פיתוח כלים המסייעים בתהליך מיפוי האונטולוגיה הוא קריטי להצלחת הרשת הסמנטית מכמה סיבות:
הרשת הסמנטית שואפת לחבר בין נתונים ממקורות שונים ברשת. עם זאת, מקורות שונים משתמשים לעיתים קרובות באונטולוגיות שונות ובמודלים של נתונים כדי לייצג מידע. כלי מיפוי אונטולוגים מסייעים לגשר על הפער בין מקורות נתונים הטרוגניים אלה באמצעות יישור ואינטגרציה של אונטולוגיות שונות.
כדי שהרשת הסמנטית תפעל ביעילות, נתונים מתחומים ויישומים שונים חייבים להיות מסוגלים לעבוד יחד בצורה חלקה. כלי מיפוי אונטולוגים מאפשרים יכולת פעולה הדדית על ידי מתן אמצעים לקשר בין מושגים דומים מאונטולוגיות שונות, המאפשרים לשתף נתונים ולשלבם במערכות ויישומים שונים.
מיפוי אונטולוגי מאפשר לשלב נתונים ממקורות מרובים לתוך מאגר ידע מאוחד וקוהרנטי. אינטגרציה זו מאפשרת שאילתות והסקת מסקנות מתוחכמות יותר, כמו גם הבנה עמוקה יותר של היחסים בין פיסות מידע שונות.
כלי מיפוי אונטולוגיה מקדמים שימוש חוזר באונטולוגיות ואוצרי מילים קיימים. במקום ליצור אונטולוגיות חדשות לכל פרויקט, מפתחים יכולים למצוא וליישר אונטולוגיות קיימות שמתאימות לצרכיהם. שימוש חוזר זה מפחית שכפולים של מאמץ ומעודד רשת סמנטית מחוברת וסטנדרטית יותר.
ככל שכמות הנתונים באינטרנט ממשיכה לגדול במהירות, מיפוי אונטולוגיה ידני הופך ללא מעשי. כלי מיפוי אונטולוגים אוטומטיים או חצי אוטומטיים מאפשרים להגדיל את האינטגרציה של כמויות נתונים גדולות, ובכך מאפשרים לעמוד בקצב של המרשתת המתרחבת.
האונטולוגיות אינן סטטיות; הן מתפתחות עם הזמן כאשר ידע חדש נרכש או דרישות משתנות. כלי מיפוי מאפשרים עדכון ותחזוקה של האונטולוגיות, ומבטיחים שיהיו רלוונטיים ועדכניים בסביבת רשת דינמית.
מיפוי אונטולוגיה ידני יכול להיות מועד לטעויות ולצרוך זמן. כלי מיפוי אוטומטיים מסייעים בשיפור הדיוק והעקביות של תהליך המיפוי, הפחתת הסיכון לטעויות וחוסר עקביות בנתוני האינטרנט הסמנטיים המתקבלים מכך.
פיתוח ושימוש בכלי מיפוי אונטולוגיה יכול להפחית את מחסום הכניסה למפתחים וארגונים להשתתף ברשת הסמנטית. עם כלים הזמינים בקלות, מפתחים רבים יותר יכולים בקלות למנף את היתרונות של הרשת הסמנטית, דבר המוביל לאימוץ וצמיחה רחבים יותר של המערכת האקולוגית.
כלי מיפוי אונטולוגיה ממלאים תפקיד חיוני בסיוע לשילוב נתונים, יכולת פעולה הדדית ומדרגיות ברשת הסמנטית. הן חיוניות ליצירת רשת מחוברת, מלוכדת ומועילה של נתונים שניתן לגשת אליהם, לחקור אותם ולהשתמש בהם הן על ידי בני אדם והן על ידי מכונות.
במאמר זה החוקרים מציגים את GLUE – מערכת המתבססת על טכניקות של למידת מכונה למציאת מיפויים כאלו.
