز BERT إلى تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من Transformers ، وهي تقنية قائمة على الشبكة العصبية تستخدمها Google للتدريب المسبق في معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

باختصار ، يساعد BERT أجهزة الكمبيوتر على فهم اللغة مثل البشر ، وهو أكبر تغيير في البحث منذ أن قدمت Google RankBrain.

إنها ليست بديلاً عن RankBrain ، ولكنها طريقة إضافية لفهم المحتوى والاستفسارات.

تستخدم Google BERT في نظام التصنيف الخاص بها كإضافة. لا تزال خوارزمية RankBrain موجودة لبعض الاستعلامات وستظل موجودة. ولكن عندما تشعر Google أن BERT يمكنه فهم الاستعلام بشكل أفضل ، فسيستخدمون ذلك.

لمزيد من المعلومات حول BERT ، راجع هذا المنشور بقلم Barry Schwartz ، بالإضافة إلى الغوص المتعمق لـ Dawn Anderson.

رتب موقعك باستخدام موجهات الكلمات

أفترض أنك قد أنشأت بالفعل محتوى فريدًا ونشرته ، وحتى بعد صقله مرارًا وتكرارًا ، فإنه لا يحسن ترتيبك أو حركة المرور الخاصة بك.
هل تتساءل لماذا يحدث هذا لك؟

قد يكون السبب في ذلك هو أنك لم تقم بتضمين Word Vector: نموذج Google للذكاء الاصطناعي.

• تتمثل الخطوة الأولى في تحديد متجهات الكلمات لأفضل 10 تصنيفات لـ SERP لمكانتك المتخصصة.
• تعرف على الكلمات الرئيسية التي يستخدمها منافسوك وما قد تغفل عنه.

من خلال تطبيق Word2Vec ، الذي يستفيد من تقنيات معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة وإطار عمل التعلم الآلي ، ستتمكن من رؤية كل شيء بالتفصيل.

ولكن هذا ممكن إذا كنت تعرف تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية ، ولكن يمكننا تطبيق متجهات الكلمات في المحتوى باستخدام الأداة التالية:

WordGraph ، أداة متجه الكلمات الأولى في العالم

تم إنشاء أداة الذكاء الاصطناعي هذه باستخدام الشبكات العصبية لمعالجة اللغة الطبيعية وتم تدريبها باستخدام التعلم الآلي.

استنادًا إلى الذكاء الاصطناعي ، يحلل WordGraph المحتوى الخاص بك ويساعدك على تحسين ملاءمته لأفضل 10 مواقع ويب مرتبة.

يقترح الكلمات الرئيسية ذات الصلة رياضيًا وسياقًا بكلمتك الرئيسية الرئيسية.
أنا شخصياً أقوم بإقرانها بـ BIQ ، وهي أداة قوية لتحسين محركات البحث تعمل بشكل جيد مع WordGraph.

أضف المحتوى الخاص بك إلى أداة ذكاء المحتوى المضمنة في Biq. سيُظهر لك قائمة كاملة بنصائح تحسين محركات البحث على الصفحة والتي يمكنك إضافتها إذا كنت تريد الترتيب في المركز الأول.

يمكنك مشاهدة كيفية عمل ذكاء المحتوى في هذا المثال. ستساعدك القوائم على إتقان مُحسّنات محرّكات البحث على الصفحة وترتيبها باستخدام طرق قابلة للتنفيذ!

كيفية زيادة سرعة متجهات الكلمات: استخدام ترميز البيانات المنظمة

ترميز المخطط ، أو البيانات المنظمة ، هو نوع من التعليمات البرمجية (مكتوب بلغة JSON ، Java Script Object Notation) تم إنشاؤه باستخدام مفردات schema.org التي تساعد محركات البحث في الزحف إلى المحتوى الخاص بك وتنظيمه وعرضه.

كيفية إضافة البيانات المنظمة

يمكن إضافة البيانات المنظمة بسهولة إلى موقع الويب الخاص بك عن طريق إضافة برنامج نصي مضمّن في html الخاص بك
يوضح المثال أدناه كيفية تحديد البيانات المنظمة لمؤسستك بأبسط تنسيق ممكن.

لإنشاء توصيف المخطط ، أستخدم منشئ توصيف المخطط (JSON-LD).

إليك مثال حي لترميز المخطط لـ https://www.telecloudvoip.com/. تحقق من كود المصدر وابحث عن JSON.

بعد إنشاء رمز ترميز المخطط ، استخدم اختبار النتائج المنسقة من Google لمعرفة ما إذا كانت الصفحة تدعم النتائج المنسقة.
يمكنك أيضًا استخدام أداة Semrush Site Audit لاستكشاف عناصر البيانات المنظمة لكل عنوان URL وتحديد الصفحات المؤهلة لتكون ضمن نتائج منسقة.

لماذا تعتبر البيانات المنظمة مهمة لتحسين محركات البحث؟

تعتبر البيانات المنظمة مهمة بالنسبة إلى مُحسّنات محرّكات البحث لأنها تساعد Google على فهم موضوع موقعك على الويب وصفحاتك ، مما يؤدي إلى ترتيب أكثر دقة للمحتوى الخاص بك.
تعمل البيانات المهيكلة على تحسين تجربة Search Bot وكذلك تجربة المستخدم من خلال تحسين SERP (صفحات نتائج محرك البحث) بمزيد من المعلومات والدقة.
لمعرفة التأثير في بحث Google ، انتقل إلى Search Console وضمن الأداء> نتيجة البحث> مظهر البحث ، يمكنك عرض تقسيم لجميع أنواع النتائج المنسقة مثل "مقاطع الفيديو" و "الأسئلة الشائعة" والاطلاع على مرات الظهور والنقرات العضوية التي جلبتها للمحتوى الخاص بك.

فيما يلي بعض مزايا البيانات المنظمة:

• البيانات المنظمة تدعم البحث الدلالي
• كما أنه يدعم E ‑ AT (الخبرة والموثوقية والثقة)
• يمكن أن يؤدي وجود بيانات منظمة أيضًا إلى زيادة معدلات التحويل ، نظرًا لأن المزيد من الأشخاص سيرون قوائمك ، مما يزيد من احتمالية شرائهم منك.
• باستخدام البيانات المنظمة ، تكون محركات البحث أكثر قدرة على فهم علامتك التجارية وموقعك الإلكتروني والمحتوى الخاص بك.
• سيكون من الأسهل لمحركات البحث التمييز بين صفحات الاتصال وأوصاف المنتج وصفحات الوصفات وصفحات الأحداث ومراجعات العملاء.
• بمساعدة البيانات المنظمة ، تنشئ Google رسمًا بيانيًا أفضل وأكثر دقة للمعرفة وبطاقة معلومات حول علامتك التجارية.
• يمكن أن تؤدي هذه التحسينات إلى المزيد من مرات الظهور العضوية والنقرات العضوية.

تستخدم Google البيانات المنظمة حاليًا لتحسين نتائج البحث. عندما يبحث الأشخاص عن صفحات الويب الخاصة بك باستخدام الكلمات الرئيسية ، يمكن أن تساعدك البيانات المنظمة في الحصول على نتائج أفضل. ستلاحظ محركات البحث المحتوى الخاص بك أكثر إذا أضفنا ترميز المخطط.
يمكنك تنفيذ مخطط الترميز على عدد من العناصر المختلفة. المدرجة أدناه هي بعض المجالات حيث يمكن تطبيق المخطط:

• مقالات
• مشاركات المدونة
• مقالات إخبارية
• الأحداث
• منتجات
• أشرطة فيديو
• خدمات
• المراجعات
• التقييمات الإجمالية
• مطاعم
• أعمال محلية

فيما يلي قائمة كاملة بالعناصر التي يمكنك ترميزها باستخدام المخطط.

البيانات المنظمة مع تضمين الكيانات

يشير مصطلح "الكيان" إلى تمثيل أي نوع من الكائنات أو المفهوم أو الموضوع. يمكن أن يكون الكيان شخصًا أو فيلمًا أو كتابًا أو فكرة أو مكانًا أو شركة أو حدثًا.
على الرغم من أن الآلات لا تستطيع فهم الكلمات حقًا ، إلا أنها تستطيع بسهولة فهم العلاقة بين الملك - الملكة = الزوج - الزوجة ، باستخدام حفلات زواج الكيانات
تؤدي حفلات الزفاف في الكيانات أداءً أفضل من الترميزات الساخنة

تستخدم Google خوارزمية متجه الكلمات لاكتشاف العلاقات الدلالية بين الكلمات ، وعندما يتم دمجها مع البيانات المنظمة ، ينتهي بنا الأمر بشبكة ويب مُحسَّنة لغويًا.

باستخدام البيانات المنظمة ، فأنت تساهم في شبكة أكثر دلالات. هذه شبكة ويب محسّنة حيث نصف البيانات بتنسيق قابل للقراءة آليًا.

تساعد البيانات الدلالية المنظمة على موقع الويب الخاص بك محركات البحث على مطابقة المحتوى الخاص بك مع الجمهور المناسب. يساعد استخدام البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي والتعلم العميق في تقليل الفجوة بين ما يبحث عنه الأشخاص والعناوين المتاحة.

افكار اخيرة

نظرًا لأنك تفهم الآن مفهوم متجهات الكلمات وأهميتها ، يمكنك جعل استراتيجية البحث العضوي الخاصة بك أكثر فاعلية وكفاءة من خلال استخدام متجهات الكلمات ، ودمج الكيانات والبيانات الدلالية المنظمة.
من أجل تحقيق أعلى تصنيف وحركة مرور وتحويلات ، يجب عليك استخدام متجهات الكلمات وتضمينات الكيانات والبيانات الدلالية المنظمة لتثبت لـ Google أن المحتوى الموجود على صفحة الويب الخاصة بك دقيق ودقيق وجدير بالثقة.