Semantisk spørsmål - Semantic query

Semantiske spørsmål tillater spørsmål og analyser av assosiativ og kontekstuell karakter. Semantiske spørsmål muliggjør henting av både eksplisitt og implisitt avledet informasjon basert på syntaktisk , semantisk og strukturell informasjon som finnes i data. De er designet for å levere presise resultater (muligens det særegne utvalget av en enkelt informasjon) eller for å svare på mer uklare og vidåpne spørsmål gjennom mønstermatching og digital resonnement .

Semantiske spørsmål arbeider med navngitte grafer , koblede data eller tredoblinger . Dette gjør at spørringen kan behandle de faktiske forholdene mellom informasjon og utlede svarene fra datanettverket . Dette er i motsetning til semantisk søk , som bruker semantikk (vitenskapen om mening) i ustrukturert tekst for å gi et bedre søkeresultat. (Se behandling av naturlig språk .)

Fra et teknisk synspunkt er semantiske spørsmål presise relasjonstypoperasjoner omtrent som et databasespørsmål . De jobber med strukturerte data og har derfor muligheten til å bruke omfattende funksjoner som operatorer (f.eks.>, <Og =), navnerom, mønstermatching , underklassering , transitive relasjoner , semantiske regler og kontekstuell fulltekstsøk . Den semantiske webteknologibakken til W3C tilbyr SPARQL for å formulere semantiske spørsmål i en syntaks som ligner på SQL . Semantiske spørsmål brukes i triplestores , grafdatabaser , semantiske wikier , naturlige språk og kunstig intelligenssystemer .

Bakgrunn

Relasjonsdatabaser representerer bare alle forhold mellom data på en implisitt måte. For eksempel oppstår forholdet mellom kunder og produkter (lagret i to innholdstabeller og koblet til en ekstra lenketabell) bare i en spørresetning ( SQL i tilfelle relasjonsdatabaser) skrevet av en utvikler. Å skrive spørringen krever nøyaktig kunnskap om databaseskjemaet .

Linked-Data representerer alle forhold mellom data på en eksplisitt måte. I eksemplet ovenfor trenger det ikke skrives noen spørringskode. Riktig produkt for hver kunde kan hentes automatisk. Mens dette enkle eksemplet er trivielt, kommer den virkelige kraften til koblede data til spill når et nettverk av informasjon blir opprettet (kunder med deres geo-romlige informasjon som by, stat og land; produkter med deres kategorier innen under- og superkategorier ). Nå kan systemet automatisk svare på mer komplekse spørsmål og analyser som ser etter forbindelsen mellom et bestemt sted og en produktkategori. Utviklingsarbeidet for dette spørsmålet er utelatt. Å utføre en semantisk forespørsel utføres ved å gå på nettverket av informasjon og finne treff (også kalt Data Graph Traversal ).

Et annet viktig aspekt ved semantiske spørsmål er at typen forhold kan brukes til å innlemme intelligens i systemet. Forholdet mellom en kunde og et produkt har en grunnleggende annen natur enn forholdet mellom et nabolag og byen. Sistnevnte gjør det mulig for den semantiske søkemotoren å utlede at en kunde som bor på Manhattan også bor i New York City, mens andre forhold kan ha mer kompliserte mønstre og "kontekstuell analyse". Denne prosessen kalles slutning eller resonnement og er programvarens evne til å utlede ny informasjon basert på gitte fakta.

Artikler

  • Velez, Golda (2008). "Semantikk hjelper Wall Street til å takle dataoverbelastning" . wallstreetandtech.com.
  • Zhifeng, Xiao (2009). "Semantisk spørsmål om romlig informasjon basert på SPARQL". I Liu, Yaolin; Tang, Xinming (red.). Internasjonalt symposium om romlig analyse, romlig-temporal datamodellering og datautvinning . 7492 . SPIE. s. 74921P. Bibcode : 2009SPIE.7492E..60X . doi : 10.1117 / 12.838556 . S2CID   62191842 .
  • Aquin, Mathieu (2010). "Watson, mer enn en semantisk websøkemotor" (PDF) . Semantisk nettjournal.
  • Dworetzky, Tom (2011). "Hvordan Siri fungerer: iPhones 'Brain' kommer fra Natural Language Processing" . International Business Times.
  • Horwitt, Elisabeth (2011). "Det semantiske nettet kommer i gang" . computerworld.com.
  • Rodriguez, Marko (2011). "Grafmønster Matching med Gremlin" . markorodriguez.com på Graph Computing.
  • Sequeda, Juan (2011). "SPARQL Nuts & Bolts" . Cambridge Semantics.
  • Freitas, Andre (2012). "Spørring av heterogene datasett på den tilknyttede datanettet" (PDF) . IEEE Internet Computing.
  • Kauppinen, Tomi (2012). "Bruke SPARQL-pakken i R for å håndtere romlig tilknyttet data" . linkedscience.org.
  • Lorentz, Alissa (2013). "Med store data er kontekst et stort problem" . Kablet.

Se også

Referanser

Eksterne linker