Семанти́ческий разры́в () — 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.
Определение 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.
Примеры В компьютерном зрении 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.
В программной инженерии Семантический разрыв может проявляться между бизнес-требованиями (на естественном языке) и программной реализацией на формальном языке. Также термин применяется к проблеме — несоответствию между объектно-ориентированными моделями и реляционными базами данных.
В лингвистике и переводе В лингвистике термин может описывать трудности перевода или смысловые искажения, возникающие при преобразовании информации между языками или культурными контекстами.
Методы преодоления Использование онтологий и семантических сетей; 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.
См. также Семантический анализ Компьютерное зрение Онтология (информатика) Искусственный интеллект Обработка естественного языка Импедансное несоответствие
Примечания 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. Brachman, R. J., & Levesque, H. J. (2004). Knowledge Representation and Reasoning. Morgan Kaufmann. 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).
Литература 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.
Категория:Информатика Категория:Семантика Категория:Искусственный интеллект Категория:Обработка изображений Категория:Лингвистика