مقدمه مفهومی درباره واژه معناشناسی (Semantic) در علوم کامپیوتر به مطالعه معانی رسمی سیستم های محاسباتی می پردازد. این مفهوم تفاوت بنیادی با نحو (Syntax) دارد که تنها به ساختار ظاهری کد توجه می کند. در واقع، معناشناسی به این سوال پاسخ می دهد که ’’این کد چه کاری انجام می دهد؟’’ نه ’’این کد چگونه نوشته شده است؟’’. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در طراحی زبان های برنامه نویسی، تحلیل معنایی مرحله ای اساسی در کامپایلرهاست. در پردازش زبان طبیعی (NLP)، درک معنای کلمات و جملات پایه ای برای کاربردهایی مانند ترجمه ماشینی است. در وب معنایی (Semantic Web)، این مفهوم به داده ها معنی می دهد تا برای ماشین ها قابل فهم باشند. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT در HTML5 تگ های معنایی مانند <header>، <article> و <footer> محتوای صفحه را از نظر معنایی غنی می کنند. در پایگاه داده ها، مدل سازی معنایی داده ها به طراحی بهتر اسکیمای پایگاه داده کمک می کند. در هوش مصنوعی، شبکه های معنایی برای نمایش دانش استفاده می شوند. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها معماری های مبتنی بر معناشناسی مانند معماری سرویس گرا (SOA) از توصیف های معنایی برای کشف و ترکیب سرویس ها استفاده می کنند. در سیستم های توصیه گر، درک معنایی محتوا به ارائه توصیه های دقیق تر کمک می کند. در موتورهای جستجو، تحلیل معنایی پرس وجوها نتایج مرتبط تری ارائه می دهد. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم معناشناسی در برنامه نویسی به دهه 1960 و کارهای کریستوفر استراچی بازمی گردد. در دهه 1980، زبان های برنامه نویسی تابعی مانند ML از معناشناسی رسمی استفاده کردند. ظهور وب معنایی در سال های 2000 این مفهوم را به حوزه داده کاوی و وب گسترش داد. امروزه با پیشرفت هوش مصنوعی، پردازش معنایی به سطح جدیدی رسیده است. تفکیک آن از واژگان مشابه معناشناسی نباید با نحو (Syntax) که به ساختار ظاهری کد مربوط می شود اشتباه گرفته شود. همچنین با واژه ’’سمانتیک’’ در زبان شناسی که مفهوم گسترده تری دارد تفاوت دارد. در علوم کامپیوتر، معناشناسی محدود به تفسیر رسمی سیستم های محاسباتی است. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در زبان های نوع ایستا (Statically Typed) مانند Haskell، سیستم نوع ها بخشی از معناشناسی زبان است. در زبان های نشانه گذاری مانند HTML، تگ های معنایی معنی محتوا را منتقل می کنند. در زبان های منطقی مانند Prolog، معناشناسی بر اساس منطق گزاره ها تعریف می شود. در APIها، مستندسازی معنایی به درک بهتر عملکرد کمک می کند. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن یک باور غلط این است که معناشناسی فقط به مستندات انسانی مربوط می شود، در حالی که در علوم کامپیوتر بیشتر به تفسیر ماشینی اشاره دارد. چالش اصلی در سیستم های معنایی، ایجاد توافق بر سر معانی مشترک در حوزه های مختلف است. در پردازش زبان طبیعی، ابهام های معنایی هنوز یکی از مشکلات اساسی محسوب می شوند. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی درک معناشناسی برای طراحی سیستم های هوشمند و قابل تفسیر ضروری است. استفاده از استانداردهای معنایی مانند RDF و OWL در توسعه وب معنایی توصیه می شود. در متون آموزشی باید تفاوت بین نحو و معنا به وضوح توضیح داده شود.
