领域性特征

主观特征

概念

数据的含义就是语义(semantic)。简单的说，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能够被使用，这时候数据就转化为了信息，而数据的含义就是语义。

语义可以简单地看作是数据所对应的现实世界中的事物所代表的概念的含义，以及这些含义之间的关系，是数据在某个领域上的解释和逻辑表示。

领域性特征

语义具有领域性特征，不属于任何领域的语义是不存在的。而语义异构则是指对同一事物在解释上所存在差异，也就体现为同一事物在不同领域中理解的不同。对于计算机科学来说，语义一般是指用户对于那些用来描述现实世界的计算机表示（即符号）的解释，也就是用户用来联系计算机表示和现实世界的途径。

语义是对数据符号的解释，而语法则是对于这些符号之间的组织规则和结构关系的定义。对于信息集成领域来说，数据往往是通过模式（对于模式不存在或者隐含的非结构化和半结构化数据，往往需要在集成前定义出它们的模式）来组织的，数据的访问也是通过作用于模式来获得的，这时语义就是指模式元素（例如类、属性、约束等等）的含义，而语法则是模式元素的结构。

主观特征

由于信息概念具有很强的主观特征，目前还没有一个统一和明确的解释。我们可以将信息简单的定义为被赋予了含义的数据，如果该含义（语义）能够被计算机所 “理解”（指能够通过形式化系统解释、推理并判断），那么该信息就是能够被计算机所处理的信息。关于知识的概念目前没有明确的定义，一般来说，知识为人类提供了一种能够理解的模式用来判断事物到底表示什么或者事情将会如何发展。从知识的陈述特性上来看，知识即指用来描述信息的概念、概念之间的关系，以及概念在陈述具体事实时所必须遵守的条件。从这一点看，对于信息的语义以及信息语义之间的关联关系的描述本身就是一种知识的表达，因此在许多研究中，往往将语义的描述等同于知识的描述。