คำอธิบายประกอบ

คำอธิบายประกอบคือข้อมูลเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับจุดใดจุดหนึ่งในเอกสารหรือข้อมูลอื่น ๆ อาจเป็นบันทึกที่รวมถึงความคิดเห็นหรือคำอธิบาย^{[ 1 ]}บางครั้งคำอธิบายประกอบจะปรากฏที่ขอบหน้าหนังสือสำหรับคำอธิบายประกอบของสื่อดิจิทัลต่าง ๆ โปรดดูคำอธิบายประกอบเว็บและ คำอธิบาย ประกอบ ข้อความ

แนวทางการทำเครื่องหมายประกอบด้วยการเน้นวลีหรือประโยคและใส่ความคิดเห็น การวงกลมคำที่ต้องการคำจำกัดความ การตั้งคำถามเมื่อไม่เข้าใจบางสิ่งบางอย่างอย่างถ่องแท้ และการเขียนสรุปสั้นๆ ของส่วนสำคัญ^{[ 2 ]}นอกจากนี้ยังเชิญชวนให้นักเรียน "(สร้าง)ประวัติศาสตร์ขึ้นใหม่ผ่านการมีส่วนร่วมกับเนื้อหาและ แนวทางการทำเครื่องหมาย แบบ DIY (ทำด้วยตัวเอง) ที่น่าตื่นเต้น" ^{[ 3 ]}

การใส่คำอธิบายประกอบข้อความและภาพยนตร์เป็นเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการฝังความคิดเห็นหรือบันทึกข้อความลงในภาพยนตร์ การวิเคราะห์วิดีโอเป็นงานที่ไม่ได้ปราศจากความคิดที่ตั้งไว้ล่วงหน้าโดยสิ้นเชิง และขั้นตอนแรกสำหรับนักวิจัยคือการค้นหาจุดยืนของตนเองภายในขอบเขตของแนวทางการวิจัยที่เป็นไปได้ และสะท้อนถึงสมมติฐานพื้นฐานของตนเอง^{[ 4 ]}คำอธิบายประกอบสามารถเกิดขึ้นได้ภายในวิดีโอ และสามารถใช้ได้เมื่อบันทึกวิดีโอข้อมูล มีการใช้เป็นเครื่องมือในข้อความและภาพยนตร์เพื่อเขียนความคิดและอารมณ์ลงในเครื่องหมาย^{[ 2 ]}ในขั้นตอนการวิเคราะห์ใดๆ ก็ตาม ยังสามารถเสริมด้วยคำอธิบายประกอบเพิ่มเติมได้อีกด้วย นักมานุษยวิทยา Clifford Geertz เรียกสิ่งนี้ว่า "คำอธิบายที่ละเอียด" ซึ่งสามารถให้ความรู้สึกว่าคำอธิบายประกอบมีประโยชน์มากเพียงใด โดยเฉพาะอย่างยิ่งโดยการเพิ่มคำอธิบายเกี่ยวกับวิธีการนำไปใช้ในภาพยนตร์^{[ 4 ]}

บันทึกหรือภาพวาดที่เขียนไว้ที่ขอบหน้ากระดาษต้นฉบับเรียกว่า "มาร์จินัลเลีย" โดยทั่วไปผู้อ่านมักเขียนบันทึกไว้ที่ขอบหนังสือเพื่อช่วยให้ผู้อ่านในภายหลังเข้าใจเนื้อหาได้ดียิ่งขึ้น

การศึกษาเชิงข้อความเป็นสาขาวิชาที่มักใช้เทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบเพื่ออธิบายหรือเพิ่มบริบททางประวัติศาสตร์เพิ่มเติมให้กับข้อความและเอกสารทางกายภาพเพื่อให้เข้าใจได้ง่ายขึ้น^{[ 5 ]}

นักเรียนมักจะไฮไลต์ข้อความในหนังสือเพื่อมีส่วนร่วมกับเนื้อหาอย่างกระตือรือร้น นักเรียนสามารถใช้คำอธิบายประกอบเพื่ออ้างอิงถึงวลีสำคัญได้อย่างง่ายดาย หรือเพิ่มบันทึกย่อเพื่อช่วยในการศึกษาและค้นหาความเชื่อมโยงระหว่างเนื้อหาและความรู้เดิมหรือหัวข้อหลัก^{[ 6 ]}งานคำอธิบายประกอบมักถูกมอบหมายให้กับนักเรียนระดับมัธยมปลายเพื่อเป็นวิธีการสร้างความมั่นใจว่านักเรียนมีส่วนร่วมกับเนื้อหา

บรรณานุกรมเชิงอรรถจะเพิ่มคำอธิบายเกี่ยวกับความเกี่ยวข้องหรือคุณภาพของแต่ละแหล่งข้อมูล นอกเหนือจากข้อมูลบรรณานุกรมทั่วไปที่ระบุเพียงแหล่งที่มาเท่านั้น

นักเรียนใช้คำอธิบายประกอบไม่เพียงเพื่อจุดประสงค์ทางวิชาการเท่านั้น แต่ยังใช้เพื่อตีความความคิด ความรู้สึก และอารมณ์ของตนเองด้วย^{[ 2 ]}

นิพจน์ทางคณิตศาสตร์ (สัญลักษณ์และสูตร) ​​สามารถระบุความหมายในภาษาธรรมชาติได้ ซึ่งจำเป็นต่อการแยกแยะความหมาย เนื่องจากสัญลักษณ์อาจมีความหมายต่างกัน (เช่น "E" อาจหมายถึง "พลังงาน" หรือ "ค่าคาดหวัง" เป็นต้น) ^{[ 7 ] [ 8 ]}กระบวนการระบุความหมายสามารถอำนวยความสะดวกและเร่งให้เร็วขึ้นได้ผ่านการแนะนำ เช่น การใช้ระบบ "AnnoMathTeX" ที่โฮสต์โดยวิกิมีเดีย^{[ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]}

จากมุมมองด้านความรู้ความเข้าใจ การใส่คำอธิบายประกอบมีบทบาทสำคัญในการเรียนรู้และการสอน ในฐานะที่เป็นส่วนหนึ่งของการสังเกตแบบมีคำแนะนำ มันเกี่ยวข้องกับการเน้น การตั้งชื่อหรือการติดป้าย และการแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับแง่มุมต่างๆ ของภาพเพื่อช่วยให้ผู้เรียนมุ่งความสนใจไปที่แง่มุมทางภาพที่เฉพาะเจาะจง กล่าวอีกนัยหนึ่ง หมายถึงการกำหนดการแสดงประเภท (หมวดหมู่ที่มีความหมายทางวัฒนธรรม) ให้กับการแสดงเชิงโครงสร้าง (เช่น รูปภาพ) ^{[ 12 ]}สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อผู้เชี่ยวชาญ เช่น แพทย์ ตีความภาพอย่างละเอียดและอธิบายการตีความของพวกเขาให้ผู้อื่นฟัง ตัวอย่างเช่น โดยใช้เทคโนโลยีดิจิทัล^{[ 13 ]}ในที่นี้ การใส่คำอธิบายประกอบสามารถเป็นวิธีสร้างพื้นฐานร่วมกันระหว่างผู้มีปฏิสัมพันธ์ที่มีระดับความรู้ที่แตกต่างกัน^{[ 14 ]}คุณค่าของการใส่คำอธิบายประกอบได้รับการยืนยันเชิงประจักษ์แล้ว ตัวอย่างเช่น ในการศึกษาที่แสดงให้เห็นว่าในการให้คำปรึกษาทางไกลผ่านคอมพิวเตอร์ การบูรณาการคำอธิบายประกอบภาพและเสียงนำไปสู่การแลกเปลี่ยนความรู้ที่ดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการใช้ภาพและเสียงโดยไม่มีคำอธิบายประกอบ^{[ 15 ]}

คำอธิบายประกอบถูกลบออกจากYouTube เมื่อวันที่ 15 มกราคม 2019 หลังจากให้บริการมาประมาณหนึ่งทศวรรษ^{[ 16 ]}ซึ่งอนุญาตให้ผู้ใช้ให้ข้อมูลที่ปรากฏขึ้นระหว่างวิดีโอ แต่ YouTube ระบุว่าคำอธิบายประกอบนั้นใช้งานได้ไม่ดีบนหน้าจอมือถือขนาดเล็ก และมีการนำไปใช้ในทางที่ผิด

ภาษามาร์กอัปเช่นXMLและHTMLจะระบุคำอธิบายประกอบข้อความในลักษณะที่แยกความแตกต่างทางไวยากรณ์จากข้อความนั้นได้ สามารถใช้เพื่อเพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับการนำเสนอภาพที่ต้องการ หรือข้อมูลเชิงความหมายที่เครื่องอ่านได้ เช่น ในเว็บเชิงความหมาย^{[ 17 ]}

ซึ่งรวมถึงCSVและXLSกระบวนการกำหนดคำอธิบายความหมายให้กับข้อมูลตารางเรียกว่าการติดป้ายความหมายการติดป้ายความหมายคือกระบวนการกำหนดคำอธิบายจากออนโทโลยีให้กับข้อมูลตาราง^{[ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]}กระบวนการนี้ยังเรียกว่าคำอธิบายความหมาย^{[ 22 ] [ 21 ]}การติดป้ายความหมายมักทำในลักษณะ (กึ่ง) อัตโนมัติ เทคนิคการติดป้ายความหมายทำงานกับคอลัมน์เอนทิตี^{[ 21 ]}คอลัมน์ตัวเลข^{[ 18 ] [ 20 ] [ 23 ] [ 24 ]}พิกัด^{[ 25 ]}และอื่นๆ^{[ 25 ] [ 24 ]}

มีวิธีการติดป้ายความหมายหลายประเภทที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เทคนิคเหล่านี้สามารถจัดหมวดหมู่ตามงานของ Flach ^{[ 26 ] [ 27 ]}ได้ดังนี้: แบบเรขาคณิต (โดยใช้เส้นและระนาบ เช่นเครื่องเวกเตอร์สนับสนุนการถดถอยเชิงเส้น ) แบบความน่าจะเป็น (เช่นฟิลด์สุ่มแบบมีเงื่อนไข ) แบบตรรกะ (เช่นการเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ ) และเทคนิคที่ไม่ใช่ ML (เช่น การปรับสมดุลความครอบคลุมและความเฉพาะเจาะจง^{[ 21 ]} ) โปรดทราบว่าแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องแบบเรขาคณิต แบบความน่าจะเป็น และแบบตรรกะไม่ได้แยกจากกันโดยสิ้นเชิง^{[ 26 ]}

Pham et al. ^{[ 28 ]}ใช้ดัชนี Jaccardและ ความคล้ายคลึง TF-IDFสำหรับข้อมูลข้อความ และการทดสอบ Kolmogorov–Smirnovสำหรับข้อมูลตัวเลข Alobaid และ Corcho ^{[ 20 ]}ใช้การจัดกลุ่มแบบฟัซซี (c-means ^{[ 29 ] [ 30 ]} ) เพื่อติดป้ายกำกับคอลัมน์ตัวเลข

Limaye et al. ^{[ 31 ]}ใช้ ความคล้ายคลึง TF-IDFและแบบจำลองกราฟิกพวกเขายังใช้เครื่องสนับสนุนเวกเตอร์เพื่อคำนวณน้ำหนัก Venetis et al. ^{[ 32 ]}สร้างฐานข้อมูล isA ซึ่งประกอบด้วยคู่ (อินสแตนซ์ คลาส) จากนั้นคำนวณความน่าจะเป็นสูงสุดโดยใช้คู่เหล่านี้ Alobaid และ Corcho ^{[ 33 ]}ประมาณค่าพล็อต qq เพื่อทำนายคุณสมบัติของคอลัมน์ตัวเลข

Syed และคณะ^{[ 34 ]}ได้สร้าง Wikology ซึ่งเป็น "ฐานความรู้แบบผสมผสานของข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างที่สกัดจาก Wikipedia เสริมด้วยข้อมูล RDF จาก DBpedia และแหล่งข้อมูล Linked Data อื่นๆ" ^{[ 34 ]}สำหรับดัชนี Wikology พวกเขาใช้PageRankสำหรับการเชื่อมโยงเอนทิตีซึ่งเป็นหนึ่งในงานที่มักใช้ในการติดป้ายความหมาย เนื่องจากพวกเขาไม่สามารถสอบถาม Google สำหรับบทความ Wikipedia ทั้งหมดเพื่อรับPageRank ได้ พวกเขาจึงใช้Decision treeเพื่อประมาณค่า^{[ 34 ]}

Alobaid และ Corcho ^{[ 21 ]}นำเสนอแนวทางในการใส่คำอธิบายประกอบคอลัมน์เอนทิตี เทคนิคนี้เริ่มต้นด้วยการใส่คำอธิบายประกอบเซลล์ในคอลัมน์เอนทิตีด้วยเอนทิตีจากกราฟความรู้อ้างอิง (เช่นDBpedia ) จากนั้นจะรวบรวมคลาสต่างๆ และให้คะแนนแต่ละคลาสตามสูตรต่างๆ ที่พวกเขานำเสนอ โดยคำนึงถึงความถี่ของแต่ละคลาสและความลึกตามลำดับชั้นของคลาสย่อย^{[ 35 ]}

ต่อไปนี้คือตัวอย่างงานการติดป้ายความหมายที่พบได้ทั่วไปในเอกสารทางวิชาการ:

นี่เป็นงานที่พบบ่อยที่สุดในการติดป้ายความหมาย เมื่อกำหนดข้อความของเซลล์และแหล่งข้อมูล วิธีการนี้จะทำนายเอนทิตีและเชื่อมโยงกับเอนทิตีที่ระบุในแหล่งข้อมูลที่กำหนด ตัวอย่างเช่น หากอินพุตของวิธีการนี้คือข้อความ "Richard Feynman" และ URL ไปยังจุดสิ้นสุด SPARQL ของ DBpedia วิธีการนี้จะส่งคืน " http://dbpedia.org/resource/Richard_Feynman " ซึ่งเป็นเอนทิตีจาก DBpedia บางวิธีใช้การจับคู่ที่ตรงกันทุกประการ^{[ 21 ]}ในขณะที่บางวิธีใช้เมตริกความคล้ายคลึงกัน เช่นความคล้ายคลึงกันแบบโคไซน์^{[ 31 ]}

คอลัมน์หัวเรื่องของตารางคือคอลัมน์ที่ประกอบด้วยหัวเรื่อง/เอนทิตีหลักในตาราง^{[ 18 ] [ 27 ] [ 32 ] [ 36 ] [ 37 ]}บางแนวทางคาดหวังคอลัมน์หัวเรื่องเป็นอินพุต^{[ 21 ]}ในขณะที่บางแนวทางคาดการณ์คอลัมน์หัวเรื่อง เช่น TableMiner+ ^{[ 37 ]}

ประเภทของคอลัมน์ถูกแบ่งออกแตกต่างกันไปตามวิธีการต่างๆ^{[ 27 ]}บางวิธีแบ่งออกเป็นสตริง/ข้อความและตัวเลข^{[ 20 ] [ 28 ] [ 38 ] [ 24 ]}ในขณะที่บางวิธีแบ่งย่อยลงไปอีก^{[ 27 ]} (เช่น ประเภทตัวเลข^{[ 18 ]}วันที่^{[ 34 ] [ 32 ]}พิกัด^{[ 39 ]} )

ความสัมพันธ์ระหว่างมาดริดและสเปนคือ "capitalOf" ^{[ 40 ]}ความสัมพันธ์ดังกล่าวสามารถพบได้ง่ายในออนโทโลยี เช่นDBpedia Venetis et al. ^{[ 32 ]}ใช้ TextRunner ^{[ 41 ]}เพื่อดึงความสัมพันธ์ระหว่างสองคอลัมน์ Syed et al. ^{[ 34 ]}ใช้ความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีของสองคอลัมน์ และเลือกความสัมพันธ์ที่พบบ่อยที่สุด

T2D ^{[ 42 ]}เป็นมาตรฐานทองคำที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการติดป้ายความหมาย มีสองเวอร์ชันของ T2D ได้แก่ T2Dv1 (บางครั้งก็เรียกว่า T2D เช่นกัน) และ T2Dv2 ^{[ 42 ]}เกณฑ์มาตรฐานอื่นที่เป็นที่รู้จักได้รับการเผยแพร่พร้อมกับ SemTab Challenge ^{[ 43 ]}

ฟังก์ชัน "annotate" (หรือที่รู้จักกันในชื่อ "blame" หรือ "praise") ที่ใช้ใน ระบบ ควบคุมเวอร์ชันเช่นGit , Team Foundation ServerและSubversionจะตรวจสอบว่าใครเป็นผู้แก้ไขโค้ดต้นฉบับใน repository โดยจะสร้างสำเนาของโค้ดต้นฉบับที่มีชื่อผู้แก้ไขคนสุดท้ายในแต่ละบรรทัด (และอาจมีหมายเลขเวอร์ชันด้วย) สิ่งนี้ช่วยในการระบุผู้รับผิดชอบในกรณีที่การเปลี่ยนแปลงทำให้เกิดความผิดพลาด หรือช่วยระบุผู้เขียนโค้ดที่ยอดเยี่ยมได้

กรณีพิเศษคือภาษาการเขียนโปรแกรม Javaซึ่งสามารถใช้คำอธิบายประกอบเป็นรูปแบบพิเศษของเมตาเดตา เชิงไวยากรณ์ ในซอร์สโค้ด และสามารถจัดการได้ด้วย การ เขียนโปรแกรมแบบสะท้อน^{[ 44 ]}คลาส เมธอด ตัวแปร พารามิเตอร์ และแพ็กเกจสามารถใส่คำอธิบายประกอบได้ คำอธิบายประกอบเหล่านี้สามารถฝังอยู่ในไฟล์คลาสที่สร้างโดยคอมไพเลอร์ และอาจถูกเก็บรักษาไว้โดยเครื่องเสมือน Javaและส่งผลต่อ พฤติกรรม ขณะรันไทม์ของแอปพลิเคชัน เป็นไปได้ที่จะสร้างเมตาคำอธิบายประกอบจากคำอธิบายประกอบที่มีอยู่แล้วใน Java ^{[ 45 ]}

ภาษาอื่นๆ เช่นC#มีคุณสมบัติที่คล้ายกันเรียกว่า " แอตทริบิวต์ " C++มี " แอตทริบิวต์ " ซึ่งช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถระบุข้อบ่งชี้ให้กับคอมไพเลอร์ได้^{[ 46 ]}และC++26ได้แนะนำคำอธิบายประกอบการสะท้อนที่คล้ายกับคำอธิบายประกอบของ Java ^{[ 47 ]}

การใส่คำอธิบายประกอบภาพอัตโนมัติใช้เพื่อจำแนกภาพสำหรับระบบค้นหาภาพ^{[ 48 ]}

ตั้งแต่ทศวรรษ 1980 ชีววิทยาโมเลกุลและชีวสารสนเทศได้สร้างความต้องการการระบุตำแหน่งยีนในดีเอ็นเอการระบุตำแหน่งยีนหรือการระบุตำแหน่งจีโนมคือกระบวนการระบุตำแหน่งของยีนและบริเวณการเข้ารหัสทั้งหมดในจีโนม และกำหนดว่ายีนเหล่านั้นทำอะไร การระบุตำแหน่งยีน (โดยไม่คำนึงถึงบริบท) คือหมายเหตุที่เพิ่มเข้ามาเพื่ออธิบายหรือแสดงความคิดเห็น เมื่อจีโนมได้รับการจัดลำดับแล้ว จำเป็นต้องมีการระบุตำแหน่งยีนเพื่อให้เข้าใจได้^{[ 49 ]}

ใน ชุมชน การสร้างภาพดิจิทัลคำว่า annotation มักใช้สำหรับข้อมูลเมตาที่มองเห็นได้ซึ่งซ้อนทับบนภาพโดยไม่เปลี่ยนแปลงภาพต้นฉบับ เช่นโน้ตแปะ , ตัวชี้เลเซอร์เสมือน, วงกลม, ลูกศร และการปิดบังบางส่วน (ดูredaction ) ^{[ 50 ]}

ใน วงการ ภาพทางการแพทย์การระบุขอบเขตที่สนใจมักถูกเรียกว่า " บริเวณที่สนใจ"และถูกเข้ารหัสในรูปแบบ DICOM

ในสหรัฐอเมริกา สำนักพิมพ์กฎหมาย เช่นThomson WestและLexisNexisได้ตีพิมพ์ฉบับที่มีคำอธิบายประกอบของกฎหมายโดยให้ข้อมูลเกี่ยวกับคดีในศาลที่ตีความกฎหมาย ทั้งประมวลกฎหมายของรัฐบาลกลางสหรัฐอเมริกาและกฎหมายของรัฐต่างอยู่ภายใต้การตีความของศาลและกฎหมายที่มีคำอธิบายประกอบเป็นเครื่องมือที่มีค่าในการวิจัยทางกฎหมาย^{[ 51 ]}

วัตถุประสงค์หนึ่งของการใส่คำอธิบายประกอบคือการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ด้วยคอมพิวเตอร์ ก่อนการใส่คำอธิบายประกอบ จะมีการกำหนดรูปแบบการใส่คำอธิบายประกอบซึ่งโดยทั่วไปประกอบด้วยแท็ก ในระหว่างการติดแท็ก ผู้ถอดเสียงจะเพิ่มแท็กเข้าไปในบันทึกการถอดเสียงด้วยตนเอง โดยระบุคุณลักษณะทางภาษาที่จำเป็นในโปรแกรมแก้ไขคำอธิบายประกอบ รูปแบบการใส่คำอธิบายประกอบนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าแท็กจะถูกเพิ่มอย่างสม่ำเสมอทั่วทั้งชุดข้อมูล และช่วยให้สามารถตรวจสอบข้อมูลที่ติดแท็กไว้ก่อนหน้านี้ได้^{[ 52 ]}นอกเหนือจากแท็กแล้ว รูปแบบการใส่คำอธิบายประกอบทางภาษาที่ซับซ้อนกว่านั้น ได้แก่ การใส่คำอธิบายประกอบวลีและความสัมพันธ์ เช่น ในtreebanksมีการพัฒนารูปแบบการใส่คำอธิบายประกอบทางภาษาที่แตกต่างกันมากมาย รวมถึงรูปแบบและเครื่องมือต่างๆ สำหรับการสร้างและจัดการคำอธิบายประกอบทางภาษา ดังที่อธิบายไว้ใน Linguistic Annotation Wiki เป็นต้น^{[ 53 ]}

ลองค้นหาคำว่า "annotation"ใน Wiktionary ซึ่งเป็นพจนานุกรมออนไลน์ฟรี