セマンティッククエリ

セマンティッククエリは、連想的かつ文脈的な性質を持つクエリと分析を可能にします。セマンティッククエリは、データに含まれる構文情報、意味情報、構造情報に基づいて、明示的にも暗黙的にも導出された情報の両方を取得することを可能にします。これらは、正確な結果（場合によっては単一の情報の明確な選択）を提供するか、パターンマッチングとデジタル推論を通じて、より曖昧で広範な質問に答えるように設計されています。

セマンティッククエリは、名前付きグラフ、リンクデータ、またはトリプルに基づいて動作します。これにより、クエリは情報間の実際の関係を処理し、データネットワークから回答を推論することができます。これは、非構造化テキストのセマンティクス（言語構成要素の意味）を使用してより良い検索結果を生成するセマンティック検索とは対照的です。（自然言語処理を参照。）

技術的な観点から見ると、セマンティッククエリは、データベースクエリによく似た、正確な関係型操作です。構造化データに対して動作するため、演算子（>、<、=など）、名前空間、パターンマッチング、サブクラス化、推移関係、セマンティックルール、コンテキストフルテキスト検索などの包括的な機能を利用できます。W3CのセマンティックWebテクノロジースタックは、 SQLに似た構文でセマンティッククエリを作成するためのSPARQL ^{[ 1 ] [ 2 ]}を提供しています。セマンティッククエリは、トリプルストア、グラフデータベース、セマンティックWiki、自然言語処理システム、人工知能システムで使用されています。

リレーショナルデータベースは、データ間のすべての関係を暗黙的に表現します。^{[ 3 ] [ 4 ]}例えば、顧客と製品間の関係（2 つのコンテンツテーブルに格納され、追加のリンクテーブルで接続されています）は、開発者が記述するクエリステートメント（リレーショナルデータベースの場合はSQL）でのみ存在します。クエリの記述には、データベーススキーマの正確な知識が必要です。^{[ 5 ] [ 6 ]}

リンクトデータは、データ間のすべての関係を明示的な方法で表現します。上記の例では、クエリコードを記述する必要はありません。各顧客に対して適切な製品を自動的に取得できます。この単純な例は自明ですが、リンクトデータの真の力は、情報ネットワーク（都市、州、国などの地理空間情報を持つ顧客、サブカテゴリとスーパーカテゴリ内のカテゴリを持つ製品）が作成されたときに発揮されます。システムは、特定の場所と製品カテゴリの関連性を探す、より複雑なクエリや分析に自動的に応答できます。このクエリの開発作業は省略されています。セマンティッククエリの実行は、情報ネットワークをたどって一致するものを見つけることによって実行されます（データグラフトラバーサルとも呼ばれます）。^{[ 7 ]}

セマンティッククエリのもう一つの重要な側面は、関係の種類を利用してシステムにインテリジェンスを組み込むことができる点です。顧客と製品の関係は、地域と都市の関係とは根本的に性質が異なります。後者の関係では、セマンティッククエリエンジンはマンハッタンに住む顧客がニューヨーク市にも住んでいることを推論できますが、他の関係ではより複雑なパターンや「文脈分析」が必要になる場合があります。このプロセスは推論または論理的推論と呼ばれ、与えられた事実に基づいてソフトウェアが新しい情報を導き出す能力を指します。

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• 注意
• データスペース
• 知識表現
• リンクデータ
• オントロジーアライメント
• 哲学
• 意味統合
• セマンティックパブリッシング
• ビジネス語彙とビジネスルールの意味論
• SPARQL

• 「W3CセマンティックWeb標準 - クエリ」。W3C 。 2025年8月11日取得。
• 「SPARQL 1.1 クエリ言語」。W3C。2013年3月21日。 2025年8月11日取得。