Semantisches Spektrum

Das semantische Spektrum , manchmal auch als Ontologiespektrum , Smart-Data-Kontinuum oder semantische Präzision bezeichnet , ist in der Linguistik eine Reihe von zunehmend präzisen oder vielmehr semantisch ausdrucksstarken Definitionen für Datenelemente in Wissensrepräsentationen , insbesondere für die maschinelle Nutzung.

Am unteren Ende des Spektrums steht eine einfache Verknüpfung eines einzelnen Wortes oder einer Phrase mit ihrer Definition. Am oberen Ende befindet sich eine vollständige Ontologie , die Beziehungen zwischen Datenelementen mithilfe präziser URIs für Beziehungen und Eigenschaften spezifiziert.

Mit zunehmender Spezifizierung steigt die Präzision und die Möglichkeit, Systeme mithilfe von Tools automatisch zu integrieren , aber auch die Kosten für den Aufbau und die Pflege eines Metadatenregisters steigen .

Einige Schritte im semantischen Spektrum umfassen Folgendes:

1. Glossar : Eine einfache Liste von Begriffen und ihren Definitionen. Ein Glossar dient dazu, ein vollständiges Verzeichnis der Fachterminologie und Akronyme zu erstellen . Es ist hilfreich, um klare und eindeutige Definitionen zu formulieren, und da es mit einfachen Textverarbeitungsprogrammen erstellt werden kann, sind nur wenige technische Hilfsmittel erforderlich.
2. Kontrolliertes Vokabular : Eine einfache Liste von Begriffen, Definitionen und Namenskonventionen. Ein kontrolliertes Vokabular unterliegt häufig einem Überwachungsprozess, der das Hinzufügen oder Entfernen von Definitionen von Datenelementen regelt, um die Konsistenz zu gewährleisten. Begriffe werden oft in ihrem Zusammenhang definiert.
3. Datenwörterbuch : Begriffe, Definitionen, Namenskonventionen und eine oder mehrere Darstellungen der Datenelemente eines Computersystems. Datenwörterbücher definieren häufig Datentypen, Validierungsprüfungen wie Aufzählungswerte und die formalen Definitionen jedes Aufzählungswerts.
4. Datenmodell : Begriffe, Definitionen, Namenskonventionen, Darstellungen und eine oder mehrere Darstellungen der Datenelemente sowie der Beginn der Spezifikation der Beziehungen zwischen Datenelementen einschließlich Abstraktionen und Containern.
5. Taxonomie : Ein vollständiges Datenmodell in einer Vererbungshierarchie, in der alle Datenelemente ihr Verhalten von einem einzigen „Super-Datenelement“ erben. Der Unterschied zwischen einem Datenmodell und einer formalen Taxonomie liegt in der Anordnung der Datenelemente in einer formalen Baumstruktur, wobei jedes Element im Baum ein formal definiertes Konzept mit zugehörigen Eigenschaften darstellt.
6. Ontologie : Eine vollständige, maschinenlesbare Spezifikation einer Konzeptualisierung mithilfe von URIs (und anschließend IRIs ) für alle Datenelemente, Eigenschaften und Beziehungstypen. Die W3C- Standardsprache zur Darstellung von Ontologien ist die Web Ontology Language (OWL). Ontologien enthalten häufig formale Geschäftsregeln in Form diskreter logischer Aussagen, die Datenelemente miteinander verknüpfen.

Nachfolgend eine Liste von Fragen, die bei der Bestimmung der semantischen Präzision auftreten können.

Richtigkeit:

Wie lässt sich korrekte Syntax und Semantik durchsetzen? Sind Werkzeuge (wie z. B. XML Schema ) leicht verfügbar, um die Syntax des Datenaustauschs zu validieren?

Angemessenheit/Ausdruckskraft/Umfang:

Bildet das System alles ab, was für den Zweck praktisch nützlich ist? Wird Wert auf Daten gelegt, die externalisiert werden (offengelegt oder zwischen Systemen übertragen werden)?

Effizienz:

Wie effizient kann die Repräsentation durchsucht/abgefragt und gegebenenfalls analysiert werden?

Komplexität:

Wie steil ist die Lernkurve für die Definition neuer Konzepte, deren Abfrage oder deren Einschränkung? Gibt es geeignete Werkzeuge zur Vereinfachung typischer Arbeitsabläufe? (Siehe auch: Ontologie-Editor )

Übersetzbarkeit:

Lässt sich die Repräsentation leicht (z. B. durch eine Vokabular-basierte Transformation ) in eine äquivalente Repräsentation umwandeln, sodass semantische Äquivalenz gewährleistet ist?

Viele Organisationen bauen heutzutage ein Metadatenregister auf , um ihre Datendefinitionen zu speichern und Metadaten zu veröffentlichen . Dabei stellt sich häufig die Frage nach ihrer Position im semantischen Spektrum. Um diese Position zu ermitteln, können die folgenden Fragen hilfreich sein.

1. Gibt es ein zentrales Glossar der Fachbegriffe zu diesem Thema?
2. Enthält das Glossar präzise Definitionen für jeden einzelnen Begriff?
3. Gibt es ein zentrales Repository zur Speicherung von Datenelementen , das auch Informationen zu Datentypen enthält?
4. Gibt es einen Genehmigungsprozess für die Erstellung und Änderung von Datenelementen?
5. Sind die codierten Datenelemente vollständig aufgezählt? Besitzt jede Aufzählung eine vollständige Definition?
6. Gibt es ein Verfahren zur Entfernung doppelter oder redundanter Datenelemente aus dem Metadatenregister?
7. Wird ein oder mehrere Klassifizierungsschemata zur Klassifizierung der Datenelemente verwendet?
8. Werden Dokumentenaustausch und Webdienste mithilfe der Datenelemente erstellt?
9. Kann das zentrale Metadatenregister als Teil einer modellgetriebenen Architektur verwendet werden ?
10. Gibt es Mitarbeiter, die darin geschult sind, Datenelemente zu extrahieren, die in Metadatenstrukturen wiederverwendet werden können?

Heutzutage wird ein Großteil des World Wide Web als Hypertext Markup Language (HTML) gespeichert . Suchmaschinen sind stark eingeschränkt, da sie die Bedeutung veröffentlichter Webseiten nicht verstehen können. Diese Einschränkungen haben zur Entstehung der Bewegung des semantischen Webs geführt . ^{[ 1 ]}

Früher arbeiteten viele Unternehmen, die individuelle Datenbankanwendungen entwickelten, mit isolierten Entwicklerteams, die ihre Datendefinitionen nicht formal veröffentlichten. Diese Teams verwendeten häufig interne Datendefinitionen, die mit anderen Computersystemen inkompatibel waren. Dies erschwerte die Integration von Unternehmensanwendungen und die Datenhaltung erheblich und verteuerte sie. Viele Unternehmen verlangen heute, dass die Teams vor der Entwicklung neuer Anwendungen ein zentrales Datenregister konsultieren.

Die Berufsbezeichnung für eine Person, die für die Koordination der Daten einer Organisation verantwortlich ist, lautet Datenarchitekt .

Die erste Erwähnung dieses Begriffs erfolgte 1999 auf dem AAAI- Ontologie-Panel . Organisiert wurde das Panel von Chris Welty, der auf Anregung von Fritz Lehmann und in Zusammenarbeit mit den Panelteilnehmern (Fritz, Mike Uschold , Mike Gruninger und Deborah McGuinness ) ein Spektrum von Informationssystemen entwickelte, die damals als Ontologien bezeichnet wurden. Dieses Spektrum wurde in der Einleitung zu „ Formal Ontology and Information Systems: Proceedings of the 2001 Conference“ veröffentlicht . Deborah McGuinness präsentierte das Spektrum auch in einem Vortrag auf der „Semantics for the Web“-Konferenz 2000 in Dagstuhl. McGuinness verfasste eine Arbeit , in der sie die Punkte dieses Spektrums beschrieb. Diese Arbeit erschien später in dem Buch „Spinning the Semantic Web“, das aus diesem Workshop hervorging. Später erweiterte Leo Obrst das Spektrum auf zwei Dimensionen (wodurch es sich technisch gesehen nicht mehr wirklich um ein Spektrum handelt) und fügte viele weitere Details hinzu, die in seinem Buch „ The Semantic Web: A Guide to the Future of XML, Web Services, and Knowledge Management“ enthalten sind.

Das Konzept der semantischen Präzision in Geschäftssystemen wurde von Dave McComb in seinem 2003 erschienenen Buch „Semantics in Business Systems: The Savvy Managers Guide“ populär gemacht, in dem er häufig den Begriff „semantische Präzision“ verwendet .

Im Mittelpunkt dieser Diskussion stand eine 10-stufige Partitionierung, die die folgenden Ebenen umfasste (aufgelistet in der Reihenfolge zunehmender semantischer Präzision):

1. Einfacher Katalog von Datenelementen
2. Glossar der Begriffe und Definitionen
3. Thesauri , enge Begriffe, Beziehungen
4. Informelle „ Ist-ein “-Beziehungen
5. Formale „Ist-ein“-Beziehungen
6. Formale Instanzen
7. Frames (Eigenschaften)
8. Wertbeschränkungen
9. Disjunktheit , Inverse, Teil-von
10. Allgemeine logische Einschränkungen

Zu beachten ist, dass früher besonderer Wert auf die Hinzufügung formaler „ ist-ein“ -Beziehungen zum Spektrum gelegt wurde, was nun aufgegeben wurde.

Das Unternehmen Cerebra hat dieses Konzept ebenfalls bekannt gemacht, indem es die in Unternehmen existierenden Datenformate hinsichtlich ihrer Fähigkeit zur Speicherung semantisch präziser Metadaten beschrieben hat . Die Liste umfasst:

1. HTML
2. PDF
3. Textverarbeitungsdokumente​
4. Microsoft Excel
5. Relationale Datenbanken
6. XML
7. XML-Schema
8. Taxonomien
9. Ontologien

Gemeinsames Merkmal dieser Konzepte ist die Fähigkeit, Informationen mit zunehmender Präzision zu speichern, um intelligente Agenten zu ermöglichen.

• Enterprise-Messaging-System
• Semantik
• SKOS
• Webdienst
• Klassifizierungsschema (Informationswissenschaft)

• Semantik in Geschäftssystemen: Der Leitfaden für versierte Manager , Dave McComb , 2003
• Ontologien werden erwachsen von Deborah L. McGuinness
• Abbildung 2, die das ontologische Spektrum enthält