Mon . 20 Jul 2020

Anlamsal ağ

Semantik Web, Web’in World Wide Web Konsorsiyumu W3C tarafından standartlar yoluyla bir uzantısıdır. [1] Standartlar, web üzerinde ortak veri formatlarını ve değişim protokollerini destekler, temel olarak Kaynak Tanımlama Çerçevesi RDF, W3C’ye Göre, " Semantik Web, verilerin uygulama, işletme ve topluluk sınırları içerisinde paylaşılmasına ve yeniden kullanılmasına izin veren ortak bir çerçeve sağlar "[2] Terim, makineler tarafından işlenebilen bir veri ağı için Tim Berners-Lee tarafından yazılmıştır [3] Eleştirmenleri fizibilitesini sorgularken, taraftarlar sanayi, biyoloji ve beşeri bilimler araştırmalarındaki uygulamaların orijinal kavramın geçerliliğini kanıtladığını savunuyorlar [4]
Berners-Lee, Hendler ve Lassila tarafından yayınlanan 2001 tarihli Amerikan Bilimsel makalesi Mevcut Web'in Semantik Web'e beklenen bir evrimi [5] Berners-Lee ve arkadaşları 2006 yılında, “Bu basit fikir… büyük ölçüde gerçekleşmedi” (6) 2013'te, dört milyondan fazla web alanını içeriyor ed Semantik Web biçimlendirme [7]
İçindekiler
1 Örnek
2 Arkaplan
21 HTML'nin Sınırlamaları
22 Semantik Web çözümleri
23 Web 30
3 Zorluklar 4 Standartlar
41 Bileşenler
42 Mevcut standardizasyon durumu
5 Uygulamalar
6 Şüpheci reaksiyonlar
61 Pratik uygulanabilirlik
62 Sansür ve mahremiyet
63 Çıktı formatlarını iki katına çıkarma
7 Araştırma kurumsal uygulamalarla ilgili etkinlikler
8 Ayrıca bkz. 9 Referanslar
10 Ek okuma
11 Dış bağlantılar
Örnek
Aşağıdaki örnekte, 'Paul Schuster Dresden'de doğdu' metni Bir web sitesine, kişiyi doğum yerine bağlayan bir not verilecektir. Aşağıdaki HTML-parçası, küçük bir grafiğin nasıl tanımlandığını, bir schemaorg kelimesi ve Wikidata ID kullanarak RDFa sözdiziminde gösterir:
RDFa örneğinden elde edilen grafik
& lt; div vocab = "http: // schemaorg /" typeof = "Person" & gt;
& lt; span property = "name" & gt; Paul Schuster & lt; / span & gt;
içinde doğdu & lt; span property = "birthPlace" typeof = "Place" href = "http: // wwwwikidataorg / varlık / Q1731" & gt;
& lt; span property = "name" & gt; Dresden & lt; / span & gt;
& lt; / span & gt;
& lt; / div & gt;
Örnek, Kaplumbağa Sözdiziminde gösterilen aşağıdaki beş üçlüyü tanımlar. Her üçlü, sonuçtaki grafikte bir kenarı temsil eder: öznenin üçlü öğesinin ilk elemanı kenarın başladığı düğümün adı, ikinci eleman kenarın türünü belirtir ve son ve üçüncü eleman ise nesnenin ya kenarın bittiği düğümün adı ya da değişmez bir değer, örneğin bir metin , etc
_: bir & lt; http: // wwww3org / 1999/02/22-rdf-sözdizimi-ns # type & gt; & Lt; http: // schemaorg / kişi ve gt;
_: a & lt; http: // schemaorg / name & gt; "Paul Schuster"
_: bir & lt; http: // schemaorg / birthPlace & gt; & Lt; http: // wwwwikidataorg / işletme / Q1731-gt;
ve LT http: // wwwwikidataorg / işletme / Q1731-gt; & Lt; http: // schemaorg / itemtype & gt; & Lt; http: // schemaorg / yer-gt;
ve LT http: // wwwwikidataorg / işletme / Q1731-gt; & Lt; http: // schemaorg / adı & gt; "Dresden"
Üçlüler, verilen şekilde gösterilen grafikle sonuçlanır
Web'den gelen diğer verilerle zenginleştirilmiş RDFa örneğinden kaynaklanan grafik

Düzgün Kaynak Tanımlayıcı URI'lerini kullanmanın avantajlarından biri HTTP protokolü kullanılarak yönlendirilebilir. Bağlantılı Açık Veri prensiplerine göre, böyle bir onaylı URI, verilen URI hakkında daha fazla veri sunan bir belge ile sonuçlanmalıdır. Bu örnekte, hem UR hem de kenarlar için tüm URI'ler, örneğin: // schemaorg / Kişi, http: // schemaorg / birthPlace, http: // wwwwikidataorg / entity / Q1731 kurallara aykırı olabilir ve URI'yi tanımlayan diğer RDF grafikleriyle sonuçlanacaktır, örneğin Dresden, Almanya'da bir şehir veya kişi, bu URI anlamında kurgusal olabilir
İkinci grafik önceki örneği gösterir, ancak şimdi http: // schemaorg / Person green edge ve http kuralsızlaştırmasından kaynaklanan belgelerdeki üçlülerin bir kaçı ile zenginleştirilmiştir. : // wwwwikidataorg / varlık / Q1731 mavi kenarlar
Ek olarak İlgili belgelerde açıkça belirtilmiş olan kenarlar, kenarlar otomatik olarak çıkarılabilir: üçlü
_: a & lt; http: // wwww3org / 1999/02/22-rdf-sözdizimi-ns # type & gt; & Lt; http: // schemaorg / kişi ve gt; Orijinal RDFa parçasından ve üçlüden

& lt; http: // schemaorg / Person & gt; & Lt; http: // wwww3org / 2002/07 / baykuş # equivalentClass & gt; & Lt; http: // xmlnscom / foaf / 01 / kişi ve gt; Belgedeki
: http: // schemaorg / Şekildeki Kişi yeşil kenarı, ikinci şekildeki OWL semantiği kırmızı kesikli çizgi göz önüne alındığında, aşağıdaki üçlü çıkarımına izin verir:
_: a & lt; http: // wwww3org / 1999/02/22 rDF-sözdizimi-ns # türü ve gt; & Lt; http: // xmlnscom / foaf / 01 / kişi ve gt;


Semantik Ağ Modeli kavramı, 1960'lı yılların başında bilişsel bilim adamı Allan M Collins, dilbilimci M Ross Quillian ve psikolog Elizabeth F Loftus tarafından anlamsal olarak yapılandırılmış bilgileri temsil eden bir form olarak oluşturulmuştur. Modern internetten, sayfalar ve birbirleriyle nasıl ilişkili olduklarına dair makinede okunabilen meta veriler ekleyerek, köprülenebilen insan tarafından okunabilen web sayfaları ağını genişletir. Bu, otomatik ajanların Web'e daha akıllıca erişmesini ve kullanıcılar adına daha fazla iş gerçekleştirmesini sağlar. "Semantik Web" terimi, World Wide Web'in mucidi Tim Berners-Lee, ve önerilen Semantik Web standartlarının geliştirilmesini denetleyen World Wide Web Konsorsiyum "W3C" direktörü tarafından yazılmıştır. "Makinelerle doğrudan ve dolaylı olarak işlenebilen bir veri ağı" olarak;
W3C tarafından önerilen teknolojilerin çoğu, W3C şemsiyesi altında konumlandırılmadan önce mevcuttu. çeşitli bağlamlarda, özellikle sınırlı ve tanımlanmış bir alanı kapsayan bilgilerle ilgilenenler ve verilerin paylaşılması, bilimsel araştırma veya işletmeler arasında veri alışverişi gibi ortak bir zorunluluk olduğu durumlarda, benzer amaçlara sahip başka teknolojiler ortaya çıkmıştır. mikro biçimler olarak: Tim Berners-Lee, Semantik Web'in vizyonunu ilk olarak şöyle ifade ediyordu:
Web’de, bilgisayarların Web’deki tüm verileri - içerik, bağlantılar - analiz edebilecekleri Web için bir hayalim var. ve insanlar ve bilgisayarlar arasındaki işlemler Bunu mümkün kılan "Anlamsal Bir Web" henüz ortaya çıkmadı, ancak gerçekleştiğinde, günlük ticaret mekanizmaları, bürokrasi ve günlük yaşamlarımız, Makineler İnsanlar yıllardır lanse edilen "akıllı ajanlar" sonunda gerçekleşecekler [8]
Semantik Web, farklı içerikler, bilgi uygulamaları ve sistemlerde bir entegratör olarak kabul edilir. , blog yazarlığı ve diğer birçok alan
HTML Sınırlamaları
Tipik bir bilgisayardaki birçok dosya da kolayca okunabilir insan tarafından okunabilir belgelere ve makine tarafından okunabilir verilere ayrılabilir Posta mesajları, raporlar ve broşürler gibi belgeler insanlar tarafından okunur. takvimler, adres defterleri, çalma listeleri ve elektronik tablolar gibi görüntülenmelerine, aranmalarına ve birleştirmelerine izin veren bir uygulama programı kullanılarak sunulurlar. Şu anda, World Wide Web, esas olarak bir işaretleme kuralı olan Hypertext Markup Language HTML'de yazılmış belgelere dayanmaktadır. Görüntüler ve etkileşimli formlar gibi multimedya nesnelerle serpiştirilmiş bir metin gövdesini kodlamak için kullanılır. Meta veri etiketleri, bilgisayarların web sayfalarının içeriğini kategorilere ayırabilecekleri bir yöntem sağlar; örneğin:
& lt; meta name = "anahtar kelimeler" content = "bilgi işlem, bilgisayar çalışmaları, bilgisayar" / & gt;
& lt; meta name = "açıklama" content = "Satılık ucuz gereçler" / & gt;
& lt; meta name = "yazar" content = "John Doe" / & gt;
HTML ve belki de web’i oluşturmak için bir araçla belki başka bir kullanıcı aracısı olan tarayıcı yazılımı, satış için öğeleri listeleyen bir sayfa oluşturabilir ve sunabilir. Bu katalog sayfasının HTML'si, "bu belgenin başlığı 'Widget Superstore'dur" gibi basit, belge düzeyinde iddialar yapabilir, ancak HTML’in içinde, açıkça belirtildiği gibi, örneğin, X586172 ürün numarasının, 199 € perakende fiyatı olan bir Acme Gizmo olduğunu veya tüketici ürünü olduğunu söyleyemez. Aksine, HTML, yalnızca "X586172" "Acme Gizmo" ve "199 €" 'ya yakın konumlandırılması gereken bir şeydir. "Bu bir katalog" demenin, hatta "Acme Gizmo" nun bir tür başlık veya "199 €" olduğunu belirlemenin bir yolu yoktur. bir fiyat da Bu bilgi parçalarının, belki de sayfada listelenen diğer öğelerden farklı olan ayrı bir öğeyi tanımlarken birbirine bağlı olduğunu ifade etmenin bir yolu yoktur. Semantik HTML, niyetin ardından geleneksel işaretleme uygulamasına atıfta bulunur. Doğrudan mizanpaj ayrıntılarını belirlemek yerine Geniş, yerine "vurgu" anlamına gelir. Düzen ayrıntıları, Basamaklı Stil Sayfaları ile birlikte tarayıcıya bırakılır. Ancak bu uygulama, satılık ürünler veya fiyatlar gibi nesnelerin anlamlarını belirtme konusunda yetersiz kalır. Microformats, insanlar, kuruluşlar, etkinlikler ve ürünler de dahil olmak üzere nesneler hakkında makinede okunabilir bir semantik işaretleme oluşturmak için HTML sözdizimini genişletiyor [9] Benzer girişimler RDFa, Microdata ve Schemaorg
Semantik Web çözümleri
Semantik Web çözümü daha da içeriyor Özellikle veriler için tasarlanmış dillerde yayınlama: Kaynak Açıklama Çerçevesi RDF, Web Ontolojisi Dili OWL ve Genişletilebilir Biçimlendirme Dili XML HTML, belgeleri ve aralarındaki RDF, OWL ve XML arasındaki bağlantıları, aksine, insanlar, toplantılar gibi keyfi şeyleri tanımlayabilir. , veya uçak parçaları
Bu teknolojiler, Web belgelerinin içeriğini tamamlayan veya değiştiren açıklamalar sağlamak için birleştirilmiştir. kendisini Web erişimli veritabanlarında, [10] veya özellikle belgeler içinde, XML ile serpiştirilmiş Genişletilebilir HTML XHTML'sinde veya daha sık olarak yalnızca XML'de, ayrı olarak saklanan mizanpaj veya oluşturma ipuçlarıyla depolanan açıklayıcı veriler olarak gösterir. açıklamaları içerik yöneticilerinin içeriğe anlam katmalarını sağlar, yani o içerikle ilgili sahip olduğumuz bilgilerin yapısını açıklar. Bu şekilde, bir makine, insanın tümdengelimli akıl yürütme ve çıkarımına benzer süreçleri kullanarak, metin yerine bilginin kendisini işleyebilir. böylece daha anlamlı sonuçlar elde etmek ve bilgisayarlara otomatik bilgi toplama ve araştırma yapmak için yardımcı olma
Anlamsal olmayan bir web sayfasında kullanılacak bir etiket örneği:
& lt; item & gt; blog & lt; / item & gt;
Benzer bilgileri semantik bir web sayfasında kodlamak şöyle görünebilir:
& lt; item rdf: about = "http: // exampleorg / semantik-web /" & semantik Web & lt; / item & gt.
Tim Berners-Lee G’deki Bağlantılı Veriler Global Graph’ta, HTML tabanlı World Wide Web’in aksine Berners-Lee, geçmiş belge paylaşıyorsa, geleceğin veri paylaşımı olduğunu, “nasıl” sorusuna cevabının üç yönlendirme noktası sağladığını söylemektedir. verileri işaret et İki, URL'ye erişen herkes veriyi geri almalı Üç, verideki ilişkiler veri içeren ek URL'lere işaret etmelidir
Web 30
Tim Berners-Lee semantik web'i "Web'in bir bileşeni olarak tanımladı. 30 "[11]
İnsanlar Web 30'un ne olduğunu sormaya devam ediyorlar, belki de ölçeklenebilir vektör grafikleri üzerine bindiğinizde - her şey dalgalanıyor ve katlanıyor ve puslu görünüyor - Web 20'de ve tümleşik bir semantik Web'e erişirken çok büyük veri alanı, inanılmaz bir veri kaynağına erişebileceksiniz…
- Tim Berners-Lee, 2006
“Semantik Web” bazen her birinin tanımı olsa da “Web 30” ile eşanlamlı olarak kullanılır. terim değişiyor
Zorluklar
Anlamsal Web için bazı zorluklar arasında genişlik, belirsizlik var , belirsizlik, tutarsızlık ve aldatma Otomatik akıl yürütme sistemleri, Semantik Web'in vaadini yerine getirmek için tüm bu sorunların üstesinden gelmek zorunda kalacaktır. Genişlik: Dünya Çapında Ağ, milyarlarca sayfa içerir. SNOMED CT tıbbi terminoloji ontolojisi. tek başına 370.000 sınıf ismi içerir ve mevcut teknoloji henüz tüm anlamsal olarak tekrarlanan terimleri ortadan kaldıramadı. Herhangi bir otomatik muhakeme sistemi gerçekten çok büyük girdilerle uğraşmak zorunda kalacak. Belirsizlikler: Bunlar "genç" veya "uzun" gibi kesin olmayan kavramlar. Kullanıcı sorgularının belirsizliğinden, içerik sağlayıcılar tarafından temsil edilen kavramların, sorgu terimlerinin sağlayıcı terimleriyle eşleştirilmesinden ve farklı bilgi tabanlarının örtüşen fakat incelikle farklı kavramlarla birleştirilmesinin denenmesinden kaynaklanmaktadır. Bulanık mantık, belirsizliğin üstesinden gelmek için en yaygın tekniktir.
Belirsizlik: Bunlar belirsiz değerlere sahip kesin kavramlardır. Örneğin, bir hasta bir dizi farklılığa karşılık gelen bir dizi semptom sunabilir. ent farklı olasılıklara sahip farklı teşhisler Olasılıksız muhakeme teknikleri genellikle belirsizliği gidermek için kullanılır
Tutarsızlık: Bunlar büyük ontolojilerin gelişmesi sırasında kaçınılmaz olarak ortaya çıkacak mantıksal çelişkilerdir ve bunlar ayrı kaynaklardan gelen ontolojilerin birleştirildiği zaman kesin değildir. tutarsızlıkla karşı karşıya çünkü "çelişkiden sonra gelen her şey" Kararsız akıl yürütme ve çelişkili akıl yürütme tutarsızlıkla başa çıkmada kullanılabilecek iki tekniktir
Aldatma: Bu, bilginin üreticisi kasten bilgi şifrelemenin tüketicisini yanıltıcı olduğundadır Şu anda bu tehdidi hafifletmek için teknikler kullanılmaktadır

Bu zorluklar listesi kapsamlı olmaktan ziyade açıklayıcıdır ve Semantik Web'in "birleştirici mantığı" ve "kanıt" katmanlarının zorluklarına odaklanmaktadır World Wide Web Konsorsiyumu W3C İnkübatör Grubu Dünya Çapında Belirsizlik Nedeniyle Web URW3-XG final raporu bu sorunları "belirsizlik" başlığı altında bir araya getirmektedir. Burada belirtilen tekniklerin çoğu, örneğin koşullu olasılıkları açıklamak için Web Ontoloji Dili OWL'sinin genişletilmesini gerektirecektir [12]
Standartlar
Web 30 bağlamında Semantik Web İçin Standardizasyon, W3C [13]
Bileşenleri

"Semantik Web" terimi genellikle formatları ve teknolojilere atıfta bulunmak için daha spesifik olarak kullanılır. [2] Bağlantılı verilerin toplanması, yapılandırılması ve kurtarılması, belirli bir bilgi alanındaki kavramların, terimlerin ve ilişkilerin resmi bir tanımını sağlayan teknolojiler tarafından sağlanır. Bu teknolojiler W3C standartları olarak tanımlanır ve şunları içerir:
Kaynak Açıklama Çerçeve RDF, bilgileri tanımlamanın genel bir yöntemidir.
RDF Şeması RDFS
Basit Bilgi Organizasyon Sistemi SKOS
SPARQL, bir RDF sorgu dili
Notation3 N3, m'de okunabilirlikle tasarlanmış ind
N-Triples, veri saklama ve iletme formatı

Turtle Terse RDF Üçlü Dil
Web Ontoloji Dili OWL, bilgi temsil dilleri bir aile ailesi
Kural Değişim Biçimi RIF, web kuralı çerçevesi Web'de kural değişimini destekleyen dil lehçeleri
Semantik Web Yığını
Semantik Web Yığını, Semantik Web'in yapısını gösterir. Bileşenlerin işlevleri ve ilişkileri aşağıdaki gibi özetlenebilir: [14]
XML sağlar Belgeler içindeki içerik yapısı için temel bir sözdizimi olmasına rağmen, XML'de yer alan içeriğin anlamı ile hiçbir anlambilim yok, çoğu durumda, Kaplumbağa Kaplumbağası fiili olduğu gibi alternatif sözdizimleri mevcut olduğundan, çoğu durumda, Semantik Web teknolojilerinin gerekli bir bileşeni değildir. standart, ancak resmi bir standardizasyon sürecinde bulunmadı
XML Şema, XML belgelerinde bulunan öğelerin yapısını ve içeriğini sağlamak ve kısıtlamak için kullanılan bir dildir. RDF basit bir dildir. Nesneleri "web kaynaklarını" ifade eden veri modellerini ve bunların ilişkilerini ifade eden yaş RDF tabanlı bir model, çeşitli sözdizimlerinde gösterilebilir, örneğin, RDF / XML, N3, Turtle ve RDFa RDF, Semantik Web [15] [16]
RDF Şeması RDF'yi genişletir ve RDF tabanlı kaynakların özelliklerini ve sınıflarını tanımlamak için bir kelime hazinesidir, bu tür özellikler ve sınıfların genelleştirilmiş hiyerarşileri için semantik ile
OWL tanımlamak için daha fazla kelime ekler özellikler ve sınıflar: diğerleri arasında sınıflar arasındaki ilişkiler; ayrıklık, kardinallik, örneğin "tam olarak bir", eşitlik, özelliklerin daha zengin yazılması, özelliklerin özellikleri, örneğin simetri ve numaralandırılmış sınıflar. SPARQL, semantik web verileri için bir protokol ve sorgu dilidir. kaynakları
RIF W3C Kural Değişim Biçimidir Bilgisayarların RIF'yi uygulayabilecekleri Web kurallarını ifade etmek için kullanılan bir XML dilidir, lehçeler denilen birden fazla sürüm sunar Bir RIF Temel Mantık Ağzı içerir RIF-BLD ve RIF Üretim Kuralları D ialect RIF PRD
Mevcut standardizasyon durumu


: Standartlar:
RDF
RDFS
Kural Değişim Biçimi RIF
SPARQL
Unicode
Üniforma Kaynak Tanımlayıcısı
Web Ontolojisi Dili OWL
XML
Henüz tam olarak gerçekleştirilmedi:
Mantık ve Prova katmanlarını birleştirme
Anlamsal Web Kuralı Dili SWRL
Uygulamalar
Amaç, kullanımın ve kullanılabilirliğin artırılmasıdır. Web ve birbirine bağlı kaynaklar, örneğin Semantik Web Servisleri oluşturarak:
RDF ve SPARQL standartlarını kullanarak mevcut veri sistemlerini ortaya çıkaran sunucular RDF'ye birçok dönüştürücüler farklı uygulamalardan geliyorlar İlişkisel veritabanları önemli bir kaynaktır. Semantik web sunucusu ekler. çalışmasını etkilemeden mevcut sistem

Semantik bilgilerle "işaretlenmiş" HTML & lt; meta & gt; günümüzün Web sayfalarında kullanılan ve web tarayıcılarını kullanarak Web arama motorlarına bilgi sağlamak için kullanılan etiketler Bu, içerik oluşturucu, başlık, açıklama vb. gibi dokümanın insan tarafından anlaşılabilir içeriği hakkında makinede anlaşılabilir bir bilgi olabilir veya yalnızca bir meta veriyi temsil edebilir. Sitedeki herhangi bir yerdeki kaynaklar ve hizmetler gibi gerçekler kümesi Tekdüzen Kaynak Tanımlayıcı URI'si ile tanımlanabilecek herhangi bir şeyin tanımlanabileceğini unutmayın; böylece anlamsal ağ, hayvanlar, insanlar, yerler, fikirler vb. hakkında neden olabilir. Dört anlamsal açıklama vardır. HTML belgelerinde kullanılabilecek biçimler; Microformat, RDFa, Microdata ve JSON-LD [17] Semantik işaretleme, genellikle manuel olarak değil, otomatik olarak oluşturulur.
Ortak meta veri sözcükleri ontolojileri ve sözcükler arasındaki eşlemeleri, belge oluşturucuların, belgelerin nasıl kullanılacağını bilmelerini sağlar. Sağlanan meta verilerdeki bilgiler, böylece 'Sayfanın Yazarı' anlamında Yazar, bir kitabın incelemesine tabi olan bir kitap anlamında Yazar ile karıştırılmayacaktır. bu verileri kullanan semantik web kullanıcıları - Web tabanlı servisler genellikle kendi acenteleriyle, özellikle acentelere bilgi sağlamak için kendi acenteleriyle, örneğin, bir online mağazanın kötü bir servis geçmişi var mı yoksa bir acentenin sorabileceği bir Güven servisi veya spam gönderme
Bu tür servisler, genel arama motorları için faydalı olabilir veya bir organizasyon içerisinde bilgi yönetimi için kullanılabilir. İş uygulamaları şunları içerir:
Karışık kaynaklardan gelen bilgilerin entegrasyonunu kolaylaştırmak
Çözme Kurumsal terminolojideki belirsizlikler
Bilgi erişimini iyileştirmek ve böylece aşırı bilgi yükünü azaltmak,
Belirli bir alan ile ilgili bilgileri tanımlamak [18]
Karar verme desteği sağlamak
Bir şirkette, kapalı bir kullanıcı grubu vardır. ve yönetim, belirli ontolojilerin benimsenmesi ve semantik ek açıklamaların kullanılması gibi şirket kurallarını uygulayabilir Kamu Semantik Web ile karşılaştırıldığında, ölçeklenebilirlik konusunda daha az gereksinim vardır ve bir şirket içinde dolaşımdaki bilgiler genel olarak daha güvenilir olabilir; gizlilik, müşteri verilerinin ele alınması dışındaki bir sorundan daha azdır.
Şüpheci tepkiler
Pratik uygulanabilirlik
Eleştirmenler, Semantik Web'in eksiksiz veya hatta kısmen yerine getirilmesinin temel fizibilitesini sorgular, bu da kurulmasında her iki zorluğu da işaret eder. ve gerekli çabanın yatırım yapılmasını önleyen genel amaçlı bir fayda eksikliği, 2003 tarihli bir makalede, Marshall ve Shipman, geleneksel web köprüsünün yazılmasına kıyasla, bilginin resmileştirilmesinin doğasında olan bilişsel yükü işaret ediyor: [19] HTML'nin temellerini öğrenmek göreceli olarak basittir, bir bilgi temsil dili veya aracı öğrenmek, yazarın temsilin soyutlama yöntemlerini ve akıl yürütme üzerindeki etkilerini öğrenmesini gerektirir. Örneğin, sınıf-örnek ilişkisini veya üst sınıf-alt sınıf ilişkisini anlamak, bir kavramın başka bir kavramın “türü” olduğunu anlamaktan […] Bu soyutlamalar bilgisayar bilimcileri genine öğretilir. ralli ve bilgi mühendisleri özellikle "doğal" bir şey olmanın anlamı olan benzer doğal dille uyuşmuyorlar Böyle bir biçimsel gösterimin etkin kullanımı, yazarın alanın gerektirdiği diğer becerilere ek olarak yetenekli bir bilgi mühendisi olmasını gerektirir [… ] Bir kişi resmi bir temsil dili öğrendiğinde, bu temsilci ile ilgili fikirleri daha az resmi bir temsilci olmaktan ziyade çoğu zaman çok daha fazla çaba harcar. […] Aslında, bu anlamsal veri beyanına dayanan bir programlama şeklidir ve bir Muhakeme algoritmalarının yapılı yapıları nasıl yorumlayacağının anlaşılması
Marshall ve Shipman'a göre, birçok bilginin tacizi ve değişen doğası, bilgi mühendisliği sorununa katkıda bulunur ve Semantik Web'in belirli alanlara uygulanabilirliğini sınırlar. bilgiyi ifade etmenin etki alanı veya kuruluşa özgü yolları olup, bunlar yerine topluluk anlaşmasıyla çözülmelidir. teknik araçlar [19] Anlaşıldığı üzere, şirket içi projeler için uzman topluluklar ve kuruluşlar, çevre ve daha az uzmanlık alan topluluklardan daha büyük anlamsal web teknolojilerini benimseme eğilimindedir [20] Evlat edinmeye yönelik pratik kısıtlamalar, etki alanı ve kapsam, genel kamuoyu ve Dünya Çapındaki Ağınkinden daha sınırlıdır [20]
Son olarak, Marshall ve Shipman, büyük ölçüde elle küratörlüğünde Semantik Web'de çalışan Bilgi Gezgini tarzı akıllı ajanlar fikrinde pragmatik problemler görüyorlar: 19]
Kullanıcı ihtiyaçlarının bilindiği ve dağıtılan bilgi kaynaklarının iyi tanımlandığı durumlarda, bu yaklaşım oldukça etkili olabilir; Öngörülemeyen ve beklenmeyen bir dizi bilgi kaynağını bir araya getiren durumlarda, Google yaklaşımı daha sağlamdır Ayrıca, Semantik Web daha kırılgan olan çıkarım zincirlerine dayanmaktadır; zincirin eksik bir unsuru, istenen eylemin gerçekleştirilememesiyle sonuçlanırken, insan eksik parçaları daha çok Google benzeri bir yaklaşımla tedarik edebilir […] maliyet-fayda değişimleri, özel olarak oluşturulan Semantik Web meta verilerinin lehine çalışabilir. mantıklı iyi yapılandırılmış alana özgü bilgi kaynaklarını bir araya dokuma; Başarılı olmaları durumunda, kullanıcı / müşteri gereksinimlerine yakından dikkat etmeleri durumunda, bu federasyonları yönlendirecekler.
Cory Doctorow'un eleştirisi "metacrap" insan davranışı ve kişisel tercihler perspektifinden geliyor. Örneğin, insanlar girişimci olarak sahte meta verileri Web sayfalarına dahil edebilirler. Meta verinin doğruluğunu saf bir şekilde kabul eden Semantik Web motorlarını yanlış yönlendirmek Bu fenomen, Altavista sıralama algoritmasını bazı Web sayfalarının sıralamasını yükseltmeye zorlayan meta etiketlerle tanınıyordu: Google endeksleme motoru, Peter Gärdenfors ve Timo Honkela'nın manipülasyonundaki bu tür girişimleri özellikle araştırıyor mantık temelli anlamsal web teknolojilerinin sadece anlambilim ile ilgili olayların sadece bir kısmını kapsadığını vurgulayın [21] [22]
Sansür ve mahremiyet
Anlamsal ağ ile ilgili coşku, sansür ve mahremiyet endişeleriyle azaltılabilir. Örneğin, metin çözümleme teknikleri artık başka kelimeler, örneğin metaforlar veya görüntüler kullanarak kolayca atlanabilir. Kelimelerin yeri Semantik webin gelişmiş bir uygulaması, devletlerin çevrimiçi bilgilerin görüntülenmesini ve oluşturulmasını kontrol etmesini çok kolaylaştıracaktır, çünkü bu bilgiler otomatik bir içerik engelleme makinesinin anlaması için çok daha kolay olacaktır. FOAF dosyalarının ve coğrafi konum meta verilerinin kullanılmasıyla, kişisel bir blog gibi şeyler hakkındaki makalelerin yazarlığı ile ilgili çok az bir anonimlik olacağı da ortaya atılmıştır. Bu endişelerden bazıları "Politika Bilinçli Web" projesinde ele alınmıştır. [23] ve aktif bir araştırma ve geliştirme konusu.
Çıktı biçimlerini iki katına çıkarmak
Semantik webin başka bir eleştirisi, içerik oluşturmak ve yayınlamak için çok daha fazla zaman alacağından, bunun için iki biçim olması gerekecek. tek bir veri parçası: biri insan görüntüleme için diğeri makineler için biri Ancak, geliştirilmekte olan birçok web uygulaması, verilerin yayınlanması veya makinenin okunabilir bir formatı oluşturarak bu sorunu ele almaktadır. Bu tür veriler için bir makinenin talebi Mikro biçimlerin geliştirilmesi, bu tür eleştirilere bir tepki olmuştur. Semantik ağın fizibilitesinin savunulmasındaki bir diğer tartışma, Amazon'un Mekanik Türkü gibi dijital işgücü piyasalarındaki insan zekâsı görevlerinin muhtemel düşen fiyatıdır. [kaynak belirtilmeli]
eRDF ve RDFa gibi teknik özellikler, HTML sayfalarına rastgele RDF verilerinin eklenmesine izin verir GRDDL Dil Ağızları mekanizmasının GRDDL Eğimli Kaynak Açıklamaları, mikro biçimler de dahil olmak üzere mevcut malzemelerin otomatik olarak RDF olarak yorumlanmasına izin verir; HTML gibi tek bir biçim; Kurumsal uygulamalardaki araştırma faaliyetleri
Açıkça Kurumsal Semantik Web'e odaklanan ilk araştırma grubu, 2002 yılında kurulan INRIA-Sophia-Antipolis'teki ACACIA ekibi oldu. tabanlı Corese arama motoru ve semantik web teknolojisinin E-öğrenme alanında uygulanması [24]
Kurumsal Seman 2008'den bu yana Berlin Özgür Üniversitesi'nde bulunan tic Web araştırma grubu, yapı taşlarına odaklanmaktadır: Kurumsal Semantik Arama, Kurumsal Semantik İşbirliği ve Kurumsal Ontoloji Mühendisliği [25]
Ontoloji mühendisliği araştırması, uzman olmayan kullanıcıların nasıl dahil edileceği sorusunu içerir. ontolojiler ve semantik olarak açıklamalı içerik [26] oluşturmada ve işletmelerdeki kullanıcıların etkileşiminden açık bilgi elde etmek için
Ayrıca bakınız
Kitap: Semantik Web
AGRIS
İş semantik yönetimi
Hesaplamalı semantik
Calais Reuters ürünü

Kavramsal birlikte çalışabilirlik
DBpedia
Varlık-nitelik-değer modeli
AB Açık Veri Portalı
GoPubMed
Nesnelerin İnterneti
Bağlantılı veriler
gelişmekte olan teknolojiler
Nextbio
Ontoloji öğrenimi
Semantik bilişim
Semantik Jeo-Uzamsal Ağ
Semantik Sensör Web
Semantik Sosyal Ağ
Semantik Bağlantılı Online Topluluklar
Smart-M3
Sosyal Semantik Web
Web mühendisliği
Web bilimi
Referans s
^ "XML ve Semantik Web W3C Standartları Zaman Çizelgesi" PDF 2012-02-04
^ ab "W3C Semantik Web Etkinliği" World Wide Web Konsorsiyumu W3C 7 Kasım 2011 Alınan 26 Kasım 2011
^ ab Berners-Lee, Tim; James Hendler; Ora Lassila 17 Mayıs 2001 "Semantik Ağ" Scientific American Dergisi 26 Mart 2008'de Alındı

Lee Feigenbaum 1 Mayıs 2007 "Eylemde Semantik Web" Scientific Amerikalı, 24 Şubat 2010'da Aldı

Berners-Lee , Tim 17 Mayıs 2001 "Semantik Web" Scientific American, 13 Mart 2008 tarihinde alındı

Nigel Shadbolt; Wendy Hall; Tim Berners-Lee 2006 "Semantik Web Yeniden Ziyaret Edildi" PDF IEEE Akıllı Sistemler 13 Nisan 2007'de Alındı
^ Ramanathan V Guha 2013 "Tünelin Sonundaki Işık" Uluslararası Semantik Web Konferansı 2013 Keynote 8 Mart 2015 Alınan
^ Berners-Lee, Tim; Fischetti, Mark 1999 Web Dokuma HarperSanFrancisco bölüm 12 ISBN 978-0-06-251587-2
^ Allsopp, John Mart 2007 Microformats: Markosunu Güçlendirmek 20 ED Arkadaşı 20 36 ISBN 978-1-59059-814 -6
^ Artem Chebotko ve Shiyong Lu, "Anlamsal Ağ Sorgulama: İlişkisel Veritabanlarını Kullanarak Etkin Bir Yaklaşım", LAP Lambert Academic Publishing, ISBN 978-3-8383-0264-5, 2009
^ Victoria Shannon June 26, 2006 "Daha Devrimci" Bir Web "Uluslararası Herald Tribünü 24 Mayıs 2006'da Alındı
^ Lukasiewicz, Thomas; Umberto Straccia "Semantik Web için tanımlama mantığındaki belirsizlik ve belirsizliği yönetme"
^ W3C tarafından yayınlanan Semantik Web Standartları
^ "OWL Web Ontoloji Diline Genel Bakış" World Wide Web Konsorsiyumu W3C 2011
^ "Kaynak Tanımlama Çerçevesi RDF" Dünya Çapında Web Konsorsiyumu
^ Allemang, D, Hendler, J 2011 "RDF - Semantik Webin Temeli: Ontolog Çalışması için Semantik Web 2. Ed" Morgan Kaufmann doi : 101016 / B978-0-12-385965-510003-2 Eksik veya boş | url = yardım CS1 maint: Birden çok ad: yazar listesi bağlantısı

Sikos, Leslie F 2015 Semantik Web'de Yapısal Verilere Mastering: HTML5 Microdata'dan Bağlantılı Açık Veri Apress p 23 ISBN 1484210492

Kuriakose, John Eylül 2009 "Anlamsal Web Teknolojisini Anlamak ve Kabul Etmek" Cutter BT Dergisi KESICİ BİLGİSİ CORP 22 9: 10–18
^ abc Marshall, Catherine C; Shipman, Frank M 2003 Hangi Semantik Web PDF Proc ACM Hypertext ve Hypermedia Üzerine Confp 57-66. Sayfalar
^ ab Ivan Herman 2007 Semantik Web'in Durumu PDF Semantik Günler 2007 26 Temmuz 2007 Alındı
^ Gärdenfors, Peter 2004 Semantik Web'i Bilgi Sistemlerinde Daha Semantik Örgün Ontoloji Nasıl Yapılır: Üçüncü uluslararası konferansın devamı: FOIS-2004 IOS Press s. 17–34
^ Timo Honkela, Ville Könönen, Tiina Lindh-Knuutila ve Mari-Sanna Paukkeri 2008 " Kavram oluşturma ve iletişim süreçlerinin simülasyonu "Ekonomik Metodoloji Dergisi CS1 maint: Çoklu isimler: yazarlar listesi link
^" Politika Bilinçli Web Projesi "Policyawareweborg Alınan 2013-06-14
^ Buffa, Michel; Dehors, Sylvain; Faron-Zucker, Catherine; Sander, Peter 2005 "Öğrenme Sistemlerinin Tasarımında Kurumsal Bir Semantik Web Yaklaşımına Doğru: Deneme Çözümleri Projesinin Gözden Geçirilmesi" PDF E-Öğrenme İçin Semantik Web Teknolojileri Uygulamalarına İlişkin Uluslararası Çalıştay Amsterdam, Hollanda ss 73–76
^ http: / / wwwcorporate-semantic-webde
^ Hinze, Annika; Heese, Ralf; Luczak-Rösch, Markus; Paschke, Adrian 2012 "Uzman Olmayanların Semantik Zenginleştirmesi: Manuel Ek Açıklama Araçlarının Kullanılabilirliği" PDF ISWC'12 - Semantik Web Boston 11. Uluslararası Konferansı Bildirileri, ABD s. 165-181
Daha Fazla Bilgi
Liyang Yu 14 Aralık 2014 Anlamsal Ağ İçin Bir Geliştirici Kılavuzu, 2. Baskı Springer ISBN 978-3-662-43796-4
Aaron Swartz'ın Programlanabilir Bir Web: 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

Modern philosophy

Modern philosophy

Modern philosophy is a branch of philosophy that originated in Western Europe in the 17th century, a...
Tim Shadbolt

Tim Shadbolt

Timothy Richard "Tim" Shadbolt born 19 February 1947 is a New Zealand politician He is the Mayor of ...
HK Express

HK Express

Andrew Cowen Deputy CEO Website wwwhkexpresscom HK Express Traditional Chinese 香港快運航空...
List of shrinking cities in the United States

List of shrinking cities in the United States

The following municipalities in the United States have lost at least 20% of their population, from a...