Home » Articole » Articole » Societate » Societatea Informaţională » Informaţii » Scara semantică în sistemele de organizare a cunoașterii

Scara semantică în sistemele de organizare a cunoașterii

Scara semantică este o clasificare a sistemelor de organizare a cunoașterii (KOS) în funcție de câte tipuri de relații semantice afișează. Potrivit lui Olensky (2010), termenul „scara semantică” a fost folosit pentru prima dată în germană de [60] Blumauer și Pellegrini (2006, p. 16; ca „Semantische Treppe”). [61] (pp. 30-35) a prezentat un termen înrudit „Spectrul ontologiei” care este o clasificare, nu a KOS, ci a „ontologiilor”, care consideră, de exemplu, sistemele de clasificare și tezaurele ca tipuri de ontologii.

Scara semantică (Scara semantică: creșterea bogăției semantice în tipuri de sisteme de organizare a cunoștințelor (după [44]))

În descrierile sistemelor de clasificare cu tezaure și ontologii, numărul relațiilor semantice crește. În ceea ce privește figura de mai sus, trebuie reținat că un glosar este de obicei o listă alfabetică, care nu oferă relații semantice între concepte, și că considerăm „taxonomie” și „clasificare” ca fiind sinonime.

Verificarea ipotezei scării semantice necesită să se poată demonstra că formele superioare ale KOS sunt capabile să reprezinte formele inferioare. Sunt necesare mai multe cercetări în acest sens, dar câteva puncte de vedere susținătoare sunt:

Ref. [62] a sugerat că hărțile de subiecte (despre care el spune că se bazează pe un cadru ontologic) pot reprezenta alte tipuri de KOS:

„Relația dintre hărțile tematice și schemele tradiționale de clasificare ar putea fi aceea că hărțile tematice nu sunt atât o extensie a schemelor tradiționale, cât la un nivel superior. Adică, tezaurele extind taxonomiile, adăugând mai multe relații și proprietăți încorporate. Hărțile de subiecte nu adaugă la un vocabular fix, ci oferă un model mai flexibil cu un vocabular deschis. O consecință a acestui fapt este că hărțile de subiecte pot reprezenta de fapt taxonomii, tezaure, clasificare cu fațete, inele de sinonime și fișiere de autoritate, pur și simplu folosind vocabularele fixe ale acestor clasificări ca vocabular de hartă de subiecte”.

Un alt punct de vedere susținător este ideea că este posibil să se transforme un sistem de clasificare într-un tezaur (fără termeni înrudiți). Ref. [63] a examinat dacă cea de-a doua ediție a Clasificării Bibliografice Bliss poate fi folosită ca sursă pentru termenii și structura tezaurului (adică, concepte și relațiile lor semantice). Deși ea a descris unele probleme, aceste probleme par să nu refuze ideea că o clasificare poate fi transformată într-un tezaur, ci doar să sublinieze unele probleme în clasificarea specifică utilizată (s-ar putea spune unele probleme în calitatea acesteia).

Un al treilea punct de vedere de susținere este că pare să fie evident că, dacă se poate stabili, de exemplu, că o pasăre este o vertebrată (sau, în general, că X este un A), atunci acesta este un bloc de construcție care poate fi utilizat în ambele clasificări, în tezaure și în ontologii, sau în orice alt tip de KOS. Prin implicație, pare inutil să continuați studiul, de exemplu, a clasificărilor și a tezaurelor, ca obiecte separate. Ar trebui mai degrabă să studiem KOS în general, adică conceptele, sistemele conceptuale și relațiile conceptuale/semantice. (Cu toate acestea, desigur, tot ce am învățat despre, de exemplu, scheme de clasificare și tezaure, este încă util în acest context generalizat).

Diferite tipuri de KOS sunt diferite în raport cu tipurile de relații semantice pe care le pot afișa. Cu toate acestea, o problemă centrală nu este despre tipurile de KOS, ci despre determinarea relațiilor relevante/fructuoase/adevărate. Un recenzent anonim a scris: „De fapt, o altă interpretare [ . . . ] ar putea fi aceea că ontologiile impun constrângeri (uneori simplificări) solicitate de logica computerizată și definirea claselor, moștenirii și ierarhiei care sunt proprii programării orientate pe obiecte, în timp ce notele privind domeniul de aplicare și „inconsecvențele logice” ale tezaurelor ar putea prezenta o oportunitate mai flexibilă de a explica și de a reprezenta complexitățile științei într-un mod mai umanist/verbal”. Acest citat ridică câteva probleme profunde și foarte interesante. În acest sens, se poate menționa că [64] a scris despre „Chestionarea idealului univocității” în studiile de terminologie și că [65], dintr-un punct de vedere filosofic general, a scris despre lăudarea vagului. Astfel de referințe susțin întrebarea adresată de recenzor, care, după cunoștințele mele, nu a fost niciodată abordată în mod serios în organizarea cunoștințelor. Dacă este fructuoasă, această viziune provoacă ideea scării semantice.

Există, de asemenea, probleme mai tradiționale despre criteriile științifice și academice pentru extragerea informației (IR) și organizarea cunoașterii (KO). De exemplu, cum determinăm dacă X este un fel de A? S-a susținut de [66] (p. 583) că „relațiile paradigmatice sunt acelea care sunt lipsite de context, definitorii și adevărate în toate lumile posibile”. În același timp, literatura demonstrează o înțelegere comună a faptului că relațiile paradigmatice sunt tipurile de relații semantice utilizate în tezaure și alte sisteme de organizare a cunoștințelor (inclusiv relații de echivalență, relații ierarhice și relații asociative). Este o afirmație ciudată. Relațiile dintre speciile de păsări, de exemplu, sunt determinate în ornitologie și supuse diferitelor teorii și schimbări de paradigmă (vezi mai departe [67].) În mare măsură, acest lucru trebuie făcut, desigur, de către cercetarea științifică. Deci, un KOS bun este unul care se bazează pe cunoștințe solide ale subiectului, în timp ce un KOS rău nu se bazează pe cunoștințe solide. Opinia exprimată de [66] descurajează specialiștii în informații să ia în considerare literatura de specialitate. Dacă KOS va fi folosit și își servește funcțiile, utilizatorii trebuie să aibă încredere în ele. Din păcate, există indicii că nu trebuie să fie așa (cf., [68] (p. 511) care a scris: „Peste jumătate din timpul în care cercetătorii au neglijat să consulte un tezaur, au făcut-o pentru că nu aveau încredere în calitatea tezaurului, pentru că tezaurul nu era disponibil sau pentru că au fost nevoiți să caute mai multe baze de date pentru o solicitare”.)

Referințe

  • 44.    Olensky, M. Semantic Interoperability in Europeana: An Examination of CIDOC CRM in Digital Cultural Heritage Documentation. Bull. IEEE Tech. Comm. Digit. Libr. 2010, 6.
  • 60.    Blunauer, A.; Pellegrini, T. Semantic Web und Semantische Technologien: Zentrale Begriffe und Unterscheidungen. In Tassilo Pellegrini and Andreas Blumauer; Springer: Berlin, Germany, 2006; pp. 9-25.
  • 61.    Obrst, L. Ontological Architectures. Theory and Applications of Ontology: Computer Applications; Springer: Dordrecht, The Netherlands, 2010; pp. 27-66.
  • 62.    Garshol, L.M. Metadata? Thesauri? Taxonomies? Topic Maps! Making Sense of It All. J. Inform. Sci. 2004, 30, 378-391.
  • 63.    Aitchison, J. A Classification as a Source for a Thesaurus: The Bibliographic Classification of H. E. Bliss as a source of Thesaurus Terms and Structure. J. Doc. 1986, 42,160-181.
  • 64.    Temmerman, R. Questioning the univocity ideal. The difference between socio-cognitive Terminology and traditional Terminology. Hermes J. Lang. Commun. Bus. 1997,18, 51-90.
  • 65.    Van Deemter, K. Not Exactly: In Praise of Vagueness; Oxford University Press: Oxford, UK, 2010.
  • 66.    Svenonius, E. The Epistemological Foundations of Knowledge Representations. Libr. Trends 2004, 52, 571-587.
  • 67.    Hjorland, B. Are Relations in Thesauri ‘Context-Free, Definitional, and True in all Possible Worlds’? J. Assoc. Inf. Sci. Technol. 2015, 66,1367-1373.
  • 68.    Fidel, R. Searchers’ Selection of Search Keys: II. Controlled Vocabulary or Free-Text Searching. J Am Soc Inform Sci. 1991, 42, 501-514.

Sursa: Hjørland, B. Information Retrieval and Knowledge Organization: A Perspective from the Philosophy of Science. Information 2021, 12, 135. https://doi.org/10.3390/info12030135, sub licența CC BY 4.0. Traducere și adaptare: Nicolae Sfetcu

© 2021 MultiMedia Publishing, Informații, Volumul 1

Etica Big Data în cercetare
Etica Big Data în cercetare

Principalele probleme cu care se confruntă oamenii de știință în lucrul cu seturile mari de date (Big Data), evidențiind principale aspecte etice, luând în considerare inclusiv legislația din Uniunea Europeană. După o scurtă Introducere despre Big Data, secțiunea Tehnologia prezintă … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $0,00$2,35 Selectează opțiunile
Tehnologia Blockchain - Bitcoin
Tehnologia Blockchain – Bitcoin

Internetul a schimbat complet lumea, cultura şi obiceiurile oamenilor. După o primă fază caracterizată prin transferul liber al informaţiilor, au apărut preocupările pentru siguranţa comunicaţiilor online şi confidenţialitatea utilizatorilor. Tehnologia blockchain asigură ambele aceste deziderate. Relativ nouă, ea are şansa să producă … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $2,99$4,99 Selectează opțiunile
Introducere în inteligența artificială
Introducere în inteligența artificială

Inteligența artificială s-a dezvoltat exploziv în ultimii ani, facilitând luarea deciziilor inteligente și automate în cadrul scenariilor de implementare. Inteligența artificială se referă la un ecosistem de modele și tehnologii pentru percepție, raționament, interacțiune și învățare.  Asistăm la o convergență … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $2,99$5,07 Selectează opțiunile

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *