Semantic gap
शब्दार्थ का अंतर अलग-अलग भाषाई प्रतिनिधित्वों द्वारा किसी वस्तु के दो विवरणों के बीच के अंतर को दर्शाता है, उदाहरण के लिए भाषाएँ या प्रतीक। एंड्रियास एम. हेन के अनुसार, शब्दार्थ अंतर को "विभिन्न प्रतिनिधित्व प्रणालियों के भीतर गठित संरचनाओं के बीच अर्थ में अंतर" के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। कंप्यूटर विज्ञान में, जब भी सामान्य मानव गतिविधियों, टिप्पणियों और कार्यों को कम्प्यूटेशनल प्रतिनिधित्व में स्थानांतरित किया जाता है, तो अवधारणा प्रासंगिक होती है। अधिक सटीक रूप से अंतर का अर्थ है एक शक्तिशाली भाषा में प्रासंगिक ज्ञान के अस्पष्ट निर्माण के बीच का अंतर (जैसे। प्राकृतिक भाषा) और एक औपचारिक भाषा में इसकी ध्वनि, पुनरुत्पादक और कम्प्यूटेशनल प्रतिनिधित्व (जैसे। प्रोग्रामिंग भाषा)। किसी वस्तु का शब्दार्थ इस बात पर निर्भर करता है कि उसे किस संदर्भ में माना जाता है। व्यावहारिक अनुप्रयोग के लिए इसका मतलब है कि वास्तविक दुनिया के कार्यों के किसी भी औपचारिक प्रतिनिधित्व के लिए एक अनुप्रयोग (उच्च-स्तर) के प्रासंगिक विशेषज्ञ ज्ञान को एक कंप्यूटिंग मशीन (निम्न-स्तर) के प्राथमिक और पुनरुत्पादक संचालन में अनुवाद की आवश्यकता होती है। चूँकि प्राकृतिक भाषा उन कार्यों की अभिव्यक्ति की अनुमति देती है जिनकी औपचारिक भाषा में गणना करना असंभव है, इसलिए इस अनुवाद को सामान्य तरीके से स्वचालित करने का कोई साधन नहीं है। इसके अलावा, चॉम्स्की पदानुक्रम के भीतर भाषाओं की जांच से संकेत मिलता है कि अभिव्यक्ति शक्ति के एक निश्चित स्तर से ऊपर एक भाषा से दूसरी भाषा में अनुवाद करने का कोई औपचारिक और परिणामस्वरूप स्वचालित तरीका नहीं है। सैद्धांतिक पृष्ठभूमि अभी तक अप्रमाणित लेकिन आम तौर पर स्वीकृत चर्च-ट्यूरिंग थीसिस में कहा गया है कि एक ट्यूरिंग मशीन और लैम्ब्डा कलन जैसी सभी समकक्ष औपचारिक भाषाएं क्रमशः सभी औपचारिक कार्यों का प्रदर्शन और प्रतिनिधित्व करती हैं जैसा कि एक कम्प्यूटिंग मानव द्वारा लागू किया जाता है। हालांकि सही गणना के लिए पर्याप्त संचालन का चयन औपचारिक रूप से अनुमान लगाने योग्य नहीं है, इसके अलावा यह अंतर्निहित समस्या की गणना पर निर्भर करता है। कार्य, जैसे कि रुकने की समस्या, को प्राकृतिक भाषा में व्यापक रूप से तैयार किया जा सकता है, लेकिन कम्प्यूटेशनल प्रतिनिधित्व समाप्त नहीं होगा या उपयोग करने योग्य परिणाम प्रदान नहीं करेगा, जो राइस के प्रमेय द्वारा साबित होता है। गोडेल के अपूर्णता प्रमेय द्वारा नियम आधारित कटौती के लिए सीमाओं की सामान्य अभिव्यक्ति इंगित करती है कि शब्दार्थ अंतर को कभी भी पूरी तरह से बंद नहीं किया जाना है। ये सामान्य कथन हैं, अमूर्तता के उच्चतम स्तर पर गणना की सामान्यीकृत सीमाओं पर विचार करते हुए जहां शब्दार्थ अंतर खुद को प्रकट करता है। हालाँकि समस्याओं के कई उपसमुच्चय हैं जिनका स्वचालित रूप से अनुवाद किया जा सकता है, विशेष रूप से चॉम्स्की पदानुक्रम के उच्च संख्या वाले स्तरों में। औपचारिक भाषाएँ वास्तविक दुनिया के कार्यों को प्रोग्रामिंग भाषाओं द्वारा औपचारिक रूप दिया जाता है, जिन्हें वॉन न्यूमैन वास्तुकला के आधार पर कंप्यूटर पर निष्पादित किया जाता है। चूँकि प्रोग्रामिंग भाषाएँ केवल ट्यूरिंग मशीन के आरामदायक प्रतिनिधित्व हैं, वॉन न्यूमैन कंप्यूटर पर किसी भी प्रोग्राम में ट्यूरिंग मशीन या उसके समकक्ष प्रतिनिधित्व के समान गुण और सीमाएँ होती हैं। नतीजतन, प्रत्येक प्रोग्रामिंग भाषा जैसे कि सीपीयू स्तर के मशीन कोड, असेंबलर, या किसी भी उच्च स्तर की प्रोग्रामिंग भाषा में वही अभिव्यक्ति शक्ति होती है जो अंतर्निहित ट्यूरिंग मशीन की गणना करने में सक्षम होती है। उनके बीच कोई शब्दार्थ अंतर नहीं है क्योंकि एक कार्यक्रम को एक कार्यक्रम द्वारा उच्च स्तरीय भाषा से मशीन कोड में स्थानांतरित किया जाता है, उदाहरण के लिए। एक संकलक जो स्वयं एक ट्यूरिंग मशीन पर बिना किसी उपयोगकर्ता की बातचीत के चलता है। शब्दार्थ अंतर वास्तव में नियमों के चयन और कार्य के प्रतिनिधित्व के बीच खुलता है। व्यावहारिक परिणाम वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के औपचारिक प्रतिनिधित्व के लिए नियमों का चयन, एक कार्यक्रम लिखने के अनुरूप है। लेखन कार्यक्रम वास्तविक प्रोग्रामिंग भाषा से स्वतंत्र है और मूल रूप से एक ट्यूरिंग मशीन को संचालित करने वाले औपचारिक नियमों में उपयोगकर्ता के डोमेन विशिष्ट ज्ञान के अनुवाद की आवश्यकता होती है। यह प्रासंगिक ज्ञान से औपचारिक प्रतिनिधित्व में यह स्थानांतरण है जिसे गणना की सैद्धांतिक सीमाओं के संबंध में स्वचालित नहीं किया जा सकता है। नतीजतन, कंप्यूटर अनुप्रयोगों में वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों से किसी भी मानचित्रण के लिए उपयोगकर्ता द्वारा एक निश्चित मात्रा में तकनीकी पृष्ठभूमि ज्ञान की आवश्यकता होती है, जहां शब्दार्थ अंतर खुद को प्रकट करता है। अनुप्रयोग विशिष्ट ज्ञान और तकनीकी रूप से करने योग्य औपचारिकरण के बीच की खाई को बंद करना सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का एक मौलिक कार्य है। इस उद्देश्य के लिए डोमेन विशिष्ट (उच्च-स्तरीय) ज्ञान को एक एल्गोरिथ्म और उसके मापदंडों (निम्न-स्तरीय) में स्थानांतरित किया जाना चाहिए। इसके लिए उपयोगकर्ता और विकासकर्ता के बीच संवाद की आवश्यकता होती है। लक्ष्य हमेशा एक सॉफ्टवेयर होता है जो उपयोगकर्ता को कार्यान्वयन के विवरण को जाने बिना एक एल्गोरिथ्म के मापदंडों के रूप में अपने ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने और डेवलपर की सहायता के बिना एल्गोरिथ्म के परिणाम की व्याख्या करने की अनुमति देता है। इस उद्देश्य के लिए उपयोगकर्ता इंटरफेस सॉफ्टवेयर डिजाइन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जबकि डेवलपर्स को फ्रेमवर्क द्वारा समर्थित किया जाता है जो प्रासंगिक जानकारी के एकीकरण को व्यवस्थित करने में मदद करते हैं। उदाहरण दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति एक सरल उदाहरण को एक लक्षित दस्तावेज़ का पता लगाने के लिए तेजी से कठिन प्राकृतिक भाषा प्रश्नों की एक श्रृंखला के रूप में तैयार किया जा सकता है जो एक ज्ञात कंप्यूटर प्रणाली पर स्थानीय रूप से मौजूद हो भी सकता है और नहीं भी। उदाहरण प्रश्नः 1) ज्ञात निर्देशिका "/usr/लोकल/फनी" में किसी भी फाइल का पता लगाएं। 2) किसी भी फ़ाइल का पता लगाएं जहाँ फ़ाइल के नाम में "फनी" शब्द दिखाई देता है। 3) किसी भी पाठ फ़ाइल का पता लगाएं जहाँ पाठ में "फनी" शब्द या सबस्ट्रिंग "ह्यूमर" दिखाई देता है। 4) किसी भी एमपी3 फाइल का पता लगाएँ जहाँ मेटाडेटा में "मज़ेदार", "हास्य" या "हास्य" दिखाई देता है। 5) हास्य से संबंधित किसी भी प्रकार की फाइल का पता लगाएं। 6) ऐसी किसी भी छवि का पता लगाएं जिससे मेरी दादी को हँसी आए। इन प्रश्नों की प्रगतिशील कठिनाई को सिस्टम वास्तुकला (एक ज्ञात कंप्यूटर पर निर्देशिकाओं और फ़ाइलों) को परिभाषित करने वाले प्रकारों और शब्दार्थ से लेकर सामान्य मानव प्रवचन (जैसे "हास्य" और "मेरी दादी" जैसी संस्थाओं) के क्षेत्र में रहने वाले प्रकारों और शब्दार्थ तक अमूर्तता की बढ़ती डिग्री द्वारा दर्शाया जाता है। इसके अलावा, क्षेत्रों की यह असमानता लीकी एब्स्ट्रैक्शन द्वारा और जटिल हो जाती है, जैसे कि क्वेरी 4 के मामले में आम है), जहां लक्ष्य दस्तावेज़ मौजूद हो सकता है, लेकिन उपयोगकर्ता द्वारा अपेक्षित तरीके से "मेटाडेटा" को शामिल नहीं कर सकता है, न ही क्वेरी प्रोसेसिंग सिस्टम के डिजाइनर। छवि विश्लेषण एक विशिष्ट क्षेत्र है जिसके लिए निम्न-स्तरीय विधियों से उच्च स्तर के अमूर्तता की आवश्यकता होती है, और जहां शब्दार्थ अंतर उपयोगकर्ता को तुरंत प्रभावित करता है। यदि किसी छवि के अर्थ को समझने के लिए छवि सामग्री की पहचान की जानी है, तो एकमात्र उपलब्ध स्वतंत्र जानकारी निम्न-स्तरीय पिक्सेल डेटा है। पाठ्य एनोटेशन हमेशा एनोटेटर के ज्ञान, अभिव्यक्ति की क्षमता और विशिष्ट भाषा पर निर्भर करते हैं और इसलिए यह अविश्वसनीय है। एक छवि के कच्चे डेटा से प्रदर्शित दृश्यों को पहचानने के लिए पिक्सेल के चयन और हेरफेर के लिए एल्गोरिदम को पर्याप्त तरीके से जोड़ा और मानकीकृत किया जाना चाहिए और अंत में प्राकृतिक विवरण के साथ जोड़ा जाना चाहिए। यहाँ तक कि आकार या रंग के सरल भाषाई प्रतिनिधित्व जैसे गोल या पीले रंग के लिए भी पूरी तरह से अलग गणितीय औपचारिकरण विधियों की आवश्यकता होती है, जो न तो सहज ज्ञान युक्त हैं और न ही अद्वितीय और ध्वनि। स्तरित प्रणालियाँ कई स्तरित प्रणालियों में, कुछ संघर्ष तब उत्पन्न होते हैं जब अमूर्तता के उच्च स्तर पर अवधारणाओं को निचले, अधिक ठोस कलाकृतियों में अनुवादित करने की आवश्यकता होती है। इस बेमेल को अक्सर शब्दार्थ अंतर कहा जाता है। डेटाबेस ओ. ओ. डी. बी. एम. एस. (ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम) कभी-कभी दावा करते हैं कि ये डेटाबेस एप्लिकेशन डोमेन (मिनीवर्ल्ड) और पारंपरिक आर. डी. बी. एम. एस. सिस्टम के बीच शब्दार्थ अंतर को कम करने में मदद करते हैं। हालांकि संबंधपरक प्रस्तावक बिल्कुल विपरीत स्थिति देंगे, क्योंकि परिभाषा के अनुसार ऑब्जेक्ट डेटाबेस एकल बाध्यकारी अमूर्तता में दर्ज किए जा रहे डेटा को ठीक करते हैं। लीकी एब्स्ट्रैक्शन टेक्स्ट सरलीकरण शब्दार्थ अंतर संदर्भ एब्स्ट्रैक्शन भी देखें।