Il web semantico secondo MOMA

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Le principali limitazioni in termini di fruibilità del Web risiedono principalmente nell’assenza di un adeguato supporto semantico alla rappresentazione delle informazioni disponibili.

La visione originaria del web quale mero deposito di informazioni lascia finalmente il posto ad una concezione del tutto diversa.

Nello specifico, negli ultimi anni l’affermarsi delle iniziative relative al Semantic Web trova riscontro nell’utilizzo di alcuni standard per la descrizione delle informazioni, nell’analisi del Linguaggio Naturale, fino all’introduzione delle ontologie e di opportuni linguaggi ontologici.Le ontologie rappresentano sistemi che consentono al sistema di mappare e collegare le informazioni in modo strutturato in modo che il sistema possa fare dei percorsi logici prima di arrivare ad estrapolare il risultato della ricerca effettuata. Infatti le tecnologie semantiche e in particolar modo le ontologie forniscono uno strumento capace di associare a qualunque tipo di risorsa una semantica in termini di concetti descritti, di gerarchie, di relazioni etc.

Convinti tutti che che i vantaggi offerti sono di gran lunga superiori alle difficoltà dovute alla gestione delle ontologie, le tecnologie semantiche hanno permesso la progettazione di funzionalità che consentono un’ottimizzazione dell’accesso all’informazione.

Di cosa stiamo parlando? Della possibilità che il web inizi a ricercare quanto cerchiamo in modo intelligente: “trasformare una srl in spa” è un concetto ben diverso rispetto “trasformare una spa in srl”, una ricerca per parole darebbe lo stesso risultato in quanto queste non variano ma il senso si! Garantire agli utenti di esprimere un concetto in linguaggio naturale ed ottenere un risultato assolutamente vicino a ciò che cercano è l’obiettivo del Polo nello sviluppo della semantica.

Il semantic search engine, del Polo di eccellenza sulla Conoscenza dell’Università di Salerno (Moma S.p.a.), si fonda su un uso pervasivo delle tecnologie emergenti nell’area del semantic web (e.g. SKOS, RDFS, OWL, etc.) e su algoritmi di computational intelligence finalizzati, da un lato, all’estrazione della conoscenza e classificazione delle risorse disponibili e, dall’altro, alla ricerca di informazioni di interesse per l’utente.

L’approccio adottato nell’ambito delle attività del POLO consente, in particolare, di agevolare con  funzionalità semi-automatiche la creazione di dizionari domain specific delle entità di interesse dell’organizzazione e la manutenzione degli stessi, supportando la loro evoluzione e gestendo l’obsolescenza della conoscenza acquisita.

In particolare, per quanto concerne le funzionalità di information retrieval semantico l’approccio supporta diverse modalità di interazione con l’utente: query keyword-based, query espresse in linguaggio naturale, Question&Answer. L’interazione con l’utente avviene per mezzo di un’interfaccia per l’analisi dimensionale delle risorse sulla base della classificazione multi dimensionale delle risorse disponibili (e.g. documenti, contatti, etc.). L’analisi è svolta in modo molto innovativo in quanto dinamica e configurabile poiché basata sulle metodologie di estrazione della conoscenza e sulle tecnologie del semantic web.

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