시멘틱 네트워크

Semantic network
시멘틱 네트워크의 예
시리즈의 일부
네트워크 과학
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detail of a Tree of Knowledge after Diderot & d'Alembert's Encyclopédie, by Chrétien Frédéric Guillaume Roth
정보 매핑
토픽과 필드
노드 링크 어프로치
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시맨틱 네트워크 또는 프레임네트워크는 네트워크 내의 개념 간의 시맨틱 관계를 나타내는 지식 베이스입니다.이것은 지식 표현의 한 형태로 자주 사용됩니다.이것은 개념을 나타내는 꼭지점과 [1]개념 사이의 의미 관계를 나타내는 가장자리, 매핑 또는 연결된 의미 필드를 구성하는 방향 또는 방향 없는 그래프입니다.시맨틱 네트워크는 예를 들어 그래프 데이터베이스 또는 개념 맵으로 인스턴스화할 수 있다.일반적인 표준화된 시맨틱 네트워크는 시맨틱 트리플로 표현됩니다.

시멘틱 네트워크는 시멘틱[2] 해석이나 워드센스 명확화 [3]등의 자연어 처리 어플리케이션에서 사용됩니다.시맨틱 네트워크는 또한 대형 텍스트를 분석하고 주요 주제와 주제(예: 소셜 미디어 게시물)를 식별하거나 편견을 드러내는 방법(예: 뉴스 보도) 또는 전체 연구 [4]분야를 지도화하는 방법으로 사용될 수 있다.

역사

논리에서의 의미 네트워크 사용의 예는 니모닉 도구로서 지시된 비순환 그래프이며, 수세기 전으로 거슬러 올라간다.최초의 문서화된 사용은 서기 3세기에 아리스토텔레스의 범주에 대한 그리스 철학자 포르피리우스의 주석이다.

컴퓨터 역사에서 명제 미적분을 위한 "Semantic Nets"는 자연어 [5]기계번역을 위한 "인터링구아"로서 1956년 캠브리지 언어 연구 유닛의 리차드 H. 리첸스에 의해 컴퓨터에 처음 구현되었습니다.그러나 이 작업과 CLRU의 중요성은 뒤늦게 깨달았습니다.

시맨틱 네트워크도 로버트 F에 의해 독립적으로 구현되었습니다.시몬스와[6] 셸던 클라인은 빅터 잉브의 시연에서 영감을 얻은 후 1차 술어 미적분을 기초로 삼았다."연구 라인은 1960년 구문 구조 문법을 사용하여 구문적으로 잘 만들어진 난센스 문장을 생성하는 알고리즘에 대한 설명을 발표한 컴퓨터 언어학 협회의 초대 회장 빅터 잉브에 의해 시작되었다.Sheldon Klein과 나는 1962~1964년경에 이 기술에 매료되어 [7]텍스트에서 발생하는 단어의 의미 의존성을 존중함으로써 생성되는 의미를 제어하는 방법으로 일반화했다.다른 연구자들, 특히 M. Ross Quillian과[8] System Development Corporation의 다른 사람들은 SYENTX 프로젝트의 일환으로 1960년대 초에 그들의 작업에 기여했습니다.SDC의 이 출판물로부터, 「의미 네트워크」라고 하는 용어의 최신 파생물이, 그 배경으로서 인용되고 있습니다.후에 유명한 작품들은 앨런 M. 콜린스와 퀼리언(예: 콜린스와 퀼리언,[9][10] 콜린스와 로프터스[11] 퀼리언[12][13][14][15])에 의해 그려졌다.2006년 후반, Hermann Helbig는 MultiNet에 [16]대해 자세히 설명했습니다.

1980년대 후반, 네덜란드의 두 대학, 그로닝겐과 트벤터는 그래프에서 [17]대수를 용이하게 하기 위해 의미 네트워크이지만 에지가 제한된 가능한 관계에서 제한된다는 제약이 추가된 지식 그래프라는 프로젝트를 공동으로 시작했다.그 후 수십 년 동안, 의미 네트워크와 지식 그래프 사이의 [18][19]구분이 모호해졌다.2012년 구글은 지식 그래프에 지식 그래프라는 이름을 붙였다.

시맨틱 링크 네트워크는 시맨틱 소셜 네트워킹 방법으로서 체계적으로 연구되었다.그것의 기본 모델은 시맨틱 노드, 노드 간의 시맨틱 링크 및 시맨틱 링크의 시맨틱과 추론 규칙을 정의하는 시맨틱 공간으로 구성됩니다.체계적 이론과 모델은 2004년에 [20]출판되었다.이 연구 방향은 1998년 효율적인[21] 모델 검색을 위한 상속 규칙의 정의와 ADF로 [22]거슬러 올라갈 수 있다. 2003년 이후 연구는 소셜 시맨틱 [23]네트워킹으로 발전했다.이 작업은 시맨틱 넷(네트워크)의 단순한 확장이나 애플리케이션보다는 월드 와이드 웹 및 글로벌 소셜 네트워킹 시대에 체계적인 혁신입니다.그 목적과 범위는 시멘틱넷(또는 네트워크)[24]과는 다릅니다.시멘틱 링크 [25][26]네트워크에서는 추론 및 진화 및 암묵적인 링크의 자동 검출에 관한 규칙이 중요한 역할을 합니다.최근에는 Cyber-Physical-Social [27]Intelligence를 지원하기 위해 개발되었습니다.일반적인 요약 방법을 [28]만드는 데 사용되었습니다.그self-organised 시맨틱 링크 네트워크 다차원적 범주 공간과 함께 그것은 시맨틱 링크 네트워크 tex.를 통해 이해와 표현에 중요한 역할을 수행 확인되었다 다차원적인 추상 개념과self-organised 의미 links[29][30]다 애플리케이션을 지원하기 위해 의미와 관련된 공간을 만들기 위해 통합되었다티 백과 전서risation [31][32]어플리케이션시맨틱 링크 네트워크는 사이버 공간에서 사이버-물리적-사회적 공간으로 확장되었습니다.새로운 주제에서는 경쟁 관계와 공생 관계, 그리고 진화하는 사회에서의 그들의 역할이 연구되었다.사이버 물리 소셜 인텔리전스[33]

시맨틱 네트워크의 보다 특수한 형태는 특정 용도를 위해 작성되었습니다.예를 들어, 2008년에 Fawsy Bendeck의 PhD 논문은 의미 유사성 표현과 [34]계산을 단순화하기 위해 특수 관계와 전파 알고리즘을 포함하는 의미 유사성 네트워크(SSN)를 공식화했다.

시맨틱 네트워크의 기본

시멘틱 네트워크는 서로 관련된 일련의 개념으로 가장 잘 이해되는 지식을 가지고 있을 때 사용됩니다.

대부분의 시맨틱 네트워크는 인지적 기반입니다.또한 호와 노드로 구성되어 분류학적 계층으로 구성될 수 있습니다.시맨틱 네트워크는 활성화, 상속, 노드를 프로토오브젝트로 확산시키는 아이디어를 제공하였다.

예

리스프

다음 코드는 어소시에이션리스트를 사용한 리스프 프로그래밍 언어의 시멘틱네트워크의 예를 나타내고 있습니다. 

(설정 *스태프* '((카나리아  (이-a 새)            (색. 노란 색)            (크기 작은.))   (펭귄 (이-a 새)            (움직임. 수영하다))   (새    (이-a 척추동물)            (해프터 날개.)            (복제품 달걀을 깨다))))

"canary" 유형에 대한 모든 정보를 추출하려면assoc키를 사용하여 [35]기능을 수행합니다.

워드넷

주요 기사:워드넷

시맨틱 네트워크의 예로는 영어 어휘 데이터베이스인 WordNet이 있습니다.그것은 영어 단어들을 synsets라고 불리는 동의어 세트로 그룹화하고, 짧고 일반적인 정의를 제공하며, 이러한 동의어 세트들 사이의 다양한 의미 관계를 기록합니다.정의된 가장 일반적인 의미적 관계 중 일부는 meronymy(A가 B의 일부인 경우 B의 meronymy), holonymy(B가 A를 포함하는 경우 B가 A의 전체 이름), hypernymy(A는 B의 하위, A는 B의 상위 이름), hypernymy(A는 Syny)이다.

WordNet 속성은 네트워크 이론의 관점에서 연구되어 Roget의 Thesaurus 및 단어 관련 태스크에서 생성된 다른 의미 네트워크와 비교되었습니다.이 관점에서 보면, 그 세 가지는 [36]작은 세계 구조입니다.

기타 예

찰스 샌더스 피어스의 실존 그래프나 존 F의 관련 개념 그래프와 같은 의미 네트워크를 사용하여 논리적인 설명을 표현하는 것도 가능하다. Sowa.[1] 이것들은 표준 1차 술어 논리와 같거나 그 이상의 표현력을 가지고 있다.WordNet이나 다른 어휘 또는 브라우징 네트워크와는 달리, 이러한 표현을 사용하는 의미 네트워크는 신뢰할 수 있는 자동 논리 추론을 위해 사용될 수 있습니다.일부 자동이성자는 처리 중에 네트워크의 그래프 이론 기능을 이용합니다.

시맨틱 네트워크의 다른 예로는 겔리쉬 모델이 있습니다.겔리쉬 영어 사전과 함께 겔리쉬 영어는 개념과 개념 이름 사이의 관계 네트워크로 정의되는 공식 언어입니다.겔리쉬 영어는 네덜란드어의 공식 하위 집합인 반면, 여러 언어는 같은 개념을 공유합니다.다른 겔리쉬 네트워크는 겔리쉬 언어로 표현되는 지식 모델과 정보 모델로 구성됩니다.겔리쉬 네트워크는 사물 간의 (이진) 관계 네트워크입니다.네트워크 내의 각 관계는 관계 유형에 따라 분류되는 사실의 표현입니다.각 관계 유형 자체는 겔리쉬 언어 사전에 정의된 개념입니다.각각의 관련된 것은 개념에 따라 분류되는 개념 또는 개별적인 것이다.개념의 정의는 함께 겔리쉬 사전을 구성하는 정의 모델(정의 네트워크)의 형태로 작성됩니다.겔리쉬 네트워크는 겔리쉬 데이터베이스에 문서화할 수 있으며 컴퓨터 해석도 가능합니다.

SciCrunch는 과학 자원을 위해 공동으로 편집한 기술 자료입니다.소프트웨어, 연구실 도구 등에 대해 명확한 식별자(RRID)를 제공하고 RRID와 커뮤니티 간의 링크를 작성하는 옵션도 제공합니다.

범주 이론에 기초한 의미 네트워크의 또 다른 예는 ologs입니다.여기서 각 유형은 사물의 집합을 나타내는 객체이고 각 화살표는 함수를 나타내는 형태론입니다.의미론을 제약하기 위해 교환 다이어그램도 규정된다.

사회과학에서 사람들은 때때로 공존 네트워크를 지칭하기 위해 [37][38]의미 네트워크라는 용어를 사용한다.기본적인 생각은 문장과 같은 텍스트 단위에서 공존하는 단어들은 의미론적으로 서로 관련이 있다는 것이다.다음으로 공존에 기초한 연결을 사용하여 시멘틱네트워크를 구축할 수 있습니다.이 프로세스에는 텍스트 내의 키워드 특정, 공존 네트워크 구축, 네트워크 분석을 통해 네트워크 내의 핵심 단어 및 테마 클러스터를 찾는 작업이 포함됩니다.대용량 텍스트와 빅데이터를 [39]분석하는 데 특히 유용한 방법입니다.

소프트웨어 도구

또한 Stuart C의 SNePS(Semantic Network Processing System)와 같이 어휘 지식 엔지니어링에 사용되는 소프트웨어 도구 세트와 연결된 정교한 유형의 시맨틱 네트워크도 있습니다.Shapiro[40] 또는 Hermann Helbig의 [41]MultiNet 패러다임. 특히 자연어 표현의 의미적 표현에 적합하며 여러 NLP 애플리케이션에서 사용됩니다.

시맨틱 네트워크는 표절 검출과 같은 특수한 정보 검색 태스크에 사용됩니다.언어 다양성을 줄이고 시스템이 사용되는 단어 집합과 독립적으로 단어 의미를 일치시킬 수 있도록 의미 압축을 사용하기 위해 계층 관계에 대한 정보를 제공합니다.

구글이 2012년에 제안한 지식 그래프는 실제로 검색 엔진에 시맨틱 네트워크를 적용한 것이다.

임베딩 형식을 통해 저차원 공간에서 시맨틱 네트워크와 같은 다중 관계 데이터를 모델링하는 것은 텍스트와 같은 매체에서 관계를 추출할 뿐만 아니라 실체 관계를 표현하는 데에도 이점이 있다.베이지안 클러스터링 프레임워크 또는 에너지 기반 프레임워크를 사용하고 최근에는 TransE[42](NIPS 2013)를 사용하는 등 이러한 임베딩을 학습하기 위한 많은 접근법이 있다.지식 기반 데이터 내장에는 소셜 네트워크 분석 및 관계 추출이 포함됩니다.

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기타 예

레퍼런스

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추가 정보

외부 링크

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