Семантические технологии используют формальную семантику, чтобы помочь системам ИИ понимать язык и обрабатывать информацию так, как это делают люди.
Они могут хранить, управлять и извлекать информацию на основе смысла и логических отношений. Использование семантических технологий и баз данных семантических графов используют для капитализации знаний, управления своим контентом, перепрофилирования и повторного использования информации, сокращения затрат и получения новых потоков доходов.
Семантическая технология использует формальную семантику, чтобы придать смысл разрозненным данным, которые нас окружают. Вместе с технологией связанных данных (Linked Data) он выстраивает отношения между данными в различных форматах и источниках, от одной строки к другой, помогая создать контекст. Связанные таким образом, эти фрагменты необработанных данных образуют гигантскую паутину данных или граф знаний, который связывает огромное количество описаний сущностей и концепций общей важности.
Семантическая технология определяет и связывает данные в Интернет или во внутренней сети предприятия путем разработки языков для выражения богатых взаимосвязей данных в форме, которую могут обрабатывать машины. Таким образом, алгоритмы способны не только обрабатывать длинные строки символов и индексировать тонны данных. Они также способны хранить, управлять и извлекать информацию, основанную на значении, смысле и логических связях. Таким образом, семантика добавляет еще один уровень в Интернет и позволяет отображать связанные факты, а не просто сопоставлять слова как символы.
Краткий обзор семантической технологии
Основное различие между семантической технологией и другими технологиями данных, например реляционной базой данных, заключается в том, что она имеет дело со значением, а не со структурой данных.
Инициатива Semantic Web Консорциума World Wide Web заявляет, что целью этой технологии в контексте Semantic Web является создание «универсальной среды для обмена данными» путем плавного соединения глобального обмена любыми личными, коммерческими, научными и культурные данные.
W3C разработал открытые спецификации для разработчиков семантических технологий, которым они должны следовать, и посредством разработки с открытым исходным кодом определил части инфраструктуры, которые потребуются для масштабирования в Интернет и применимы в других местах.
Основные стандарты семантических технологий
Основными стандартами, на которых основана семантическая технология, являются RDF (структура описания ресурсов), SPARQL (протокол SPARQL и язык запросов RDF) и, опционально, OWL (язык веб-онтологий).
- RDF — это формат, который семантические технологии используют для хранения данных в Semantic Web или в базе данных семантического графа;
- SPARQL — это язык семантических запросов, специально разработанный для запроса данных в различных системах и базах данных, а также для извлечения и обработки данных, хранящихся в формате RDF.
- OWL — это язык, основанный на вычислительной логике, предназначенный для отображения схемы данных и представляющий обширные и сложные знания об иерархиях вещей и отношениях между ними. Он дополняет RDF и позволяет формализовать схему/ онтологию данных в заданной области отдельно от данных.
Формализуя значение независимо от данных и используя стандарты W3C, семантическая технология позволяет машинам «понимать», делиться и анализировать данные, чтобы создавать больше ценности для нас, людей.
Отраслевое применение семантической технологии
Семантическая технология помогает предприятиям находить более точные данные, делать выводы о взаимосвязях и извлекать знания из огромных наборов необработанных данных в различных форматах и из различных источников.
Базы данных семантических графов, основаные на концепции Semantic Web, упрощают интеграцию, обработку и извлечение данных машинами. Это, в свою очередь, позволяет организациям получать более быстрый и экономичный доступ к значимым и точным данным, анализировать эти данные и превращать их в знания. Они могут в дальнейшем многократно использовать эти знания для получения бизнес-понимания, применения прогностических моделей и принятия решений на основе данных, создавая новые источники прибыли и снижая затраты. Это повышать ценность формализованных знаний компании как реального актива, повышая капитализацию.
Различные предприятия уже используют Semantic Technology и базы данных семантических графов для управления своим контентом, перепрофилирования и повторного использования информации, сокращения затрат и получения новых потоков доходов.
В СМИ используют семантическую публикацию, чтобы сделать интеграцию данных и обнаружение знаний более эффективными;
В здравоохранения, фармацевтике и медико-биологических наук компании используют семантическую технологию для ранней проверки гипотез диагноза, мониторинга побочных реакций, аналитики историй болезни пациентов и многого другого.
В финансовой индустрии и страховом секторе многие компании начали внедрять технологии для семантического обогащения контента и обработки сложных и разнородных данных.
Семантическая технология не является сложной по своей сути. Язык семантической технологии в своей основе очень и очень прост. Это просто отношения между вещами.
