Викислова́рь — свободно пополняемый многофункциональный многоязычный словарь и тезаурус, основанный на вики-движке. Один из проектов фонда «Викимедиа». Изначально появился на английском языке 12 декабря 2002 года.
Семанти́ческая паути́на — общедоступная глобальная семантическая сеть, формируемая на базе Всемирной паутины путём стандартизации представления информации в виде, пригодном для машинной обработки.
Позволяет быстро найти нужное слово, часто с учётом морфологии и возможностью поиска словосочетаний, а также с возможностью изменения направления перевода.
Семанти́ческая ви́ки — веб-приложение, использующее машинообрабатываемые данные со строго определённой семантикой для того, чтобы расширить функциональность вики-системы.
Извлечение информации — это задача автоматического извлечения (построения) структурированных данных из неструктурированных или слабоструктурированных машиночитаемых документов.
Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии и информатике, а также в исследовании вопросов, связанных с искусственным интеллектом. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В информатике — с подбором представления конкретных и обобщённых знаний, сведений и фактов для накопления и обработки информации в ЭВМ. Главная задача в искусственном интеллекте (ИИ) — научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли осмысленно обрабатывать их и достигнуть тем подобия человеческого интеллекта.
Семанти́ческие веб-се́рвисы — законченные элементы программной логики с однозначно описанной семантикой, доступные через Интернет и пригодные для автоматизированного поиска, композиции и выполнения с учетом их семантики. В тематической литературе часто называются «динамической составляющей семантической паутины».
Вероятностный латентно-семантический анализ (ВЛСА), также известный как вероятностное латентно-семантическое индексирование — это статистический метод анализа корреляции двух типов данных. Данный метод является дальнейшим развитием латентно-семантического анализа. ВЛСА применяется в таких областях как информационный поиск, обработка естественного языка, машинное обучение и смежных областях. Данный метод был впервые опубликован в 1999 году Thomas Hofmann.
Латентно-семантический анализ (ЛСА) — это метод обработки информации на естественном языке, анализирующий взаимосвязь между коллекцией документов и терминами в них встречающимися, сопоставляющий некоторые факторы (тематики) всем документам и терминам.
Разрешение лексической многозначности — это неразрешенная проблема обработки естественного языка, которая заключается в задаче выбора значения многозначного слова или словосочетания в зависимости от контекста, в котором оно находится. Данная задача возникает в дискурсивном анализе, при оптимизации релевантности результатов поисковыми системами, при разрешении анафорических отсылок, в исследовании лингвистической когерентности текста, при анализе умозаключений.
Semantic MediaWiki — расширение для вики-движка MediaWiki, позволяющее пользователям добавлять семантические аннотации к вики-страницам, используя дополнительные элементы вики-разметки, превращая MediaWiki в семантическую вики. Также предоставляет инструменты для обработки данных, полученных из этих аннотаций, и даёт пользователям возможность работать с типизированными структурированными данными.
Ана́лиз тона́льности те́кста — класс методов контент-анализа в компьютерной лингвистике, предназначенный для автоматизированного выявления в текстах эмоционально окрашенной лексики и эмоциональной оценки авторов (мнений) по отношению к объектам, речь о которых идёт в тексте.
«Викида́нные» — совместно редактируемая база знаний, созданная Фондом Викимедиа. Используется для обеспечения централизованного хранения данных, которые могут использоваться в других проектах, в том числе в статьях Википедии — например, интервики-ссылок, значков статусных статей и списков или статистической информации: дат рождения, численности населения и т. п. Содержимое Викиданных распространяется по лицензии Creative Commons CC0.
Дистрибути́вная сема́нтика — это область лингвистики, которая занимается вычислением степени семантической близости между лингвистическими единицами на основании их распределения (дистрибуции) в больших массивах лингвистических данных.
Семантическая публикация или публикация в семантическом вебе — размещение информации в Интернете в формате документов, сопровождаемых семантической разметкой. Семантическая публикация даёт возможность поисковым машинам более точно интерпретировать структуру и смысл опубликованной информации, что делает поиск информации в Интернете и интеграции данных более эффективным.
Семантический поиск — способ и технология поиска информации, основанная на использовании контекстного (смыслового) значения запрашиваемых фраз, вместо словарных значений отдельных слов или выражений при поисковом запросе. Улучшение результатов поиска при обработке запросов достигается за счет более точной интерпретации поисковых намерений пользователя.
Семанти́ческий механи́зм рассужде́ний, семанти́ческая машина формирования рассуждений или движо́к пра́вил — это часть программного обеспечения, способная вывести логические умозаключения из набора адекватно формализованных базовых знаний или аксиом. Понятие семантического механизма рассуждений обобщает понятие машины вывода, предоставляя более богатый набор механизмов для работы. Правила вывода обычно определяются с помощью языка онтологий и часто языков описательной логики. Многие семантические механизмы рассуждений используют логику первого порядка для выполнения рассуждений; вывод обычно происходит путём прямой и обратной цепочек рассуждений. Существуют также примеры вероятностных механизмов рассуждений, включая неаксиоматическую систему рассуждений Пей Ванга и вероятностные логические сети.
Извлечение знаний — создание знаний из структурированных и неструктурированных источников. Полученное знание должно иметь формат, позволяющий компьютерный ввод, и должно представлять знания так, чтобы облегчить логические выводы. Хотя по методике процесс подобен извлечению информации и процессу «Извлечения, Преобразования, Загрузки», главный критерий результата — создание структурированной информации или преобразование в реляционную схему. Это требует либо преобразования существующего формального знания, либо генерацией схемы, основанной на исходных данных.
Безопасность туманных вычислений — меры безопасности, применяемые для предотвращения несанкционированного доступа, использования, раскрытия, искажения, изменения, исследования, записи или уничтожения информации, обрабатываемой в инфраструктуре туманных вычислений. Основная задача безопасности туманных вычислений — сбалансированная защита конфиденциальности, целостности и доступности данных, с учётом целесообразности применения и без какого-либо ущерба производительности инфраструктуры. Это достигается, в основном, посредством многоэтапного процесса управления рисками, который позволяет идентифицировать основные средства и нематериальные активы, источники угроз, уязвимости, потенциальную степень воздействия и возможности управления рисками. После определения критических проблем безопасности, характерных для конкретной реализации инфраструктуры туманных вычислений, вырабатываются необходимые политики безопасности, разрабатываются и реализуются стратегии с целью снижения вероятности реализации риска и минимизации возможных негативных последствий. Этот процесс сопровождается оценкой эффективности плана по управлению рисками.
Понимание естественного языка (NLU) или интерпретация естественного языка (NLI) — подраздел обработки естественного языка в искусственном интеллекте, который имеет дело с машинным пониманием текста. Понимание естественного языка является AI-полной задачей.
