意味スペクトル

セマンティックスペクトルは、オントロジー スペクトル、スマート データ連続体、 またはセマンティック精度とも呼ばれ、特に機械での使用を目的とした、知識表現におけるデータ要素の精度が増す、またはむしろ意味的に表現力豊かな一連の定義です。

スペクトルの下限は、単一の単語またはフレーズとその定義の単純なバインディングです。上限は、関係とプロパティの正確なURI を使用してデータ要素間の関係を指定する完全なオントロジーです。

具体性が高まると精度が向上し、ツールを使用してシステムを自動的に統合できるようになりますが、メタデータ レジストリを構築および維持するためのコストも増加します。

セマンティック スペクトルのいくつかのステップには次のものが含まれます。

1. 用語集: 用語とその定義の簡単なリスト。用語集は、ドメイン固有の用語と頭字語の用語集の完全なリストを作成することに重点を置いています。用語の明確で曖昧さのない定義を作成するのに役立ち、簡単なワードプロセッサ ツールで作成できるため、技術的なツールはほとんど必要ありません。
2. 制御語彙: 用語、定義、命名規則の簡単なリスト。制御語彙には、一貫性を確保するために、データ要素定義の追加または削除に関連する何らかの監視プロセスが含まれることがよくあります。用語は、多くの場合、互いの関係で定義されます。
3. データ ディクショナリ: コンピュータ システム内のデータ要素の用語、定義、命名規則、および 1 つ以上の表現。データ ディクショナリでは、多くの場合、データ型、列挙値などの検証チェック、および列挙値のそれぞれの正式な定義が定義されます。
4. データ モデル: 用語、定義、命名規則、表現、およびデータ要素の 1 つ以上の表現、および抽象化とコンテナーを含むデータ要素間の関係の仕様の始まり。
5. 分類法: すべてのデータ要素が単一の「スーパー データ要素」から動作を継承する継承階層内の完全なデータ モデル。データ モデルと正式な分類法の違いは、データ要素を正式なツリー構造に配置することです。ツリー内の各要素は、関連付けられたプロパティを持つ正式に定義された概念です。
6. オントロジー:すべてのデータ要素、プロパティ、および関係タイプに対してURI (およびIRI )を使用して概念化した、完全で機械可読な仕様オントロジーを表すW3C標準言語は、Web オントロジー言語(OWL) です。オントロジーには、データ要素を相互に関連付ける個別のロジック ステートメントで形成された正式なビジネス ルールが含まれることがよくあります。

以下は、意味の精度を判断する際に生じる可能性のある質問のリストです。

正確性:

正しい構文とセマンティクスをどのように強制できますか?データ交換の構文を検証するためのツール ( XML スキーマなど) はすぐに利用できますか?

適切性/表現力/範囲:

システムは、目的に実際に役立つすべてのものを表していますか? 外部化されたデータ (システム間で公開または転送されるデータ) に重点が置かれていますか?

効率：

表現をどれだけ効率的に検索/照会し、推論できるか?

複雑：

新しい概念を定義したり、それらを照会したり、制約したりするための学習曲線はどれくらい急ですか? 一般的なワークフローを簡素化するための適切なツールはありますか? (オントロジー エディターも参照)

翻訳可能性:

表現は、意味的等価性が保証されるように、同等の表現に簡単に変換できますか（たとえば、語彙ベースの変換によって）。

現在、多くの組織が、データ定義を保存し、メタデータの公開を実行するためにメタデータ レジストリを構築しています。セマンティック スペクトルのどこに位置しているかという疑問が頻繁に生じます。システムがどこに位置しているかを判断するには、次の質問が役立つことがよくあります。

1. 主題に関する用語を一元的にまとめた用語集はありますか?
2. 用語集には各用語の正確な定義が含まれていますか?
3. データ型情報を含むデータ要素を保存する中央リポジトリはありますか?
4. データ要素の作成と変更に関連する承認プロセスはありますか?
5. コード化されたデータ要素は完全に列挙されていますか? 各列挙には完全な定義がありますか?
6. メタデータ レジストリから重複または冗長なデータ要素を削除するプロセスはありますか?
7. データ要素を分類するために使用される分類スキームが 1 つ以上ありますか?
8. ドキュメント交換やWeb サービスはデータ要素を使用して作成されますか?
9. 中央メタデータレジストリをモデル駆動型アーキテクチャの一部として使用できますか?
10. メタデータ構造で再利用できるデータ要素を抽出するためのトレーニングを受けたスタッフがいますか?

現在、ワールドワイドウェブの多くはハイパーテキストマークアップ言語として保存されています。検索エンジンは公開されたウェブページの意味を理解できないため、大きな障害となっています。これらの制限により、セマンティックウェブ運動が生まれました。 ^[1]

これまで、カスタム データベース アプリケーションを作成する多くの組織では、データ定義を正式に公開しない独立した開発者チームを使用していました。これらのチームは、他のコンピュータ システムと互換性のない内部データ定義を頻繁に使用していました。このため、エンタープライズ アプリケーションの統合とデータ ウェアハウス化は非常に困難でコストのかかるものになっていました。今日では、多くの組織で、新しいアプリケーションを作成する前に、チームが集中データ レジストリを参照することが求められています。

組織のデータの調整を担当する個人の職名はデータ アーキテクトです。

この用語が初めて言及されたのは、1999 年の AAAI オントロジー パネルでした。このパネルは Chris Welty が主催し、Fritz Lehmann の勧めで、パネリスト (Fritz、Mike Uschold、Mike Gruninger、Deborah McGuinness ) と共同で、当時オントロジーと呼ばれていた情報システムの種類の「スペクトル」を考案しました。「オントロジー スペクトル」の図は、 Formal Ontology and Information Systems: Proceedings of the 2001 Conference の序文に印刷されています。オントロジー スペクトルは、2000 年に Dagstuhl で開催された Semantics for the Web ミーティングで Deborah McGuinness が行った講演でも取り上げられました。McGuinness は、そのスペクトル上の点について説明した論文を作成しました。この論文は、そのワークショップから (かなり後になって) 出版された「Spinning the Semantic Web」という本に掲載されています。その後、Leo Obrst はスペクトルを 2 次元に拡張し (技術的にはもはやスペクトルではありません)、さらに多くの詳細を追加しました。これは、彼の著書「The Semantic Web: A Guide to the Future of XML, Web Services, and Knowledge Management」に収録されています。

ビジネス システムにおけるセマンティック精度の概念は、 2003 年に出版された Dave McComb の著書「Semantics in Business Systems: The Savvy Managers Guide」で広く知られるようになりました。この本の中で McComb は、セマンティック精度という用語を頻繁に使用しています。

この議論は、次のレベル (意味精度が上がる順にリストされています) を含む 10 レベルのパーティションを中心に行われました。

1. データ要素のシンプルなカタログ
2. 用語と定義の用語集
3. シソーラス、狭義の用語、関係
4. 非公式の「Is-a」関係
5. 正式な「Is-a」関係
6. 正式なインスタンス
7. フレーム（プロパティ）
8. 値の制限
9. 分離、逆、部分
10. 一般的な論理制約

以前は、スペクトルに 正式なis-a関係を追加することに特に重点が置かれていましたが、現在はそれが削除されていることに注意してください。

Cerebra 社も、意味的に正確なメタデータを保存できる企業内に存在するデータ形式を説明することで、この概念を普及させました。同社のリストには次のものが含まれています。

1. html
2. PDF
3. ワードプロセッシング文書
4. マイクロソフトエクセル
5. リレーショナルデータベース
6. テキスト
7. XML スキーマ
8. 分類
9. オントロジー

これらの概念に共通するのは、インテリジェントエージェントを促進するために、精度を高めながら情報を保存する機能です。

• エンタープライズ メッセージング システム
• セマンティクス
• SKOS
• ウェブサービス
• 分類体系（情報科学）

• ビジネスシステムにおけるセマンティクス: 賢明なマネージャーのためのガイド、Dave McComb、2003
• オントロジーの成熟デボラ・L・マクギネス著
• オントロジースペクトラムを含む図2