Unterschied zwischen Homonymen und Synonymen in der Data Science mit Beispielen

Question

Bitte teilen Sie den Unterschied zwischen Homonymen und Synonymen in der Data Science mit Beispielen.

Answer 1

Synonyme für Konzepte:

Wenn Sie feststellen, dass zwei Konzepte Synonyme sind (sagen wir, ein Sofa und Couch), verwenden Sie die Klasse Ausdruck owl: equivalentClass. Die Entsprechung hier ist, dass jede Instanz, die ein Mitglied der Klasse Sofa war nun auch ein Mitglied der Klasse Couch und umgekehrt. Eines der schönen Dinge an diesem Ansatz ist, dass der "Kontext" dieser Äquivalenz automatisch auf die Ontologie beschränkt ist, in der Sie die Äquivalenzaussage machen. Wenn Sie eine sehr kleine Kartierungsontologie zwischen einer Möbelontologie und einer Innendekorationsontologie hätten, könnten Sie auf der Karte sagen, dass diese beiden gleichwertig sind. In einer anderen Situation, wenn Sie den (subtilen) Unterschied zwischen einer Couch und einem Sofa beibehalten wollten, tun Sie dies, indem Sie einfach die Mapping-Ontologie, die sie als äquivalent erklärte, nicht mit einbeziehen.

Homonyme für Konzepte:

Als Led Zeppelin sagt: „und Sie wissen, manchmal Wörter haben zwei Bedeutungen ...“ Was passiert, wenn ein „Wort“ zwei Bedeutungen hat, ist, dass wir haben, was WordNet „nennen würde Wort Sinne." In einer bestimmten Sprache kann eine Gruppe von Zeichen mehr als ein Konzept darstellen. Ein Beispiel ist das englische Wort "Maulwurf", für das WordNet 6 Wortsinne hat. Der semantische Web-Ansatz soll jedem seinen eigenen Namensraum geben; zum Beispiel könnte ich das Gegenspionmol als cia: mole und das grabende Nagetier als Säugetier bezeichnen: Maulwurf. (Dies sind abgekürzte qnames für das, was vollständige Namespace-Namen wären.) Das Schöne daran ist, wenn die CIA jemals auf das Nagetier verweisen sollte, könnten sie sich eindeutig auf Säugetier beziehen: Maulwurf.

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