Ngữ nghĩa (Semantic)

Mở khoá bộ não thứ hai với Tana

Theo Dõi

Hướng dẫn xây dựng bộ não thứ hai với Tana cho người mới.

Ngữ nghĩa (Semantic) trong Tana là gì?

Ngữ nghĩa (Semantic) đơn giản là cách các từ, cụm từ và câu được sắp xếp và liên kết với nhau để truyền tải ý nghĩa.

Trong ghi chú Tana, Ngữ nghĩa (Semantic) giúp tổ chức và Tìm kiếm nút (Search nodes) thông tin một cách hiệu quả hơn. Thay vì chỉ ghi chú dưới dạng văn bản thuần túy, chúng ta có thể thêm các mối quan hệ ngữ nghĩa như:

• Là (Is A): Một khái niệm là thể hiện của khái niệm khác. Ví dụ Chó là một loài động vật.
• Có (Has a): Một khái niệm sở hữu hay chứa khái niệm khác. Ví dụ: Người có não bộ.
• Liên Quan Đến (Related To): Hai khái niệm có mối liên hệ logic với nhau.
• Là một phần của (Part Of): Một khái niệm là bộ phận cấu thành của khái niệm khác.

Bằng cách thêm các quan hệ ngữ nghĩa, chúng ta cấu trúc dữ liệu trong ghi chú thành một hệ thống phân cấp và liên kết chặt chẽ hơn. Điều này cho phép tìm kiếm và khai thác ghi chú hiệu quả, vượt trội hơn so với tìm kiếm văn bản thông thường.

Một trong những chức năng của Ngữ nghĩa trong Tana là giúp nhận diện và hiểu được các đối tượng, thuộc tính, quan hệ và hành động trong văn bản, cũng như cách chúng liên kết với nhau.

Tạo Cấu Trúc Ngữ Nghĩa

• Tana hỗ trợ nhiều loại ngữ nghĩa như Là (Is A) , Có (Has a), Liên Quan Đến (Related To), Là một phần của (Part Of) và nhiều loại khác.
• Siêu thẻ (Supertags) trong Tana thường biểu thị mối quan hệ "Là", trong khi Trường (Fields) biểu thị mối quan hệ "Có" với nút.

Ngoài ra, Ngữ nghĩa (Semantic) trong Tana có tính năng: COMPONENTS REC cho phép bạn tìm kiếm đệ quy, nghĩa là nó sẽ tìm kiếm không chỉ các thành phần cấp cao nhất mà còn cả các "thành phần của thành phần" ở các cấp độ sâu hơn.

• Ví dụ: Máy tính Giả sử chúng ta có một cấu trúc dữ liệu có các cấp độ phân cấp
  • Cấp 1: Máy tính
    • Cấp 2: Bo mạch chủ
      • Cấp 3: Chipset
    • Cấp 2: CPU

Nếu tìm kiếm bình thường (không đệ quy), chỉ tìm được các thành phần ở cấp cao nhất là Bo mạch chủ và CPU.

Nhưng nếu dùng đệ quy, nó sẽ đi sâu vào Bo mạch chủ để tìm các thành phần của nó ở cấp thấp hơn là Chipset.

Như vậy, đệ quy giúp chúng ta tìm được các thành phần của thành phần cho đến khi không còn các thành phần nào bên trong nữa.

Và Khi tìm COMPONENTS REC với từ khóa "chip", nó sẽ tìm thấy cả "chipset" và "CPU" do cả hai đều là thành phần của các thành phần khác trong cấu trúc phân cấp của máy tính.

Tóm lại, trong Tana, Ngữ nghĩa không chỉ là khả năng cung cấp ý nghĩa cho các mối quan hệ giữa các nút mà còn là khả năng sử dụng cấu trúc ngữ nghĩa để thực hiện các tìm kiếm thông minh và tổ chức dữ liệu một cách hiệu quả.

Hy vọng là những chia sẻ của Hoàng đã mang lại ít nhiều thông tin hữu ích cho bạn, Nếu thấy nội dung này là hữu ích thì nhờ bạn chia sẻ thêm cho bạn bè và người thân của mình. Ngoài ra nếu Bạn có bất kỳ câu hỏi nào, đừng ngần ngại để lại trong phần bình luận phía dưới nhé!