Семантический перевод - Semantic translation

Семантический перевод это процесс использования семантический информация для помощи в переводе данных в одно представление или модель данных к другому представлению или модели данных.[1] Семантический перевод использует семантику, которая связывает значение с индивидуальным элементы данных в одной толковый словарь создать эквивалентное значение во второй системе.

Пример семантического перевода - преобразование XML данные из одной модели данных во вторую модель данных с использованием формальных онтологии для каждой системы, такой как Язык веб-онтологий (СОВА). Это часто требуется интеллектуальные агенты 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 отображение данных инструменты, которые выполняют простой однозначный перевод данных из одной системы в другую без фактического связывания смысла с каждым элементом данных.

Семантический перевод требует, чтобы элементы данных в исходной и целевой системах имели «семантические отображения» в центральный реестр или реестры элементов данных. Самое простое отображение - это, конечно, эквивалентность. Семантическая эквивалентность:

  • Учебный класс Эквивалентность - указание на то, что класс или «концепции» эквивалентны. Например: «Человек» - это то же самое, что «Человек».
  • Свойство Эквивалентность - указание на то, что два свойства эквивалентны. Например: «PersonGivenName» - это то же самое, что «FirstName».
  • Пример Эквивалентность - 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 (НИЭМ).

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Х. Бестужефф; Ж. Э. Дюбуа; Б. Турайзингам (29 июня 2013 г.). Обмен неоднородной информацией и организационные центры. Springer Science & Business Media. ISBN  978-94-017-1769-4.