Ngữ nghĩaVõng là đối tương lai internet một cái thiết tưởng, cùngWeb 3.0Này một khái niệm kết hợp ở bên nhau, làm 3.0Internet thời đạiĐặc thù chi nhất. Đơn giản mà nói,Ngữ nghĩaVõng là một loạiTrí năng internet,Nó chẳng những có thể lý giải từ ngữ cùngKhái niệm,Lại còn có có thể lý giải chúng nó chi gian logic quan hệ, có thể sử giao lưu trở nên càng có hiệu suất cùng giá trị.
Ngữ nghĩa võng, nó trung tâm là: Thông qua cấpVạn duy võngThượng hồ sơ ( như:HTMLHồ sơ,XMLHồ sơ ) tăng thêm có thể bị máy tính sở lý giải ngữ nghĩa“Nguyên số liệu”( ngoại ngữ: Meta data ), do đó sử toàn bộ internet trở thành một cái thông dụng tin tức trao đổi môi giới.[1]
- Tiếng Trung danh
- Ngữ nghĩa võng
- Ngoại văn danh
- Semantic Web
- Đề ra
- Quốc tế vạn duy võng liên minh
- Người đề xuất
- director Tim Berners-Lee
- Đưa ra thời gian
- 1998 năm
Ngữ nghĩa võng khái niệm là từVạn duy võng liên minhBia thịt khô bảo lót cay hãnĐế mỗ · bá nạp tư - Lý( Tim Berners-Lee ) ở 1998 năm đưa ra một cái khái niệm, trên thực tế là căn cứ vào rất nhiều hiện có kỹ thuật, cũng ỷ lại với sau lại biện bảo vượt cùng text-and-markup cùng tri thức biểu hiện tổng hợp. Này sâu xa thậm chí có thể ngược dòng đến 20 thế kỷ 60 niên đại thời kì cuối Collins, Quillian, Loftus đám người nghiên cứu thịt khô lậu, còn có lúc sau 70 niên đại sơ Simon, Schamk, Minsky đám người lục tục đưa ra một ít lý luận thượng thành quả. Trong đó Simon tại tiến hành tự nhiên ngôn ngữ lý giải ứng dụng nghiên cứu khi đưa raNgữ nghĩa internet( Semantic Network, không phải Semantic Web ) khái niệm. Lúc ấy mọi người thậm chí phát minh lấy logic làm cơ sở trình tự thiết kế ngôn ngữPrologHùng chiếu mao chăng.
Đế mỗ · bá nạp tư - LýBái tinh ở 2006 nămĐại học PrincetonDiễn thuyết cùng hậu kỳ tiếp thu truyền thông phỏng vấn khi công khai tỏ vẻ, hắn lúc ban đầu đem loại này trí năng internet mệnh danh là ngữ nghĩa võng có lẽ không đủ chuẩn xác, có lẽ càng chuẩn xác tên hẳn là số liệu toản hủ phù võng ( ngoại ngữ: Data Web ).
Ngữ nghĩa võng chính là có thể căn cứ ngữ nghĩa tiến hành phán đoán trí năng internet, thực hiện người cùng máy tính chi gian vô chướng ngại câu thông. Nó giống vậy một cái to lớn đại não,Trí năng hóaTrình độ cực cao, phối hợp năng lực phi thường cường đại. Ở ngữ nghĩa trên mạng liên tiếp mỗi một bộ máy tính chẳng những có thể lý giải từ ngữ cùng khái niệm, lại còn có có thể lý giải chúng nó chi gian logic quan hệ, có thể làm người sở làm công tác. Nó đem khiến nhân loại từ tìm tòi tương quan trang web nặng nề lao động trung giải phóng ra tới, đem người dùng biến thành toàn năng thượng đế. Ngữ nghĩa võng trung máy tính có thể lợi dụng chính mình trí năng phần mềm, ở vạn duy trên mạng rộng lượng tài nguyên trung tìm được ngươi sở yêu cầu tin tức, do đó đem từng cái hiện có tin tức cô đảo phát triển trở thành một cái thật lớn cơ sở dữ liệu.
Ngữ nghĩa võng bạch tuần cửa hàng thành lập cực đại mà đề cập trí tuệ nhân tạo lĩnh vực bộ phận, cùng Web 3.0 trí năng internet lý niệm không mưu mà hợp, bởi vậy ngữ nghĩa võng bước đầu thực hiện cũng làm Web 3.0 quan trọng đặc thù chi nhất, nhưng là muốn thực hiện trở thành trên mạng siêu cấp đại não, yêu cầu trường kỳ nghiên cứu, này ý nghĩa ngữ nghĩa võng tương quan thực hiện sẽ chiếm cứ internet phát triển tiến trình quan trọng bộ phận, hơn nữa kéo dài với mấy cái internet thời đại, dần dần chuyển hóa thành “Trí năng võng”[2].
Cùng loại với Web 2.0 lấy AJAX khái niệm vì cơ hội, nếu nói Web 3.0 lấy ngữ nghĩa võng khái niệm vì cơ hội nói, đồng dạng sẽ có xấp xỉ với AJAX một loại kỹ thuật, trở thành internet tiêu chuẩn, trí khẩu hiệu ngôn hoặc là tương quan xử lý công cụ, dùng để mở rộng vạn duy võng, khai sáng ngữ nghĩa võng thời đại. Có được này một kỹ thuật xí nghiệp sẽ là internet thời đại lộng triều nhi.
Ngữ nghĩa võng bất đồng với WWW, hiện có WWW là mặt hướng hồ sơ mà ngữ nghĩa võng tắc mặt hướng hồ sơ sở tỏ vẻ số liệu, mà ngữ nghĩa võng càng coi trọng với máy tính “Lý giải cùng xử lý”, hơn nữa có nhất định phán đoán, trinh thám năng lực.
Ngữ nghĩa võng thực hiện ý nghĩa lúc ấy sẽ tồn tại một số lớn cùng ngữ nghĩa võng lẫn nhau ỷ lại trí năng thân thể ( trình tự ), rộng khắp tồn tại với máy tính, thông tin công cụ, đồ điện từ từ vật phẩm thượng, bọn họ tổ hợp hình thành vờn quanh nhân loại sinh tồn sơ cấp trí năng internet.
Ngữ nghĩa võng là WWW mở rộng cùng kéo dài, nó triển lãm WWW tốt đẹp tiền cảnh cùng với bởi vậy mà mang đến internet cách mạng, nhưng ngữ nghĩa võng thực hiện vẫn gặp phải khiêu chiến thật lớn:
- Nội dung nhưng thu hoạch tính, tức căn cứ vào Ontology (Bản thể,Như trên ) mà xây dựng ngữ nghĩa võng trang web còn rất ít;
- Bản thể khai phá cùng diễn biến, bao gồm dùng cho sở hữu lĩnh vực trung tâm bản thể khai phá, khai phá trong quá trình phương pháp cập kỹ thuật duy trì, bản thể diễn biến cập đánh dấu cùngPhiên bản khống chếVấn đề;
- Nội dung nhưng mở rộng tính, tức có ngữ nghĩa võng nội dung về sau, như thế nào lấy nhưng mở rộng phương thức tới quản lý nó, bao gồm như thế nào tổ chức, tồn trữ cùng tra tìm chờ;
- Nhiều lời loại duy trì;
Như thế nào lý giải cùng phán đoán?
Ngữ nghĩa võng “Bất đồng với hiện có vạn duy võng, này số liệu chủ yếu cung nhân loại sử dụng, tân một thế hệ WWW trung tướng cung cấp cũng có thể vì máy tính vị trí lý số liệu, này đem khiến cho đại lượng trí năng phục vụ trở thành khả năng”; ngữ nghĩa võng nghiên cứu hoạt động mục tiêu là “Khai phá một loạt máy tính nhưng lý giải cùng xử lý biểu đạt ngữ nghĩa tin tức ngôn ngữ cùng kỹ thuật, hòng duy trì internet hoàn cảnh hạ rộng khắp hữu hiệu tự động trinh thám”.
Chúng ta sở sử dụng vạn duy võng, trên thực tế là một cái tồn trữ cùng cùng chung hình ảnh, văn bản môi giới, máy tính có khả năng nhìn đến chỉ làMột đống văn tựHoặc hình ảnh, đối này nội dung vô pháp tiến hành phân biệt. Vạn duy võng trung tin tức, nếu muốn cho máy tính tiến hành xử lý nói, liền cần thiết đầu tiên đem này đó tin tức gia công thành máy tính có thể lý giải nguyên thủy tin tức sau mới có thể tiến hành xử lý, đây là tương đương phiền toái sự tình. Mà ngữ nghĩa võng thành lập tắc đem sự tình trở nên đơn giản đến nhiều.
Tỷ như, ngày nọ buổi sáng ngươi đột nhiên muốn đi ca cao tây du lịch, vì thế ngươi mở ra máy tính, liên thông ngữ nghĩa võng, đưa vào “Đặt trước chiều nay hai điểm đến 6 giờ chi gian tùy ý thời khắc đến ca cao tây vé máy bay”, giờ phút này ngươi máy tính đại lý đem trước cùng ngươi sở chỗ ở điểm hàng không công ty đại lý tiến hành liên hệ, đạt được phù hợp ngươi yêu cầu vé máy bay tin tức, sau đó liên hệ hàng không công ty đính phiếu đại lý, hoàn thành đặt hàng. Ngươi không cần giống như vậy lên mạng xem xét bảng giờ giấc, cũng tiến hành copy cùng dán, sau đó gọi điện thoại hoặc tại tuyến đặt trước vé máy bay cùng khách sạn chờ, trang bị ở ngươi máy tính thượng phần mềm sẽ tự động thế ngươi hoàn thành kể trên bước đi, ngươi sở làm gần là dùng con chuột ấn mấy cái cái nút, sau đó chờ đưa vé máy bay người tới cửa thậm chí trực tiếp đi sân bay đăng ký là được.
Ở xem tin tức khi, ngữ nghĩa võng đem cho mỗi một thiên báo chí đưa tin dán lên nhãn, phân loại kỹ càng tỉ mỉ miêu tả câu nào là tác giả, câu nào là lời dẫn đầu, câu nào là tiêu đề. Như vậy, nếu ngươi ở công cụ tìm kiếm đưa vào “Lão xáTác phẩm”, ngươi liền có thể nhẹ nhàng tìm được lão xá tác phẩm, mà không phải về hắn văn chương.
Tóm lại, ngữ nghĩa võng là một loại càng muôn màu muôn vẻ, càng cá tính hóa internet, ngươi có thể cho này độ cao tín nhiệm, làm nó trợ giúp ngươi lự rớt ngươi sở không thích nội dung, khiến cho internet càng như là chính ngươi internet. Nó cùng bình thường vạn duy võng sai biệt chủ yếu có dưới vài giờ:
Một, mặt hướng đối tượng bất đồng
Vạn duy võng chủ yếu sử dụng HTML biểu đạt trang web nội dung. Sử dụng HTML đánh dấu trang web đích xác có thể biểu đạt một ít khống chế trang web biểu hiện cách thức linh tinh tin tức, do đó làm mọi người cho rằng máy tính thật sự có thể “Lý giải” chúng ta ý đồ. Nhưng trên thực tế HTML chỉ chú trọng văn bản biểu hiện hình thức, đọc đúng theo mặt chữ thể nhan sắc, lớn nhỏ, loại hình chờ, mà không suy xét văn bản nội dung cụ thể cùng hàm nghĩa. Tuy rằng vạn duy trên mạng có một ít tự động kịch bản gốc trình tự có thể trợ giúp mọi người thực hiện một bộ phận công năng, nhưng ở mở ra thức internet hoàn cảnh trung, chúng nó cũng không thể tốt lắm dùng cho máy tính chi gian lẫn nhau. Bởi vậy chúng ta sở sử dụng vạn duy võng chủ yếu là cung “Người” đọc cùng sử dụng. Mà ngữ nghĩa võng còn lại là muốn ở vạn duy võng phía trên gia nhập một ít có thể bị máy tính “Lý giải” ngữ nghĩa tin tức, nó ở phương tiện mọi người đọc cùng sử dụng đồng thời, cũng phương tiện máy tính chi gian lẫn nhau giao lưu cùng hợp tác. Bởi vậy, vạn duy võng mặt hướng đối tượng chủ yếu là “Người”, mà ngữ nghĩa võng mặt hướng đối tượng tắc chủ yếu là “Máy móc”.
Nhị, tin tức tổ chức phương thức bất đồng
Bởi vì hai người mặt hướng đối tượng bất đồng, bởi vậy ở tin tức tổ chức phương thức thượng tự nhiên sẽ tồn tại rất lớn sai biệt. Vạn duy võng ở tổ chức tin tức tài nguyên khi chủ yếu lấy “Người” vì trung tâm, dựa theo mọi người tư duy thói quen cùng phương tiện tính tổ chức internet tin tức tài nguyên. Ngữ nghĩa võng ở tổ chức tin tức tài nguyên khi tắc cần thiết chiếu cố máy tính đối văn bản nội dung “Lý giải” cùng với chúng nó chi gian lẫn nhau giao lưu cùng câu thông.
Tam, trọng điểm điểm bất đồng
Vạn duy võng trọng điểm với tin tức biểu hiện cách thức cùng hình thức, mà không quan tâm sở muốn biểu hiện nội dung. Tỷ như đối với tương đối quan trọng tin tức, vạn duy võng khả năng sẽ ở này biểu hiện thượng lấy chữ to thể, hoặc nhan sắc tiên minh tự thể tỏ vẻ. Mà ngữ nghĩa võng tắc càng thêm trọng điểm với tin tức ngữ nghĩa nội dung, đối có riêng ý nghĩa văn bản cần thiết tiến hành nhất định đánh dấu hoặc giải thích.
Bốn, chủ yếu nhiệm vụ bất đồng
Vạn duy võng chủ yếu là cung người đọc, giao lưu cùng sử dụng, này chủ yếu nhiệm vụ chính là tin tức tuyên bố cùng thu hoạch. Thông qua ở trên mạng tuyên bố hoặc thu hoạch tin tức tới đạt tới cùng chung cùng giao lưu mục đích. Ngữ nghĩa võng chủ yếu nhiệm vụ còn lại là máy tính chi gian lẫn nhau giao lưu cùng cùng chung, do đó sử máy tính có thể thay thế mọi người hoàn thành một bộ phận công tác, sử internet ứng dụng càng thêm trí năng hóa, tự động hoá cùng nhân tính hóa.
Năm, công tác phương thức bất đồng
Ngữ nghĩa võng cùng vạn duy võng mặt hướng đối tượng bất đồng, chúng nó công tác phương thức tự nhiên cũng có điều bất đồng. Vạn duy võng chủ yếu mặt hướng “Người”, bởi vậy này đại bộ phận công tác đều là từ người tới hoàn thành, bao gồm tin tức thu thập, kiểm tra, sửa sang lại, bài tự cùng phân tích từ từ. Mà ngữ nghĩa võng thông qua gia nhập một ít có thể bị máy tính “Lý giải” ngữ nghĩa tin tức, tắc có thể đem người từ kể trên các loại rườm rà công tác trung giải thoát ra tới, lợi dụng “Trí năng đại lý” trợ giúp hoàn thành kể trên đại bộ phận công tác. Một cái điển hình ví dụ chính là tin tức kiểm tra, lợi dụng trí năng tìm tòi đại lý, ngữ nghĩa võng đem cung cấp cho mọi người chân chính yêu cầu tin tức nội dung, mà không giống công cụ tìm kiếm như vậy phát ra mấy vạn vô dụng tìm tòi kết quả[3].
Ngữ nghĩa võng tuy rằng là một loại càng thêm tốt đẹp internet, nhưng thực hiện lên lại là hạng nhất phức tạp mà to lớn công trình. Ngữ nghĩa võng hệ thống kết cấu đang ở xây dựng trung, chủ yếu yêu cầu dưới hai bên mặt duy trì:
Một, số liệu internet thực hiện
Tức: Thông qua một bộ thống nhất hoàn thiện số liệu tiêu chuẩn đối internet tin tức tiến hành càng hoàn toàn càng kỹ càng tỉ mỉ đánh dấu, khiến cho ngữ nghĩa võng có thể tinh chuẩn phân biệt tin tức, phân chia tin tức tác dụng cùng hàm nghĩa
Muốn sử ngữ nghĩa võng tìm tòi càng chính xác hoàn toàn, càng dễ dàng phán đoán tin tức thật giả, do đó đạt tới thực dụng mục tiêu, đầu tiên yêu cầu định ra tiêu chuẩn, nên tiêu chuẩn cho phép người dùng cấp internet nội dung tăng thêm nguyên số liệu ( tức giải thích tường tận đánh dấu ), cũng có thể làm người dùng chính xác mà chỉ ra bọn họ đang tìm tìm cái gì; sau đó, còn cần tìm được một loại phương pháp, lấy bảo đảm bất đồng trình tự đều có thể chia sẻ bất đồng trang web nội dung; cuối cùng, yêu cầu người dùng có thể gia tăng mặt khác công năng, như tăng thêm ứng dụng phần mềm chờ.
Ngữ nghĩa võng thực hiện là căn cứ vàoNhưng mở rộng đánh dấu ngôn ngữ(Tiêu chuẩn thông dụng đánh dấu ngôn ngữTử tập, ngoại ngữ viết tắt: XML ) cùngTài nguyên miêu tả dàn giáo( ngoại ngữ viết tắt: RDF ) tới hoàn thành. XML là một loại dùng cho định nghĩa đánh dấu ngôn ngữ công cụ, này nội dung bao gồm XML thanh minh, dùng để định nghĩa ngôn ngữ ngữ pháp DTD (document type declaration hồ sơ loại hình định nghĩa ), miêu tả đánh dấu kỹ càng tỉ mỉ thuyết minh cùng với hồ sơ bản thân. Mà hồ sơ bản thân lại bao hàm có đánh dấu cùng nội dung. RDF tắc dùng để biểu đạt trang web nội dung.
Nhị, có ngữ nghĩa năng lực phân tích công cụ tìm kiếm
Nếu nói số liệu internet có thể trong thời gian ngắn thông qua hàng tỉ thân thể thực hiện, như vậy internet ngữ nghĩa hóa trí năng hóa liền phải thông qua nhân loại mũi nhọn trí tuệ quần thể nỗ lực thực hiện. Nghiên cứu phát minh một loại có ngữ nghĩa năng lực phân tích tin tức công cụ tìm kiếm sẽ trở thành ngữ nghĩa võng quan trọng nhất một bước, loại này động cơ có thể lý giải nhân loại tự nhiên ngôn ngữ, hơn nữa có nhất định trinh thám cùng phán đoán năng lực.
Ngữ nghĩa công cụ tìm kiếm( ngoại ngữ: semantic search engine ) cùng có ngữ nghĩa năng lực phân tích công cụ tìm kiếm ( ngoại ngữ: semantically enabled search engine ) là hai chuyện khác nhau. Người trước bất quá là ngữ nghĩa internet lợi dụng, một loại tin tức tìm tòi phương thức, mà có ngữ nghĩa năng lực phân tích công cụ tìm kiếm là một loại có thể lý giải tự nhiên ngôn ngữ, thông qua máy tính trinh thám mà vào một bước cung cấp càng phù hợp người dùng tâm lý đáp án.[4]
Chúng ta biết, đại bộ phận khoa học kỹ thuật sáng tạo cùng đột phá là đối đã có tri thức một lần nữa tổ hợp cùng đổi mới, có đối internet không gian sở chứa đựng số liệu tiến hành trí năng đánh giá năng lực ngữ nghĩa võng, tất nhiên sẽ vì tân khoa học kỹ thuật sáng tạo cung cấp vô tận tài nguyên. Một khi loại này kỹ thuật bị rộng khắp vận dụng, này sinh ra hiệu quả và lợi ích không thể đánh giá. Bởi vậy, ngữ nghĩa võng từ ra đời ngày khởi, liền trở thành máy tính nghiên cứu nhiệt điểm lĩnh vực.
W3C tổ chức là ngữ nghĩa võng chủ yếu thúc đẩy giả cùng tiêu chuẩn chế định giả, ở nó che chở dưới, ngữ nghĩa võng kỹ thuật cánh chim tiệm phong. 2001 năm 7 nguyệt 30 ngày, nước Mỹ Stanford đại học triệu khai đề vì “Ngữ nghĩa võng cơ sở phương tiện cùng ứng dụng” học thuật hội nghị, đây là có quan hệ ngữ nghĩa võng cái thứ nhất quốc tế hội nghị. 2002 năm 7 nguyệt 9 ngày, ở Italy triệu khai lần thứ nhất quốc tế ngữ nghĩa võng đại hội. Từ nay về sau ngữ nghĩa võng đại hội mỗi năm cử hành một lần, hình thành lệ thường. Đồng thời, HP, IBM, hơi mềm, phú sĩ thông chờ công ty lớn, Stanford đại học, Đại học Maryland,Nước Đức Karlsruhe đại học,Anh quốc Manchester Victoria đại học chờ giáo dục cơ cấu đều đối ngữ nghĩa võng kỹ thuật triển khai rộng khắp thâm nhập nghiên cứu, khai phá ra Jena, KAON, Racer, Pellet chờ một loạt ngữ nghĩa võng kỹ thuật khai phá ứng dụng ngôi cao, căn cứ vào ngữ nghĩa võng kỹ thuật tin tức tổng thể cùng với tuần tra, trinh thám cùng bản thể biên tập hệ thống.
Quốc nội ngữ nghĩa võng nghiên cứu hiện trạng
Quốc gia của ta cũng phi thường coi trọng ngữ nghĩa võng nghiên cứu, sớm tại 2002 năm, ngữ nghĩa võng kỹ thuật đã bịQuốc gia 863 kế hoạchLiệt vào trọng điểm duy trì hạng mục, đại học Thanh Hoa, Đông Nam đại học,Thượng Hải giao thông đại học,Bắc Kinh hàng không vũ trụ đại họcCùngTrung Quốc nhân dân đại họcĐều là quốc nội ngữ nghĩa võng và tương quan kỹ thuật nghiên cứu trung tâm. Đông Nam đại học ngữ nghĩa võng bản thể chiếu rọi nghiên cứu có nhất định quốc tế ảnh hưởng, đại học Thanh Hoa ngữ nghĩa võng phụ trợ bản thể khai quật hệ thống SWARMS, Thượng Hải giao thông đại học bản thể công trình khai phá ngôi cao ORIENT đều đại biểu quốc nội ngữ nghĩa võng nghiên cứu phát minh trình độ, đương thời lưu hành người cơ hỗ động công cụ đều là ngữ nghĩa internet cụ thể ứng dụng, nhưng là trong đó trình độ so le không đồng đều, thông qua một ít đơn giản thí nghiệm liền có thể nhìn ra bọn họ sai biệt. ( như đồ 《 tiếng Trung ngữ nghĩa phần mềm đối lập 》 sở kỳ )
Ngữ nghĩa võng hệ thống kết cấu đang ở xây dựng trung, trước mặt quốc tế trong phạm vi đối này hệ thống kết cấu nghiên cứu còn không có hình thành một cái lệnh người vừa ý nghiêm mật logic miêu tả cùng lý luận hệ thống, Trung Quốc học giả đối nên hệ thống kết cấu cũng chỉ là ở nước ngoài nghiên cứu cơ sở thượng làm giản yếu giới thiệu, còn không có hình thành hệ thống trình bày.
Ngữ nghĩa võng thực hiện yêu cầu tam đại mấu chốt kỹ thuật duy trì: XML, RDF cùng Ontology.Nhưng mở rộng đánh dấu ngôn ngữCó thể choTin tức cung cấp giảCăn cứ yêu cầu, tự hành định nghĩa đánh dấu cập thuộc tính danh, do đó sử XML văn kiện kết cấu có thể phức tạp đến tùy ý trình độ. Nó có tốt đẹp số liệu tồn trữ cách thức cùng nhưng mở rộng tính, độ cao kết cấu hóa cùng với dễ bề internet truyền chờ ưu điểm, hơn nữa này đặc có NS cơ chế cập XML Schema sở duy trì nhiều loại số liệu loại hình cùng kiểm tra cơ chế, làm này trở thành ngữ nghĩa võng mấu chốt kỹ thuật chi nhất. Về ngữ nghĩa võng mấu chốt kỹ thuật thảo luận chủ yếu tập trung ở RDF cùng Ontology trên người.
RDF là W3C tổ chức đề cử sử dụng dùng để miêu tả tài nguyên và chi gian quan hệ ngôn ngữ quy phạm, có đơn giản, dễ mở rộng, mở ra tính, dễ trao đổi ôn hoà tổng hợp chờ đặc điểm. Đáng chú ý chính là, RDF chỉ định nghĩa tài nguyên miêu tả phương thức, lại không có định nghĩa dùng này đó số liệu miêu tả tài nguyên. RDF từ ba cái bộ phận tạo thành: RDF Data Model, RDF Schema cùng RDF Syntax.
Ngữ nghĩa võng trình tự kết cấuUnicode cùng URI. Unicode là một chữ phù tập, cái này tự phù tập trung sở hữu tự phù đều dùng hai chữ tiết tỏ vẻ, có thể tỏ vẻ 65536 cái tự phù, trên cơ bản bao gồm trên thế giới sở hữu ngôn ngữ tự phù. Số liệu cách thức chọn dùng Unicode chỗ tốt chính là nó duy trì trên thế giới sở hữu chủ yếu ngôn ngữ hỗn hợp, hơn nữa có thể đồng thời tiến hành kiểm tra. URI(Uniform Resource Identifier ), tứcThống nhất tài nguyên định vị phù,Dùng cho duy nhất đánh dấu trên mạng một cái khái niệm hoặc tài nguyên. Ở ngữ nghĩa võng hệ thống kết cấu trung, nên tầng là toàn bộ ngữ nghĩa võng cơ sở, trong đó Unicode phụ trách xử lý tài nguyên mã hóa, URI phụ trách tài nguyên đánh dấu.
XML+NS+xmlschema. XML là một cái tinh giảnTiêu chuẩn thông dụng đánh dấu ngôn ngữ,Nó tổng hợp tiêu chuẩn thông dụng đánh dấu ngôn ngữ phong phú công năng cùng HTML dễ dùng tính, nó cho phép người dùng ở hồ sơ trung gia nhập tùy ý kết cấu, mà không cần thuyết minh này đó kết cấu hàm ý. NS(Name Space ) tức mệnh danh không gian, từ URI hướng dẫn tra cứu xác định, mục đích là vì tránh cho bất đồng ứng dụng sử dụng đồng dạng tự phù miêu tả bất đồng sự vật. XML Schema là hồ sơ loại hình định nghĩa (DTD) thay thế phẩm, nó bản thân chọn dùng XML ngữ pháp, nhưng so DTD càng thêm linh hoạt, cung cấp càng nhiều số liệu loại hình, có thể càng tốt mà vì hữu hiệu XML hồ sơ phục vụ cũng cung cấp số liệu kiểm tra cơ chế. Đúng là bởi vì XML linh hoạt kết cấu tính, từ URI hướng dẫn tra cứu NS mà mang đến số liệu nhưng xác định tính cùng với XML Schema sở cung cấp nhiều loại số liệu loại hình cập kiểm nghiệm cơ chế, làm này trở thành ngữ nghĩa võng hệ thống kết cấu quan trọng tạo thành bộ phận. Nên tầng phụ trách từ ngữ pháp thượng tỏ vẻ số liệu nội dung cùng kết cấu, thông qua sử dụng tiêu chuẩn ngôn ngữ đem internet tin tức biểu hiện hình thức, số liệu kết cấu cùng nội dung chia lìa.
Tầng thứ ba:“Tài nguyên miêu tả dàn giáo”Tầng.
RDF+rdfschema. RDF là một loại miêu tả WWW thượng tin tức tài nguyên một loại ngôn ngữ, này mục tiêu là thành lập một loại cung nhiều loạiNguyên số liệu tiêu chuẩnCùng tồn tại dàn giáo. Nên dàn giáo có thể đầy đủ lợi dụng các loạiNguyên số liệuƯu thế, tiến hành căn cứ vào Web số liệu trao đổi cùng lại lợi dụng. RDF giải quyết chính là như thế nào chọn dùng XML tiếng chuẩn pháp vô nhị nghĩa tính mà miêu tả tài nguyên đối tượng vấn đề, khiến cho sở miêu tả tài nguyên nguyên số liệu tin tức trở thành máy móc nhưng lý giải tin tức. Nếu đem XML coi như vì một loại chuẩn hoá nguyên số liệu ngữ pháp quy phạm nói, như vậy RDF liền có thể coi như vì một loại chuẩn hoá nguyên số liệu ngữ nghĩa miêu tả quy phạm. Rdfschema sử dụng một loại máy móc có thể lý giải hệ thống tới định nghĩa miêu tả tài nguyên từ ngữ, này mục đích là cung cấp từ ngữ khảm nhập cơ chế hoặc dàn giáo, ở nên dàn giáo hạ nhiều loại từ ngữ có thể tổng thể ở bên nhau thực hiện đối Web tài nguyên miêu tả.
Tầng thứ tư:“Bản thể từ ngữ”Tầng.
“Bản thể từ ngữ”,(Ngoại ngữ:Ontology vocabulary ). Nên tầng là ở RDF(S ) cơ sở thượng định nghĩa khái niệm và quan hệ trừu tượng miêu tả, dùng cho miêu tả ứng dụng lĩnh vực tri thức, miêu tả các loại tài nguyên cập tài nguyên chi gian quan hệ, thực hiện đối từ ngữ biểu mở rộng. Tại đây một tầng, người dùng không những có thể định nghĩa khái niệm hơn nữa có thể định nghĩa khái niệm chi gian phong phú quan hệ.
Thứ năm đến bảy tầng: Logic, Proof, Trust. Logic phụ trách cung cấp công lý cùng trinh thám quy tắc, mà Logic một khi thành lập, liền có thể thông qua logic trinh thám đối tài nguyên, tài nguyên chi gian quan hệ cùng với trinh thám kết quả tiến hành nghiệm chứng, chứng minh này hữu hiệu tính. Thông qua Proof trao đổi cùng vớiCon số ký tên,Thành lập nhất định tín nhiệm quan hệ, do đó chứng minh ngữ nghĩa võng phát ra đáng tin cậy tính cùng với này hay không phù hợp người dùng yêu cầu.
“Tài nguyên miêu tả dàn giáo”“Số liệu mô hình”(Ngoại ngữ: RDF Data Model)Cung cấp một cái đơn giản nhưng công năng cường đại mô hình, thông qua tài nguyên, thuộc tính và tương ứng giá trị tới miêu tả riêng tài nguyên. Mô hình định nghĩa vì:
Nó bao hàm một loạt tiết điểm N;
Nó bao hàm một loạt thuộc tính loại P;
Mỗi một thuộc tính đều có nhất định lấy giá trị V;
Mô hình là một cái tam nguyên tổ: { tiết điểm, thuộc tính loại, tiết điểm hoặc nguyên thủy giá trị V};
Mỗi một cái“Số liệu mô hình”(Ngoại ngữ: Data Model)Có thể xem thành là từ tiết điểm cùng hình cung cấu thành có hướng đồ.
Mô hình trung sở hữu bị miêu tả tài nguyên cùng với dùng để miêu tả tài nguyên thuộc tính giá trị đều có thể xem thành là “Tiết điểm” ( Node ). Từ tài nguyên tiết điểm, thuộc tính loại cùng thuộc tính giá trị tạo thành một cái tam nguyên tổ gọi là RDF Statement ( hoặc RDF trần thuật ). Ở mô hình trung, trần thuật đã có thể làm tài nguyên tiết điểm, đồng thời cũng có thể làm giá trị tiết điểm xuất hiện, cho nên một cái mô hình trung tiết điểm có khi không ngừng một cái. Lúc này, dùng để miêu tả tài nguyên tiết điểm giá trị tiết điểm bản thân còn có thuộc tính loại cùng giá trị, cũng có thể tiếp tục tế hóa.
RDF Schema sử dụng một loại máy móc có thể lý giải hệ thống tới định nghĩa miêu tả tài nguyên từ ngữ, này công năng tựa như một chữ điển, có thể đem này lý giải vì đại cương hoặc quy phạm. RDF Schema tác dụng là:
Định nghĩa tài nguyên cùng với thuộc tính phân loại;
Định nghĩa thuộc tính sở ứng dụng tài nguyên loại cùng với thuộc tính giá trị loại hình;
Định nghĩa kể trên phân loại thanh minh ngữ pháp;
RDF Schema định nghĩa
Ba cái trung tâm loại: rdf:Resource, rdfs:Property, rdfs:Class;
Năm cái trung tâm thuộc tính: rdf:type, rdfs:subClassOf, rdfs:seeAlso, rdfs:subPropertyOf, rdfs:isDefinedBy;
Bốn cái trung tâm ước thúc: rdfs:ConstrantResource, rdfs:range, rdfs:ConstraintProperty, rdfs:domain.
RDF Syntax cấu tạo một cái hoàn chỉnh ngữ pháp hệ thống lấy lợi cho máy tính tự động xử lý, nó lấy XML vì này ký chủ ngôn ngữ, thông qua XML ngữ pháp thực hiện đối các loại nguyên số liệu tổng thể.
Ontology ( bản thể hoặc bản thể luận ), nguyên bản là một cái triết học thượng khái niệm, dùng cho nghiên cứu khách quan thế giới bản chất. Ontology đã bị rộng khắp ứng dụng đến bao gồm máy tính khoa học, điện tử công trình, viễn trình giáo dục, điện tử thương vụ, trí năng kiểm tra, số liệu khai quật chờ ở nội rất nhiều lĩnh vực. Nó là một phần chính thức định nghĩa danh từ chi gian quan hệ hồ sơ hoặc văn kiện. Giống nhau Web thượng Ontology bao gồm phân loại cùng một bộ trinh thám quy tắc. Phân loại, dùng cho định nghĩa đối tượng phân loại và chi gian quan hệ; trinh thám quy tắc, tắc cung cấp tiến thêm một bước công năng, hoàn thành ngữ nghĩa võng mấu chốt mục tiêu tức “Máy móc nhưng lý giải”. Bản thể cuối cùng mục tiêu là “Chính xác mà tỏ vẻ những cái đó ẩn hàm ( hoặc không minh xác ) tin tức”.
Trước mặt đối bản thể lý giải vẫn không có hình thành thống nhất định nghĩa, như bản thể là cùng chung khái niệm mô hình hình thức hóa quy phạm thuyết minh, thông qua khái niệm chi gian quan hệ tới miêu tả khái niệm ngữ nghĩa; bản thể là đối khái niệm đối tượng minh xác tỏ vẻ cùng miêu tả; bản thể là về lĩnh vực hiện thức, hình thức hóa cùng chung khái niệm quy phạm từ từ. NhưngStanford đại họcGruber cấp ra định nghĩa được đến rất nhiều đồng hành tán thành, tức “Bản thể là khái niệm biểu hiện quy phạm”. Khái niệm( ngoại ngữ:Conceptualization ) bị định nghĩa vì: C =, trong đó C tỏ vẻ khái niệm đối tượng, D tỏ vẻ một cái vực, W là nên trong lĩnh vực tương quan sự vật trạng thái tập hợp, Rc là vực không gian thượng khái niệm quan hệ tập hợp. Quy phạm( ngoại ngữ:Specification ) là vì hình thành đối bên trong lĩnh vực khái niệm, tri thức cập khái niệm gian quan hệ thống nhất nhận thức cùng lý giải, lấy lợi cho cùng chung cùng trọng dụng.
Bản thể yêu cầu nào đó ngôn ngữ tới đối khái niệm tiến hành miêu tả, dựa theo tỏ vẻ cùng miêu tả hình thức hóa trình độ bất đồng, có thể đem bản thể chia làm hoàn toàn phi hình thức hóa bản thể, nửa phi hình thức hóa bản thể, nửa hình thức hóa bản thể cùng nghiêm khắc hình thức hóa bản thể. Có rất nhiều ngôn ngữ nhưng dùng cho tỏ vẻ Ontology, trong đó một ít ngôn ngữ là căn cứ vào XML ngữ pháp cùng sử dụng với ngữ nghĩa võng, như XOL(Xml- based Ontology exchange Language ), SHOE(Simple HTML Ontology Language ), OML(Ontology Markup Language ) cùng với từ W3C tổ chức sáng tạo RDF cùng RDF Schema(RDFS ). Còn có thành lập ở RDF cùng RDFS phía trên, tương đối hoàn thiện Ontology ngôn ngữ DAML(DARPA Agent Markup Language ), OIL cùng DAML+OIL.
XOL là một loại căn cứ vào XML ngữ pháp cùng OKBC ngữ nghĩa bản thể trao đổi ngôn ngữ. Nó từ nước Mỹ sinh vật tin tức học thuật đoàn thể thiết kế, dùng cho này lĩnh vực một tổ dị cấu phần mềm hệ thống gian bản thể định nghĩa trao đổi, nó lấy Ontolingua cùng OML làm cơ sở, dung hợp OKBC cao tầng biểu đạt phương thức cùng OML ngữ pháp. Trước mặt còn không có duy trì XOL bản thể khai phá công cụ, nhưng bởi vì nó chọn dùng XML ngữ pháp, có thể chọn dùng XMLBiên tập khíTới sáng tạo XOL văn kiện. SHOE từĐại học MarylandKhai phá, nó đem máy móc nhưng đọc ngữ nghĩa tri thức cùng HTML hồ sơ hoặc mặt khác Web hồ sơ tương kết hợp, cho phép trực tiếp ở WWW cơ sở thượng thiết kế cùng ứng dụng bản thể. Gần đây SHOE ngữ pháp đã chuyển hướng XML, nó khiến cho đại lý ( Agents) có thể thu thập có ý nghĩa Web giao diện cùng hồ sơ tin tức, cải thiện tìm tòi cơ chế cùng tri thức thu thập. OML từ Washington đại học khai phá, bộ phận căn cứ vào SHOE. Nó có bốn cái trình tự: OML trung tâm tầng ( cùng ngôn ngữ logic tầng tương quan ); đơn giản OML ( trực tiếp chiếu rọi RDF cùng RDFS ), đơn giản hoá OML cùng tiêu chuẩn OML.
RDF là W3C đề cử một loại tin tức miêu tả phương thức, mục đích là khắc phục XML ngữ nghĩa hạn chế, cung cấp một loại đơn giản hình thức tới tỏ vẻ các loại loại hình tài nguyên. Ở RDF cơ sở thượng, RDFS thành lập một ít cơ bản mô hình hạn chế. RDF có so cường biểu đạt năng lực, nhưng vẫn tồn tại một ít không đủ, như RDF không có định nghĩa trinh thám cùng công lý cơ chế, nó không có nói rõ bao hàm đặc tính cùng với không có phiên bản khống chế chờ.
OIL thành lập ở RDF phía trên, này chủ yếu ưu thế ở chỗ lấy miêu tả logic làm cơ sở, cung cấp hình thức hóa ngữ nghĩa trinh thám. OIL tổng hợp tam phương diện kỹ thuật: Dàn giáo hệ thống, miêu tả logic cùng căn cứ vào XML cùng RDF ngữ pháp Web ngôn ngữ. Dàn giáo hệ thống chọn dùng một loại cùng loại vớiMặt hướng đối tượngPhương pháp đối số liệuKiến mô,Cung cấp kiến mô nguyên ngữ; miêu tả logic dùng quy phạm hoá phương pháp biểu đạt kết cấu hóa tri thức cùng với tuần tra cùng trinh thám; căn cứ vào XML cùng RDF ngữ pháp Web ngôn ngữ vì OIL cung cấp ngôn ngữ nguyên tố. OIL số liệu đối tượng chủ yếu bao gồm: Loại định nghĩa, tào định nghĩa ( slot definition ) cùng với công lý định nghĩa ( axiom ). Loại định nghĩa bao gồm định nghĩa loại hình, loại trình tự quan hệ cùng tào ước thúc hoặc thuộc tính ước thúc; tào định nghĩa định nghĩa thật thể gian hai nguyên tố quan hệ, bao gồm có nguyên ngữ slot-def,domain,rang,inverse,subslot-of chờ; công lý định nghĩa từ định nghĩa nên bản thể nội một ít phụ gia quy tắc, như loại chi gian bên ngoài quan hệ có không tương giao, bao trùm, tương giao, đồng giá chờ.
DAML từ DARPA(Nước Mỹ quốc phòng bộCao cấp kế hoạch nghiên cứu thự ) chủ trì khai phá, mưu cầu dung nhập bao gồm RDF, OIL chờ ưu điểm, nó cùng OIL giống nhau thành lập ở RDF phía trên, lấy miêu tả logic làm cơ sở. Này chủ yếu mục tiêu là khai phá một cái chỉ ở lấy máy móc nhưng đọc phương thức tỏ vẻ ngữ nghĩa quan hệ, cũng cùng trước mặt cập tương lai kỹ thuật tương dung ngôn ngữ, đặc biệt là khai phá ra một bộ công cụ cùng kỹ thuật, khiến cho Agent ( đại lý ) trình tự có thể phân biệt cùng lý giải tin tức nguyên, cũng ở Agent trình tự chi gian thực hiện căn cứ vào ngữ nghĩa lẫn nhau thao tác. DAML sớm nhất phiên bản vì DAML-ONT, nhưng sau lại cùng OIL chặt chẽ kết hợp hình thành DAML+OIL. DAML+OIL là từ nước Mỹ cùng Âu minh ở DAML bối cảnh hạ cộng đồng khai phá, nó cùng OIL có tương đồng mục tiêu, là ứng dụng nhất quảng bản thể ngôn ngữ. Nó là RDF(S ) cơ sở thượng mở rộng, cụ bị nguyên vẹn biểu đạt năng lực ( như duy nhất tính, truyền lại tính, nghịch phản tính, đồng giá chờ ), có nhất định trinh thám năng lực, hoàn toàn xác định ngữ nghĩa võng trungTri thức tỏ vẻNgôn ngữ chỉnh thể dàn giáo.
Đương nhiên, muốn thực hiện ngữ nghĩa võng đều không phải là chỉ có XML cùng RDF là được. Càng chủ yếu kỹ thuật nan đề còn ở chỗ muốn cho máy tính có thể tiến hành quá nhiều “Tự hỏi” cùng “Suy đoán”, mà đối mặt rối rắm phức tạp vấn đề, đặc biệt là xã hội vấn đề, người còn khó có thể quyết đoán, huống chi máy tính đâu. Bởi vậy, muốn chân chính thực hiện thực dụng ngữ nghĩa võng còn có rất nhiều công tác phải làm.
Các loạiVạn duy võng kỹ thuậtĐều có khả năng bị ứng dụng với ngữ nghĩa võng ( ởNgữ nghĩa vòng quanh trái đất võngÝ nghĩa thượng ), tỷ như:
- DOM hồ sơ đối tượng mô hình, một tổ phỏng vấn XML cùng HTML hồ sơ tạo thành bộ phận tiêu chuẩn tiếp lời.
- XPath, XLink, XPointer
- XIncludeXML fragmentXML tuần tra ngôn ngữ XHTML
- XML Schema,RDF ( Resource Description Framework )
- XSL,XSLTExtensible Stylesheet Language
- SVG ( Scalable Vector Graphic )
- SMIL
- SOAP
- DTD
- Hơi cách thức
- Nguyên số liệu khái niệm.
Ngữ nghĩa võng làInternet thời đạiCao cấp trí năng sản vật, này ứng dụng rộng khắp, có tốt đẹp tương lai. Phía dưới đem giới thiệu chủ yếu ứng dụng kỹ thuật cùng nghiên cứu xu thế.
Kinh điển tự đế hướng về phía trước cùng mới phát tự đỉnh xuống phía dưới phương thức. Tự đế hướng về phía trước phương pháp chú ý với đánh dấu tốt tin tức, sử dụng RDF tỏ vẻ, cho nên này đó tin tức là máy móc nhưng đọc. Tự đỉnh xuống phía dưới tắc cường điệu với lợi dụng có sẵn giao diện tin tức, từ giữa tự động rút ra ra có ý nghĩa tin tức. Năm gần đây mỗi một loại phương pháp đều có nhất định phát triển. Tự đế hướng về phía trước phương pháp một cái tin vui đến từ chính Yahoo công cụ tìm kiếm duy trì RDF cùng microformats thanh minh. Đây là một cái đối với nội dung tuyên bố giả, Yahoo cùng người tiêu thụ tới nói tam thắng cử động: Tuyên bố giả có đánh dấu chính mình tin tức khích lệ, Yahoo có thể càng có hiệu mà lợi dụng này đó tin tức, người dùng có thể được đến càng tốt, càng chính xác kết quả. Một cái khác tin vui đến từ chính Dapper về cung cấp ngữ nghĩa internet phục vụ thanh minh, cái này phục vụ có thể cho nội dung tuyên bố giả cấp hiện có trang web tăng thêm ngữ nghĩa đánh dấu. Có thể chờ mong chính là, loại này ngữ nghĩa công cụ càng nhiều, tuyên bố giả đánh dấu trang web liền sẽ càng dễ dàng. Tự động đánh dấu công cụ phát triển cùng đánh dấu khích lệ tăng nhiều, sẽ khiến cho tự đế hướng về phía trước phương pháp càng thêm dẫn nhân chú mục. Cứ việc công cụ cùng khích lệ đều có, nhưng muốn khiến cho tự đế hướng về phía trước phương pháp lưu hành lên vẫn là có tương đương khó khăn. Trên thực tế, hôm nay google kỹ thuật đã có thể ở trình độ nhất định thượng lý giải những cái đó phi kết cấu hóa trang web tin tức. Cùng loại mà, tự đỉnh xuống phía dưới ngữ nghĩa công cụ chú ý điểm ở chỗ như thế nào xử lý hiện có phi hoàn mỹ tin tức. Này đó phương pháp chủ yếu là lợi dụngTự nhiên ngôn ngữ xử lýKỹ thuật tới tiến hành thật thể rút ra, này đó phương pháp bao gồm phân biệt hồ sơ trung riêng thật thể ( cùng người danh, công ty, địa điểm chờ ) văn bản phân tích kỹ thuật, cùng với có thể thu hoạch riêng lĩnh vực tin tứcVuông góc công cụ tìm kiếm.
Tự đỉnh xuống phía dưới kỹ thuật chú ý với từ phi kết cấu hóa tin tức trung đạt được tri thức, nhưng nó đồng dạng có thể xử lý kết cấu hóa tin tức, tự đế hướng về phía trước đánh dấu kỹ thuật càng nhiều, tự đỉnh hướng phía dưới pháp tính năng liền càng có thể được đến đề cao. Ở tự đế hướng về phía trước đánh dấu phương pháp trung, có vài loại chờ tuyển đánh dấu kỹ thuật, chúng nó đều rất cường đại, đối chúng nó lựa chọn yêu cầu ở đơn giản tính cập hoàn toàn tính chi gian làm một cái cân nhắc. Nhất hoàn bị phương pháp là RDF: Một loại cường đại căn cứ vào đồ ngôn ngữ, dùng cho tỏ vẻ sự vật, thuộc tính cập sự vật gian quan hệ. Đơn giản mà tới nói, ngươi có thể cho rằng RDF là cái dạng này một loại ngôn ngữ, nó thông qua như vậy phương thức tới biểu đạt sự thật: Alex IS human ( loại hình biểu đạt ), Alex HAS a brain ( thuộc tính biểu đạt ), and Alex IS the father of Alice,Lilly,and Sofia ( quan hệ biểu đạt ). RDF rất cường đại, nhưng bởi vì nó này đây độ cao đệ quy, chính xác cùng toán học hóa mà xưng, đồng thời nó cũng là thực phức tạp. Trước mặt, phần lớn RDF sử dụng đều là vì giải quyết số liệu liên hệ tính. Tỷ như, y học tổ chức sử dụng RDF tới thuyết minh nhiễm sắc thể tổ cơ sở dữ liệu. Bởi vì tin tức bị chuẩn hoá, cho nên, nguyên lai cô lập cơ sở dữ liệu liền có thể bị cùng nhau tuần tra cũng lẫn nhau tương đối. Giống nhau nói đến, trừ bỏ ngữ nghĩa phương diện ý nghĩa, RDF chính yếu chỗ tốt ở chỗ thực hiện liên hệ tính cùng chuẩn hoá, đặc biệt là đối với xí nghiệp tới nói ( bên dưới có trình bày và phân tích ). Microfomats cung cấp một cái đơn giản phương pháp ――CSS phong cách －― tới cấp hiện có HTML hồ sơ tăng thêm ngữ nghĩa đánh dấu, ngắn gọn meta số liệu bị khảm nhập đến vốn có HTML hồ sơ trung. Tương đối lưu hành Microformats nhãn bao gồm hCard: Miêu tả cá nhân cập công ty liên hệ tin tức; hReview: Tăng thêm đến bình luận trang meta tin tức; cùng hCalendar: Miêu tả sự kiện nhãn. Microformats nhân nó đơn giản mà được đến lưu hành, nhưng nó năng lực vẫn cứ là rất có hạn. Tỷ như bị truyền thống ngữ nghĩa đoàn thể cho rằng là thực tất yếu trình tự kết cấu miêu tả, nó liền làm không được. Ngoài ra, vì khiến cho đánh dấu tập nhỏ nhất hóa, khó tránh khỏi mà chúng nó biểu đạt ý tứ liền có vẻ tương đối mơ hồ. Này liền dẫn ra một cái khác vấn đề: Đem nhãn khảm nhập đến HTML hồ sơ trung có phải hay không một loại thích hợp cách làm? Nhưng mà, tuy rằng vẫn tồn tại rất nhiều vấn đề, Microformats vẫn là bởi vì nó đơn giản mà quảng chịu ưu ái, giống Flickr,Eventful,LinkediIn và nó rất nhiều công ty đều ở chọn dùng microformats, đặc biệt ở là Yahoo tìm tòi thanh minh tuyên bố lúc sau. Còn có một loại càng vì đơn giản phương pháp chính là đem meta số liệu đặt ở meta đầu trung. Loại này phương pháp đã ở trình độ nhất định thượng bị sử dụng, đáng tiếc chính là sử dụng đến còn không phải thập phần rộng khắp. New York thời báo gần nhất vì bọn họ tin tức giao diện khởi động một cái đánh dấu mở rộng, loại này phương pháp chỗ tốt đã ở những cái đó chủ đề hoặc sự kiện giao diện trung hiển hiện ra. Tỷ như, một cái tin tức giao diện có thể thông qua một tổ từ ngữ mấu chốt tới đánh dấu: Địa điểm, ngày, thời gian, nhân vật cùng phân loại. Một cái khác ví dụ là về thư giao diện, đã ở giao diện meta trước gia nhập sách vở tin tức: Tác giả, ISBN cùng thư phân loại. Cứ việc sở hữu này đó phương pháp không phải đều giống nhau, nhưng tương đồng chỗ là chúng nó đều là thực dùng được. Càng nhiều trang web bị đánh dấu, sẽ có càng nhiều tiêu chuẩn sẽ bị thực hiện, đồng thời tin tức cũng sẽ trở nên càng vì cường đại cùng càng dễ dàng được đến.
Về ngữ nghĩa võng thảo luận trung, ở người dùng cùng xí nghiệp chú ý điểm là không giống nhau. Từ người tiêu thụ lập trường tới nói, chúng ta yêu cầu một sát thủ cấp ứng dụng ( killer app ), có thể cấp người dùng truyền lại thật sự mà đơn giản giá trị. Bởi vì người dùng chỉ biết chú ý sản phẩm thực dụng tính, mà sẽ không để ý nó thành lập ở cái gì kỹ thuật phía trên. Vấn đề ở chỗ, ngữ nghĩa võng chú ý điểm càng nhiều đều còn dừng lại tại lý luận mặt, như đánh dấu tin tức lấy khiến cho máy móc nhưng đọc. Chúng ta có thể cấp ra như vậy hứa hẹn: Nếu tin tức đều bị đánh dấu, internet liền sẽ biến thành một cái đại hình RDF cơ sở dữ liệu, đại lượng kích động nhân tâm ứng dụng cũng sẽ đúng thời cơ mà sinh. Nhưng cũng có hoài nghi giả chỉ ra, đầu tiên ngươi cần thiết đến đạt thành như vậy giả thiết.
Đã có rất nhiều căn cứ vào ngữ nghĩa võng ứng dụng, như thông dụng cậpVuông góc công cụ tìm kiếm,Văn bản trợ lý công cụ,Cá nhân tin tức quản lý hệ thống,Ngữ nghĩa xem công cụ từ từ, nhưng ở chúng nó vì đại chúng sở tiếp thu phía trước, còn có rất dài lộ phải đi. Mặc dù này đó kỹ thuật thành công, người dùng cũng sẽ không có hứng thú biết kia sau lưng sử dụng chút cái gì kỹ thuật. Cho nên nói ở người dùng mặt mở rộng ngữ nghĩa võng kỹ thuật là không có gì tiền cảnh.
Xí nghiệp liền không giống nhau, đệ nhất, xí nghiệp tương đối thói quen với kỹ thuật phương diện luận điệu, đối với chúng nó tới nói, lợi dụng ngữ nghĩa kỹ thuật có thể gia tăng sản phẩm trí năng trình độ, do đó hình thành giá trị thị trường. “Chúng ta sản phẩm càng tốt càng thông minh, bởi vì chúng ta sử dụng ngữ nghĩa võng”, nghe tới này đối xí nghiệp tới nói là một cái thực không tồi tuyên truyền.
Từ xí nghiệp mặt tới nói, RDF giải quyết số liệu liên hệ tính tiêu chuẩn vấn đề. Vấn đề này kỳ thật ở phần mềm ngành sản xuất lúc đầu liền đã xuất hiện, ngươi có thể quên mất ngữ nghĩa võng, chỉ đem nó coi như là một cái tiêu chuẩn hiệp nghị, một cái khiến cho hai cái trình tự có thể liên hệ tin tức tiêu chuẩn. Này đối xí nghiệp tới nói không thể nghi ngờ là cực có giá trị. RDF cung cấp một cái căn cứ vào XML thông tin phương án, nó sở miêu tả tiền cảnh khiến cho xí nghiệp cũng không để ý nó phức tạp tính. Nhưng còn tồn tại một cái mở rộng tính vấn đề, cùng đã phổ cập ưu hoáQuan hệ hình cơ sở dữ liệuBất đồng, căn cứ vào XML cơ sở dữ liệu cũng không có phổ cập, nàyQuy tộiNày nhưng mở rộng tính cùng tuần tra năng lực. Tựa như thập niên 90 mạt đối tượng cơ sở dữ liệu giống nhau, căn cứ vào XML cơ sở dữ liệu chịu tải quá nhiều kỳ vọng, làm chúng ta rửa mắt mong chờ.
Ngữ nghĩa API là theo ngữ nghĩa võng phát triển mà phát triển, loại này internet phục vụ lấy phi kết cấu hóa văn bản làm đưa vào, phát ra một ít thật thể cùng quan hệ. Tỷ như lộ thấu xã Open Calais API, cái này phục vụ tiếp thu nguyên thủy văn bản đưa vào, phản hồi văn bản trung người danh, địa điểm, công ty chờ tin tức, cũng ở trong nguyên văn tăng thêm đánh dấu. Một cái khác ví dụ là TextWise Hacker API, công ty này còn cung cấp 100 vạn đôla treo giải thưởng, lấy khen thưởng căn cứ vào nó API tốt nhất thương nghiệp ngữ nghĩa võng ứng dụng. Cái này API có thể đem hồ sơ trung tin tức chia làm bất đồng phân loại ( xưng là ngữ nghĩaVân tay), phát ra hồ sơ trung thật thể cùng chủ đề. Điểm này cùng Calais thực tương tự, nhưng nó còn cung cấp một cái chủ đề trình tự kết cấu, hồ sơ trung thực tế đối tượng là kết cấu trung diệp tiết điểm. Lại một ví dụ đến từ chính Dapper, đó là một cái có trợ giúp chưa từng kết cấu HTML giao diện lấy ra kết cấu hóa tin tức internet phục vụ. Dapper công tác ỷ lại với người dùng ở giao diện thượng vì đối tượng định nghĩa một ít thuộc tính, tỷ như, một cái hình ảnh xuất bản thương hội định nghĩa tác giả, ISBN cùng trang số tin tức ở nơi nào, sau đó Dapper ứng dụng liền có thể vì nên trạm điểm sáng tạo một cái phân biệt khí, lúc sau liền có thể thông qua API tới đọc lấy nó tin tức. Từ kỹ thuật góc độ tới xem, này tựa hồ là cái lùi lại, nhưng trên thực tế Dapper kỹ thuật ở thực tế giữa phi thường hữu dụng. Cử cái điển hình tình cảnh vì lệ, đối với một cái cũng không có chuyên môn API có thể đọc lấy này tin tức trang web, mặc dù là một cái không hiểu được kỹ thuật người đều có thể ở trong khoảng thời gian ngắn dùng Dapper tới cấu tạo một cái API. Đây là cường đại nhất, nhanh chóng nhất đem trang web biến thành internet phục vụ con đường.
Khả năng ngữ nghĩa võng phát triển lúc ban đầu động cơ chính là bởi vì thật lâu tới nay tìm tòi chất lượng đều đã rất khó lại được đến tăng lên. Về đối giao diện ngữ nghĩa lý giải có thể đề cao tìm tòi chất lượng điểm này giả thiết cũng đã bị chứng thực. Ngữ nghĩa võng tìm tòi hai cái chủ yếu người cạnh tranh Hakia cùng PowerSet đều đã làm ra không ít tiến bộ, nhưng vẫn cứ không đủ. Bởi vì, căn cứ vào thống kê google thuật toán, ở xử lý nhân vật, thành thị cùng công ty chờ thật thể khi biểu hiện đến cùng ngữ nghĩa kỹ thuật đồng dạng hảo. Đương ngươi vấn đề “Nước Pháp tổng thống là ai” khi, nó có thể phản hồi một cái cũng đủ tốt đáp án. Càng ngày càng nhiều người ý thức được đối tìm tòi kỹ thuật bên cạnh hóa cải tiến là rất khó đánh bại google, cho nên chuyển hướng tìm kiếm ngữ nghĩa võng xin làm sát thủ. Rất có khả năng, lý giải ngữ nghĩa đối với công cụ tìm kiếm là có trợ giúp, nhưng như vậy cũng không đủ để xây dựng một cái càng tốt công cụ tìm kiếm. Đầy đủ kết hợp ngữ nghĩa, mới mẻ độc đáo triển lãm phương thức cùng đối người dùng phân biệt có thể tăng lên đời sau công cụ tìm kiếm tìm tòi thể nghiệm. Có khác một ít phương pháp ý đồ ở tìm tòi kết quả thượng ứng dụng ngữ nghĩa. Google cũng ở nếm thử đem tìm tòi kết quả chia làm bất đồng phân loại, người dùng có thể quyết định bọn họ đối này đó phân loại cảm thấy hứng thú. Tìm tòi là một hồi thi đua, rất nhiều ngữ nghĩa công ty đều ở truy đuổi trong đó. Có lẽ sẽ có một loại khác đề cao tìm tòi chất lượng khả năng: Văn bản xử lý kỹ thuật cùng ngữ nghĩa cơ sở dữ liệu kết hợp. Phía dưới chúng ta sắp nói tới. Chúng ta đã nhìn đến càng ngày càng nhiều văn bản xử lý công cụ tiến vào tiêu phí thị trường. Giống Snap, Yahoo Shortcuts hoặc SmartLinks như vậy văn bản hướng dẫn ứng dụng có thể “Lý giải” văn bản cùng liên tiếp trung đối tượng, cũng phụ gia tương ứng tin tức với này thượng. Này kết quả là người dùng căn bản không cần tìm tòi liền có thể được đến đối tin tức lý giải. Làm chúng ta nghĩ đến xa hơn một ít,Văn bản công cụSử dụng ngữ nghĩa phương thức có thể càng vì thú vị. Văn bản công cụ không hề phân tích người dùng ở tìm tòi trong khung đưa vào từ ngữ mấu chốt, mà là ỷ lại với đối internet hồ sơ phân tích. Như vậy đối ngữ nghĩa lý giải sẽ càng vì chính xác, hoặc là nói giảm bớt suy đoán tính. Theo sau văn bản công cụ cấp người dùng cung cấp mấy loại tương quan kết quả cung lựa chọn. Phương thức này từ căn bản thượng bất đồng với truyền thống đem đại lượng hồ sơ trung được đến chính xác kết quả cùng nhau chất đống ở người dùng trước mặt phương thức. Đồng dạng có càng ngày càng nhiều văn bản xử lý công cụ cùng trình duyệt kết hợp lên. Tự đỉnh xuống phía dưới ngữ nghĩa kỹ thuật không cần tuyên bố giả làm bất cứ chuyện gì, cho nên có thể tưởng tượng trên dưới văn, văn bản công cụ có thể kết hợp ở trình duyệt. Firefox đề cử mở rộng trang cung cấp rất nhiều văn bản xem giải quyết phương án, như Interclue,ThumbStrips,Cooliris cùng BlueOrganizer chờ.
Ngữ nghĩa cơ sở dữ liệu là đánh dấu hình ngữ nghĩa võng ứng dụng một cái phát triển phương hướng. Twine đang ở beta thí nghiệm giai đoạn, nó mắt với thành lập một cái về nhân vật, công ty, sự kiện, địa điểm tư nhân tri thức căn bản, số liệu nơi phát ra vì các loại diễn đàn phi kết cấu hóa nội dung, này đó nội dung nhưng thông qua thẻ kẹp sách, bưu kiện hoặc thủ công phương thức tiến hành đệ trình. Cái này kỹ thuật vẫn còn chờ thành thục, nhưng nó có khả năng mang đến chỗ tốt rõ ràng. Có thể ý tưởng một cái căn cứ vào Twine ứng dụng vì cá tính hóa tìm tòi, thông qua cá nhân tri thức căn bản tới đối tìm tòi kết quả tiến hành lọc. Twine tầng dưới chót số liệu tỏ vẻ phương thức là RDF, có thể mở ra cấp cái khác ngữ nghĩa internet phục vụ sở chọn dùng, nhưng này trung tâm thuật toán, đúng sự thật thể lấy ra là thông qua ngữ nghĩa API phương thức thương nghiệp hóa. Lộ thấu xã cũng cung cấp cùng loại API tiếp lời. Một cái khác ngữ nghĩa cơ sở dữ liệu người mở đường là một nhà kêu Metaweb công ty, nó sản phẩmFreebase.Từ nó sở bày ra hình thức tới xem, Freebase chỉ là một cái căn cứ vào RDF càng kết cấu hóa wikipedia phiên bản. Nhưng là Freebase mục tiêu là thành lập một cái giống wikipedia như vậy thế giới tin tức kho, cái này tin tức kho cường đại chỗ ở chỗ nó có thể tiến hành chính xác tuần tra ( tựa như quan hệ hình cơ sở dữ liệu như vậy ). Cho nên nó tiền cảnh vẫn như cũ là càng tốt tìm tòi. Nhưng vấn đề ở chỗ, Freebase như thế nào bảo trì cùng thế giới tin tức đồng bộ đều tiến? google mỗi ngày đối internet hồ sơ tiến hành hướng dẫn tra cứu, có thể theoInternet phát triểnMà phát triển.FreebaseTin tức chỉ đến từ chính cá nhân biên tập cập từ wikipedia hoặc cái khác cơ sở dữ liệu trung trảo hồi số liệu. Nếu muốn mở rộng cái này sản phẩm, liền cần thiết hoàn thiện từ toàn internet thu hoạchPhi kết cấu hóa tin tức,Phân tích cũng đổi mới cơ sở dữ liệu này một xử lý lưu trình. Bảo trì cùng thế giới đồng bộ một vấn đề này đối sở hữu cơ sở dữ liệu phương pháp đều là một loại khiêu chiến. Đối với Twine tới nói, cần phải có không ngừng người dùng số liệu gia nhập, mà đối với Freebase tới nói, tắc cần phải có đến từ không ngừng đến từ internet số liệu gia nhập. Mấy vấn đề này giải quyết lên cũng không đơn giản, ở chân chính thực dụng phía trước đều cần thiết phải có một cái thích đáng xử lý. Sở hữu tân kỹ thuật xuất hiện đều yêu cầu định nghĩa một ít khái niệm cùng được đến một ít phân loại. Ngữ nghĩa võng cung cấp một cái thực kích động nhân tâm tiền cảnh: Đề cao tin tức nhưng phát hiện tính, thực hiện phức tạp tìm tòi, mới mẻ độc đáo internet xem phương thức. Ngoài ra ngữ nghĩa võng đối bất đồng người có bất đồng ý nghĩa, nó đối với xí nghiệp cùng đối với người tiêu thụ định nghĩa là bất đồng, ở tự đỉnh xuống phía dưới VS tự đế hướng về phía trước, microformats VS RDF chờ bất đồng loại hình trung cũng có bất đồng hàm nghĩa. Trừ bỏ này đó hình thức, chúng ta cũng thấy được ngữ nghĩa API cùng văn bản xem công cụ phát triển. Sở hữu này đó đều còn ở vào này lúc đầu phát triển giai đoạn, nhưng đều chịu tải thay đổi chúng ta cùng internet tin tức lẫn nhau phương thức kỳ vọng.
Ngữ nghĩa võng cao cấp giai đoạn khiến cho thư viện, bán đính phiếu hệ thống,Khách hàng quản lý hệ thống,Quyết sách hệ thống đều có thể phát huy thực tốt hiệu quả. Thí dụ như muốn đi ra ngoài lữ hành, chỉ cần đem cụ thể thời gian yêu cầu cùng chính mình yêu thích quốc nội du lịch loại hình cung cấp cấp ngữ nghĩa võng duy trì tuần tra hệ thống, như vậy thực mau tương ứng quốc nội cảnh điểm, tốt nhấtDu lịch phương ánCùng những việc cần chú ý, nhắc nhở cùng với cơ quan du lịch đánh giá đều có thể thực nhanh chóng đến chuẩn bị ở trình duyệt giao diện thượng.
Ngữ nghĩa võng chung sẽ đem internet cao cấp giai đoạn ứng dụng đến thế giới mỗi một góc, mỗi người đều có chính mình internet IP giống nhau thân phận chứng minh. Cá nhân tiêu phí tín dụng, chữa bệnh, hồ sơ từ từ tất cả tại chính mình internet thân phận bên trong. Đồng thờiInternet xã khuCàng so hiện thực xã khu càng có sinh động lực, internet xã hội càng có trật tự, càng hài hòa.
