セマンティックWebの要素

現代の情報社会の構造の複雑さは絶えず増大しています。 これに関して、情報処理アルゴリズムの効率に対する要件も増加しています。 最近、この分野で最も人気のある分野は、データマイニング（DM）、データベースでの知識発見（KDD）、および機械学習（ML）です。 それらはすべて、膨大な量のデータの調査、分析、理解のための理論的および方法論的基礎を提供します。
ただし、今日のインターネットで歴史的に開発されているように、データ構造自体がマシン分析にあまり適していない場合、これらの方法では不十分です。
この問題を解決するために、インターネットデータ構造をセマンティックWebに変換するためにグローバルなイニシアチブが取られ、人間とソフトウェアエージェントの両方によるデータの効果的な検索と分析の機会が提供されます。
この記事では、セマンティックWEBを実装するための主要なテクノロジーについて説明します。


インターネットの既存の構造の最も重要な欠点は、コンピューターの理解に便利なデータを表示するための標準を実際に使用せず、すべての情報が主に人間の知覚を目的としていることです。 たとえば、かかりつけの医師の勤務時間を取得するには、診療所のウェブサイトにアクセスして、すべての開業医のリストでそれを見つけます。 ただし、特定のサイトの厳密な構造を考慮して作成しない限り、人が簡単に実行できる場合、自動モードのプログラムエージェントはほとんど不可能です。

知識を鍛えるプロセス

オントロジーは、このような問題を解決するために使用されます。これにより、機械にとって理解可能な用語で任意の主題領域を記述し、 モバイルエージェントを効果的に使用できます。
このアプローチを使用する場合、人に見える情報に加えて、各ページにはソフトウェアエージェントによるデータの効果的な使用を可能にするサービス情報もあります。
オントロジーは、インターネットをセマンティックWEB （SW）と呼ばれる新しいレベルに発展させるためのグローバルビジョンの不可欠な部分です。

セマンティックWebの概念のスタック

最も重要なセマンティックWebの概念

グローバルネットワークのグローバルな再編成などの複雑な目標を達成するには、相互接続された一連のテクノロジーが必要です。 上の図は、セマンティックWEBコンセプトの一般的な構造を示しています。 以下は、主要なテクノロジーの簡単な説明です。

セマンティックウェブ

セマンティックWebの概念は、インターネットの進化に関する現代の理解の中心です。 将来、ネットワーク上のデータは通常のページ形式とメタデータの形式の両方でほぼ同じ割合で表示され、マシンがそれらを論理的な結論に使用できるようになると考えられており、MLメソッドを使用するすべての利点を実現しています。 統一リソース識別子 （URI）とオントロジーはどこでも使用されます。
ただし、すべてがバラ色であるとは限らず、セマンティックWebの完全な実装の可能性については疑問があります。 効果的なセマンティックWebを作成する可能性についての疑問を支持する主なポイント：
•人的要因、人々は嘘をつくことができます。彼らはメタ記述を追加するのが面倒で、不完全または単純なメタデータを使用できません。 この問題を解決するオプションとして、自動化ツールを使用してメタデータを作成および編集できます。
•各ドキュメントに人とマシンの両方の完全な説明が必要な場合の情報の過度の複製。
これは、 microformatsの導入によって部分的に解決されます 。

メタデータ自体に加えて、セマンティックWebサービスはSWの重要な部分です。 これらはセマンティックWebエージェントのデータソースであり、当初はマシンとの対話を目的としており、その機能を宣伝する手段があります。

URI（Uniform Resource Identifier）

URIは、あらゆるリソースの統一された識別子です。 仮想オブジェクトと物理オブジェクトの両方を示すことができます。 一意の文字列を表します。 現在最も有名なURIはURLです。これはインターネット上のリソースの識別子であり、アドレス指定されたリソースの場所に関する情報が追加されています。

ベースURI形式

オントロジー

機械学習分野に関連して、オントロジーは特定の構造、特定のサブジェクトエリア（PRO）の要素の値を記述する（形式化する）概念的なスキームとして理解されます。 オントロジーは、関係と関係を記述する用語とルールのセットで構成されます。
オントロジーは通常、 インスタンス 、 概念、属性、および関係から構築されます 。

• インスタンス -最下位レベルの要素。 オントロジーの主な目的は、インスタンスの分類です。オントロジー内に存在する必要はありませんが、原則として存在します。 例 ：言葉、動物の種類、星。
  
• 概念 -抽象セット、オブジェクトのコレクション。
  例 ：「星」の概念、「太陽」のネストされた概念。 「太陽」とは何か、埋め込まれた概念またはインスタンス（照明）-オントロジーに依存します。
  「太陽」の概念、「太陽」のコピー。
  
• 属性 -各オブジェクトには、特定の情報を保存できるオプションの属性セットがあります。
  例 ：sunオブジェクトには次のような属性があります
  •タイプ：黄色の小人。
  •重量：1.989・10 ³⁰ kg;
  •半径：695,990 km。
  
• リレーション -オントロジーオブジェクト間の依存関係を指定できます。
  

異なるオントロジー間の交差点を確立することが可能であるため、オントロジーを使用すると、1つのミサイル防衛を異なる視点から見ることができ、タスクに応じて、検討中のミサイル防衛の異なるレベルの詳細を使用できます。 オントロジの詳細レベルの概念は重要な要素の1つです。たとえば、信号機の色を示すには単に「緑」を示すだけで十分な場合もありますが、車の塗料の色を説明する場合、 。

オントロジーの使用の一般的な構造を考慮してください。

可能なアドレスオントロジーの一部

アドレスオントロジーで考えられるルールの例。 このオントロジーを使用する場合、アメリカの大学に手紙を送るには、その名前を示すだけで十分です。特定の学部に手紙を送る必要がある場合、プログラムエージェントは大学のウェブサイトからの標準住所情報に基づいて住所を見つけます。学部と希望の学部が選択され、住所が必要な学部のサイトからすでに取得されている場合、上記のオントロジーを使用して、プログラムは米国で受け入れられる住所形式を決定します。

コンピューターはすべての情報を完全に理解しているわけではありませんが、オントロジーを使用すると、利用可能なデータをはるかに効率的かつ有意義に使用できます。


もちろん、多くの疑問が残っています。たとえば、最初にエージェントは必要な大学のサイトをどのように見つけますか？ ただし、このための資金はすでに開発されています。 たとえば、Web Services Ontology Language（ OWL-S ）は、サービスが機能、サービスをアドバタイズできるようにします。

分類学

分類法は、オントロジーを実装するためのオプションの1つです。 分類の助けを借りて、特定のサブジェクト領域のオブジェクトがどのクラスに分類されているか、およびこれらのクラスの間にどのような関係が存在するかを判別することができます。 オントロジーとは異なり、分類法のタスクはオブジェクトの階層的分類のフレームワークで明確に定義されています。

最新のオントロジー記述言語

RDF （リソース記述フレームワーク）はリソースメタデータ記述言語であり、その主な目的は、人と機械の両方が等しく認識できる形式でステートメントを提示することです。
RDFのアトミックオブジェクトは、subject-predicate-objectのトリプレットです。 任意のオブジェクトは、単純なプロパティとこれらのプロパティの値の観点から説明できると考えられています。
選択したパラメーターを含むテーブルの例

選択したパラメーターを含むテーブルの例

URI（Uniform Resource Identifier）の前にはコロンを付ける必要がありますが、トラフィックを節約するためには、名前空間のみが許可されます。
また、人間の知覚を改善するために、RDIのスキームを表す慣行があります。 グラフの形で。


グラフRDIスキーマの例

OWL （Web Ontology Language）は、用語の意味と辞書内のこれらの用語間の関係を表すために設計されたWebオントロジー言語です。 RDFとは異なり、この言語は高レベルの抽象化を使用するため、正式なセマンティクスとともに、追加の用語辞書を使用できます。
OWLの重要な利点は、記述論理の明確な数学モデルに基づいていることです

W3Cコンソーシアムに関するセマンティックWEBの全体構造におけるOWLの位置

• XML-構造化文書を作成する機能を提供しますが、それらにセマンティック要件を課しません。
• XMLスキーマ-XMLドキュメントの構造を定義し、さらに特定のデータ型の使用を許可します。
• RDF-一部のオブジェクトの抽象データモデルとそれらの間の関係を記述する機能を提供します。 XML構文に基づいた単純なセマンティクスを使用します。
• RDFスキーマ-RDFのプロパティとクラス-リソース、およびそれらの間の関係のセマンティクスを記述することができます。
• OWL-以前のテクノロジーの記述機能を拡張します。 クラス間の関係（たとえば、互いに素）、カーディナリティー（たとえば、 "exactly one"）、対称性、等式、列挙型のクラスを記述できます。

OWLの3つの方言は、表現力の程度によって区別されます

• OWL Lite-完全な仕様のサブセットであり、オントロジーを記述するための最低限のツールを提供します。 OWLの初期実装を減らすように設計されています。 また、シソーラスやその他の分類法のOWLへの移行を簡素化します。 OWL Liteの表現力を備えたメタデータの論理的推論は、多項式時間で実行されることが保証されています（アルゴリズムの複雑さはクラスPに属します）。
  方言は、SHLF（D）記述論理に基づいています。
• OWL DL-一方では、最大限の表現力、計算の完全性（すべてが計算可能であることが保証されます）および完全な可解性（すべての計算が特定の時間に完了する）を提供します。 ただし、これに関しては、クラスの関係に厳しい制限があり、そのようなデータに対する一部のクエリの実行時間には指数関数的な実行時間が必要になる場合があります。
  方言は、記述論理SHOLN（D）に基づいています
• OWL Full-最大限の表現の自由を提供しますが、可解性の保証はありません。 作成された構造はすべて、実装されたアルゴリズムによってのみ正当化されます。 妥当なソフトウェアがOWL Fullのすべての機能の完全なサポートをサポートできるとは考えられません。
  
  原則的に決定可能ではないため、記述論理には対応していません。

OWLは現在、オントロジーを記述するための主要なツールです。

ソフトウェア（モバイル、ユーザー）エージェント（SA）

検討中のミサイル防衛システムでは、SAはユーザーに代わって動作するプログラムであると見なされ、一部の（場合によっては長時間）独立して情報を収集します。 彼らの重要な機能は、目標を達成するために他のエージェントやサービスと対話する能力です。
単にWEBページの範囲をスキャンする検索エンジンボットとは異なり、エージェントはサーバーからサーバーに移動します。 つまり、送信サーバーで破棄され、受信サーバーで以前に収集された情報の完全なセットで作成されます。 このモデルにより、エージェントは、WEBインターフェースでは利用できないサーバーで利用可能なデータソースを使用できます。
エージェントを受け入れてその要求を処理できるプラットフォームをサーバーにインストールする必要があることは明らかです。 また、エージェントの安全性と整合性に注意を払うことも重要です。 これを行うために、エージェントがシステムに影響を与える権利と機会が限られている安全な環境で作業する場合、割り当てられたスペースのアプローチが使用されます。
実装のエージェントは、普通と研修生に分かれています。
前者が明確に定義されたタスクを実行するように設計されている場合、後者は柔軟性に基づいており、通常はニューラルネットワークに基づいて作成されます。 ニューラルネットワークを使用すると、エージェントはユーザーの要件に常に適応し、インターネットとより効果的に対話できます。

マイクロフォーマット

Microformatsは、 Webページ上のさまざまなエンティティのセマンティックマークアップを作成する試みであり、人とマシンの両方が等しく認識します。 一部のマイクロフォーマットの情報では、単純な（X） HTMLに加えて、追加の技術や名前空間を使用する必要はありません。 microformat仕様は、ページ設計要素のクラスに名前を付けるための標準に関する単なる合意であり、各要素に関連データを保存できます。
たとえば、hCalendar形式を分析しましょう。
このマイクロフォーマットはiCalendarフォーマット（RFC 2445）のサブセットであり、将来または過去のイベントの日付を記述して、検索エージェントによる自動集約の機会を提供することを目的としています。

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この例では、日付（class = "vevent"）でコンテナルートクラスを作成し、特定の日付を標準ISO日付形式のイベントに関連付ける方法を説明します。

現時点では、最も一般的なマイクロフォーマットは

• hAtom-ニュースレター形式。
• hCalendar-カレンダーとイベントの説明を編集します。
• hCard-人、会社、場所の説明。
• hResume-履歴書を記述するための形式。
• hReview-レビューの紹介。
• XFN-人々の間の関係を示す方法。

この分野には多くの新しい開発があります。たとえば、自動分類子の自動構築では、研究するデータに応じて異なるレベルのオントロジーが使用されます。
この記事は、さまざまなソースからのデータを組み合わせて、セマンティックWebの開発の一般的な構造を理解しようとする試みです。