Frage

habe ich in semantischen Technologien interessiert, nachdem eine Menge Bücher, Blogs und Artikel im Netz zu lesen sagt, dass es Daten maschinen verständlich machen würde, ermöglicht intelligente Agenten große Argumentation machen, automatisierte und dynamische Service-Komposition etc ..

Ich bin immer noch die gleichen Sachen ab 2 Jahren zu lesen. Die Anzahl der Artikel / Blogs / semantisch-Konferenzen haben erheblich zugenommen. Aber ich bin noch nicht alle Killer-Anwendung zu sehen. Wieso ist es so? Oder gibt es eine Anwendung / Produkt (Gewerbe / Open-Source), die bereits bestehende, die eigentlich alles tun, dass zu werden, prahlte?

Um es genauer gesagt ist es ein Produkt, die semantischen Technologien (va RDF / OWL / SPARQL) und liefert Funktionalität / Performance / Wartbarkeit nutzt, die mit den bestehenden (nicht-semantischen) Technologien nicht möglich gewesen wären? Einige Produkte, das völlig abhängig von semantischen Technologien und wirklich Mehrwert für die Kunden und Einnahmen zu erzielen?

Keine korrekte Lösung

Andere Tipps

Ich denke, Drupal 7 eine Chance steht ein Killer semantischer App des Seins, dann ist es die nächste Version eines CMS mit einem beträchtlichen Installationsbasis und wenn die Freigabe ist endgültig und jeder beginnt Upgrade plötzlich Tonnen Websites automatisch und ohne Eingriffe in Form von eingebetteten RDFa RDF aussetzen auf Seiten der Benutzer.

Aus betriebswirtschaftlicher Sicht denke ich Dinge verknüpften Daten Sachen wie Good eine potentielle Killer-Anwendung sind zum Beispiel diese Scott Brinker und Priyank Mohan Blog-Beiträge, die erläutert, wie BestBuy eine 30% ige Zunahme des Verkehrs nach dem Start Einbettung erfahren Good basierend verknüpften Daten als RDFa in ihren Web-Seiten.

Generell verknüpften Daten eine hervorragende Möglichkeit, Ihre Website mit maschinenlesbaren Daten und zeigen bemerkenswerte Ergebnisse in der Sichtbarkeit zu erhöhen von Ihre Website, habe ich vor kurzem ein paar Präsentationen von Jungs von der BBC, deren tier~~POS=TRUNC Finder gesehen Anwendung (eine Anwendung verknüpften Daten BBC Naturgeschichte Ressourcen) bereits einige Wikipedia-Seiten für Tiere in Google-Suchergebnis übertrifft

In der Biologie ist das Interesse an RDF und verwandter Technologie sehr hoch. Die Menschen wollen beide weniger Parsing und benutzerdefinierte Code-Daten zu integrieren und erweitern Abfragen. RDF stellt bereits die ehemalige; zB UniProtKB , einer der größten biomedizinischen Ressourcen, bieten ihre Daten in RDF. Für erweiterte Abfrage- wir noch nicht ganz dort sind, wie Leistung und Verfügbarkeit von guten RDF-Daten und OWL-Ontologien ist immer noch ein wenig zu wünschen übrig. Aber es fängt Besuche BioGateway für ein Beispiel dafür, was durchgeführt werden.

In diesem Licht die Früchte dieser Technologien sind nicht einzelne Killer-Applikationen, aber alle die akkumulierten Zeitersparnis für Forscher, die die Daten anstelle des Schreibens Ad-hoc-Skripte und Einrichtung temporäre SQL-Datenbanken und das alles Sanitär erkunden können.

Just entdeckt DBpedia . Es ist ein vielversprechender Versuch, eine Menge Daten von Wikipedia als RDF darzustellen. Sie können die gesamte Extraktion als 16GB-Datei herunterladen, aber es hat auch ein Stichwort suchen. Wird dargestellt als RDF für sehr spezifische „semantische“ Abfragen ermöglicht. This zeigt einige Beispielabfragen, wie, wie Sie eine Liste der offiziellen Webseiten finden würde von Unternehmen mit mehr als 50.000 Mitarbeitern. Sie kann sogar Abfrage „die Wolke“ aus der Ferne mit jedem Wrapper, der mit seiner öffentlichen API, wie dieses Python-Modul-Schnittstelle kann .

Das semantische Web auf Content-Provider verlässt sich die Mühe richtig annotate alles nehmen sie maschinenlesbar zu machen.

Das ist zu viel Arbeit für die meisten Menschen, die nicht Bibliothekare sind.

Die eigentliche Killer-Anwendung scheint etwas zu sein, die Semantik von unstrukturierten Inhalten ohne spezielle Markup ableiten können. Schauen Sie sich die erstaunliche Arbeit Google zum Beispiel hat mit seiner suchmaschinen getan.

Um ein System zu arbeiten, muss es nicht eine schwere Belastung für seine Nutzer platzieren.

Ein Mittelweg sind Tagging-Systeme wie hier auf Stackoverflow. Sie arbeiten ziemlich gut, auch wenn die Tags vollständig adhoc sind und in Teilen widersprüchlich.

Deep semantische Unterstützung ist interessant für eine Reihe von Orten, an denen leistungsfähige Abfragen benötigt werden. Ein Beispiel dafür war in einem Projekt ich vor kurzem arbeite an dem die Dienstleistung, die zum Nachschlagen verwendet wurde, in dem zum Versand Arbeitsbelastung wurde auf semantisch-basiert. RDF / SPARQL selbst ist interessant, weil es Ihnen ziemlich reich anfragende rechts von der Fledermaus gibt, aber wenn Sie eine OWL Ontologie hinzufügen in es noch besser wird, da es bedeutet, dass Sie reiche Anfragen beantworten können (dh, die Fragen näher an, was die Benutzer fragen - und ihre Arbeitgeber - will wirklich), während die Service-Provider ermöglicht deutlicher auszudrücken, was sie anbieten. Das ist nicht zu sagen, dass es jeder sagen alle alles bedeutet, gar nicht. Stattdessen hatten wir Parteien beschreiben, welche Dienste zur Verfügung gestellt wurden und nicht das, was Konfiguration sie für die Bereitstellung dieser Dienste verwendet wurden. Und es ist alles durch den Einsatz von semantischen Technologien pervasively in den Informationssystemen ermächtigt wurde.

Zur Zeit arbeite ich an Taverna die nun RDF verwendet, um eine aufgemotzte Logging-System; insbesondere Nutzer (vor allem Wissenschaftler) durch die Fülle von Informationen suchen, als viel leichter erfaßt, wenn sie nur grep durch eine riesige Textdatei haben. Schließlich wäre es ein wenig absurd, wenn Sie Text-Mining verwenden musste, was wirklich in Ihrem Text-Mining passiert, um herauszufinden, Workflow ...

Ich war beeindruckt mit AceWiki . Es ist eines von mehreren Wiki-Projekte gibt, die semantisch versucht hat, um die Informationen Menschen geben zu organisieren.

Es ist immer noch ein work in progress, und hat einige Einschränkungen. Zum Beispiel erlaubt es nur Menschen Sätze eingeben, die auf eine Untergruppe des englischen Wortschatzes und der Grammatik entsprechen.

Ich hoffe jedoch, diese abnehmen. Es gibt eine so große Menge an freien Daten gibt (zum Beispiel Wikipedia) und wir können über sie Programme Grund nicht erstellt werden, da der Inhalt zu laut ist.

Protege ist gut für Ontologien zu entwickeln.

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