Sun . 20 Jul 2020

Семантическая паутина

Семантическая паутина - это расширение Сети посредством стандартов Консорциумом World Wide Web W3C [1]. Стандарты распространяют общие форматы данных и протоколы обмена в Интернете, в основном основную концепцию описания ресурсов RDF. Согласно W3C, " Семантическая паутина предоставляет общую структуру, которая позволяет совместно использовать и повторно использовать данные через границы приложений, предприятий и сообществ »[2]. Термин был придуман Тимом Бернерсом-Ли для сети данных, которые могут обрабатываться машинами [3]. Хотя его критики ставят под сомнение его выполнимость, сторонники утверждают, что применения в промышленности, биологии и гуманитарных исследованиях уже доказали обоснованность оригинальной концепции [4]. В статье Scientific American 2001 года, написанной Бернерсом-Ли, Хендлером и Лассила, описана ожидаемая эволюция существующей сети в семантическую сеть [5] В 2006 году Бернерс-Ли и его коллеги заявили, что: «Эта простая идея… в значительной степени не реализована» [6]. В 2013 году более четырех миллионов веб-доменов содержат ed Разметка семантической сети [7]
Содержание
1 Пример
2 Справочная информация
21 Ограничения HTML
22 Решения семантической сети
23 Сеть 30
3 Задачи
4 Стандарты
41 компонент
42 Текущее состояние стандартизации
5 Приложения
6 Скептические реакции
61 Практическая осуществимость
62 Цензура и конфиденциальность
63 Удвоение выходных форматов
7 Исследования деятельность по корпоративным приложениям
8 См. также
9 Ссылки
10 Дополнительная литература
11 Внешние ссылки
Пример
В следующем примере текст «Пол Шустер родился в Дрездене» на Веб-сайт будет аннотирован, связывая человека с местом его рождения. Следующий HTML-фрагмент показывает, как описывается небольшой график в RDFa-синтаксисе с использованием словаря schemaorg и идентификатора Wikidata:
График, полученный на примере RDFa
& lt; div vocab = "http: // schemaorg /" typeof = "Person" & gt;
& lt; span property = "name" & gt; Paul Schuster & lt; / span & gt; родился в
& lt; span property = "birthPlace" typeof = "Place" href = "http: // wwwwikidataorg / entity / Q1731" & gt;
& lt; span property = "name" & gt; Дрезден & lt; / span & gt;
& lt; / span & gt;
& lt; / div & gt;
В этом примере определены следующие три тройки, показанные в синтаксисе черепахи. Каждая тройка представляет одно ребро в результирующем графе: первый элемент тройки субъекта. это имя узла, где начинается ребро, второй элемент - предикат типа ребра, а последний и третий элемент - либо имя узла, где заканчивается ребро, либо литеральное значение, например, текст, число и т. д.
_: a & lt; http: // wwww3org / 1999/02/22-rdf-syntax-ns # type & gt; & Lt; HTTP: // schemaorg / Человек & GT;
_: a & lt; http: // schemaorg / name & gt; "Пол Шустер"
_: & lt; http: // schemaorg / birthPlace & gt; & Lt; HTTP: // wwwwikidataorg / сущность / Q1731 & GT;
& Lt; HTTP: // wwwwikidataorg / сущность / Q1731 & GT; & Lt; HTTP: // schemaorg / ItemType & GT; & Lt; HTTP: // schemaorg / Место & GT;
& Lt; HTTP: // wwwwikidataorg / сущность / Q1731 & GT; & Lt; HTTP: // schemaorg / имя & GT; «Дрезден»
Тройки приводят к графу, показанному на данном рисунке. График, полученный на примере RDFa, обогащен дополнительными данными из Интернета. Одним из преимуществ использования универсальных идентификаторов ресурсов URI является то, что они может быть разыменовано с использованием протокола HTTP. В соответствии с так называемыми принципами связанных открытых данных, такой разыменованный URI должен приводить к документу, который предлагает дополнительные данные о данном URI. В этом примере все URI, как для ребер, так и для узлов, например, http: // schemaorg / Person, http: // schemaorg / birthPlace, http: // wwwwikidataorg / entity / Q1731 могут быть разыменованы и приведут к появлению дополнительных графиков RDF, описывающих URI, например, что Дрезден является городом в Германии, или что person, в смысле этого URI, может быть вымышленным
На втором графике показан предыдущий пример, но теперь он обогащен несколькими тройками из документов, которые являются результатом разыменования http: // schemaorg / Person green edge и http : // wwwwikidataorg / entity / Q1731 синие края
В дополнение к Ребра заданы в задействованных документах явно, ребра могут быть автоматически выведены: тройка
_: a & lt; http: // wwww3org / 1999/02/22-rdf-syntax-ns # type & gt; & Lt; HTTP: // schemaorg / Человек & GT;
из исходного фрагмента RDFa и тройки
& lt; http: // schemaorg / Person & gt; & Lt; HTTP: // wwww3org / 2002/07 / сыч # equivalentClass & GT; & Lt; HTTP: // xmlnscom / FOAF / 01 / Person & GT;
из документа по адресу http: // schemaorg / Зеленый край человека на рисунке позволяет вывести следующую тройку, учитывая семантику OWL красной пунктирной линией на втором рисунке:
_: a & lt; http: // wwww3org / 1999/02/22-РДФ-синтаксический нс # типа & GT; & Lt; HTTP: // xmlnscom / FOAF / 01 / Person & GT;
Предпосылки
Концепция модели семантической сети была сформирована в начале 1960-х годов учёным-когнитивистом Алланом М. Коллинзом, лингвистом М. Россом Киллианом и психологом Элизабет Ф. Лофтус как форма для представления семантически структурированных знаний При применении в контексте современного интернета он расширяет сеть гиперссылок читаемых человеком веб-страниц, вставляя машиночитаемые метаданные о страницах и их взаимосвязи. Это позволяет автоматизированным агентам более интеллектуально обращаться к сети и выполнять больше задач от имени пользователей. Термин «семантическая сеть» был придуман Тимом Бернерсом-Ли [3], изобретателем всемирной паутины и директором Консорциума всемирной паутины «W3C», который курирует разработку предлагаемых стандартов семантической паутины. Он определяет семантическую паутину. как «сеть данных, которые могут обрабатываться машинами напрямую и косвенно». Многие из технологий, предложенных W3C, уже существовали до того, как были помещены под зонтик W3C. Они используются в различных контекстах, особенно в тех, которые касаются информации, которая охватывает ограниченную и определенную область, и где обмен данными является общей необходимостью, такой как научные исследования или обмен данными между предприятиями. Кроме того, появились другие технологии с аналогичными целями, такие как как микроформаты
Тим Бернерс-Ли первоначально выразил видение Семантической паутины следующим образом:
У меня есть мечта о паутине [в которой компьютеры] способны анализировать все данные в сети - контент, ссылки. и транзакции между людьми и компьютерами. «Семантическая паутина», которая делает это возможным, еще не появилась, но когда это произойдет, повседневные механизмы торговли, бюрократии и нашей повседневной жизни будут обрабатываться машинами, разговаривающими с машины «интеллектуальные агенты», которых люди целую вечность рекламировали, наконец-то материализуются [8]. Semantic Web рассматривается как интегратор в различном контенте, информационных приложениях и системах. , ведение блогов и многие другие области
Ограничения HTML
Многие файлы на обычном компьютере также можно свободно разделить на удобочитаемые документы и машиночитаемые данные Документы, такие как почтовые сообщения, отчеты и брошюры, читаются людьми. Данные, такие как календари, адресные книги, списки воспроизведения и электронные таблицы, представленные с помощью прикладной программы, которая позволяет просматривать, искать и комбинировать их. В настоящее время Всемирная паутина основана главным образом на документах, написанных на языке гипертекстовой разметки HTML, соглашении о разметке, которое используется для кодирования текста с вкраплением мультимедийных объектов, таких как изображения и интерактивные формы. Метаданные теги предоставляют метод, с помощью которого компьютеры могут классифицировать контент веб-страниц, например:
& lt; meta name = "ключевые слова" content = "вычисления, компьютерные исследования, компьютер" / & gt;
& lt; meta name = "description" content = "Дешевые виджеты для продажи" / & gt;
& lt; meta name = "author" content = "John Doe" / & gt;
С HTML и инструментом для его отображения, возможно, веб программное обеспечение браузера, возможно, другой пользовательский агент, можно создать и представить страницу со списком предметов для продажи. HTML-код этой страницы каталога может содержать простые утверждения на уровне документа, такие как «заголовок этого документа -« Супермаркет виджетов »», но есть в самом HTML нет возможности однозначно утверждать, что, например, номер товара X586172 - это Acme Gizmo с розничной ценой 199 евро или что это потребительский продукт. Скорее HTML может только сказать, что диапазон текста «X586172» это то, что должно быть расположено рядом с «Acme Gizmo» и «€ 199», и т. д. Невозможно сказать «это каталог» или даже установить, что «Acme Gizmo» является своего рода названием или что «€ 199» является ценой. Также нет способа выразить, что эти кусочки информации связаны друг с другом при описании отдельного элемента, отличного от других элементов, возможно перечисленных на странице. Семантический HTML относится к традиционной практике разметки HTML после намерения, а скорее чем указание деталей макета напрямую Например, использование & lt; em & gt; обозначает "выделение", а не & lt; i & gt ;, в котором указывается курсив. Сведения о макете оставляются на усмотрение браузера в сочетании с каскадными таблицами стилей, но эта практика не позволяет определить семантику объектов, таких как предметы для продажи или цены
Микроформаты расширяют синтаксис HTML для создания машиночитаемой семантической разметки об объектах, включая людей, организации, события и продукты. [9] Подобные инициативы включают в себя RDFa, Microdata и Schemaorg.
Решения для семантической паутины. публикация на языках, специально предназначенных для данных: RDF, структура описания ресурсов, язык веб-онтологий OWL и расширяемый язык разметки XML HTML описывает документы и ссылки между ними RDF, OWL и XML, напротив, могут описывать произвольные вещи, такие как люди, встречи или части самолета. Эти технологии объединены для предоставления описаний, дополняющих или заменяющих содержимое веб-документов. Таким образом, содержимое может проявляются в виде описательных данных, хранящихся в базах данных, доступных через Интернет, [10] или в качестве разметки в документах, в частности, в расширяемом HTML XHTML с вкраплениями XML, или, чаще, чисто в XML, с разметкой или сигналами рендеринга, хранящимися отдельно. описания позволяют менеджерам контента добавлять смысл к контенту, т. е. описывать структуру знаний, которые у нас есть об этом контенте. Таким образом, машина может обрабатывать сами знания, а не текст, используя процессы, подобные человеческим дедуктивным рассуждениям и умозаключениям, тем самым получая более значимые результаты и помогая компьютерам выполнять автоматический сбор и исследование информации. Пример тега, который будет использоваться на несемантической веб-странице:
& lt; item & gt; blog & lt; / item & gt;
Кодирование аналогичной информации в семантической веб-странице может выглядеть следующим образом:
& lt; item rdf: about = "http: // exampleorg / semantic-web /" & gt; Семантическая сеть & lt; / item & gt;
Тим Бернерс-Ли называет полученную сеть связанных данных G iant Global Graph, в отличие от основанной на HTML Всемирной паутины, Бернерс-Ли полагает, что если в прошлом обмен документами происходил, то будущее - обмен данными. Его ответ на вопрос «как» дает три инструкции: во-первых, URL-адрес должен Во-вторых, каждый, кто обращается к URL-адресу, должен получить данные. В-третьих, отношения в данных должны указывать на дополнительные URL-адреса с данными
Web 30
Тим Бернерс-Ли описал семантическую сеть как компонент «Сети». 30 "[11]
Люди продолжают спрашивать, что такое Web 30, я думаю, может быть, когда у вас есть наложение масштабируемой векторной графики - все, что колеблется, складывается и выглядит туманным - в Web 20 и доступ к семантической сети, интегрированной через огромное пространство данных, у вас будет доступ к невероятному источнику данных…
- Тим Бернерс-Ли, 2006 г.
«Семантическая сеть» иногда используется как синоним «Сети 30», хотя определение каждого термин варьируется
Проблемы
Некоторые проблемы семантической паутины включают обширность, неопределенность , неопределенность, непоследовательность и обман Автоматизированные системы рассуждений должны будут решать все эти проблемы, чтобы выполнить обещание Семантической паутины - Обширность: Всемирная паутина содержит много миллиардов страниц Онтология медицинской терминологии SNOMED CT один содержит 370 000 имен классов, а существующая технология еще не смогла устранить все семантически дублированные термины. Любая автоматизированная система рассуждений должна будет иметь дело с действительно огромными входными данными. Неопределенность: это неточные понятия, такие как «молодой» или «высокий». возникает из-за неопределенности пользовательских запросов, из представленных поставщиками контента концепций, из соответствия терминов запросов с терминами поставщика и из попытки объединить разные базы знаний с перекрывающимися, но слегка различающимися понятиями. Нечеткая логика - наиболее распространенный метод для решения проблем неопределенности.
Неопределенность: это точные понятия с неопределенными значениями. Например, пациент может представлять набор симптомов, которые соответствуют ряду различных Различные диагнозы, каждый с разной вероятностью. Вероятностные методы рассуждения обычно используются для устранения неопределенности. Непоследовательность: Это логические противоречия, которые неизбежно возникнут при разработке больших онтологий, а также при объединении онтологий из отдельных источников. Дедуктивное рассуждение терпит неудачу, когда сталкиваются с несогласованностью, потому что «что-либо вытекает из противоречия». Обоснованные рассуждения и паранепротиворечивые рассуждения - это две технологии, которые могут быть использованы для устранения несогласованности. Обман: это когда производитель информации намеренно вводит в заблуждение потребителя информации. Криптография методы, используемые в настоящее время для смягчения этой угрозы, - этот список проблем является скорее иллюстративным, чем исчерпывающим, и он сосредоточен на проблемах с уровнями «объединяющей логики» и «доказательства» семантической паутины Консорциум World Wide Web W3C Incubator Group для причин неопределенности во всем мире В итоговом отчете Web URW3-XG эти проблемы сведены воедино под одним заголовком «неопределенность». Многие из упомянутых здесь методов потребуют расширения языка OWL языка веб-онтологий, например, для аннотирования условных вероятностей. Это область активных исследований [12]
Стандарты
Стандартизация для семантической паутины в контексте Web 30 находится на попечении W3C [13]
Компоненты
Термин «семантическая паутина» часто используется более конкретно для обозначения форматов и технологий. которые позволяют это [2] Сбор, структурирование и восстановление связанных данных осуществляются с помощью технологий, которые предоставляют формальное описание концепций, терминов и отношений в данной области знаний. Эти технологии определены как стандарты W3C и включают:
Ресурс Описание Framework RDF, общий метод описания информации
Схема RDF RDFS - Простая система организации знаний SKOS
SPARQL, язык запросов RDF
Notation3 N3, разработанный с удобочитаемостью для пользователя в м ind
N-Triples, формат для хранения и передачи данных
Turtle Terse RDF Triple Language
Язык веб-онтологий OWL, семейство языков представления знаний
Rule Interchange Format RIF, основа веб-правила языковые диалекты, поддерживающие обмен правилами в Интернете
Стек семантической паутины
Стек семантической паутины иллюстрирует архитектуру семантической паутины Функции и взаимосвязи компонентов можно обобщить следующим образом: [14]
XML предоставляет элементный синтаксис для структуры содержимого в документах, но не связывает семантику со значением содержимого, содержащегося в XML, в настоящее время не является необходимым компонентом технологий семантической паутины в большинстве случаев, поскольку существуют альтернативные синтаксисы, такие как Turtle Turtle является де-факто стандарт, но не прошел через формальный процесс стандартизации. XML Schema - это язык для предоставления и ограничения структуры и содержимого элементов, содержащихся в документах XML. RDF - это простой язык. возраст для выражения моделей данных, которые ссылаются на объекты «веб-ресурсы» и их отношения. Модель на основе RDF может быть представлена в различных синтаксисах, например, RDF / XML, N3, Turtle и RDFa. RDF является фундаментальным стандартом Semantic Web [15] [16]
RDF Schema расширяет RDF и является словарем для описания свойств и классов ресурсов на основе RDF, с семантикой для обобщенных иерархий таких свойств и классов. OWL добавляет больше словаря для описания свойства и классы: среди прочего, отношения между классами, например, дизъюнктность, количество элементов, например, «ровно один», равенство, более богатая типизация свойств, характеристики свойств, например, симметрия, и перечислимые классы. SPARQL - это протокол и язык запросов для данных семантической сети. Источники
RIF - это формат обмена правилами W3C. Это язык XML для выражения веб-правил, которые могут выполнять компьютеры. RIF предоставляет несколько версий, называемых диалектами. Он включает в себя базовый логический диалект RIF Правила производства RIF-BLD и RIF D ialect RIF PRD
Текущее состояние стандартизации
Хорошо известные стандарты:
RDF
RDFS
Формат обмена правилами RIF
SPARQL
Unicode
Унифицированный идентификатор ресурса
Язык веб-онтологий OWL
XML
Еще не полностью реализован:
Объединение логических и пробных слоев
Семантический веб-язык правил SWRL
Приложения
Цель состоит в том, чтобы повысить удобство использования и полезность Веб и его взаимосвязанные ресурсы путем создания семантических веб-сервисов, таких как:
Серверы, которые предоставляют существующие системы данных с использованием стандартов RDF и SPARQL. Многие конвертеры в RDF существуют из различных приложений. Реляционные базы данных являются важным источником. Сервер семантической сети подключается к существующая система без ущерба для ее работы. Документы, «размеченные» семантической информацией, являются расширением HTML & lt; meta & gt; теги, используемые на современных веб-страницах для предоставления информации для веб-поисковых систем, использующих веб-сканеры. Это может быть машинно-понятная информация о понятном для человека содержимом документа, например, создатель, заголовок, описание и т. д., или это могут быть просто метаданные, представляющие набор фактов, таких как ресурсы и сервисы в другом месте на сайте. Обратите внимание, что все, что можно идентифицировать с помощью универсального URI идентификатора ресурса, может быть описано, поэтому семантическая сеть может рассуждать о животных, людях, местах, идеях и т. д. Существует четыре семантических аннотации. форматы, которые можно использовать в документах HTML; Микроформат, RDFa, Microdata и JSON-LD [17] Семантическая разметка часто генерируется автоматически, а не вручную. Онтологии общих слов метаданных и карты между словарями, которые позволяют создателям документов знать, как разметить свои документы, чтобы агенты могли использовать информация в предоставленных метаданных, так что Автор в смысле «Автор страницы» не будет путать с Автором в смысле книги, которая является предметом рецензирования книги. Автоматизированные агенты для выполнения задач для пользователи семантической сети, использующие эти данные. Веб-службы часто имеют собственных агентов для предоставления информации специально для агентов, например, службы доверия, которую агент может запросить, если у какого-либо интернет-магазина была плохая история или рассылка спама
Такие службы могут быть полезны для общедоступных поисковых систем или могут использоваться для управления знаниями в организации. Бизнес-приложения включают:
Содействие интеграции информации из смешанных источников
Растворение неоднозначности в корпоративной терминологии
Улучшение поиска информации, тем самым уменьшая информационную перегрузку
Выявление соответствующей информации в отношении данного домена [18]
Обеспечение поддержки принятия решений
В корпорации существует закрытая группа пользователей и руководство способно обеспечить соблюдение руководящих принципов компании, таких как принятие конкретных онтологий и использование семантической аннотации. По сравнению с общедоступной семантической сетью предъявляются меньшие требования к масштабируемости, и информации, циркулирующей внутри компании, в целом можно больше доверять; конфиденциальность - это не проблема вне обработки пользовательских данных. Скептические реакции. Практическая осуществимость. Критики подвергают сомнению основную выполнимость полного или даже частичного выполнения Семантической паутины, указывая на обе трудности при ее настройке. и отсутствие полезности общего назначения, которая препятствует вложению необходимых усилий. В статье 2003 года Маршалл и Шипман указывают на когнитивные издержки, присущие формализации знаний, по сравнению с разработкой традиционного веб-гипертекста: [19]
Хотя изучение основ HTML является относительно простым, изучение языка или инструмента представления знаний требует от автора изучения методов абстракции представления и их влияния на рассуждение. Например, понимание отношения класса-экземпляра или отношения суперкласса-подкласса является больше, чем понимание того, что одно понятие является «типом» другого понятия […] Эти абстракции преподаются ученым Специалисты по ралли и знаниям, в частности, но не соответствуют подобному естественному языку, означающему быть «типом» чего-либо. Эффективное использование такого формального представления требует, чтобы автор стал квалифицированным инженером знаний в дополнение к любым другим навыкам, требуемым областью [… ] После того, как кто-то выучил язык формального представления, ему все же зачастую требуется гораздо больше усилий для выражения идей в этом представлении, чем в менее формальном представлении […] Действительно, это форма программирования, основанная на объявлении семантических данных и требующая понимание того, как алгоритмы рассуждения будут интерпретировать авторские структуры
По словам Маршалла и Шипмана, молчаливый и изменяющийся характер большого количества знаний усугубляет проблему инженерии знаний и ограничивает применимость семантической паутины для конкретных областей. Еще одна проблема, на которую они указывают являются специфическими для области или организации способами выражения знаний, которые должны решаться с помощью соглашения сообщества, а не технические средства [19] Как выясняется, специализированные сообщества и организации для внутрифирменных проектов, как правило, применяют технологии семантической сети в большей степени, чем периферийные и менее специализированные сообщества [20]. Практические ограничения для усыновления оказались менее сложными, когда домен и область применения более ограничена, чем у широкой публики и Всемирной паутины [20]. Наконец, Маршалл и Шипман видят прагматические проблемы в идее интеллектуальных агентов в стиле Knowledge Navigator, работающих в значительной степени курируемой вручную Семантической сети: [ 19]
В ситуациях, когда потребности пользователей известны, а распределенные информационные ресурсы хорошо описаны, этот подход может быть очень эффективным; в ситуациях, которые не предусмотрены и которые объединяют непредвиденный массив информационных ресурсов, подход Google является более надежным. Кроме того, семантическая паутина опирается на цепочки вывода, которые являются более хрупкими; отсутствующий элемент цепочки приводит к неспособности выполнить желаемое действие, в то время как человек может предоставить недостающие части в более похожем на Google подходе […] компромисс между затратами и выгодой может работать в пользу специально созданных метаданных семантической сети, направленных на объединение разумных, хорошо структурированных предметных информационных ресурсов; пристальное внимание к потребностям пользователей / клиентов будет стимулировать эти федерации, если они хотят быть успешными. Критика «метакрапа» Кори Доктороу с точки зрения человеческого поведения и личных предпочтений. Например, люди могут включать в веб-страницы поддельные метаданные в попытке вводить в заблуждение движки семантической паутины, которые наивно предполагают достоверность метаданных. Это явление было хорошо известно благодаря метатегам, которые вводили алгоритм ранжирования Altavista в повышение ранжирования определенных веб-страниц: механизм индексации Google специально ищет такие попытки манипулирования Peter Gärdenfors и Timo Honkela указывают на то, что основанные на логике технологии семантической паутины охватывают лишь небольшую часть соответствующих явлений, связанных с семантикой [21] [22]
Цензура и конфиденциальность
Энтузиазм по поводу семантической паутины может сдерживаться опасениями относительно цензуры и конфиденциальности. Например, методы анализа текста теперь можно легко обойти, используя другие слова, например, метафоры, или используя изображения, которые я n место слов Усовершенствованная реализация семантической сети упростила бы для правительств контроль над просмотром и созданием онлайновой информации, поскольку эта автоматическая машина для блокирования контента будет намного легче понимать. Кроме того, проблема имеет Также было отмечено, что при использовании файлов FOAF и мета-данных геолокации анонимность будет связана с авторством статей о таких вещах, как личный блог. Некоторые из этих проблем были рассмотрены в проекте «Policy Aware Web». [23] и является активной темой исследований и разработок
Удвоение выходных форматов
Еще одна критика семантической сети заключается в том, что создание и публикация контента будет гораздо более длительным, поскольку для этого потребуется два формата: один фрагмент данных: один для просмотра человеком и один для компьютеров. Однако многие разрабатываемые веб-приложения решают эту проблему, создавая машиночитаемый формат после публикации данных или запрос машины для таких данных Разработка микроформатов была одной из реакций на такого рода критику. Другим аргументом в защиту осуществимости семантической сети является вероятное падение цены на задачи человеческого интеллекта на цифровых рынках труда, таких как Amazon's Mechanical Turk [ необходима цитата]
Такие спецификации, как eRDF и RDFa, позволяют встраивать произвольные данные RDF в HTML-страницы Механизм поиска ресурсов GRDDL из диалектов языка позволяет автоматически интерпретировать существующий материал, включая микроформаты, как RDF, поэтому издателям нужно использовать только единый формат, такой как HTML
Исследовательская деятельность по корпоративным приложениям
Первой исследовательской группой, явно занимающейся корпоративной семантической сетью, была команда ACACIA в INRIA-Sophia-Antipolis, основанная в 2002 году. Результаты их работы включают RDFS поисковая система Corese и применение технологии семантической паутины в сфере электронного обучения [24]
С 2008 года Corporate Seman Исследовательская группа tic Web, расположенная в Свободном университете Берлина, специализируется на стандартных блоках: корпоративный семантический поиск, корпоративное семантическое сотрудничество и разработка корпоративной онтологии [25]
Исследование инженерных исследований онтологии включает в себя вопрос о том, как привлечь неопытных пользователей. в создании онтологий и семантически аннотированного контента [26] и для извлечения явных знаний из взаимодействия пользователей на предприятиях
См. также
Книга: Семантическая сеть
AGRIS
Управление бизнес-семантикой
Вычислительная семантика
Продукт Calais Reuters
Концептуальная совместимость
DBpedia
Модель значения атрибута сущности
Портал открытых данных ЕС
GoPubMed
Интернет вещей
Связанные данные
Список Новые технологии
Nextbio
Обучение онтологиям
Семантические вычисления
Семантическая геопространственная сеть
Семантическая сенсорная сеть
Семантическая социальная сеть
Семантически связанные интернет-сообщества
Smart-M3
Социальная семантическая сеть
Веб-инжиниринг
Веб-наука
Справка s
^ «Временная шкала стандартов XML и семантической сети W3C» PDF 2012-02-04
^ ab «Деятельность по семантической сети W3C» Консорциум World Wide Web W3C 7 ноября 2011 г. Получено 26 ноября 2011 г.
^ ab Бернерс-Ли, Тим; Джеймс Хендлер; Ора Лассила 17 мая 2001 г. Научно-американский журнал "Семантическая паутина" получен 26 марта 2008 г.
^ Ли Фейгенбаум 1 мая 2007 г. Научно-американский журнал "Семантическая паутина в действии" получен 24 февраля 2010 г. ^ ^ Бернерс-Ли , Тим, 17 мая 2001 г. «Семантическая паутина», ученый американец, получен 13 марта 2008 г. ^ ^ Найджел Шэдболт; Венди Холл; Тим Бернерс-Ли, 2006 г. «Возвращение в семантическую сеть» PDF Интеллектуальные системы IEEE получены 13 апреля 2007 г. ^ ^ Раманатан В. Гуха 2013 Международная конференция по семантической сети «Свет в конце туннеля» 2013 г. Получена основная статья 8 марта 2015 г.
^ Бернерс-Ли, Тим; Fischetti, Mark 1999 Weaving the Web HarperSanFrancisco, глава 12 ISBN 978-0-06-251587-2
^ Allsopp, Джон Март 2007 г. Микроформаты: расширение возможностей вашей разметки для Интернета 20 Друзья ED стр. 368 ISBN 978-1-59059-814 -6
^ Артем Чеботко и Шийонг Лу, «Запросы к семантической сети: эффективный подход с использованием реляционных баз данных», LAP Lambert Academic Publishing, ISBN 978-3-8383-0264-5, 2009
^ Виктория Шеннон, июнь 26 мая 2006 г. «Более революционная» сеть »International Herald Tribune восстановлена 24 мая 2006 г. ^ ^ Лукасевич, Томас; Умберто Страчия "Управление неопределенностью и неопределенностью в логиках описания для семантической сети"
Стандарты семантической сети, опубликованные W3C
^ "Обзор языка веб-онтологий OWL" Консорциум World Wide Web W3C 10 февраля 2004 г. Получено 26 ноября 2011
^ "Структура описания ресурсов RDF" Консорциум World Wide Web
^ Allemang, D, Hendler, J 2011 "RDF - Основа семантической паутины в: семантическая паутина для рабочего онтолога 2-е издание" Морган Кауфманн дои : 101016 / B978-0-12-385965-510003-2 Отсутствует или пусто | url = help CS1 maint: Несколько имен: ссылка на список авторов
^ Sikos, Лесли Ф 2015 Освоение структурированных данных в семантической сети: из микроданных HTML5 на связанные открытые данные Apress стр. 23 ISBN 1484210492
^ Kuriakose, Джон сентябрь 2009 г. «Понимание и принятие технологии семантической паутины» Cutter IT Journal CUTTER INFORMATION CORP 22 9: 10–18
^ abc Marshall, Catherine C; Шипман, Франк М. 2003 Какая семантическая сеть PDF Proc ACM Conf по гипертексту и гипермедиа стр. 57–66
^ ab Иван Герман 2007 Состояние семантической сети PDF Семантические дни 2007, полученные 26 июля 2007 г.
^ Gärdenfors, Peter 2004 Как сделать семантическую сеть более семантической формальной онтологией в информационных системах: материалы третьей международной конференции IOS Press FOIS-2004, стр. 17–34
^ Тимо Хонкела, Вилле Кёненен, Тиина Линд-Кнуутила и Мари-Санна Пауккери 2008 » Моделирование процессов формирования концепций и коммуникации "Журнал экономической методологии CS1 maint: множественные имена: ссылка на список авторов
^" Policy Aware Web Project "Policyawareweborg Получено 2013-06-14
^ Буффа, Мишель; Dehors, Сильвен; Фарон-Цукер, Кэтрин; Сандер, Питер 2005 "К корпоративному подходу семантической паутины в проектировании систем обучения: обзор проекта Trial Solutioins" PDF Международный семинар по применению технологий семантической паутины для электронного обучения Амстердам, Голландия, стр. 73–76
^ http: / / wwwcorporate-semantic-webde
^ Хинце, Анника; Хиз, Ральф; Лучак-Рош, Маркус; Пашке, Адриан 2012 "Семантическое обогащение неэкспертами: удобство использования инструментов ручного аннотирования" PDF ISWC'12 - Материалы 11-й международной конференции по семантической паутине в Бостоне, США, стр. 165–181
Дальнейшее чтение
Лиян Ю 14 декабря 2014 г. Руководство разработчика по семантической паутине, 2-е издание Springer ISBN 978-3-662-43796-4
Программируемая паутина Аарона Шварца: незаконченная работа, подаренная Morgan & amp; Claypool Publishers after Aaron Swartz's death in January 2013
Grigoris Antoniou, Frank van Harmelen March 31, 2008 A Semantic Web Primer, 2nd Edition The MIT Press ASIN 0262012421 ISBN 0-262-01242-1  CS1 maint: ASIN uses ISBN link
Dean Allemang, James Hendler May 9, 2008 Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling in RDFS and OWL Morgan Kaufmann ASIN 0123735564 ISBN 978-0-12-373556-0  CS1 maint: ASIN uses ISBN link
Pascal Hitzler; Markus Krötzsch; Sebastian Rudolph August 25, 2009 Foundations of Semantic Web Technologies CRCPress ISBN 1-4200-9050-X 
Thomas B Passin March 1, 2004 Explorer's Guide to the Semantic Web Manning Publications ASIN 1932394206 ISBN 1-932394-20-6  CS1 maint: ASIN uses ISBN link
Jeffrey T Pollock March 23, 2009 Semantic Web For Dummies For Dummies ISBN 0-470-39679-2 
External links
Find more about
Semantic Web
at Wikipedia's sister projects
Media from Commons
Data from Wikidata
Official website
v
e
Semantic Web
Background
Databases
Hypertext
Internet
Ontologies
Semantic networks
World Wide Web
Sub-topics
Data Web
Dataspaces
Hyperdata
Linked data
Rule-based systems
Applications
Semantic analytics
Semantic broker
Semantic computing
Semantic mapper
Semantic matching
Semantic publishing
Semantic reasoner
Semantic search
Semantic service-oriented architecture
Semantic wiki
Related topics
Coll ective intelligence
Description logic
Folksonomy
Geotagging
Information architecture
Knowledge extraction
Knowledge management
Knowledge representation
Library 20
Metadata
Mind mapping
ODBC
References
Topic Maps
Web 20
Web engineering
Web Science Trust
Standards
Syntax and supporting technologies
HTTP
IRI
URI
RDF
triples
RDF/XML
JSON-LD
Turtle
Notation3
N-Triples
TriX no W3C standard
RRID
SPARQL
XML
Schemas, ontologies and rules
Common logic
OWL
RDFS
Rule Interchange Format
Semantic Web Rule Language
ALPS
Semantic annotation
eRDF
GRDDL
Microdata
Microformats
RDFa
SAWSDL
Facebook Platform
Common vocabularies
DOAP
Dublin Core
FOAF
hAtom
hCalendar
hCard
hProduct
hRecipe
hResume
hReview
SIOC
SKOS
v
e
Emerging technologies
Technology
Fields
Agriculture
Agricultural robot
Closed ecological s ystems
Cultured meat
Genetically modified food
Precision agriculture
Vertical farming
Architecture
Arcology
Building printing
Contour crafting
D-Shape
Domed city
Biomedical
Artificial uterus
Ampakine
Brain transplant
Cryonics
Cryoprotectant
Cryopreservation
Vitrification
Suspended animation
De-extinction
Genetic engineering
Gene therapy
Head transplant
Isolated brain
Life extension
Strategies for Engineered Negligible Senescence
Nanomedicine
Nanosensors
Personalized medicine
Regenerative medicine
Stem-cell therapy
Tissue engineering
Robot-assisted surgery
Synthetic biology
Synthetic genomics
Virotherapy
Oncolytic virus
Tricorder
Whole genome sequencing
Displays
Next generation
FED
FLCD
iMoD
Laser
LPD
OLED
OLET
QD-LED
SED
TPD
TDEL
TMOS
Screenless
Bionic contact lens
Head-mounted display
Head-up display
Optical head- mounted display
Virtual retinal display
Other
Autostereoscopy
Flexible display
Holographic display
Computer-generated holography
Multi-primary color display
Ultra HD
Volumetric display
Electronics
Electronic nose
E-textiles
Flexible electronics
Molecular electronics
Nanoelectromechanical systems
Memristor
Spintronics
Thermal copper pillar bump
Energy
Production
Airborne wind turbine
Artificial photosynthesis
Biofuels
Carbon-neutral fuel
Concentrated solar power
Fusion power
Home fuel cell
Hydrogen economy
Methanol economy
Molten salt reactor
Nantenna
Photovoltaic pavement
Space-based solar power
Vortex engine
Storage
Beltway battery
Compressed air energy storage
Flywheel energy storage
Grid energy storage
Lithium–air battery
Molten salt battery
Nanowire battery
Research in lithium-ion batteries
Silicon–air battery
Thermal energy storage
Ultracapa citor
Other
Smart grid
Wireless power
IT and
communications
Ambient intelligence
Internet of Things
Artificial intelligence
Applications of artificial intelligence
Progress in artificial intelligence
Machine translation
Machine vision
Semantic Web
Speech recognition
Atomtronics
Carbon nanotube field-effect transistor
Cybermethodology
Fourth-generation optical discs
3D optical data storage
Holographic data storage
GPGPU
Memory
CBRAM
FRAM
Millipede
MRAM
NRAM
PRAM
Racetrack memory
RRAM
SONOS
Optical computing
Quantum computing
Quantum cryptography
RFID
Chipless RFID
Software-defined radio
Three-dimensional integrated circuit
Manufacturing
3D printing
Claytronics
Molecular assembler
Utility fog
Materials science
Aerogel
Amorphous metal
Artificial muscle
Conductive polymer
Femtotechnology
Fullerene
Graphene
High-temperature superconducti vity
High-temperature superfluidity
Linear acetylenic carbon
Metamaterials
Metamaterial cloaking
Metal foam
Multi-function structures
Nanotechnology
Carbon nanotubes
Molecular nanotechnology
Nanomaterials
Picotechnology
Programmable matter
Quantum dots
Silicene
Superalloy
Synthetic diamond
Military
Antimatter weapon
Caseless ammunition
Directed-energy weapon
Laser
Maser
Particle-beam weapon
Sonic weapon
Coilgun
Railgun
Plasma weapon
Pure fusion weapon
Stealth technology
Vortex ring gun
Neuroscience
Artificial brain
Blue Brain Project
Brain–computer interface
Electroencephalography
Mind uploading
Brain-reading
Neuroinformatics
Neuroprosthetics
Bionic eye
Brain implant
Exocortex
Retinal implant
Robotics
Domotics
Nanorobotics
Powered exoskeleton
Self-reconfiguring modular robot
Swarm robotics
Uncrewed vehicle
Space science
Launch
Fusion rocket
Non-rocket spacelaunch
Mass driver
Orbital ring
Space elevator
Space fountain
Space tether
Reusable launch system
Propulsion
Beam-powered propulsion
Ion thruster
Laser propulsion
Plasma propulsion engine
Helicon thruster
VASIMR
Project Orion
Nuclear pulse propulsion
Solar sail
Other
Interstellar travel
Propellant depot
Transport
Aerial
Adaptive compliant wing
Aeroscraft
Backpack helicopter
Delivery drone
Flying car
High-altitude platform
Jet pack
Pulse detonation engine
Scramjet
Spaceplane
Skylon
Supersonic transport
Land
Airless tire
Tweel
Alternative fuel vehicle
Hydrogen vehicle
Driverless car
Ground effect train
Maglev train
Personal rapid transit
Vactrain
ET3 Global Alliance
Hyperloop
Vehicular communication systems
Pipeline
Pneumatic transport
Automated vacuum collection
Foodtubes
Other
Anti-gravity
Cloak o f invisibility
Digital scent technology
Force field
Plasma window
Immersive virtual reality
VirtuSphere
Magnetic refrigeration
Phased-array optics
Quantum technology
Quantum teleportation
Topics
Collingridge dilemma
Differential technological development
Ephemeralization
Exploratory engineering
Fictional technology
Proactionary principle
Technological change
Technological unemployment
Technological convergence
Technological evolution
Technological paradigm
Technology forecasting
Accelerating change
Moore's law
Technological singularity
Technology scouting
Technology readiness level
Technology roadmap
Transhumanism
Category
List
v
e
Computable knowledge
Topics and
concepts
Alphabet of human thought
Authority control
Automated reasoning
Commonsense knowledge
Commonsense reasoning
Computability
Formal system
Inference engine
Knowledge base
Knowledge-b ased systems
Knowledge engineering
Knowledge extraction
Knowledge representation
Knowledge retrieval
Library classification
Logic programming
Ontology
Personal knowledge base
Question answering
Semantic reasoner
Proposals and
implementations
Zairja
Ars Magna 1300
An Essay towards a Real Character and a Philosophical Language 1688
Calculus ratiocinator & Characteristica universalis 1700
Dewey Decimal Classification 1876
Begriffsschrift 1879
Mundaneum 1910
Logical atomism 1918
Tractatus Logico-Philosophicus 1921
Hilbert's program 1920s
Incompleteness theorem 1931
World Brain 1938
Memex 1945
General Problem Solver 1959
Prolog 1972
Cyc 1984
Semantic Web 2001
Evi 2007
Wolfram Alpha 2009
Watson 2011
Siri 2011
Knowledge Graph 2012
Wikidata 2012
Cortana 2014
Viv 2016
In fiction
The Engine Gulliver's Travels, 1726
Joe "A Logic Named Joe", 1946
The Librarian Snow Crash, 1992
Dr Know AI Artificial Intelligence, 2001
Waterhouse The Baroque Cycle, 2003
See also: Logic machines in fiction and List of fictional computers
Authority control
LCCN: sh2002000569
GND: 4688372-1
BNF: cb14521343b data


Semantic Web

Random Posts

The San Francisco Examiner

The San Francisco Examiner

The San Francisco Examiner is a longtime daily newspaper distributed in and around San Francisco, Ca...
Frederator Films

Frederator Films

Frederator Films is an animation studio founded by Fred Seibert as part of Frederator Studios, with ...
John Hasbrouck Van Vleck

John Hasbrouck Van Vleck

John Hasbrouck Van Vleck March 13, 1899 – October 27, 1980 was an American physicist and mathematici...
Christian Lacroix

Christian Lacroix

Christian Marie Marc Lacroix French pronunciation: ​kʁistjɑ̃ lakʁwa; born 16 May 1951 is a Fren...