新书推介:《语义网技术体系》
作者:瞿裕忠,胡伟,程龚
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    >> 本版讨论Semantic Web(语义Web,语义网或语义万维网, Web 3.0)及相关理论,如:Ontology(本体,本体论), OWL(Web Ontology Langauge,Web本体语言), Description Logic(DL, 描述逻辑),RDFa,Ontology Engineering等。
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       本主题类别: Semantic Web    
     hzjdym 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    上次研讨班讲一篇working paper,被问住了,就是这个语义网到底到底有什么必要的问题。汗,本来我就一知半解,结果没答出来
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2009/7/28 5:53:00
     
     FullerHua 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
      等级:大一(猛啃高等数学)
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    发贴心情 
    30楼同学所说怎样自动大规模建立本体模型是个很实际的问题,我一直在语义网络思想指导下在商业应用领域进行一些实践探索,根本没有做到RDF和OWL层次,即使用XML建立信息对象模型,也遇到一个困难:怎样自动的建立对象之间的关系,将信息对象做成linked data。我没有想出好的办法来,采用的是crowd sourcing的思路,由网络草根来共建。但是,谁会没事找事地给你建设?所以我最近看到媒体报道互联网之父呼吁英国政府网页先采用结构化。
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2009/7/28 11:54:00
     
     tanabata 美女呀,离线,快来找我吧!双鱼座1983-2-23
      
      
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    这种真正的语义可能有点偏向人工智能了
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2009/8/23 20:27:00
     
     lizui2002 帅哥哟,离线,有人找我吗?处女座1980-9-11
      
      
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    发贴心情 
    我觉得这个问题很有意义啊,应该接着讨论下去。
    下面是我对SW的一点点见解:
    我觉得,语义网目前所有的体系结构,包括理论和应用都处于一种探索阶段,而且可以说,未来会有一些理论和技术可能被抛弃不用,但这不会妨碍它的发展,就如同Web刚出世的时候,没有人会想到它是今天这个样子的,它是随着人们的应用而发展成今天的形态的,因此,应用是SW发展的最好动力。
    既然是应用,那么在当前的应用领域最需要紧迫解决的是什么问题呢?
    我觉得一是领域本体问题,虽然有的同志说本体并不是最主要的,但是领域本体是推理的基础,没有一个好的领域本体的话,想在网络上进行大规模的领域语义应用是很困难的;二是数据的问题,我们看到,SW之所以没有被大家认可,甚至还被怀疑,最主要的原因是它还没有走出实验室,其实在实验室里有很多的东西已经成型并成功了,但是却不能在人们的日常生活中被广为接受,原因就是SW要求的是一个web of data,但现在的问题是data从哪里来?说地简具体一点就是RDF从哪里来?一个领域里的RDF需要重新地去构建吗?如果这样的话,我想短期内没有哪个大公司去做,因为一个领域里的信息很多都是以结构化数据的形式存在的,比如RDB、XML等,那么是不是要加快这些数据向RDF的转换呢?但是最近好象没有看到有人在做这些事情。
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2009/9/28 22:09:00
     
     iamwym 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
      
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    发贴心情 
    以下是引用lizui2002在2009-9-28 22:09:00的发言:
    我觉得这个问题很有意义啊,应该接着讨论下去。
    下面是我对SW的一点点见解:
    我觉得,语义网目前所有的体系结构,包括理论和应用都处于一种探索阶段,而且可以说,未来会有一些理论和技术可能被抛弃不用,但这不会妨碍它的发展,就如同Web刚出世的时候,没有人会想到它是今天这个样子的,它是随着人们的应用而发展成今天的形态的,因此,应用是SW发展的最好动力。
    既然是应用,那么在当前的应用领域最需要紧迫解决的是什么问题呢?
    我觉得一是领域本体问题,虽然有的同志说本体并不是最主要的,但是领域本体是推理的基础,没有一个好的领域本体的话,想在网络上进行大规模的领域语义应用是很困难的;二是数据的问题,我们看到,SW之所以没有被大家认可,甚至还被怀疑,最主要的原因是它还没有走出实验室,其实在实验室里有很多的东西已经成型并成功了,但是却不能在人们的日常生活中被广为接受,原因就是SW要求的是一个web of data,但现在的问题是data从哪里来?说地简具体一点就是RDF从哪里来?一个领域里的RDF需要重新地去构建吗?如果这样的话,我想短期内没有哪个大公司去做,因为一个领域里的信息很多都是以结构化数据的形式存在的,比如RDB、XML等,那么是不是要加快这些数据向RDF的转换呢?但是最近好象没有看到有人在做这些事情。

    企业都是偷偷做不告诉你。

    企业和业界最大的差别就是:业界做了点什么东西就怕别人知道,越有用越不能让别人知道。相反的是,学界做了点什么东西就怕别人不知道,越没用越要让别人知道。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2009/9/30 12:23:00
     
     iamwym 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
      
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    以下是引用hzjdym在2009-7-28 5:53:00的发言:
    上次研讨班讲一篇working paper,被问住了,就是这个语义网到底到底有什么必要的问题。汗,本来我就一知半解,结果没答出来

    你可以反问这个人,XML文件和TXT文件有什么本质不同。

    世界上本来没有路,走的人多了而已。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2009/9/30 12:25:00
     
     北京帅哥 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    以下是引用iamwym在2008-12-18 14:44:00的发言:
    [quote]以下是引用viaphone在2008-12-15 23:09:00的发言:
    [quote]以下是引用admin在2008-12-15 22:18:00的发言:
      [quote]以下是引用viaphone在2008-12-15 18:08:00的发言:
       我个人觉得相对悲观一点。现在搞SW的热情好像主要是在欧洲大陆,亚洲也挺火。美国的众多顶尖研究机构倒是冷眼傍观,是什么原因?
       [/quote]

       原来DAPRA的DAML项目还蛮火的,只不过后来打伊拉克了,资金就没有了。

       不过,值得注意的是,很多语义网技术/咨询公司都是美国的。
      [/quote]

      我觉得还是大企业还不太认ontology这东西,资助也少。所以SW在老美那不流行,老美那边要是不搞,或少得搞,SW很难得到快速发展的。

      不管怎么样,SW的理想是非常棒的,将来某一天肯定能做到。至于用什么技术实现所谓的Semantic是倒是其次的。
    [/quote]

    大企业很认同SW,if and only if it saves/makes money for them


    Yes, Just like my company here.

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2009/10/31 2:19:00
     
     北京帅哥 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    以下是引用jilly04在2008-12-31 15:40:00的发言:
    语义网技术/咨询公司大多都是美国的,能不能介绍一下主要都有哪些公司,还有国内哪里发展的相对来说比较好,有没有较好的文章或者工具?


    as far as I know, amazon, ebay, yellowbook..... lots of companies are focus on this kind of research.
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2009/10/31 2:45:00
     
     mcat 美女呀,离线,快来找我吧!
      
      
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    初探语义网,个人觉得目前的状况比较适合有明确目的的以数据为主、并且数据量较大的局域网,所以大型企业和政府机构内的网会比较合适:)
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2010/8/28 22:22:00
     
     人联网 帅哥哟,离线,有人找我吗?
      
      
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    我搜集的语义网产品汇总: http://www.mathchina.com/cgi-bin/topic.cgi?forum=3&topic=2418
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP:*.*.*.* 2011/12/5 9:12:00
     
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      门派:无门无派
      院校:未填写
      注册:2007-01-01
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    2024/11/25 21:46:58

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