Семантические сети — это структуры знаний, которые отображают связи между идеями и показывают, как они связаны друг с другом. Чтобы собирать данные, связывать идеи и выделять связи, семантические сети используют программирование ИИ. Благодаря этой функции предприятия могут улучшить обслуживание своих клиентов, облегчив расширенный поиск продуктов для своих клиентов. Это также может повысить эффективность, с которой команды по рекламе и продажам ориентируются на потенциальных клиентов.

Онлайн-курс по науке о данных может быть полезен для лучшего понимания этого предмета.

Используя сеть для описания семантических связей между идеями, семантическая сеть (иногда называемая «сетью фреймов») может использоваться в качестве хранилища знаний. Это распространенный способ представления информации и понимания. Это отображение или соединение семантических полей, представленное в виде ориентированного или неориентированного графа с понятиями в качестве вершин и семантическими взаимодействиями между понятиями в качестве ребер. Семантические сети могут иметь несколько форм, включая карты идей и базы данных графов. Семантические тройки являются обычным представлением обычных семантических сетей. Некоторые задачи НЛП, в том числе семантический анализ и устранение неоднозначности слов, используют семантические сети. Кроме того, семантические сети могут использоваться для демонстрации предвзятости в новостях, для отображения всей области исследования или просто для оценки и определения ключевых тем, элементов в очень длинных текстах (например, социальных публикации в СМИ).

Семантические сети могут улучшить несколько секторов, включая продажи, маркетинг, розничную торговлю и здравоохранение, но обычно эта область работает в фоновом режиме и не затрагивает повседневную жизнь сотрудников. Семантические сети используются новыми технологиями, такими как Microsoft Office Graph, для связывания схожих идей на рабочем месте. Электронная почта может быть собрана для материалов встречи, можно связаться с работниками с соответствующим опытом, а внешние данные могут быть собраны.

История

Семантические сети (также известные как ориентированные ациклические графы) тысячелетиями использовались в качестве мнемонического устройства в логике. Этот термин впервые был использован в письменной форме в третьем веке нашей эры в комментарии греческого философа Порфирия к категориям Аристотеля.

Хотя значение работы Ричарда Х. Риченса и Кембриджского отделения языковых исследований (CLRU) было полностью оценено намного позже, он был первым, кто внедрил «Семантические сети» для исчисления высказываний для компьютеров в 1956 году в качестве «промежуточного языка» для машинный перевод естественных языков. Вдохновленные презентацией Виктора Ингве, Роберт Ф. Симмонс и Шелдон Кляйн по отдельности разработали реализацию семантических сетей, основанную на исчислении предикатов первого порядка. Ингве, первый президент Ассоциации компьютерной лингвистики, начал это направление исследований в 1960 году, когда он представил описание алгоритмов использования грамматики структуры фразы для построения синтаксически правильно построенных бессмысленных предложений. Примерно в 1962–1964 годах Шелдон Кляйн и я были заинтригованы этой идеей и расширили ее, превратив в средство влияния на значение вывода, обращая внимание на контекстуальное значение слов». В начале 1960-х они работали над проектом SYNTHEX вместе с другими исследователями, наиболее известными из которых были М. Росс Квиллиан и его коллеги из System Development Corporation. Большинство современных итераций фразы «семантическая сеть» восходят к этим статьям SDC. Аллан М. Коллинз и Квиллиан написали и другие влиятельные работы (например, «Коллинз и Квиллиан», «Коллинз и Лофтус Квиллиан»). Герман Хельбиг закончил описание MultiNet в 2006 году.

Стоимость курса по науке о данных может доходить до 4 лакхов индийских рупий.

Основы семантических сетей

  1. Используйте семантическую сеть, когда ваша информация лучше всего представлена ​​в виде сети взаимосвязанных идей.
  2. Большинство семантических сетей основано на каком-то мыслительном процессе. Кроме того, они состоят из дуг и узлов, которые могут быть расположены в иерархической структуре. Понятия распространения активации, наследования и узлов как протообъектов были введены семантическими сетями.
  3. Семантические сети, иногда называемые сетями совпадений, могут быть построены путем извлечения ключевых слов из текста, вычисления частот совпадений и оценки полученных сетей для обнаружения важных терминов и тематических кластеров.

Программные инструменты

Обширные семантические сети, такие как Система обработки семантических сетей Стюарта К. Шапиро (SNePS) или парадигма MultiNet Германа Хельбига, хорошо подходят для семантического представления выражений естественного языка и используются в ряде приложений НЛП. Обнаружение плагиата — лишь одно из многих приложений для поиска информации, которые выигрывают от использования семантических сетей. Они помогают системе сопоставлять значения слов независимо от используемых наборов слов, предоставляя информацию об иерархических отношениях с целью использования семантического сжатия для уменьшения языкового разнообразия.

Предложение Google Knowledge Graph от 2012 года представляет собой реализацию поисковой системой семантической сети.

Преимущества моделирования мультиреляционных данных, таких как семантические сети, в низкоразмерных пространствах посредством встраивания заключаются в их способности описывать связи сущностей и извлекать отношения из медиа, таких как текст. Байесовские структуры кластеризации, структуры на основе энергии и, в последнее время, TransE — это лишь некоторые из различных методов, которые можно использовать для изучения таких вложений (NIPS 2013). Примеры использования данных встроенной базы знаний включают анализ социальных сетей и извлечение отношений.

Курс по науке о данных в Индии может дать вам лучшее представление об этом предмете.