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セマンティック分析（意味的関連性とも呼ばれる）とは、オントロジーを用いてWebリソース内のコンテンツを分析する手法です。この研究分野は、テキスト分析とRDFなどのセマンティックWeb技術を組み合わせたものです。セマンティック分析は、異なるオントロジー概念間の関連性を測定します。
この分野で活発な研究プロジェクトを実施している学術研究グループには、ライト州立大学のKno.e.sisセンターなどがある。
意味解析の黎明期における重要な節目は1996年に訪れたが、これらのアルゴリズムの歴史的進歩は概して主観的なものである。フィリップ・レズニックは、その画期的な研究論文で、コンピュータが人間の判断を模倣する能力を持っていることを明らかにした。複数の学術誌に掲載された論文では、一般的な意味解析計算の精度向上が、いずれもこの分野に革命をもたらすと主張された。しかし、1990年代後半を通して標準的な用語がなかったため、多くの誤解が生じた。このため、ブダニツキーとハーストは2006年にこの分野を標準化し、現代の綴りと文法解析の枠組みも設定した要約を発表した。[ 1 ]
セマンティック分析の初期には、十分な大きさで信頼できる知識ベースを取得することは困難でした。2006年に、StrubeとPonzettoは、Wikipediaがセマンティック分析の計算に使用できることを実証しました。[ 2 ] Wikipediaのような大規模な知識ベースを使用することで、セマンティック分析の精度と適用性の両方を向上させることができます。
この分野の主観的な性質を考慮すると、意味解析で使用されるさまざまな方法は、適用領域によって異なります。単一の方法が正しいとは考えられていませんが、最も一般的に効果的で適用可能な方法の 1 つは明示的意味解析(ESA) です。[ 3 ] ESA は、2000 年代後半に Evgeniy Gabrilovich と Shaul Markovitch によって開発されました。[ 4 ]これは、機械学習技術を使用して意味解釈器を作成し、記事からテキストの断片を抽出してソートされたリストにします。断片は、周囲のテキストとの関連性に基づいてソートされます。
潜在意味解析（LSA）は、オントロジーを使用せず、入力空間内のテキストのみを考慮する、もう一つの一般的な手法です。
意味解析手法の適用は、一般的にあらゆる知識管理システムの組織プロセスを効率化します。大学図書館では、より効率的な組織システムを構築するために、分野固有のアプリケーションがよく利用されます。研究者は、意味論とWikipediaを用いて科学論文を分類することで、人々がより迅速に情報を見つけられるように支援しています。Semantic Scholarのような検索エンジンは、数百万件の記事への体系的なアクセスを提供します。