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セマンティックマッチングとは、コンピュータサイエンスにおいて意味的に関連する情報を識別するために用いられる手法である。
分類、タクソノミーデータベース、XMLスキーマ、オントロジーなど、グラフのような構造が2つ与えられた場合、マッチングは、2つの構造の中で意味的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、「car」というラベルの付いたフォルダは、英語では同義語であるため、「automobile」というラベルの付いた別のフォルダと意味的に同等であると判断できます。この情報は、 WordNetのような言語リソースから取得できます。
近年、多くのものが提案されている。[ 1 ] S-Match は意味マッチング演算子の一例である。[ 2 ]これは軽量オントロジー上で動作する。 [ 3 ]つまり、各ノードが自然言語の文（例えば英語）でラベル付けされたグラフ構造である。これらの文は、グラフ内でのノードの位置を考慮してノードの意味をコード化する形式的な論理式（人工的な曖昧さのない言語による）に変換される。例えば、「car」というフォルダが別のフォルダ「red」の下にある場合、「car」というフォルダの意味はこの場合「red car」であると言える。これは論理式「red AND car」に変換される。
S-Matchの出力は、意味的な対応関係の集合であるマッピングであり、それぞれに非連結性（⊥）、等価性（≡）、より具体的（⊑）、より漠然とした（⊒）のいずれかの意味関係が付加されます。この例では、アルゴリズムは「車」と「自動車」の間のマッピングを等価性関係とともに返します。意味的に一致する情報は、近未来の関係をマッピングすることで関連性の尺度としても使用できます。S-Match技術のこのような利用は、求職者の履歴書に含まれる情報を関係的にマッピングすることでスキルの深さを評価するために、キャリア分野で広く用いられています。
セマンティックマッチングは、リソース発見、データ統合、データ移行、クエリ変換、ピアツーピアネットワーク、エージェント通信、スキーマ、オントロジーマージなどの分野の多くのアプリケーションにおける基本的な技術です。イベント処理などの他の分野でもその使用が調査されています。[ 4 ]実際、知識の多様性を管理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います。異なる文化や言語を持ち、異なる視点を持ち、異なる用語を使用する人々の間の相互運用性は、常に大きな問題でした。特にWebの出現とそれに伴う情報爆発により、この問題は強調されているようです。人々は、さまざまなソースからの情報を取得、曖昧さを解消、統合するという具体的な問題に直面しています。