Войти
Семантическое соответствие - это метод, используемый в информатике для идентифицировать информацию, которая семантически связана.
Для любых двух графоподобных структур, например классификации, таксономии базы данных или схемы XML и онтологии, сопоставление - это оператор, который идентифицирует те узлы в двух структурах, которые семантически соответствуют друг другу. Например, применительно к файловым системам он может определить, что папка с меткой «автомобиль» семантически эквивалентна другой папке «автомобиль», потому что они являются синонимами на английском языке. Эта информация может быть взята из лингвистического ресурса, такого как WordNet.
. В последние годы многие из них были предложены. S-Match - это пример оператора семантического сопоставления. Он работает с легковесными онтологиями, а именно с графовыми структурами, где каждый узел помечен предложением на естественном языке, например на английском языке. Эти предложения переводятся в формальную логическую формулу (согласно искусственному однозначному языку), кодифицирующую значение узла с учетом его положения на графе. Например, если папка «автомобиль» находится в другой папке «красный», мы можем сказать, что в данном случае значение папки «автомобиль» - «красный автомобиль». Это переводится в логическую формулу «красный И автомобиль».
Результатом S-Match является набор семантических соответствий, называемых отображениями, прикрепленных одним из следующих семантических отношений: дизъюнктность (⊥), эквивалентность (≡), более конкретный (⊑) и менее конкретный (⊒). В нашем примере алгоритм вернет отображение между «автомобилем» и «автомобилем», прикрепленное с помощью отношения эквивалентности. Семантически подобранная информация также может использоваться в качестве меры релевантности через отображение ближайших отношений. Такое использование технологии S-Match широко распространено в сфере карьеры, где она используется для оценки глубины навыков посредством сопоставления информации, содержащейся в резюме соискателя.
Семантическое сопоставление представляет собой фундаментальный метод во многих приложениях в таких областях, как обнаружение ресурсов, интеграция данных, миграция данных, трансляция запросов, одноранговые сети, взаимодействие агентов, слияние схем и онтологий. Его использование также исследуется в других областях, таких как обработка событий. Фактически, это было предложено в качестве действительного решения проблемы семантической неоднородности, а именно управления разнообразием в знаниях. Совместимость между людьми разных культур и языков, имеющими разные точки зрения и использующими разную терминологию, всегда была огромной проблемой. Проблема, кажется, стала особенно заметной, особенно с появлением Интернета и последующим информационным взрывом. Люди сталкиваются с конкретной проблемой поиска, устранения неоднозначности и интеграции информации, поступающей из самых разных источников.
