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最小マッピングは、意味的に関連する情報を識別するためにコンピュータサイエンスで使用される技術であるセマンティックマッチングの高度な技術の結果です。 [1]
セマンティックマッチングは、知識の多様性をサポートするという、セマンティック異質性の問題に対する有効な解決策として提案されてきました。[2]分類、データベース、XMLスキーマおよびオントロジーなどの2つのグラフのような構造が与えられた場合、マッチングは、 2つの構造内で意味的に互いに対応するノードを識別する演算子です。たとえば、ファイルシステムに適用すると、「車」というラベルの付いたフォルダーは、英語では同義語であるため、「自動車」という別のフォルダーと意味的に同等であると識別できます。
提案された手法は、軽量オントロジー、つまり各ノードが英語などの自然言語文でラベル付けされたツリー構造で機能します。[3]これらの文は、（曖昧さのない人工言語に従って）正式な論理式に変換されます。この式は、グラフ内の位置を考慮して、ノードの意味をコード化します。たとえば、フォルダー「car」が別のフォルダー「red」の下にある場合、フォルダー「car」の意味はこの場合「red car」であると言えます。これは、論理式「red AND car」に変換されます。
マッチングの出力はマッピング、つまり 2 つのグラフ間の意味的対応のセットです。各マッピング要素には、同値などの意味的関係が関連付けられます。すべての可能なマッピングの中で、最小のマッピングとは、他のすべてのマッピング要素を入力グラフのサイズに比例する時間 (線形時間) で最小セットから計算でき、そのような計算を妨げることなく最小セット内の要素を削除できないマッピングのことです。
最小マッピングの主な利点は、後続の処理のノード数を最小にすることです。これは、可能なマッピングの数がn × m に達する可能性があるため、かなり重要な機能です。nとm は、2 つの入力オントロジーのサイズです。特に、最小マッピングは、DMOZなどの大規模なオントロジーで重要になります。このような大規模なオントロジーでは、可能なマッピング要素の数の比較的小さい (非最小) サブセットでさえ、数百万に達する可能性があり、管理が困難になります。
最小限のマッピングは、使いやすさの利点を提供します。マッピングの管理には、主にグラフィカルな多くのシステムと対応するインターフェイスが提供されていますが、それらはすべてノードの数に応じて拡張性が低くなります。大きなグラフの視覚化はかなり乱雑です。[4]小さなマッピングのメンテナンスははるかに簡単で、高速で、エラーが発生しにくくなります。
参照
参考文献
- ^ 「最小マッピングの計算」（PDF）。
- ^ 「セマンティックマッチング」（PDF）。
- ^ 「軽量オントロジー」（PDF）。
- ^ 「オントロジーマッチングの10の課題」(PDF)。