Semantics
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의미론. 어떤 그림, 문서가 어떤 뜻을 담고 있는지 따지자는 것.

결국, 의미론은 다른형태의 정보의 Similarity 를 비교하는데서 옵니다. 디지털 사과 사진 파일, 사과라는 한국어 말소리, Apple 이라는 영문 표기, 실제 사과. 등등은 모두 같은 의미를 가집니다. 즉 서로 같은 내포를 갖고 있는 외연인 것입니다.

서로 다른 형태의 문서들이 이처럼 같은 뜻임을 간단히 알아낼 수 있다면, 혹은 계산해 낼 수 있다면, 이는 정보자료들을 정리하고 검색하는데 완전히 새로운 경지로 나아갈 수 있습니다. 당연히, 이는 의미를 사람처럼 이해하는 것을 계산해내려는 AI 와 밀접한 연관이 있습니다.

"이선영"에 대한 전기문과, "이선영"에 대한 커뮤니티 사이트, 어제 찍은 "이선영" 사진 JPEG 파일이 검색엔진상에서 자동적으로 연결되도록 컴퓨터의 계산을 통해 Link 를 만들 수 있다면. 이러한 semantics의 적극적인 도입은 WebTwoPointZero 의 중요한 부분이기도 합니다.

이러한 자동 의미론 추출은, 화상인식, 필기체인식, 음성인식, 자연어인식과 같은 여러가지 아날로그 - 디지털 변환과 기계 인식 즉 Perception 에 관한 논의와 연결될 수 있습니다.

과도기적 방법

많은 사람들의 작은 참여를 모아서 AI 를 대신하는 수법이 있을 수 있습니다. QNASearch 처럼, 사용자가 수동으로 몇몇 자료들의 연관관계를 사람의 이해로 입력해 주는 것입니다. 귀찮은 작업이고 흥미가 당길 때 마다만 작업하게 되므로 작업 분량은 많지 않겠습니다만, 수만면의 사용자들이 너도나도 작업한 것을 모아 놓으면 방대한 처리 자료가 될 수 있습니다.

이러한 방법으로 semantics에 도전하는 것이 DelIcioUs 등등의 태깅 입니다. 이런 태깅을 ImageSearch 와 결합하여, 더 시각적이고 직관적인 Link 를 제공하도록 할 수도 있을 겁니다. 즉 자연어 처리로 접근하기 어려운 이미지 자료에 대해 인간의 판단에 의존하는 것인데, Beyond Web 블로그에 http://beyondweb.egloos.com/2... 한 예가 소개되어 있습니다.




(마지막 변경 UNIX clock : 1193640274 / Common clock 2007.10.29, 3:44 pm )
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