弱いオントロジー

コンピュータサイエンス において、弱いオントロジーとは、ソフトウェアが人間（ソフトウェアシステムのエンドユーザー）の介入なしに新しい事実を推論できるほど厳密ではないオントロジーのことである。言い換えれば、十分な文字情報が含まれない。^[1]

この標準は、人工知能の手法がより洗練され、人間への影響が大きい意思決定をコンピューターでモデル化するようになったことで進化しましたが、ほとんどのデータベースは弱いオントロジーを使用しています。

弱いオントロジーは、教育を含む多くの目的には適しています。教育では、一連の区別を教え、​​学生にそれらの区別をする力を誘発しようとします。より強いオントロジーは、より弱いオントロジーに欠陥があることが判明するにつれてのみ進化する傾向があります。時間の経過とともにオントロジーが強くなるというこの現象は、分類法に関する民間分類法での観察と類似しています。つまり、社会が労働の専門化を進めるにつれて、混乱や混同した隠喩を許容しなくなり、それらを正式な職業や慣行に分類する傾向があります。最終的には、これらが共通の基盤として 数学、特に統計学と論理学を使用して、共通して推論することが期待されます。

ワールド ワイド ウェブでは、タグ スキーマやタイプされたリンクの形式のフォークソノミーが、さまざまなフォーラムでゆっくりと進化し、その後、より多くのフォーラムが同意するにつれて、マイクロフォーマットなどのスキームで標準化される傾向があります。これらの弱いオントロジー構造は、キーワード化で可能なものよりも強力な形式の検索エンジンに対する需要の高まりに応じてのみ強力になります。