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语义网是什么?有什么好处?

我对知乎上一个问题的回答:http://www.zhihu.com/question/19550885

说来话长。不同的学派在这个问题上差距太大了。如果我们过滤掉各种学术理想的“噪声”,看现实工业应用有的语义技术,可能可以总结出如下特点——当然,哲学的讨论永远看不到结束的迹象。

  • 语义网有所谓的W3C模式(就是RDF,OWL, SPARQL等)。这个模式发展很慢,很多人质疑。越来越多的人在探索其他模式。
  • 很多所谓做语义网技术的公司核心技术都是别的,比如NLP,比如检索,比如数据库。语义网是他们数据的一层皮。看宣传一定要小心。
  • 目前全世界做语义网技术提供方案的公司,排得上号的大概有150家左右。

那 语义网到底有什么用。用非常不精确的语言讲:

  • 动态的数据建模,不需要什么schema或者shema可以快速演进(这是和数据库和XML比的好处)
  • 让数据流动起来,而不是封固在一个个的网站或者应用里。
  • 支持更多的任务自动化。(怎么做到?一些数据可机器处理,一些推理,一些查询)

语义网界研究早期有很多现在已经被纠正的概念(比如语义网的目的就是让机器读网页)——早期,大多数人都低估了它的困难程度。按Nova Spivack的说法,传统意义上的语义网(ca 2000定义)大概要到2030年才能实现。到2020年左右,如果运气好的话可能能实现Data Web,也就是让Web的上数据能自由流动起来。推理啊,机器理解啊,不是这个阶段的核心任务。

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2012-04-30 Part 2: 对另一个问题的回答 http://www.zhihu.com/question/20203785

第一点,解放思想,实事求是。语义网是一个被外界误解极深,内部分歧极大的领域。工业界的实践,和标准化组织、学术界的主流(也就是大家日常看到的各种入门教材),差距很大。最近两年,工业界的新实践(吸取了传统方法的种种血的教训后),大多都没有还没有来得及反应到教材里。很多早期的教材,读了反而有害。

做语义网的研究,最好是从问题出发。哪些问题是需要知识的?什么情况下结构化数据是可能获得的?可以廉价地获得的?有什么用处?带着问题去找方法,不管是不是RDF/OWL,只要能解决这类问题,就是语义网的方法。

大多数情况下,很少有一个单独的方法能解决整个问题;语义网的研究,只着眼于结构化数据/知识本身是不够的,相关学科,如自然语言理解、机器学习、非关系数据库、人机交互,都很重要。最有学术价值或者商业价值的研究,往往在这些领域的综合和交叉里

 

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分类:语义网
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