Le più recenti innovazioni nella produzione di algoritmi per i motori di ricerca si basano sull'analisi semantica dei termini e sulla conseguente creazione di reti semantiche. Un esempio di questo nuovo approccio è dato da Mooterche già utilizza reti semantiche per visualizzare i concetti. Lo stesso Google ha già adottato sistemi per la prevenzione dell'errore e la contestualizzazione dei risultati.
In generale le reti semantiche sono una grande famiglia di schemi di rappresentazione "a grafo" (vedi immagine sopra). Più precisamente, una rete semantica è un grafo in cui:
- I nodi, etichettati, corrispondono a concetti, oggetti e stati
- Gli archi, etichettati e orientati, a relazioni binarie tra i nodi (dette anche ruoli).
La prima formulazione del concetto di rete semantica si deve a Ross Quillian, che lo elaborò nel 1968 per costruire un modello dell'organizzazione dei significati delle parole nella memoria e della capacità di associare concetti. Successivamente molti altri studiosi hanno proposto evoluzioni e potenziamenti del modello originale, senza però distaccarsi delle primitive intuizioni di Quillian.
È lecito prevedere che nel giro di alcuni anni i motori di ricerca baseranno le proprie tecnologie sia sull'analisi quantitativa dei contenuti (le parole in sé), sia soprattutto su quella qualitativa (il senso delle parole). I motori di ricerca saranno, ad esempio, in grado di distinguere il senso della parola "pesca" a seconda di quale sia il contesto in cui la parola è contenuta (capire se sia il frutto, la disciplina sportiva, o altro).
Per muoversi in questa direzione Google ha acquisito Oingo (un tempo noto come "il motore dei concetti") e la tecnologia dell'azienda che lo creò, la Applied Semantics.
Sotto, Peter Patel-Schnelder, ricercatore di Google, parla del Semantic Web e della rappresentazione della conoscenza
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