التكنولوجيا الدلالية

مثال مبسط لنوع الشبكة الدلالية المستخدمة في تقنية الويب الدلالي

يتمثل الهدف النهائي لتقنية الدلالات في مساعدة الآلات على فهم البيانات. ومن التقنيات المعروفة التي تُمكّن من ترميز الدلالات في البيانات إطار وصف الموارد (RDF) [ 1 ] ولغة الويب الأنطولوجية (OWL) [ 2 ] . تُمثل هذه التقنيات رسميًا المعنى الكامن في المعلومات. فعلى سبيل المثال، يمكن للأنطولوجيا وصف المفاهيم، والعلاقات بين الأشياء، وفئاتها. ويُوفر تضمين الدلالات في البيانات مزايا كبيرة، مثل تمكين الاستدلال على البيانات والتعامل مع مصادر البيانات غير المتجانسة.

ملخص

في مجال البرمجيات ، تُشفّر التقنيات الدلالية المعاني بشكل منفصل عن ملفات البيانات والمحتوى، وبشكل منفصل عن شفرة التطبيق. وهذا يُمكّن الآلات والبشر على حد سواء من فهمها ومشاركتها والتفاعل معها أثناء التنفيذ. وبفضل التقنيات الدلالية، يُمكن أن تكون إضافة علاقات جديدة أو تغييرها أو تطبيقها، أو ربط البرامج بطريقة مختلفة، بنفس سهولة تغيير النموذج الخارجي الذي تشترك فيه هذه البرامج.

أما في تكنولوجيا المعلومات التقليدية ، فيجب تحديد المعاني والعلاقات مسبقًا وتضمينها في تنسيقات البيانات وشفرة البرنامج التطبيقي أثناء التصميم. وهذا يعني أنه عند حدوث أي تغيير، أو عند الحاجة إلى تبادل معلومات لم يتم تبادلها سابقًا، أو عند الحاجة إلى تفاعل برنامجين بطريقة جديدة، يجب على العنصر البشري التدخل.

خارج نطاق الاتصال بالإنترنت، يجب على الأطراف تحديد المعرفة اللازمة لإجراء التغيير والتواصل فيما بينهم بشأنها، ثم إعادة برمجة هياكل البيانات ومنطق البرنامج لاستيعابها، ثم تطبيق هذه التغييرات على قاعدة البيانات والتطبيق. عندها فقط يمكنهم تنفيذ التغييرات.

تُعتبر التقنيات الدلالية "متمحورة حول المعنى". وهي تشمل، على سبيل المثال لا الحصر، مجالات التطبيق التالية:

عند طرح سؤال، يمكن للتقنيات الدلالية البحث مباشرة في المواضيع والمفاهيم والروابط التي تمتد عبر عدد كبير من المصادر.

توفر التقنيات الدلالية طبقة تجريدية فوق تقنيات المعلومات الحالية، مما يُمكّن من ربط البيانات والمحتوى والعمليات وتكاملها. ثانيًا، من منظور البوابات الإلكترونية، يمكن اعتبار التقنيات الدلالية مستوىً جديدًا من العمق يوفر تفاعلًا أكثر ذكاءً وكفاءةً وملاءمةً واستجابةً من تقنيات المعلومات وحدها. غالبًا ما تستفيد التقنيات الدلالية من معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لاستخراج المواضيع والمفاهيم والروابط بينها في النصوص.

انظر أيضاً

مراجع

للمزيد من القراءة