Tecnología semántica

El objetivo final de la tecnología semántica es ayudar a las máquinas a comprender los datos. Entre las tecnologías más conocidas que permiten la codificación de la semántica en los datos se encuentran el Marco de Descripción de Recursos (RDF) ^{[ 1 ]} y el Lenguaje de Ontología Web (OWL) ^{[ 2 ]} . Estas tecnologías representan formalmente el significado de la información. Por ejemplo, una ontología puede describir conceptos, relaciones entre elementos y categorías de elementos. La incorporación de la semántica en los datos ofrece ventajas significativas, como la posibilidad de razonar sobre los datos y gestionar fuentes de datos heterogéneas.

En el software , la tecnología semántica codifica los significados por separado de los archivos de datos y contenido, y también por separado del código de la aplicación. Esto permite que tanto las máquinas como las personas los comprendan, compartan y razonen con ellos durante la ejecución. Con las tecnologías semánticas, añadir, modificar e implementar nuevas relaciones o interconectar programas de una manera diferente puede ser tan sencillo como cambiar el modelo externo que comparten.

En cambio, con la tecnología de la información tradicional , los significados y las relaciones deben predefinirse e integrarse directamente en los formatos de datos y el código del programa durante la fase de diseño. Esto significa que cuando algo cambia, cuando es necesario intercambiar información previamente no compartida o cuando dos programas deben interactuar de una manera nueva, es necesaria la intervención humana.

Fuera de línea, las partes deben definir y comunicar entre sí el conocimiento necesario para realizar el cambio, luego recodificar las estructuras de datos y la lógica del programa para adaptarlas, y finalmente aplicar estos cambios a la base de datos y la aplicación. Solo entonces podrán implementarlos.

Las tecnologías semánticas están "centradas en el significado". Incluyen, entre otras, las siguientes áreas de aplicación:

• codificación/decodificación de la representación semántica,
• grafos de conocimiento de entidades y sus interrelaciones,
• reconocimiento automático de temas y conceptos,
• extracción de información y significado ,
• integración de datos semánticos y
• taxonomías/clasificación.

Ante una pregunta, las tecnologías semánticas pueden buscar directamente temas, conceptos y asociaciones que abarcan una gran cantidad de fuentes.

Semantic technologies provide an abstraction layer above existing IT technologies that enables bridging and interconnection of data, content, and processes. Second, from the portal perspective, semantic technologies can be thought of as a new level of depth that provides far more intelligent, capable, relevant, and responsive interaction than with information technologies alone. Semantic technologies would often leverage natural language processing and machine learning in order to extract topics, concepts, and associations between concepts in text.

• Knowledge graph
• Metadata
• Ontology –also known as a knowledge graph in a generalized term
• Resource Description Framework
• Schema.org –a set of schemas for structured data markup on web pages
• Semantic heterogeneity
• Semantic integration
• Semantic matching
• Semantic networks
• Semantic interoperability
• Semantic Web
• Web Ontology Language

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