Dekompozycja semantyczna

Dekompozycja semantyczna to typ rozbicia zapytania w AI Search według znaczenia i części składowych tematu. Pytanie 'najlepszy laptop do programowania' rozbija się na: wydajność procesora, ilość RAM, jakość klawiatury, żywotność baterii, rozmiar ekranu – każda część składowa (meronim) tematu staje się osobnym sub-query w procesie fan-out.

Jest to najczęściej stosowany typ dekompozycji i bezpośrednio mapuje się na relacje leksykalne: encja + atrybuty + relacje z modelu EAV. Aby pokryć dekompozycję semantyczną, używaj meronimów i hiponimów jako nagłówków H2, bo AI rozbije pytanie użytkownika dokładnie wzdłuż tych relacji. Przykład z branży prawniczej: pytanie 'jak założyć spółkę z o.o.' generuje sub-queries semantyczne: kapitał zakładowy (meronim), umowa spółki (meronim), rejestracja w KRS (meronim), koszty notarialne (atrybut).

W praktyce wypisz wszystkie meronimy i atrybuty Central Entity za pomocą narzędzia do ekspansji leksykalnej – to daje gotową mapę sub-queries semantycznych do pokrycia w artykule.