Lrsquoun des défis à relever pour atteindre un public plus large est que les lecteurs potentiels peuvent utiliser une variété de mots pour rechercher le même contenu. Lrsquoutilisation de la taxonomie et des techniques de traitement sémantique de lrsquoontologie peut aider à créer de riches métadonnées qui peuvent aider les lecteurs à lire plus efficacement ou faciliter la recherche d pertinentes sur les blogs. La plateforme WordPress dispose d’un plugin pour personnaliser la fonctionnalité de catégorisation qui facilite la création de balises et d’étiquettes pour le contenu. Mais une plus grande utilisation des technologies de traitement sémantique peut être obtenue à partir de divers outils qui peuvent être utilisés à lrsquointerne ou dans le cloud par des entreprises telles que Ward Inc., Alchemy API et SAS Institute.
Elliot Turner, PDG et fondateur de lrsquoAPI Alchemy, souligne que les termes « taxonomie » et « ontologie » sont souvent utilisés de façon interchangeable par des personnes extérieures au milieu universitaire, plutôt que de faire une distinction importante entre eux. Mais il a précisé: « la réalité est qursquoils sont complètement différents. Les taxonomies décomposent les domaines thématiques de façon de plus en plus granulaire à travers des hiérarchies. LrsquoOntologie peut fournir une perspective plus large qui combine axiomes, règles et beaucoup drsquoautres types drsquoinformation. Finalement, les éditeurs utilisent la taxonomie et lrsquoontologie pour organiser le contenu dans La hiérarchie des sujets, ce qui permet à la hiérarchie des sujets Il est plus facile pour les gens de trouver des renseignements qui sont importants pour eux mêmes.
La taxonomie complète lrsquoontologie Mark LEHER, chef de lrsquoexploitation, Ward, Inc. « la similitude entre la taxonomie et lrsquoontologie est qursquoil srsquoagit drsquoensembles de concepts utilisés pour organiser lrsquoinformation dans un domaine particulier. Les deux peuvent être considérés comme des modèles de données pour organiser lrsquoinformation. La taxonomie est un modèle plus simple. LrsquoOntologie est un modèle plus complexe.» La structure de la taxonomie est la suivante:
Crsquoest le cas pour les concepts liés en tant que concepts plus larges ou plus étroits. Par exemple, dans la classification des meubles, le terme « mobilier de Chambre » (ou terme pour enfants) est plus étroit que les termes « lit » et « table de nuit ». Le terme « lit » sera complété par le terme « lit de bateau ».
Lehrer soutient que lrsquoontologie permet une modélisation plus complexe des relations entre les concepts, bien au delà des relations plus larges et plus étroites. la taxonomie est un arbre, lrsquoontologie peut être mieux représentée comme un réseau. Par exemple, la table de chevet peut avoir une relation avec le chêne est fait de, et le tiroir peut avoir une relation avec est une partie de et la table de chevet. Dans les deux cas, des synonymes sont souvent utilisés pour srsquoassurer que les différentes expressions du même concept sont interdépendantes. Par exemple, « ordinateur portable » est synonyme de « ordinateur portable ».
La taxonomie convient parfaitement à des besoins plus simples, tels que la fourniture drsquoune structure navigable pour les sites Web visités. Par exemple, Amazon utilise la taxonomie pour organiser ses pages de produits, dit Lehrer. LrsquoOntologie est plus importante lorsque voulez entrer dans lrsquoanalyse ou répondre à des questions. Lehrer souligne que la taxonomie des meubles serait très utile si voulez aider les utilisateurs à trouver une table de chevet à acheter sur le site. je voulais répondre à une question sur
Lehrer soutient que la taxonomie est principalement utilisée pour les blogs de deux façons: les sites Web et les portails. La première taxonomie améliore la navigation des menus du site. La plupart des navigateurs de menu commenceront par un large éventail de concepts, ce qui permettra aux utilisateurs drsquoapprofondir des concepts plus spécifiques. Lehrer ajoute que la taxonomie peut également être utilisée pour soutenir la recherche par mot clé de contenu non structuré. Les utilisateurs peuvent
Faites une recherche par mot clé sur ce que voulez et obtenez un ensemble de résultats. Ensuite, à gauche, pouvez afficher les termes de la taxonomie (utilisés pour marquer le contenu) pour permettre à lrsquoutilisateur de réduire filtrer lrsquoensemble de résultats en fonction des concepts de la taxonomie. « Il srsquoagit drsquoun excellent outil supplémentaire qui peut être utilisé pour améliorer la pertinence des moteurs de recherche », a déclaré M. Lehrer.
Au lieu de cela, lrsquoontologie est utilisée plus fréquemment pour soutenir des requêtes de recherche plus complexes. Par exemple, Google recherche
Ces outils indiquent essentiellement srsquoil existe un concept en taxonomie ou srsquoil existe une relation ontologique. Cette instruction crée de nouvelles métadonnées sur un blog, un site Web ou tout autre type de contenu textuel, fournissant de nouvelles balises qui peuvent être incluses dans les routines de recherche et de récupération. « ces métadonnées sont très utiles pour éliminer lrsquoambiguïté, regrouper rapidement le contenu et donner un aperçu de lrsquointention de lrsquoauteur, a déclaré McNeil. Par exemple, différencier le terme « Jaguar » en véhicules et en animaux. Ces métadonnées supplémentaires peuvent être présentées drsquoune manière similaire à la boîte drsquoinformation de lrsquoutilisateur final de Wikipedia.
De plus amples informations sur le contenu sont incluses dans les nouvelles métadonnées dérivées (basées sur le co
Les requêtes effectuées sur cet ensemble sont riches en balises métadonnées drsquoindex et donnent des résultats meilleurs et plus pertinents.
En plus des étiquettes, lrsquoutilisation drsquoétiquettes peut grandement simplifier la capacité de rechercher du contenu pertinent dans les blogs, mais avec lrsquoaugmentation du nombre drsquoétiquettes, il est difficile de maintenir. Cela limite leur exactitude et atteint la profondeur du contenu du blog. M. Turner, de lrsquoAPI Alchemy, explique que les mots clés offrent un aspect pratique de lrsquoOrganisation de lrsquoinformation, mais qursquoils comportent également des limites clés.
Crsquoest à dire qursquoil existe de nombreux mots clés différents qui peuvent faire référence au même sujet (p. ex., Dog, Dog, Dog, etc.). Seuls les systèmes logiciels de mots clés finiront par considérer ces mots comme des sujets différents, tandis que les systèmes utilisant la taxonomie ou la connaissance de lrsquoontologie peuvent compresser ces différents mots dans le même sujet (
Lrsquoidée est similaire à la généalogie. on y retourne assez longtemps, on verra qursquoon a tous un lien. La même analogie srsquoapplique à la façon dont le contenu est marqué. Grimpez cet arbre, découvrirez comment ces termes sont liés. Ces concepts sont particulièrement importants pour accroître lrsquoattrait et la participation des blogueurs, a déclaré M. Turner. « lrsquoobjectif de la publication drsquoun site Web est de passer du temps (collant) sur le site et de participer au contenu et à la publicité.
Fournir du contenu intéressant, les garder sur le site et les inciter à voir plus de pages (et plus de publicités). En fin de compte, lorsque lrsquoéditeur approfondit les mots clés à longue queue ou les phrases plus spécifiques, lrsquoacheteur peut les utiliser plus près de lrsquoachat, et nous voyons que la taxonomie et lrsquoontologie vont au delà de la fonction de lrsquoétiquette de surface. Lrsquoun des principaux défis auxquels sont confrontés les grands éditeurs est que des centaines ou des milliers drsquoauteurs produisent du contenu. Comment peut on offrir des références significatives et un recoupement entre tous ces articles? Une façon de le faire est drsquoessayer de forcer les auteurs à suivre certaines stratégies de marquage. M. Turner souligne qursquoune telle politique exige beaucoup de formation et des normes strictes, et qursquoun tel processus ne convient tout simplement pas à une plate forme drsquoédition ouverte. Il explique:
Formation à la construction de modèles de texte. Toutefois, les progrès réalisés par SAS dans ce domaine grâce à son analyse contextuelle atténuent ces exigences historiques. Cela permet drsquoutiliser lrsquoexploration de texte pour développer une taxonomie initiale qui peut être optimisée directement à lrsquoaide de règles linguistiques dans la même interface logicielle. SAS text miner offre également des méthodes drsquoapprentissage actif qui permettent aux analystes de commencer par une formation clairsemée, mais drsquooptimiser leurs modèles grâce à une rétroaction pertinente, après chaque optimisation, ils enseignent les modèles. Selon Lehrer, un autre défi consiste à trouver un équilibre entre la complexité nécessaire pour créer de lrsquoinformation intéressante au cours de lrsquoexploration de texte et la façon simple de présenter lrsquoinformation aux utilisateurs. Il explique que lrsquoontologie complexe est meilleure pour extraire lrsquoinformation, tandis que les arbres taxonomiques simples sont meilleurs pour présenter lrsquoinformation. Trouver cet équilibre est donc un défi. « la taxonomie et l’ontologie peuvent refléter les préjugés, la vision du monde et l’expérience de ceux qui les ont créés, dit Turner de l’api alchemy.» le contenu ou lrsquoarticle traite drsquoun passe temps ou drsquoun sport connexe dans une région et non dans une autre, il se peut que nrsquoobteniez pas de résultats ou de résultats erronés. « la taxonomie et lrsquoontologie sont également confrontées à de nouveaux défis, explique Turner. « chaque jour, de nouvelles idées, de nouveaux mèmes, de nouveaux mots et de nouveaux contenus surgissent, et les anciennes méthodes de marquage peuvent ne pas être en mesure de recueillir de nouveaux termes ou de les étiqueter correctement. En fin de compte, le système doit identifier les relations et les placer dans des catégories pertinentes qui ont un sens pour le lecteur et croître au fil du temps pour faire face à ces changements dynamiques. « le passage à des solutions automatisées a allégé le fardeau de ces défis et a permis à lrsquohumanité de fournir des conseils sur:
La classification à grande échelle du contenu repose sur des machines mieux équipées. Par exemple, un groupe drsquoingénieurs qui ont étudié la taxonomie artificielle a constaté que le « roi Léon » était classé comme « dignitaires et leaders mondiaux » plutôt que comme « musique » ou « Groupe ». La taxonomie automatique permet de lire le texte du
