¿Qué es la integración semántica?
"Integración semántica" es un término utilizado en varios contextos en diferentes áreas de diseño de computadora, programación, administración y administración. En general, se refiere a agregar información de una o más fuentes dispares con el fin de crear algún sistema en el que la información se organice de una manera que tenga sentido para un usuario. La integración semántica con frecuencia trata la definición y el establecimiento de conexiones de metadatos, o relaciones, entre diferentes partes de las diferentes fuentes de datos para que puedan estructurarse lógicamente. Esto podría implicar la creación de conexiones relacionales entre dos bases de datos separadas, creando un gráfico de cómo las porciones de diferentes sitios web se relacionan entre sí, o integran datos objetivos de un formato desconocido y arbitrario en una estructura de registro conciso. Existen muchas aplicaciones prácticas para un sistema de integración semántica totalmente implementado, incluidas las bibliotecas o redes de investigación, más algoritmos de motores de búsqueda orgánicos que pueden extrapolar el contexto FROM A Búsqueda y, en última instancia, mediante el uso de la publicación de metadatos, la integración perfecta de diferentes sistemas informáticos para el intercambio de datos.
El objetivo final de la integración semántica en la mayoría de los casos es poder asociar información de manera dinámica. En un ejemplo muy simple, esto podría significar poder asociar campos en una base de datos con campos en otra base de datos, a pesar del hecho de que no son coincidencias exactas, como relacionarse con un campo llamado "tamaño" con un campo llamado "altura". Esta asociación podría realizarse a través de reglas definidas por el usuario que vinculan específicamente las dos, o se podría hacer con algoritmos que comparan los datos numéricos de los campos y determinan una coincidencia probable. Las palabras "tamaño" y "altura" se convierten en términos de metadatos que otros sistemas de integración semántica externos podrían usar para encontrar la información para un usuario sin tener que saber especificarseCally cómo cualquier sistema solo almacena los datos.
En sistemas de integración semántica complejos, como los diseñados para la investigación, la publicación de metadatos y el intercambio es un componente clave para la operación. Los metadatos se pueden seleccionar de documentos para formar grandes estructuras de datos relacionales que pueden ayudar en consultas. Esto significa que los documentos de investigación sobre cualquier tema pueden integrarse en un sistema que mida y registre la frecuencia de las palabras, y esas palabras pueden ayudar en las búsquedas de usuarios para obtener información, lo que permite que los temas relacionados se enumeren desde cualquier fuente sin la necesidad de conversiones específicas.
.Uno de los desafíos que enfrentan los diseñadores de los sistemas de integración semántica es cómo agregar los datos. El uso de humanos para clasificar y hacer relaciones entre datos de varias fuentes puede llevar mucho tiempo y, en última instancia, depender de las experiencias individuales de la persona. Cuando los algoritmos se usan para hacer asociaciones automáticamente, ciertas relaciones pueden pasarse por alto debido a alguna diferencia menorEnce que el algoritmo no puede resolver. Un método para implementar la integración semántica a gran escala utiliza algoritmos basados en el aprendizaje junto con la gestión de reglas basada en humanos y, en algunos casos, la toma de decisiones humanas reales durante el proceso.