私はセマンティック テクノロジーに興味を持ちました。セマンティック テクノロジーを使用すると、データが機械で理解できるようになる、インテリジェント エージェントが優れた推論を行えるようになる、自動化された動的なサービス構成が可能になるなど、ネット上の多くの本、ブログ、記事を読んだ後です。
私はまだ2年間同じものを読んでいます。記事/ブログ/セマンティック会議の数が大幅に増加しました。しかし、私はまだキラーアプリケーションを見ることができません。なぜそうなのですか？それとも、実際に自慢しているすべてのことを実際に行っているアプリケーション/製品 (商用/オープンソース) が既に存在していますか?
より正確に言えば、セマンティック技術 (特に RDF/OWL/SPARQL) を活用し、既存の (非セマンティック) 技術では不可能だった機能/パフォーマンス/保守性を提供する製品はありますか? セマンティック テクノロジに完全に依存し、実際に顧客に付加価値を与え、収益を生み出す製品はありますか?
Drupal 7はキラーセマンティックアプリになる可能性があると思います。これはかなりのインストールベースを持つCMSの次のバージョンであり、リリースが最終的になり、全員が突然アップグレードを開始すると、大量のサイトが自動的にRDFを埋め込み形式で公開します。ユーザー側の介入なしのRDFa。
ビジネスの観点からは、 GoodRelationsのようなリンクトデータは潜在的なキラーアプリだと思います。たとえば、 GoodRelationsベースのリンクトデータをRDFaとして埋め込み始めた後、BestBuyがトラフィックを30％増加させた方法について説明しているScottBrinkerとPriyankMohanのブログ投稿をご覧ください。彼らのウェブページ。
一般に、リンクトデータは機械可読データでサイトを拡張する優れた方法であり、サイトの可視性に顕著な結果を示します。最近、野生生物ファインダーアプリケーション（リンクトデータアプリケーション）を使用しているBBCの男性によるプレゼンテーションをいくつか見ました。BBC自然史リソースの使用）は、Google検索結果の動物に関する一部のWikipediaページをすでに上回っています
生物学では、RDFおよび関連技術への関心は非常に高いです。人々は、データを統合するための解析とカスタムコードの両方を減らし、より高度なクエリを望んでいます。RDFはすでに前者を提供しています。たとえば、最大の生物医学リソースの1つであるUniProtKBは、RDFでデータを提供しています。優れたRDFデータとOWLオントロジーのパフォーマンスと可用性がまだ少し不足しているため、高度なクエリについてはまだ十分ではありません。しかし、それは始まっています。何ができるかの例については、BioGatewayをチェックしてください。
その観点から、これらのテクノロジーの成果は個々のキラーアプリではありませんが、アドホックスクリプトを記述したり、一時的なSQLデータベースを設定したりする代わりに、データを探索できる研究者にとって、蓄積された時間の節約になります。
DBpediaを発見しました。ウィキペディアからの多くのデータをRDFとして表現することは有望な試みです。抽出全体を16GBのファイルとしてダウンロードできますが、キーワード検索ページもあります。RDFとして表されることにより、非常に具体的な「セマンティック」クエリが可能になります。これは、50000人以上の従業員を抱える企業の公式Webサイトのリストを見つける方法など、いくつかのクエリ例を示しています。このPythonモジュールなど、パブリックAPIとインターフェースできる任意のラッパーを使用して「クラウド」にリモートでクエリを実行することもできます。
セマンティック Web は、機械可読にするためにすべてに適切に注釈を付ける努力をしているコンテンツ プロバイダーに依存しています。
これは、図書館員ではないほとんどの人にとっては負担が大きすぎます。
本当のキラー アプリは、特別なマークアップなしで構造化されていないコンテンツからセマンティクスを導き出せるものと思われます。たとえば、Google がその検索エンジンで成し遂げた驚くべき仕事を見てください。
システムが機能するためには、利用者に大きな負担をかけてはいけません。
妥協点は、ここ Stackoverflow のようなタグ付けシステムです。タグは完全にアドホックで、部分的に一貫性がありませんが、かなりうまく機能します。
深いセマンティック サポートは、強力なクエリが必要な多くの場所にとって興味深いものです。例はプロジェクトにありました私は最近、ワークロードのディスパッチ先を検索するために使用されるサービスがセマンティックベースであることに取り組んでいました。RDF/SPARQL 自体は非常にリッチなクエリをすぐに実行できるため、興味深いものですが、OWL オントロジーを追加すると、よりリッチなクエリ (つまり、ユーザーの質問に近い質問をする) に答えることができるため、さらに優れたものになります。 – そして彼らの雇用主 – 本当に望んでいる) と同時に、サービスプロバイダーが提供するものをより明確に表現できるようにします。これは、誰もがすべてを話しているという意味ではなく、まったくそうではありません。代わりに、どのようなサービスが提供されたかを説明する関係者がいて、それらのサービスを提供するためにどのような構成を使用していたかは説明しませんでした。そして、情報システム全体に広く普及しているセマンティック テクノロジの使用によって、すべてが強化されました。
現在、私はTavernaに取り組んでおり、現在 RDF を使用して強化されたロギング システムを提供しています。grep特に、ユーザー (特に科学者) は、膨大なテキスト ファイルを検索するよりもはるかに簡単に、記録された豊富な情報を検索できます。結局のところ、テキスト マイニング ワークフローで実際に何が起こったのかを調べるためにテキスト マイニングを使用しなければならないというのは、少しばかげています...
私はAceWikiに感銘を受けました。これは、人々が入力する情報を意味論的に整理しようとするいくつかの wiki プロジェクトの 1 つです。
これはまだ進行中の作業であり、いくつかの制限があります。たとえば、英語の語彙と文法のサブセットに準拠した文章のみを入力できます。
しかし、これらがうまくいくことを願っています。そこには膨大な量の無料データ (Wikipedia など) があり、内容がうるさすぎるため、それを推論するプログラムを作成することはできません。
Protegeは、オントロジーの開発に適しています。