セマンティック テクノロジのトレンドは、コンピュータのデータ理解を向上させたいという欲求に基づいています。 セマンティック テクノロジとコンピューター システムを組み合わせる目的は、データ内の関係を発見することです。 セマンティック テクノロジは、データのパターンを処理、分類、および検出できるツールおよびメソッドとして説明できます。
意味論は言語学の下位区分であり、言語とその構造の研究です。 セマンティクスは、単語やフレーズ、および情報を伝達する際の相互関係に焦点を当てています。 このテクノロジーはセマンティクスを使用して、使用されるさまざまな種類のデータに意味とコンテキストを適用します。
セマンティック テクノロジは、データの構造ではなく、データの意味に焦点を当てています。
セマンティック テクノロジは、データがどのように相互に関連しているかについて豊富な記述を提供できるコンピューター用の言語を構築することによって、データをリンクおよび定義します。 これらの言語により、コンピューターはデータを処理して相互にリンクすることができます。 それは周りにあったツールを使用します しばらくの間. 現在使用されているセマンティック テクノロジの例には、次のようなものがあります。
- 分類： 分類技術 ヒューリスティック (問題解決のための精神的な近道) と、特定の情報の検索と分析に役立つデータのタグ付けルールを使用します。
- セマンティック検索: データを見つける 概念として、キーワードやキー フレーズではなく。
- 自然言語処理 (NLP): NLP テクノロジー 非構造化テキストの処理、名前、組織、日付などの抽出に使用されます。
- データマイニング： パターンマッチングアルゴリズムを使用して パターンを探す 大規模なデータ コレクションに格納された相関関係。
セマンティック テクノロジーがトレンドになる
最近まで、多くの IT 専門家は、セマンティック テクノロジを風変わりで実験的な形であると考えていました。 データ管理 – 主な理由は、彼らがそれを理解していなかったからです。 セマンティクスの研究は、ソフトウェアの開発とはまったく異なります。 しかし現在、ナレッジ グラフの人気の高まりと人工知能の進化により、セマンティック テクノロジの使用が促進されています。
による マルコ・ヴァローネ、expert.aiのCTO、
「セマンティック言語理解の分野では多くのことが起こっています。 過去 10 年から 15 年よりも、過去 XNUMX 年、XNUMX 年で多くのことが起こっています。ここ数年で、変化は意味論と言語の実験から実際のプロジェクトへと変わってきました。」
セマンティック テクノロジは、大量のデータのインデックスを作成し、非常に長い文字列を処理できます。 このテクノロジーは、意味を使用して論理関係を提示することにより、データを保存、管理、および検索することもできます。 さまざまなデータ プロセスでのセマンティック テクノロジの使用は、最近人気を集めています。 最近のトレンドには次のようなものがあります。
- セマンティクス テクノロジーとデータ ファブリックの結合
- ナレッジグラフ
- データレイクハウス
- セマンティックテクノロジーとAI
- 会話型チャットボット
セマンティクス テクノロジーとデータ ファブリックの結合
の概念 データ ファブリック はかなり新しいものであり、さまざまなソースからデータを取得し、それらを組み合わせて合理的な現実のモデルを作成できるという考えに焦点を当てています。 企業がクラウドに移行するにつれて、企業が扱うデータの量とさまざまな種類のデータが増加し続けています。 データ ファブリックの目標は、データをシームレスに織り合わせて、そのデータを使用するビジネスをより効率的にすることです。
マーク・ベイヤー、ガートナーのアナリストは、次のように述べています。
「『データ ファブリック』と呼ばれる新しいデザイン コンセプトは、データ統合サイクルの高コストと低価値、以前の統合の頻繁なメンテナンス、リアル ネットワークへの需要の高まりなど、今日の管理上の課題に対する強力なソリューションとなる可能性があります。時間およびイベント駆動型のデータ共有など。」
データ ファブリック モデルはアクティブなメタデータを使用し、データを保存する前に標準化された形式に変換します。 データ ファブリックは、メタデータを使用して、要求されたデータ ファイルを見つけて相互リンクします。 組み合わせることにより セマンティクス技術とデータ ファブリックを組み合わせることで、非常に効果的な研究プロセスを開発できます。
ナレッジグラフ
ナレッジ グラフは、多数のデータ記述と、一般的に役立つさまざまな概念を関連付けます。 セマンティック技術を組み合わせると リンクトデータ技術、さまざまな形式のデータとソース間の関係が形成され、コンテキストの作成に役立ちます。 このように連結されると、これらの生データの断片は、ウェブのようなデータ構造を形成します。ナレッジグラフに設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」
ナレッジ グラフは、相互にリンクされた情報のモデル、つまり概念、エンティティ、および関係の記述のウェブのようなコレクションを表します。
私たちはインターネットを使用しているため、意識せずに常にナレッジ グラフ (およびその下にあるグラフ データベース) と対話しています。 ナレッジ グラフの使用は、自動車産業から石油産業、製薬および健康産業、出版などに至るまで、いくつかのビジネス セクターで採用されています。ナレッジ グラフは、人がどの映画やショーを楽しむかを予測するために、ストリーミング サービスでよく使用されます。 . 仮想アシスタント (Siri、Alexa、Google アシスタントなど) を使用している場合、ナレッジ グラフはパーソナライズされた検索結果を提供できます。
ナレッジ グラフのサポート:
- 相互に貢献し、構築され、ネットワークを形成する記述
- セマンティック メタデータを使用して、多様なデータが相互に関連付けられて記述されている
- コンピュータと人間の両方がそれらを効率的に処理および理解できるようにする、形式的なセマンティクスを使用した記述
データ レイクハウス
データ レイクハウスは非常に新しく、セマンティック テクノロジを使用しています。 実際、彼らはそれなしでは存在できませんでした。 データ レイクの主な問題は、目的のデータを見つけることです。その結果、データ レイクはすぐにデータの沼地になる可能性があります。 あ データレイクハウス 通常、独自のストレージ システムが付属していますが、追加のデータ レイクやデータ ウェアハウスと連携するために使用することもできます。
データ レイクハウスとデータ レイクの主な違いは、レイクハウスはセマンティック テクノロジを使用するのに対し、データ レイクは使用しないことです。
データ レイクハウスは主にクラウド環境で使用され、さまざまなソースからのデータを受け入れることができます。 これには、非構造化データ、半構造化データ、および構造化データが含まれます。 データ レイクハウスでのセマンティック テクノロジの使用が、人気を集め始めた理由です。
セマンティック テクノロジーと AI
しばしば「セマンティック AI、機械学習を使用したセマンティック テクノロジがますます使用されています。 (記事のタイトルや広告などの一般的な目的では、「機械学習」という用語は「AI」に置き換えられることがよくあります。) 機械学習アルゴリズム 通常、構造化されたデータとテキストではうまく機能しますが、他のデータ形式ではうまく機能しません。 セマンティック テクノロジは、この問題の解決に役立ちます。
セマンティック テクノロジは、機械学習アルゴリズムが非構造化データを理解するのに役立ちます。
機械学習はナレッジ グラフの拡張に役立ち、ナレッジ グラフは ML アルゴリズムの開発に役立ちます。 この自己拡張プロセスは、最終的に自己最適化システムにつながります。 事前に計画された期待ではなく、使用に基づいて機械学習アルゴリズムの進化を促進します。
さらに、セマンティック テクノロジを使用して、チャットボットや仮想アシスタントがより人間らしく話すことができます。
会話型チャットボット
会話型チャットボットは仮想アシスタントまたはデジタル アシスタントとも呼ばれ、タスク指向のチャットボット (XNUMX つの機能を実行する単一目的のソフトウェア) よりもはるかに高度でインタラクティブです。 これらのチャットボット コンテキストを認識し、学習と改善のために NLP と ML を使用します。 予測インテリジェンスと分析を使用して、プロファイルと過去の行動に基づいて、パーソナライズされたカスタマー エクスペリエンスを提供できます。
時間が経つにつれて、仮想アシスタントは顧客の好みを学習し、推奨事項を提供し、ニーズを予測できます。 データの監視に加えて、会話を開始することもできます。 Siri と Alexa は、予測会話型チャットボットの例です。
高度な仮想アシスタントを使用して、複数の異なる単一目的のタスク指向チャットボットを XNUMX つの傘の下で接続できます。 通常、この設計により、さまざまなソースからのデータを収集できます。 この収集されたデータは、タスクを実行するために組み合わされます。 これはコンテキストを維持しながら行われ、チャットボットが「混乱」するのを防ぎます。
まとめ
セマンティック テクノロジは、意味とコンテキストに重点を置いています。 さまざまなソースにまたがる概念、トピック、および関係を直接検索できます。 セマンティック テクノロジは、次のようないくつかの異なるコンテキストで使用できます。
- テーマとコンセプトの自動認識
- 情報と意味抽出
- セマンティック データの統合
- 分類法/分類
セマンティック テクノロジの使用は、特に機械学習や人工知能と組み合わせると、データの研究と処理のための強力なツールになる可能性があります。 セマンティック テクノロジは、以前のインテリジェンス テクノロジよりもインテリジェントで関連性の高い応答を提供する新しいデータ パラダイムを提供します。
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