Семантический перевод - это процесс использования семантической информации для помощи в переводе данных из одного представления или модели данных в другое представление или модель данных. [1] Семантический перевод использует преимущества семантики, которая связывает значение с отдельными элементами данных в одном словаре, чтобы создать эквивалентное значение во второй системе.
Примером семантического перевода является преобразование данных XML из одной модели данных во вторую модель данных с использованием формальных онтологий для каждой системы, такой как язык веб-онтологий (OWL). Это часто требуется интеллектуальным агентам, которые хотят выполнять поиск в удаленных компьютерных системах, которые используют разные модели данных для хранения своих элементов данных. Процесс, позволяющий одному пользователю выполнять поиск в нескольких системах с помощью одного поискового запроса, также известен как федеративный поиск .
Семантический перевод следует отличать от инструментов отображения данных, которые выполняют простой однозначный перевод данных из одной системы в другую без фактического связывания значения с каждым элементом данных.
Семантический перевод требует, чтобы элементы данных в исходной и целевой системах имели «семантические сопоставления» с центральным реестром или реестрами элементов данных. Самое простое отображение - это, конечно, эквивалентность. Существует три типа семантической эквивалентности :
- Эквивалентность классов- указание на то, что класс или «концепции» эквивалентны. Например: «Человек» - это то же самое, что «Человек».
- Эквивалентность собственности- указание на то, что два свойства эквивалентны. Например: «PersonGivenName» - это то же самое, что «FirstName».
- Эквивалентность экземпляра- указание на то, что два отдельных экземпляра объектов эквивалентны. Например: «Дэн Смит» - это то же лицо, что и «Дэниел Смит».
Семантический перевод очень затруднен, если термины в конкретной модели данных не имеют прямого однозначного сопоставления с элементами данных во внешней модели данных. В этой ситуации необходимо использовать альтернативный подход для поиска сопоставлений исходных данных с элементами сторонних данных. Эту проблему можно решить с помощью централизованных реестров метаданных, которые используют стандарты ISO-11179, такие как Национальная модель обмена информацией (NIEM).
Смотрите также
Рекомендации
- ^ Х. Бестужефф; Ж. Э. Дюбуа; Б. Турайзингам (29 июня 2013 г.). Гетерогенный информационный обмен и организационные центры . Springer Science & Business Media. ISBN 978-94-017-1769-4.