Semantiko network: pagkilala, pag-uuri at application

Ang semantiko Web ay isang modelo ng impormasyon ng anumang paksa na lugar. network ay batay sa ang uri ng isang nakadirekta graph, kung saan ang mga vertices - ang mga bagay ng isang naibigay na paksa na lugar, at ang mga gilid o arcs - relasyon sa pagitan ng mga bagay. Sa papel na ginagampanan ng mga bagay ay maaaring kumilos concepts, mga katangian, mga kaganapan, mga operasyon, o proseso, at ang bilang ng mga posibleng mga uri ng relasyon sa network ay nakasalalay lamang sa lumikha nito, batay sa iyong mga layunin. Sa gayon, ang anumang semantic network ay isa sa mga pinaka-epektibong paraan ng pagpapakita ng kaalaman. Bilang karagdagan, ito ay ang pinaka-maginhawang paraan pinaghihinalaang ng utak ng tao.

Para sa unang pagkakataon ang pariralang "semantic web" ay ginamit sa mga taon 1968-1969 sa pamamagitan ng Amerikanong psychologist Kuilliana, nag-aral ng semantic memorya. Mamaya term nagsimula na gagamitin aktibong sa matematika, computer science at lingguwistika. Ngayon, ang pagkakaloob ng impormasyon sa anyo ng semantiko network ay karaniwan sa maraming mga lugar ng kadalubhasaan, may mga isang malaking bilang ng mga ito, at lahat sila ay naiiba sa bilang ng mga uri ng mga relasyon, ang bilang ng mga argumento at laki.

Kung bilang isang batayan para pag-uuri makatanggap ng isang bilang ng mga uri ng relasyon, ang bawat isa semantic network ay maaaring italaga o sa isang homogenous o isang non-unipormeng uri. Para homogenous networks nailalarawan sa pamamagitan ng pagkakaroon ng isa lamang uri ng relasyon (arrow). Magkakaiba network ay may dalawa o higit pang mga uri ng mga relasyon. Para sa mga praktikal na layunin, ang pinaka-kagiliw-giliw na ay eksakto magkakaiba semantic network. Ang isang halimbawa ng tulad ng isang network - isang istraktura na kilala sa internet encyclopedia Wikipedia.

Ayon sa dami ng mga argument semantic network ay nahahati sa binary at n-ary. Binary modelo ipakita na relasyon lamang sa pagitan ng dalawang mga entity (konsepto) at ay ang pinaka-simple at maginhawa para sa mga imahe bilang isang graph. Mga Modelong n-ary i-type ang pinaka-madalas na nagaganap sa mga kasanayan at ay kinakailangan para sa komunikasyon sa pagitan ng maramihang mga object display.

Sa wakas, ang laki ng anumang semantic network ay maaaring maiugnay sa alinman sa maliit na mga modelo upang malutas ang partikular na problema o sa mga network ng industriya-wide, na naghahain bilang isang batayan para sa paglikha ng mga sistema, o sa isang grupo ng mga global na mga modelo.

Kung makipag-usap namin tungkol sa kung ano ang partikular na lugar ng semantic networks natanggap sa petsa, ang pinaka-tinatanggap na ginamit, ito ay, siyempre, ang impormasyon na teknolohiya. Ito ay sa lugar na ito ng kaalaman sa konsepto ng network ay ginagamit mas madalas. Kadalasan, ang computer semantic network ay ginagamit para sa machine translation ng wika. Sa kasong ito, ang proseso ng paglipat ay isinasagawa sa dalawang yugto. Sa unang broadcast ng source text ay ginanap sa tinaguriang intermediate form, samakatuwid nga, ang pagtatanghal na ito sa anyo ng isang semantiko network, at ang pangalawang yugto ang mga nagresultang intermediate form ay isinalin sa ang nais na wika.

Para sa epektibong pagpapatupad ng mga network ngayon gumamit ng isang espesyal na dinisenyo mga wika ng network, tulad ng Net at Simer + Mir. Sa karagdagan, laganap na expert sistema na gumagamit ng semantiko modelo bilang isang visual na representasyon ng kaalaman wika: Casnet, Prospector, Torus.