Семантическая аналитика
 | Эта статья нуждается в дополнительных цитатах для проверки . ( декабрь 2018 г. ) |
Семантическая аналитика , также называемая семантической связанностью , представляет собой использование онтологий для анализа содержимого веб-ресурсов . Эта область исследований сочетает в себе текстовый анализ и семантической паутины, технологии такие как RDF . Семантическая аналитика измеряет связанность различных онтологических концепций.
Некоторые академические исследовательские группы, ведущие активные проекты в этой области, включают, среди прочего, Центр Kno.e.sis в Государственном университете Райта .
История [ править ]
Важная веха в зарождении семантической аналитики произошла в 1996 году, хотя историческое развитие этих алгоритмов во многом субъективно. В своей плодотворной исследовательской публикации Филип Резник установил, что компьютеры способны имитировать человеческое суждение. Охватывая публикации в нескольких журналах, улучшения точности общих семантических аналитических вычислений претендуют на революцию в этой области. Однако отсутствие стандартной терминологии в конце 1990-х годов стало причиной многих недопониманий. Это побудило Буданицкого и Херста стандартизировать этот предмет в 2006 году, представив краткое изложение, которое также установило основу для современного анализа орфографии и грамматики. [1]
На заре семантической аналитики получение достаточно больших надежных баз знаний было затруднено. В 2006 году Штрубе и Понцетто продемонстрировали, что Википедию можно использовать в семантических аналитических вычислениях. [2] Использование большой базы знаний, такой как Arc.Ask3.Ru, позволяет повысить точность и применимость семантической аналитики.
Методы [ править ]
Учитывая субъективный характер этой области, различные методы, используемые в семантической аналитике, зависят от области применения. Ни один отдельный метод не считается правильным, однако одним из наиболее эффективных и применимых методов является явный семантический анализ (ESA). [3] ESA была разработана Евгением Габриловичем и Шаулем Марковичем в конце 2000-х годов. [4] Он использует методы машинного обучения для создания семантического интерпретатора, который извлекает фрагменты текста из статей в отсортированный список. Фрагменты сортируются по тому, насколько они связаны с окружающим текстом.
Скрытый семантический анализ (LSA) — еще один распространенный метод, который не использует онтологии, а рассматривает только текст во входном пространстве.
Приложения [ править ]
- Связывание объектов
- Построение онтологий/ базы знаний наполнение
- Задачи поиска и запроса
- Обработка естественного языка
- Системы голосового диалога (например, Amazon Alexa , Google Assistant , Microsoft Cortana )
- Искусственный интеллект
- Управление знаниями
Применение методов семантического анализа в целом упрощает организационные процессы любой системы управления знаниями. Академические библиотеки часто используют специализированные приложения для создания более эффективной организационной системы. Классифицируя научные публикации с помощью семантики и Википедии, исследователи помогают людям быстрее находить ресурсы. Поисковые системы, такие как Semantic Scholar, обеспечивают организованный доступ к миллионам статей.
См. также [ править ]
Ссылки [ править ]
- ^ Буданицкий, Александр и Грэм Херст. «Оценка показателей лексико-семантической связанности на основе WordNet». Вычислить. Лингвист. 32, нет. 1 (март 2006 г.): 13–47. два : 10.1162/coli.2006.32.1.13
- ^ Штрубе, Майкл и Симоне Паоло Понцетто. «WikiRelate! Вычисление семантической связанности с использованием Википедии . В материалах 21-й Национальной конференции по искусственному интеллекту, том 2 , 1419–1424. AAAI'06. Бостон, Массачусетс: AAAI Press, 2006.
- ^ З. Чжан, А. Л. Джентиле и Ф. Чиравенья, « Последние достижения в методах лексико-семантической связи - обзор », Natural Language Engineering , vol. 19, нет. 04, стр. 411–479, октябрь 2013 г.
- ^ Евгений Габрилович и Шауль Маркович. 2007. «Вычисление семантической связанности с использованием явного семантического анализа на основе Википедии» . В IJcAI, 1606–1611 гг. Проверено 9 октября 2016 г.