Semantyczna sieć dostarcza więcej kontekstu stronom internetowym, aby nie tylko ludzie, ale także maszyny mogły interpretować cel treści i danych w sieci, aby pobrać i dostarczyć spójne wyniki.
Dlaczego Semantyczna Sieć?
Dni przeglądania mnóstwa książek w poszukiwaniu konkretnej informacji już dawno minęły. Teraz wszystko, co musisz zrobić, to kliknąć kilka słów i Google pobiera wyniki w milisekundach.
Wszyscy musimy docenić internet za tę oszczędność czasu i energii. Jednak czy kiedykolwiek zastanawiałeś się nad tym, jak w tle przebiega proces wyszukiwania i pobierania odpowiednich wyników?
Kiedy wpisujesz swoje zapytanie, wyszukiwarka szuka odpowiednich słów kluczowych. Przegląda cały swój zbiór baz danych stron internetowych. Następnie porównuje słowa kluczowe z metadanymi strony internetowej. Na koniec wyświetla najbardziej trafne wyniki na pierwszej stronie.
Proste, prawda? Ta technologia dodawania dodatkowych informacji, aby maszyny mogły zaoferować użytkownikowi końcowemu odpowiednie informacje, jest znana jako Semantic Web.
Czym jest Semantyczna Sieć?
Tim Berners-Lee, twórca World Wide Web, ukuł termin „semantyczna sieć„, aby opisać nową technologię. Semantyczna sieć to istniejące rozszerzenie World Wide Web, które pozwala algorytmom komputerowym na dostęp do interpretowanych maszynowo metadanych zamieszczonych danych i informacji.
W Internecie istnieje mnóstwo stron internetowych o podobnych nazwach, ale różnych celach. Na przykład, jeśli szukasz „pytona” online, możesz otrzymać dwa rodzaje wyników. Możesz otrzymać artykuł o wężu w Wikipedii lub informacje o samym języku programowania.
Ale dzięki metadanym semantycznym strony internetowe mogą dostarczyć bardziej dogłębnych słów kluczowych, aby opisać cel i kontekst strony. Na przykład, jeśli tworzysz blog, aby omówić najnowszy język programowania python, możesz dodać tagi takie jak „język programowania python„, „tutoriale python” itp. W ten sposób przekazujesz maszynie, że Twoja strona jest o języku programowania python.
Czym są technologie sieci semantycznej?
Wprowadzenie semantycznej sieci doprowadziło do rozwoju bardziej kompetentnego rozumienia maszyn. Ponadto, utorowało drogę do rozwoju sztucznej inteligencji i Internetu rzeczy.
Systemy sztucznej inteligencji (AI) mogą lepiej rozumieć język i przetwarzać informacje przy użyciu formalnej semantyki dzięki technologii semantycznej. Mogą one przechowywać, zarządzać i wyszukiwać informacje w świetle znaczenia i powiązań logicznych. Wiele firm wykorzystuje technologie semantyczne i bazy danych grafów semantycznych z następujących powodów:
- Zarządzanie ich treścią.
- Repozycjonowanie i ponowne wykorzystanie danych.
- Obniżenie kosztów.
- Generowanie nowych strumieni przychodów.
Technologia semantyczna wykorzystuje formalną semantykę do interpretacji heterogenicznych danych w sieci. W połączeniu z technologią Linked Data, ustanawia połączenia między danymi z różnych źródeł i formatów, z jednego ciągu do drugiego, pomagając w tworzeniu kontekstu. Te surowe punkty danych są łączone w celu stworzenia masywnej sieci danych, lub grafu wiedzy, który łączy liczne opisy przedmiotów i koncepcji o ogólnym znaczeniu.
Podstawowe standardy dla Technologii Semantycznej
Podstawowymi standardami, na których rozwija się technologia semantyczna są:
- RDF (Resource Description Frmaework)
- SPARQL (protokół SPARQL i język zapytań RDF)
- OWL (język ontologii internetowej)
RDF
RDF jest formatem pliku, który Semantic Technology wykorzystuje do przechowywania danych w bazie danych grafów semantycznych lub w sieci Semantic Web.
SPARQL
Programiści stworzyli semantyczny język zapytań (SPARQL) do pobierania i przetwarzania danych w formacie RDF z różnych systemów i baz danych.
OWL
OWL to język oparty na logice obliczeniowej przeznaczony do wyświetlania struktury danych, reprezentujący bogate i skomplikowane informacje o hierarchiach obiektów i ich relacjach. Jest dodatkiem do RDF i umożliwia formalizację ontologii danych lub schematu w pewnej dziedzinie niezależnej od danych.
Główną różnicą między technologią semantyczną a innymi technologiami danych, takimi jak relacyjna baza danych, jest to, że skupia się ona na znaczeniu danych, a nie na ich formie.
Podsumowaniem
Chociaż Semantic Web i jego technologia mogą początkowo wydawać się trudne do zrozumienia, sama koncepcja nie jest zbyt skomplikowana. Technologie semantyczne przechowują dane w sposób, który maszyny mogą zrozumieć, przeanalizować i będą w stanie wspierać większe zrozumienie danych i treści wśród maszyn, aby dostarczyć odpowiednie wyniki nam, użytkownikom.