analyse sémantiqueNous voici en plein cœur de ce que l’on appelle le web 2.0 avec l’explosion de Google et du multimédia, le phénomène de classement qui anime toute la toile. Parfois, le fait d’avoir un bot pour comprendre le contenu d’une simple page HTML s’avère assez complexe.

De nos jours, les utilisateurs se veulent de plus en plus exigeants et cherchent à avoir les résultats les plus précis et pertinents possible, et c’est là que l’analyse sémantique intervient.

La sémantique est une extension évolutive de notre web actuel dans lequel la sémantique des informations est définie. Cela permet aux robots de pratiquer « l’intuition » de données et ainsi, Google est apte à satisfaire les requêtes des utilisateurs de façon toujours plus précise.

L’analyse sémantique web rend possible le fait de répondre à des demandes en utilisant un système de traitement du langage capable de convertir des échantillons de langage humain en des représentations plus formelles qui seront plus faciles à manipuler pour les ordinateurs.

Les moteurs de recherche que nous connaissons tous dépendent d’une représentation moins rigide d’un langage naturel où l’indexation de la sémantique latente ainsi que les matrices de co-occurrence sont toutes deux utilisées pour trouver des erreurs.

L’analyse sémantique latente est une technique de traitement du langage naturel pour laquelle les relations qui existent entre un ensemble de documents donnés et les termes qu’ils contiennent sont analysées. Cela contribue à créer un ensemble de concepts qui sont liés aux documents et aux textes.

Même si, effectivement, l’analyse sémantique a été très efficace jusqu’à ce jour, elle est limitée car toutes les données qu’elle s’efforce de comprendre ont été créées à partir de moyens incompatibles. Les incohérences naturelles entre les individus et les cultures créent un corps de travail dans lequel le langage n’est tout simplement pas assez rigoureux pour permettre aux ordinateurs d’en tirer suffisamment de sens.

analyse sémantique schemaLa sémantique web ira encore plus loin que ce vers quoi l’analyse sémantique latente nous a emmené jusqu’ici.

L’ontologie est une pratique qui sert à définir les concepts et les relations dans un domaine. Elle offre un vocabulaire standard pour un domaine en particulier et les relations qui existent pour chaque concept. La standardisation occasionne une spécification qui permet à un ordinateur de comprendre le vocabulaire. Il existe plusieurs ontologies allant des simples taxonomies et classifications aux schémas de base de données et même jusqu’à des théories basées sur les axiomes.

Ces dernières années, les ontologies ont été adoptées dans plusieurs communautés, (qu’il s’agisse des affaires ou des sciences) et c’était un moyen de partager, de réutiliser et de traiter les connaissances de domaine. Désormais, les ontologies sont des éléments clés pour plusieurs applications telles que les portails de connaissances scientifiques, de gestion des informations, de systèmes d’intégration, de commerce électronique et des services de sémantique web.