Семантический разрыв

Семантический разрыв
Общая информация
Идентификаторы
Информация в Викиданных ?

Шаблон:Информатика

Семанти́ческий разры́в (англ. semantic gap) — термин, обозначающий расхождение между смыслом информации, воспринимаемым на одном уровне абстракции (например, человеком), и её формальным или техническим представлением на другом уровне (например, машиной или программой). Понятие широко используется в информатике, компьютерном зрении, искусственном интеллекте, программной инженерии и лингвистике.

Семантический разрыв возникает, когда данные, воспринимаемые как значимые и осмысленные для одного участника системы (например, пользователя), интерпретируются как абстрактные или низкоуровневые структуры для другого (например, алгоритма). Разрыв может быть источником недопонимания, ошибок интерпретации и затруднений при автоматизации.

Один из наиболее известных примеров — различие между пиксельными данными изображения и высокоуровневым понятием объекта, например «собака» или «машина». Для преодоления этого разрыва применяются методы глубокого обучения, включая сверточные нейронные сети и алгоритмы семантической сегментации.^[1]

Семантический разрыв может проявляться между бизнес-требованиями (на естественном языке) и программной реализацией на формальном языке. Также термин применяется к проблеме Шаблон:Не перевод — несоответствию между объектно-ориентированными моделями и реляционными базами данных.

В лингвистике термин может описывать трудности перевода или смысловые искажения, возникающие при преобразовании информации между языками или культурными контекстами.

• Использование онтологий и семантических сетей^[2];
• Применение методов машинного обучения и обработки естественного языка;
• Разработка специализированных интерфейсов и языков предметной области;
• Создание систем интерпретации, связывающих уровни абстракции между человеком и машиной^[3].

• Семантический анализ
• Компьютерное зрение
• Онтология (информатика)
• Искусственный интеллект
• Обработка естественного языка
• Импедансное несоответствие

1. ↑ Smeulders, A. W. M., Worring, M., Santini, S., Gupta, A., & Jain, R. (2000). Content-Based Image Retrieval at the End of the Early Years. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(12), 1349–1380.
2. ↑ Brachman, R. J., & Levesque, H. J. (2004). Knowledge Representation and Reasoning. Morgan Kaufmann.
3. ↑ Steels, L. (2008). The Symbol Grounding Problem Has Been Solved. So What's Next? In Symbols and Embodiment: Debates on Meaning and Cognition (pp. 223–244).

• Smeulders, A. W. M., et al. Content-Based Image Retrieval at the End of the Early Years. IEEE Transactions on PAMI. 2000.
• Brachman, R., Levesque, H. Knowledge Representation and Reasoning. Morgan Kaufmann, 2004.
• Steels, L. The Symbol Grounding Problem Has Been Solved. So What's Next? In: Symbols and Embodiment, 2008.