Che cos'è l'integrazione semantica?
"Integrazione semantica" è un termine usato in diversi contesti in diverse aree di progettazione, programmazione, gestione e amministrazione dei computer. In generale, si riferisce all'aggregazione di informazioni provenienti da una o più fonti disparate allo scopo di creare un sistema in cui le informazioni sono organizzate in modo sensato per un utente. L'integrazione semantica si occupa spesso di definire e stabilire connessioni o relazioni di metadati tra parti diverse delle diverse origini dati in modo che possano essere strutturate logicamente. Ciò potrebbe comportare la creazione di connessioni relazionali tra due database separati, la creazione di un grafico di come parti di siti Web diversi si relazionano tra loro o l'integrazione di dati fattuali da un formato sconosciuto e arbitrario in una struttura di record concisa. Esistono molte applicazioni pratiche per un sistema di integrazione semantica completamente implementato, tra cui librerie o reti di ricerca, algoritmi di motori di ricerca più organici che possono estrapolare il contesto da una ricerca e, in definitiva, attraverso l'uso della pubblicazione di metadati, una perfetta integrazione di diversi sistemi informatici per lo scambio di dati .
L'obiettivo finale dell'integrazione semantica nella maggior parte dei casi è di essere in grado di associare le informazioni in modo dinamico. In un esempio molto semplice, ciò potrebbe significare essere in grado di associare i campi in un database con i campi in un altro database, nonostante non siano corrispondenze esatte, come ad esempio mettere in relazione un campo denominato "size" con un campo chiamato "height". Questa associazione potrebbe essere eseguita attraverso regole definite dall'utente che collegano in modo specifico i due, oppure potrebbe essere fatto con algoritmi che confrontano i dati numerici dei campi e determinano una probabile corrispondenza. Le parole "dimensione" e "altezza" diventano quindi termini di metadati che altri sistemi di integrazione semantica esterni potrebbero essere in grado di utilizzare per trovare le informazioni per un utente senza dover conoscere in modo specifico come un singolo sistema memorizza i dati.
Nei complessi sistemi di integrazione semantica, come quelli progettati per la ricerca, la pubblicazione e la condivisione dei metadati è un componente chiave per il funzionamento. I metadati possono essere eliminati dai documenti per formare grandi strutture di dati relazionali che possono aiutare nelle query. Ciò significa che i documenti di ricerca su qualsiasi argomento possono essere integrati in un sistema che misura e registra la frequenza delle parole e che tali parole possono aiutare nelle ricerche degli utenti di informazioni, consentendo di elencare argomenti correlati da qualsiasi fonte senza la necessità di conversioni specifiche.
Una delle sfide che devono affrontare i progettisti di sistemi di integrazione semantica è come aggregare i dati. Usare gli umani per classificare e stabilire relazioni tra i dati provenienti da varie fonti può richiedere molto tempo e, in definitiva, fare molto affidamento sulle esperienze individuali della persona. Quando gli algoritmi vengono utilizzati per creare automaticamente associazioni, alcune relazioni potrebbero essere trascurate a causa di alcune differenze minori che l'algoritmo non è in grado di risolvere. Un metodo per implementare l'integrazione semantica su larga scala utilizza algoritmi basati sull'apprendimento congiuntamente alla gestione delle regole basata sull'uomo e, in alcuni casi, all'effettivo processo decisionale umano durante il processo.