Qu'est-ce que la technologie sémantique?
La technologie sémantique est un concept en informatique qui vise à apporter la sémantique mdash;le sens et le contexte derrière les mots et les phrases mdash;au monde des ordinateurs.Un certain nombre d'approches de la mise en œuvre du concept ont été développées, allant de l'intelligence artificielle avancée aux descriptions formelles et lisibles par machine du contenu.Le Web est un point focal clé pour la technologie sémantique, bien qu'il puisse également profiter aux domaines commerciaux et universitaires.
Bien que les ordinateurs excellent dans les calculs mathématiques, ils luttent avec de nombreux aspects du langage humain, en particulier la sémantique.Un programme informatique peut vaincre même les humains les plus qualifiés dans un jeu d'échecs, mais il s'en sortait mal dans un concours de trivia contre un enfant car il n'a pas la capacité d'interpréter avec précision le contexte, le sens et les subtilités de la langue dans les questions de trivia.Cela a des implications pour un large éventail d'applications et de services: sans une compréhension approfondie du contexte, un moteur de recherche peut ne pas renvoyer des résultats précis pour les mots avec plusieurs significations, tels que le désert et le froid, et le logiciel de reconnaissance vocale peut lutter avec des mots qui sonnent leIdem, sch comme «sorcière» et «qui».
pour donner aux ordinateurs un aperçu plus approfondi des significations des mots et des relations entre eux, les chercheurs et les partisans de la technologie sémantique ont conçu un certain nombre d'approches, dont beaucoup se contentent de deux grandes catégories: améliorer la capacité des ordinateurs à analyser et à comprendrelangue et rendre le contenu existant plus lisible par machine.Des exemples de la première approche incluent l'intelligence artificielle avancée et les technologies de traitement parallèle conçues pour donner aux ordinateurs les compétences de pensée critique de style humain requises pour discerner entre un contenu pertinent et non pertinent.La deuxième catégorie comprend des techniques pour étiqueter le contenu sur le Web ainsi que les ontologies mdash;Descriptions formelles de concepts qui peuvent être uniques à un domaine spécialisé, comme la biologie ou l'ingénierie.
Le World Wide Web est un point focal pour la technologie sémantique, et beaucoup espèrent voir l'émergence d'un Web de nouvelle génération dans lequel les connaissances sous différentes formes peuvent plus facilement être manipulées, découvertes et partagées par des agents logiciels.Cette toile sémantique, comme elle est devenue connue, a été envisagée par les forces derrière le Web original dès la fin des années 1990.Bien que le plein potentiel du Web sémantique n'ait pas encore été réalisé, les aspects de la technologie sémantique sont déjà monnaie courante en ligne.De nombreux moteurs de recherche, par exemple, examinent désormais les pages Web pour des types spéciaux de métadonnées, un type d'informations qui décrit d'autres informations.Un type de métadonnées peut spécifier à un moteur de recherche selon lequel une série de nombres est un numéro de téléphone ou une adresse physique, tandis qu'un autre type peut marquer un bloc de texte en tant que révision des utilisateurs d'une entreprise ou d'un produit.
La technologie sémantique pourrait également bénéficier à un grand nombre d'industries et de disciplines académiques.Les annonceurs en ligne recherchent quelque chose appelé ciblage sémantique pour analyser le contenu d'une page Web et livrer des annonces pertinentes à ce contenu.Les grandes entreprises et les entreprises sont désireuses d'éliminer les problèmes de compatibilité entre différents systèmes de technologie de l'information avec des architectures de logiciels et de base de données qui comprennent mieux la signification et le contexte de différents contenus.Pour les universitaires et les chercheurs, les ontologies spécifiques à certaines disciplines pourraient permettre aux ordinateurs de trouver et de regrouper les recherches pertinentes sur des sujets très spécialisés, tels qu'un marqueur de protéines particulier, permettant aux humains de passer plus de temps à analyser et à mener des recherches plutôt que de la rechercher.