Semantic là gì? Công nghệ Semantic và ứng dụng thực tiễn
Semantic là gì?
Từ ngữ semantic đề cập đến ý nghĩa trong ngôn ngữ. Công nghệ ngữ nghĩa tận dụng trí thông minh nhân tạo để mô phỏng cách mọi người hiểu ngôn ngữ và xử lý thông tin. Bằng cách tiếp cận sự hiểu biết tự động về ý nghĩa, công nghệ ngữ nghĩa vượt qua giới hạn của các công nghệ khác.
Công nghệ Semantic là gì?
Công nghệ semantic là sử dụng ngữ nghĩa chính thức để mang lại ý nghĩa cho các dữ liệu khác nhau bao quanh chúng ta. Công nghệ ngữ nghĩa, cùng với công nghệ Dữ liệu được liên kết , được mô tả bởi nhà phát minh của World Wide Web, Sir Tim Berners-Lee, xây dựng mối quan hệ giữa dữ liệu theo các định dạng và nguồn khác nhau, từ chuỗi này sang chuỗi khác, giúp xây dựng bối cảnh và tạo liên kết ra khỏi những mối quan hệ này.
Semantic Technology định nghĩa và liên kết dữ liệu trên web bằng cách phát triển các ngôn ngữ để thể hiện mối tương quan phong phú, tự mô tả dữ liệu ở dạng mà máy móc có thể xử lý. Do đó, các máy không chỉ có thể xử lý các chuỗi ký tự và chỉ mục dữ liệu. Chúng cũng có thể lưu trữ, quản lý và truy xuất thông tin dựa trên ý nghĩa và mối quan hệ logic.
Công nghệ Semantic sử dụng một bộ các tiêu chuẩn phổ quát, được định nghĩa bởi cộng đồng quốc tế World Wide Web Consortium (W3C) . Sáng kiến Semantic Web của W3C nói rằng mục đích của công nghệ này trong bối cảnh Semantic Web là tạo ra một “phương tiện phổ biến để trao đổi dữ liệu” bằng cách kết nối thông suốt việc chia sẻ toàn cầu bất kỳ loại dữ liệu cá nhân, thương mại, khoa học và văn hóa nào.
W3C đã phát triển các thông số kỹ thuật mở để các nhà phát triển Công nghệ Semantic theo dõi, xác định, thông qua phát triển nguồn mở, các bộ phận cơ sở hạ tầng sẽ cần để mở rộng trong web và có thể áp dụng ở nơi khác.
Các tiêu chuẩn chính mà Công nghệ ngữ nghĩa xây dựng dựa trên Framework mô tả tài nguyên (RDF), SPARQL (Giao thức SPARQL và Ngôn ngữ truy vấn RDF) và tùy chọn OWL (Ngôn ngữ bản đồ web).
- RDF là định dạng Công nghệ ngữ nghĩa sử dụng để lưu trữ dữ liệu trên Semantic Web hoặc trong cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa .
- SPARQL là ngôn ngữ truy vấn ngữ nghĩa được thiết kế đặc biệt để truy vấn dữ liệu trên các hệ thống và cơ sở dữ liệu khác nhau, để truy xuất và xử lý dữ liệu được lưu trữ ở định dạng RDF.
- (tùy chọn) OWL là ngôn ngữ dựa trên logic tính toán được thiết kế để hiển thị lược đồ dữ liệu và thể hiện kiến thức phong phú, phức tạp về phân cấp của sự vật và mối quan hệ giữa chúng. Nó bổ sung cho RDF và cho phép chính thức hóa lược đồ, bản thể dữ liệu trong một miền nhất định, tách biệt với dữ liệu.
Bằng cách chính thức hóa ý nghĩa một cách độc lập với dữ liệu và sử dụng các tiêu chuẩn của W3C, Semantic Technology cho phép các máy có thể hiểu được, chia sẻ và lý luận với dữ liệu để tạo ra nhiều giá trị hơn cho con người.
Về cách tiếp cận, công nghệ ngữ nghĩa đọc và cố gắng hiểu ngôn ngữ và từ ngữ trong ngữ cảnh. Về mặt kỹ thuật, cách tiếp cận này dựa trên các cấp độ phân tích khác nhau: phân tích hình thái và ngữ pháp; phân tích logic, câu và từ vựng, phân tích ngôn ngữ tự nhiên.
Ứng dụng thực tiễn của công nghệ semantic
Công nghệ semantic giúp doanh nghiệp khám phá dữ liệu thông minh hơn, suy ra mối quan hệ và rút ra kiến thức từ bộ dữ liệu thô khổng lồ ở các định dạng khác nhau và từ nhiều nguồn khác nhau. Cơ sở dữ liệu đồ thị ngữ nghĩa (dựa trên tầm nhìn của Semantic Web), giúp máy móc dễ dàng tích hợp, xử lý và truy xuất dữ liệu hơn. Điều này cho phép các tổ chức có được quyền truy cập nhanh hơn, hiệu quả hơn vào dữ liệu có ý nghĩa và chính xác. Doanh nghiệp có thể tiếp tục sử dụng kiến thức đó để sử dụng trong kinh doanh, áp dụng các mô hình dự đoán và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Các doanh nghiệp khác nhau đã sử dụng Công nghệ ngữ nghĩa và cơ sở dữ liệu biểu đồ ngữ nghĩa để quản lý nội dung, sử dụng lại thông tin, cắt giảm chi phí và thu được doanh thu mới:
- Trong Truyền thông và xuất bản như BBC, FT, SpringerNature và nhiều doanh nghiệp khác sử dụng xuất bản ngữ nghĩa để tích hợp dữ liệu và khám phá kiến thức hiệu quả hơn.
- Trong Khoa học chăm sóc sức khỏe và đời sống, Astra Zeneca và các công ty dược phẩm lớn khác sử dụng Công nghệ ngữ nghĩa để kiểm tra giả thuyết, theo dõi các phản ứng bất lợi, phân tích trong hồ sơ bệnh nhân và nhiều hơn nữa.
- Trong ngành tài chính và lĩnh vực bảo hiểm, nhiều công ty đã bắt đầu áp dụng các công nghệ để làm phong phú nội dung, xử lý dữ liệu phức tạp và không đồng nhất.
- Trong thương mại điện tử, như ngành công nghiệp ô tô, ngành cung cấp công nghệ, ngành năng lượng, ngành dịch vụ và nhiều ngành khác đang sử dụng các quy trình Công nghệ ngữ nghĩa để trích xuất kiến thức từ dữ liệu bằng cách gán ý nghĩa cho các bộ dữ liệu khác nhau.
Recommended Posts
CERN là gì? Tầm quan trọng của CERN với thế giới Internet
15 Tháng Một, 2019
