Bilgi grafiği (knowledge graph) nedir, nasıl çalışır?

Bilginin bu denli demokratikleştiği bir dünyada, bilginin derinliklerinde kaybolmadan yolumuzu nasıl bulabiliriz? İşte tam bu noktada, bilgi grafiği yolumuzu aydınlatıyor ve karmaşık bilgileri görselleştirerek anlamayı ve keşfetmeyi kolaylaştıran bir pusula görevi görüyor. Peki bu işlevi gören bilgi grafiği (knowledge graph) nedir ve nasıl çalışır?

Google’ın “Leonardo da Vinci” gibi bir aramada sunduğu zengin bilgi tabakalarını hiç merak ettiniz mi? Bu, bilgi grafiğinin gücü sayesinde mümkün oluyor. Yapay zeka ve makine öğreniminin sınırlarını zorlayan bu yapılandırılmış bilgi ağları, verilerin nasıl entegre edileceğini, anlaşılacağını ve paylaşılacağını yeniden tanımlıyor. Öyleyse, Albert Einstein’ın dünyasından Inception filminin karmaşık kurgusuna, hatta Diyabet hastalığı ve tedavisi hakkında bilgilere kadar uzanan bu bilgi ağlarının nasıl işlediğine dair somut örneklerle, bilgi grafiğinin gizemli dünyasına birlikte dalalım. Bu yolculukta, bilginin sadece bir tık uzağınızda nasıl hayat bulduğunu keşfedeceksiniz.

Google’da “Albert Einstein” sorgusunu kullanarak arama yaptığımızda “Genel Bakış”, “Kitaplar”, “Aldığı ödüller” gibi bilgi ekranlarıyla karşılaşıyor. Aslında görüntülediğimiz şey, bilgi grafiğinin tipik bir uygulamasıdır. Bir kişi, yer veya kavram hakkında arama yapıldığında karşınıza çıkan “Genel Bakış”, “Kitaplar”, “Aldığı Ödüller” gibi sekmeler, aranan nesne veya kavramla ilgili yapılandırılmış bilgileri ve ilişkili verileri gösterir. Bu, arama motorlarının kendi bilgi grafiklerini kullanarak sağladığı bir hizmettir.

Bilgi grafiği nedir?

Bir bilgi grafiği, nesneler, kavramlar, olaylar ve bunlar arasındaki ilişkileri modelleyen yapılandırılmış bir bilgi tabanıdır. Genellikle, bilgiyi görsel bir formatta sunmak için düğümler (nesneler, kavramlar veya olaylar) ve kenarlar (bu düğümler arasındaki ilişkiler) kullanılarak oluşturulur. Bilgi grafiği, karmaşık veri kümelerini anlamayı ve analiz etmeyi kolaylaştırır, çünkü kullanıcıların bilgiyi görsel olarak keşfetmelerine ve bağlantıları hızlı bir şekilde anlamalarına olanak tanır.

Bir bilgi grafiğinin temel amacı, farklı veri kaynaklarından toplanan bilgileri entegre etmek, ilişkilendirmek ve görsel bir format aracılığıyla kullanıcılara sunmaktır. Bu, kullanıcıların ilgili bilgiler arasındaki bağlantıları daha iyi anlamalarını ve ilgi alanlarına hızlı bir şekilde derinlemesine dalabilmelerini sağlar.

Google’ın Bilgi Grafiği (Knowledge Graph), belki de en yaygın bilinen örnektir ve Google’ın arama sonuçlarını daha zengin ve daha bağlamsal hale getirmek için kullanılır. Örneğin, bir kullanıcı “Leonardo da Vinci”yi arattığında, Google’ın Bilgi Grafiği, Leonardo’nun biyografisini, önemli eserlerini, ilişkili tarihi figürleri ve olayları içerecek şekilde genişletilmiş bilgiler sunar.

Bilgi grafikleri, yapay zeka, makine öğrenimi, semantik web teknolojileri ve veri madenciliği gibi alanlarda kullanılır ve özellikle bilgi yönetimi, öneri sistemleri, kişiselleştirilmiş arama ve otomatik soru-cevap sistemlerinde yaygındır. Bilgi grafiği kavramı, verileri entegre etmek, anlamak ve paylaşmak için güçlü bir araçtır.

• WordPress Yerel Geliştirme Ortamı – Docker ile Adım Adım Rehber
• Looker Studio ile Tekil Sayfa Performans Grafiği Oluşturma
• SEO’da Anahtar Kelime Vektörleri ve Semantik Aramadaki Rolü
• Tıklama Oranı (TO) Nedir? Anahtar Kelime TO Artırma Yolları
• Googlebot Rehberi: Nedir, Nasıl Çalışır ve Sitenizi Nasıl Etkiler?

Bilgi grafiği işleyişi

Bilgi grafiği kavramının nasıl işlediğini anlamak için, temel bileşenleri ve bunların bir arada nasıl çalıştığını gösteren birkaç örneği ele alalım:

Temel Bileşenler

• Düğümler (Nodlar): Bunlar, kişiler, yerler, nesneler, kavramlar gibi varlıkları temsil eder.
• Kenarlar (Edgeler): Bu çizgiler, düğümler arasındaki ilişkileri temsil eder. Bu ilişkiler “arkadaştır”, “bulunur”, “yazarıdır” gibi etiketlerle tanımlanabilir.

Örnek 1: Ünlü Bir Kişinin Bilgi Grafiği

Bir bilgi grafiğinde, örneğin Albert Einstein ile ilgili bilgileri modelleyelim:

• Düğümler: Albert Einstein, Fizik, Nobel Ödülü, Princeton Üniversitesi, “İzafiyet Teorisi” gibi nesneler ve kavramlar düğümler olarak temsil edilebilir.
• Kenarlar: Bu düğümler arasındaki ilişkiler kenarlarla gösterilir. Örneğin, “Albert Einstein” düğümü “Fizik” düğümüne “uzmanlaşmıştır” kenarıyla, “Nobel Ödülü” düğümüne “kazanmıştır” kenarıyla, “İzafiyet Teorisi” düğümüne “yazarıdır” kenarıyla bağlanabilir.

Örnek 2: Bir Filmle İlgili Bilgi Grafiği

Bir bilgi grafiğinde, “Inception” (Başlangıç) filmi ile ilgili bilgileri görselleştirelim:

• Düğümler: “Inception”, Christopher Nolan, Leonardo DiCaprio, Bilim Kurgu, 2010.
• Kenarlar: “Inception” ve Christopher Nolan arasında “yönetmenidir”, Leonardo DiCaprio ve “Inception” arasında “oyuncusudur”, “Inception” ve Bilim Kurgu arasında “türüdür”, “Inception” ve 2010 arasında “yayın yılıdır” gibi ilişkiler kurulabilir.

Örnek 3: Hastalık ve İlaçlarla İlgili Bilgi Grafiği

Bir hastalık ve bu hastalığın tedavisinde kullanılan ilaçlarla ilgili bilgileri içeren bir bilgi grafiği:

• Düğümler: Diyabet, Metformin, İnsülin, Kan Şekeri.
• Kenarlar: Diyabet, “tedavi edilir” kenarıyla Metformin ve İnsülin’e bağlanır; Metformin ve İnsülin, “etkiler” kenarıyla Kan Şekeri’ne bağlanır.

Bilgi grafikleri, bu örneklerde olduğu gibi, karmaşık veri ilişkilerini görselleştirmek ve anlamak için güçlü araçlar sunar. Kullanıcıların bilgiyi keşfetmesine, ilişkileri anlamasına ve yeni içgörüler elde etmesine olanak tanır. Özellikle büyük ve karmaşık veri kümelerinde, bilgi grafikleri veriler arasındaki bağlantıları netleştirebilir ve önemli desenleri ortaya çıkarabilir.

Bilgi grafiği nasıl oluşturulur?

Bilgi grafiği oluşturulurken genellikle hem algoritmalar hem de programlama dilleri kullanılır. Süreç, genel olarak veri toplama, veri işleme, bilgi modelleme ve bilgi görselleştirme adımlarını içerir. İşte bu sürecin temel aşamaları:

Veri Toplama: Bilgi grafiği oluşturmanın ilk adımı, ilgili verileri toplamaktır. Bu veriler, çeşitli kaynaklardan (web sayfaları, veritabanları, API’ler vb.) elde edilebilir ve metin, resim, video gibi farklı formatlarda olabilir.

Veri İşleme ve Normalizasyon: Toplanan ham veriler genellikle işlenmesi ve analiz edilmesi gereken büyük ve yapılandırılmamış veri kümeleridir. Bu aşamada, veri temizleme, veri entegrasyonu, veri normalizasyonu gibi işlemler yapılır. Amaç, verileri standardize etmek ve bilgi grafiği için uygun hale getirmektir.

Varlık Tanıma ve İlişkilendirme: Varlık tanıma (Entity Recognition), metin veya diğer veri türlerinden önemli varlıkları (kişiler, yerler, kurumlar vb.) tanıma ve sınıflandırma işlemidir. İlişkilendirme (Entity Linking) ise, bu varlıkların birbiriyle ve var olan bilgi tabanlarındaki varlıklarla olan ilişkilerini belirleme sürecidir.

Ontoloji ve Şema Oluşturma: Bir bilgi grafiği, belirli bir ontoloji veya şema kullanılarak organize edilir. Ontoloji, varlıklar arasındaki ilişkileri ve hiyerarşiyi tanımlayan bir çerçevedir. Bu, bilgi grafiğinin nasıl yapılandırılacağını ve hangi tür verilerin nasıl ilişkilendirileceğini belirler.

Bilgi Modelleme ve Depolama: Modelleme aşamasında, işlenmiş veriler ve tanımlanan ilişkiler bir bilgi modeline dönüştürülür. Bu model, genellikle bir graf veritabanında düğümler (varlıklar) ve kenarlar (ilişkiler) olarak depolanır.

Bilgi Görselleştirme ve Sorgulama: Son adım, oluşturulan bilgi grafiğini kullanıcı dostu bir şekilde görselleştirmektir. Ayrıca, kullanıcıların bilgi grafiğinde sorgulama yapmalarına ve ilgili bilgilere kolayca ulaşmalarına olanak tanıyan arayüzler ve API’ler geliştirilir.

Kullanılan Teknolojiler

• Programlama Dilleri: Python, Java, JavaScript gibi diller, veri işleme, algoritma geliştirme ve API entegrasyonu gibi işlemler için yaygın olarak kullanılır.
• Graf Veritabanları: Neo4j, ArangoDB gibi graf veritabanları, bilgi grafiklerinin depolanması ve sorgulanması için tercih edilir.
• Graf Çizim Araçları: D3.js, Sigma.js, Gephi gibi araçlar, grafiklerin görselleştirilmesi için kullanılır.
• Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Kitaplıkları: TensorFlow, PyTorch, spaCy, NLTK gibi kitaplıklar, metin işleme, varlık tanıma ve ilişkilendirme gibi görevlerde kullanılır.