Czym jest model semantyczny

Większości ludzi pojęcie analitycznej aplikacji kojarzy się z BI (Business Intelligence) lub modelowaniem predykcyjnym. Analiza tekstu, bądź danych liczbowych daje w efekcie informacje, które wymagają dalszej interpretacji - porównań, odnalezienia związków przyczynowo skutkowych.


W ciągu ostatnich kilku lat koncepcja analitycznych aplikacji zmieniła swój charakter. W rzeczywistości przedsiębiorstwa zaczynają budować aplikacje, które wykorzystują wiele typów informacji – strukturalnej, niestrukturalnej, obrazów (np. z kamer i satelitów dźwięków, danych pochodzących z sieci sensorów itp). Ta różnorodność typów informacji nie da się łatwo dopasować do strukturalnego charakteru baz lub hurtowni danych. Wiedza o określonym problemie może również się rozwijać, co wymaga tworzenia nowych struktur danych lub przebudowy starych.

Rozważmy modelowanie portfela w usługach finansowych. Nie wystarczy po prostu retrospektywna analiza wartości, ale należy się przyjrzeć zewnętrznym czynnikom, które mogą mieć wpływ na badane zjawisko takim jak polityczne wydarzenia w innych krajach. Zamieszki polityczne mogą mieć wpływ na ceny papierów wartościowych. Wahania kursów walut mogą hamować działania biznesowe.
Menedżer portfela do podejmowania decyzji potrzebuje zatem różnorodnych informacji, ale znacząco ze sobą powiązanych.
Istnieje zatem zapotrzebowanie na infrastrukturę, która monitoruje dynamiczne zmiany powiązanych ze sobą zjawisk wpływających na portfel.
W dziedzinie przestrzegania prawa może nie wystarczyć posiadanie zapisków na temat wykroczeń i akt przestępców. Ważny jest także kontekst, czyli wszystkie informacje charakteryzujące daną sytuację takie jak lokalizacja geograficzna, czas, warunki atmosferyczne, otoczenie.

Semantyczne modelowanie wiedzy opiera się na danych kontekstowych i ich relacjach z analizowanym zagadnieniem. Pozwala poznać fakty dotyczące sprawców, motywy i wzory zachowania.

Model wiedzy jest sposobem w jaki można połączyć całkowicie różne pod względem typu dane i informacje. Modelowanie wiedzy polega na opisywaniu co dane znaczą i do czego pasują.

Model semantyczny składa się z sieci konceptów i relacji pomiędzy tymi konceptami. Koncepty są ideami, obiektami lub tematami które interesują użytkownika.
Wracając do przykładu z dziedziny finansów, konceptem mogą być "zamieszki polityczne". W kryminalistyce natomiast konceptem może być przestępstwo. Koncepty i relacje połączone razem tworzą ontologię - czyli semantyczny model opisujący wiedzę.
Gdy wiedza i rzeczywistość się zmienia, model semantyczny również ulega zmianom. Na przykład napady rabunkowe mogły mieć miejsce w wielu bankach. Wraz ze wzrostem liczby napadów na banki model może być uaktualniany poprzez dodanie nowych jakościowych danych związanych z bankami, lub napadami, danych demograficznych, zmiany własnościowe w banku. Wszelkie tego typu dane wzbogacają wiedza o wzorcach, wpływach i relacjach charakteryzujących analizowane zdarzenia.
Implementacje modeli semantycznych umożliwiają użytkownikom zadawanie pytań w naturalny sposób i pomagają dostrzec wzorce i trendy oraz odkrywać relacje pomiędzy, z pozoru nie połączonymi faktami.

MacBook i windows - problem z klawiaturą

Niedawno doinstalowałam na moim macbooku obok Leoparda drugi system operacyjny Windows 7.

Wszystko pięknie i szybko chodzi, ale zauważyłam jeden problem - otóż pod Windows nie działają klawisze funkcyjne typowe dla komputerów mac i kombinacje z klawiszem Fn. W takiej sytuacji nie da się zmienić jasności ekranu, regulować głośności odtwarzania dźwięków a nawet wysunąć płyty z napędu za pomocą klawisza.
Długo kombinowałam ze sterownikami, ustawieniami w obu systemach.
Rozwiązanie okazało się bardzo proste:
Trzeba pod Windowsem zainstalować program Boot Camp z płyty systemu Leopard. Kiedy Boot Camp jest uruchomiony i widać go w trayu (w prawym dolnym rogu ekranu obok zegara) to wszystkie klawisze działają jak trzeba i nie ma problemu z użyciem Fn, ściemnianiem ekranu, pogłaśnianiem muzyki itp.