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    Published on 3.8.2018 by Equipo GNOSS

    Google: conocimiento basado en hechos. De enlaces a hechos. Knowledge based Trust. Un grafo de conocimiento "verdadero"

    En el año 2012, Google, en su blog, explicó como estaba transitando de la búsqueda por secuencia de caracteres a la búsqueda de entidades. En su artículo "Things, not Strings" explicaba la construcción de su Grafo de Conocimiento y como éste estaba condicionando la búsqueda, tras la compra dos años antes de Metaweb, empresa creadora de la gran base de entidades llamada Freebase.

    Siguiendo en esta línea y avanzando más, en el año 2015, como se expone en el resumen del paper que adjuntamos "Knowledge Based Trust: Estimating the Trustworthiness of Web Sources" escrito por Xin Luna Dong, Evgeniy Gabrilovich, Kevin Murphy, Van Dang, Wilko Horn, Camillo Lugaresi, Shaohua Sun, Wei Zhang, Google explica como está basándose en hechos y no tanto en links a la hora de seguir avanzando en la construcción de un Grafo de Conocimiento "verdadero".

    Así, los investigadores, apuntan en el resumen del paper que la calidad de las fuentes web se ha evaluado tradicionalmente utilizando señales exógenas como la estructura de los hipervínculos. Desde hace algún tiempo Google está identificando entidades del mundo y proponiendo un nuevo enfoque para sus búsquedas basado en señales endógenas, es decir, en la exactitud de la información objetiva proporcionada por la fuente. Una fuente que tiene pocos hechos falsos se considera confiable. Los hechos se extraen automáticamente de cada fuente mediante métodos de extracción comúnmente utilizados para construir bases de conocimiento (DBPedia, Yago, etc). Se está investigando la forma de distinguir errores cometidos en el proceso de extracción de entidades mediante el uso de inferencias conjuntas en un novedoso modelo probabilístico multicapa.


    Llaman puntaje de confiabilidad al cálculo basado en el conocimiento Confianza (KBT). En datos sintéticos, muestran que con este método pueden calcular los verdaderos niveles de confiabilidad de las fuentes. De este modo lo aplican
    luego a una base de datos con millones de hechos extraídos de la web, y así pueden estimar la confiabilidad de millones de páginas web.

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    Published on 2.6.2016 by Equipo GNOSS

    ¿Qué pasó con la Web Semántica? - What happened to the Semantic Web? - Kingsley Idehen

    Kingsley Idehen, CEO de Openlink Software, creadores de Virtuoso, expone en este post su visión sobre el estado actual de la Web Semántica.

    El provocador título del post es el punto de partida para rebatir la idea de que la web semántica sea una promesa tecnológica incumplida, sino que, más bien, lo que ha sucedido es que su llegada no ha tenido la espectacularidad que algunos esperaban. En palabras de Kingsley Idehen: "In this post, I will demonstrate that as expected [1][2], its arrival was without fanfare, but we are inarguably there."

    El autor proporciona dos ejemplos, relacionados con la experiencia de búsqueda, particularmente en Google.

    En primer lugar, la creación del vocabulario compartido Schema.org, por parte de Google, Microsoft, Yahoo!, Yandex, y otros.

    En segundo, la creación del Knowledge Graph de Google, y su aplicación indirecta en las búsquedas normales, y directa en búsquedas especiales (Custom Search Engine).

    Estos ejemplos demuestran que los objetivos básicos de la Web Semántica ya se han alcanzado:

    • La web está llena de documentos HTML que incluyen datos semánticamente enriquecidos.
    • Estos documentos crean una nueva dimensión Web en la que los enlaces ya no son sólo entre documentos, sino que funcionan como nombres desambiguados para cualquier entidad, permitiendo la construcción de sentencias en lenguaje natural para codificar y decodificar información (datos contextualizados), comprensibles por usuarios y máquinas (bots).

    En palabras del autor: "The fundamental goal of the Semantic Web Project has already been achieved. Like the initial introduction of the Web, there wasn't an official release date — it just happened!"

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    Published on 29.2.2016 by Equipo GNOSS

    Google sustituye a Amit Singhal, responsable del buscador por John Giannandrea, CTO de Metaweb Technologies

    La empresa de tecnología Google anunció este jueves que Amit Singhal, el ejecutivo que ha dirigido las operaciones de búsqueda de Google durante los últimos 15 años, se retirará y será reemplazado por el líder de la división de inteligencia artificial, John Giannandrea. John Giannandrea era el responsable de tecnología de la empresa Metaweb , cuando ésta fue adquirida por Google en el año 2010. Metaweb es la empresa que creó Freebase (en proceso de cierre), que ha sido uno de los fundamentos de Google Knowledge Graph.

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    Presentación

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    Published on 28.5.2015 by Equipo GNOSS

    Timeline: Google and Semantic Web

    En este artículo Bill Slawski hace un repaso de la historia de Google desde el punto de vista de la aplicación, en cada una de sus fases y evoluciones, de las tecnologías y desarrollos vinculados a la Web Semántica.

    A Timeline to Semantic Web Developments at Google, including Google's Second Patent, the Knowledge Graph, Hummingbird and other inventions.

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    Published on 28.5.2015 by Equipo GNOSS

    Demystifying The Google Knowledge Graph. Barbara Starr

    En este artículo publicado en Search Engine Land, Barbara Starr explica la potencia que tiene la aplicación de las tecnologías semánticas a la hora de enriquecer y extender el grafo de conocimiento que Google está creando, pasando de "strings a things" y cumpliendo la misión que se ha fijado:

    "Google’s mission is to organize the world’s information to make it universally accessible and useful"

    Finaliza el artículo dando una serie de consejos a la hora de elaborar una estrategia de SEO que incorpore el SEO Semántico y favorezca la construcción de este grafo de conocimiento. Estas serían:

    "In summary, there is a lot you can do to optimize a web page for the Knowledge Graph. My primary strategy, as discussed in this piece, is outlined here:

    • Determine what entities you want to target.
    • Determine what topics are of interest to your audience.
    • Send a strong signal your site is writing about that topic to the search engines by using structured markup (explicit entities).
    • Corroborate the information and strengthen that signal with the content you place on your site (implicit entities).
    • Remember: entities are not keywords, so do not treat them as such.  A mere mention in the appropriate  context can be a powerful signal.

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    Published on 28.5.2015 by Ricardo Alonso Maturana

    2014 SEO Roadmap: Adopting Semantic Markup

    In Google’s relentless pursuit of organizing the world’s information, the most exciting shift we’ve seen over the last year is about its ability to understand the “meaning” behind content (via the Knowledge Graph) and queries (via its Hummingbird algorithm update).

    In the past, Google had to rely on the words on the page, matching them to the words that someone searched on. Now, the revolution that is upon us is matching the intent of the query to the suitability of a page that matches that intent.

    This has significant implications for SEOs; and, as I speak with some of the smartest SEOs in the world about this shift, one of the recurring themes seems to be a new appreciation for and focus on semantic SEO.

    Smart marketers saw structured data markup as being an important part of their SEO strategy in 2012 and 2013. The trend and push around it has grown substantially — two out of three enterprises surveyed say they plan to make implementing or expanding structured data markup one of their top priorities for 2014 (Clarity Global SEO Conference, September 2013).

    I find that when companies begin thinking about whether or not to spend the time and effort on implementing or expanding semantic markup, most of them hit a snag because they start with the following question.

    Mitul Gandhi

    Mitul Gandhi has had 10+ years of experience in marketing and SEO consulting with Fortune 500 brands, which is the basis for his innovative approach to SEO. As the Co-Founder and Chief Architect of seoClarity, he has patents pending in the field of SEO analysis, and has been quoted in leading industry news sources.

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    Video

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    Published on 26.5.2015 by Equipo GNOSS

    Build a small Knowledge Graph (Google)

    This video has  -part series. In this video, Jarek Wilkiewicz introduces you to the reference architecture for support of Schema.org Actions (http://goo.gl/vw8rOJ) in the context of a specific use case (a music store). The video then then focuses on exposing entities using Schema.org markup with JSON-LD.

     

    This is the third video in a 3-part series. In this video, Jarek Wilkiewicz builds on the previous two episodes to show you how to activate a small Knowledge Graph with Schema.org Actions (http://goo.gl/vw8rOJ).

    The the first video in this series (https://www.youtube.com/watch?v=W9pRp...) covers creating and processing linked data using Schema.org and JSON-LD.

    The second video (https://www.youtube.com/watch?v=0oOwr...) focuses on data loading and graph processing using Cayley, and open source graph database written in Go (https://github.com/google/cayley).

    After watching the videos you will have a solid foundation to embark upon the Google I/O 2014 Actions Codelab (http://goo.gl/4ykgZ6).

    To learn more about the concept of hypermedia APIs touched upon in this video, see https://www.youtube.com/watch?v=UkAt9....
     

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    Published on 3.3.2015 by Equipo GNOSS

    Knowledge Graph y la Web Semántica

    Google es un buscador que cumple con su objetivo básico: arrojar resultados de búsqueda que puedan atender necesidades, como un buen convertidor de medidas o formatos, una buena enciclopedia, un traductor, etc. Lo que Google ha hecho por mucho tiempo es recomendar, pero este artículo nos muestra que con la evolución de Internet, la cantidad de contenido disponible en la nube y las posibilidades de optimización, Google ya no solo recomienda, sino que está trabajando para poderte dar más respuestas cada día.

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    Published on 27.10.2014 by Ricardo Alonso Maturana

    Deconstructing Google’s Knowledge Graph - semanticweb.com

    Barbara Starr of Search Engine Land recently observed that, “Search is changing – and it’s changing faster than ever. Increasingly, we are seeing organic elements in search results being displaced by displays coming from the Knowledge Graph. Yet the shift from search over documents (e.g. web pages) to search over data (e.g. Knowledge Graph) is still in its infancy. Remember Google’s mission statement:Google’s mission is to organize the world’s information to make it universally accessible and useful. The Knowledge Graph was built to help with that mission. It contains information about entities and their relationships to one another – meaning that Google is increasingly able to recognize a search query as a distinct entity rather than just a string of keywords. As we shift further away from keyword-based search and more towards entity-based search, internal data quality is becoming more imperative.”

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    Video

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    Published on 12.6.2014 by Pablo Hermoso de Mendoza González

    Google, Freebase y su grafo de conocimiento.

    En este video subido en mayo de 2013,  uno de los desarrolladores del API de Freebase nos explica la relación entre Google y Freebase y cuales son las bases de la construcción de su Knowledge Graph y el papel que en el mismo juega Freebase.

    Tap into the power of Google's Knowledge Graph with Freebase data. Freebase is a free, knowledge graph with millions of people, places, and things.

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