WikiDer > Семантический запрос

Semantic query

Семантические запросы разрешить запросы и аналитику ассоциативных и контекстуальный природа. Семантические запросы позволяют извлекать как явно, так и неявно полученную информацию на основе синтаксической, семантической и структурной информации, содержащейся в данных. Они предназначены для получения точных результатов (возможно, четкого выделения одного единственного фрагмента информации) или для ответа на несколько вопросов. нечеткий и широко открытые вопросы через сопоставление с образцом и цифровое мышление.

Семантические запросы работают над именованные графы, связанные данные или же тройки. Это позволяет запросу обрабатывать фактические отношения между информацией и сделать вывод ответы от сеть данных. Это в отличие от семантический поиск, который использует семантика (наука о значении) в неструктурированный текст для улучшения результатов поиска. (Видеть обработка естественного языка.)

С технической точки зрения семантические запросы - это точные операции реляционного типа, очень похожие на запрос к базе данных. Они работают со структурированными данными и поэтому могут использовать комплексные функции, такие как операторы (например,>, <и =), пространства имен, сопоставление с образцом, подклассы, переходные отношения, семантические правила и контекстный полнотекстовый поиск. В семантическая сеть стек технологий W3C предлагает SPARQL[1][2] формулировать семантические запросы в синтаксисе, подобном SQL. Семантические запросы используются в тройные магазины, графовые базы данных, семантические вики, естественный язык и системы искусственного интеллекта.

Фон

Реляционные базы данных представляют все отношения между данными в скрытый только манера.[3][4] Например, отношения между покупателями и продуктами (хранящиеся в двух таблицах содержимого и связанные с дополнительной таблицей ссылок) возникают только в операторе запроса (SQL в случае реляционных баз данных), написанные разработчиком. Написание запроса требует точного знания схема базы данных.[5][6]

Связанные данные представляют все отношения между данными в явный манера. В приведенном выше примере писать код запроса не нужно. Подходящий продукт для каждого покупателя может быть доставлен автоматически. В то время как этот простой пример тривиален, реальная сила связанных данных вступает в игру, когда сеть информации создается (клиенты с их геопространственной информацией, такой как город, штат и страна; продукты с их категориями внутри подкатегорий и суперкатегорий). Теперь система может автоматически отвечать на более сложные запросы и аналитику, которые ищут связь определенного местоположения с категорией продукта. Работа по разработке этого запроса опущена. Выполнение семантического запроса осуществляется ходьба сеть информации и поиска совпадений (также называемая Обход графа данных).

Еще одним важным аспектом семантических запросов является то, что тип отношения может использоваться для включения интеллекта в систему. Отношения между покупателем и продуктом имеют принципиально иную природу, чем отношения между районом и городом. Последний позволяет механизму семантических запросов сделать вывод что клиент живущие на Манхэттене живут также в Нью-Йорке тогда как другие отношения могут иметь более сложные шаблоны и «контекстную аналитику». Этот процесс называется выводом или рассуждением и представляет собой способность программного обеспечения извлекать новую информацию на основе заданных фактов.

Статьи

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «Введение в SPARQL: запросы к семантической сети». XML.com. 2005 г.
  2. ^ «Язык запросов SPARQL для RDF». W3C. 2008 г.
  3. ^ «Семантические запросы в базах данных: проблемы и вызовы». Цифровая библиотека ACM. 2009 г.
  4. ^ «Карма: система отображения структурированных источников в семантической сети» (PDF). eswc-conferences.org. 2012 г.
  5. ^ «Масштабируемый подход к изучению семантических моделей структурированных источников» (PDF). 8-я Международная конференция IEEE по семантическим вычислениям. 2014 г.
  6. ^ «Семантика для интеграции и анализа больших данных» (PDF). Осенний симпозиум AAAI по семантике больших данных. 2013.

внешняя ссылка