質問

があり、興味を持ったいくつかの意味技術のみな多くの書籍やブログ、記事の純うことができるとされていることデータを機械が理解可能、知的エージェントに大きく推論による自動化-動的サービスの組成物。

今の読み込み、同じものから2年。の品数/ブログ/semantic-会議は増加しています。がいまだにできない動きをタイムリーかつ詳細にキ願います。なぜそうなんだ。やはりアプリケーション/製品(商業-オープンソース)は、既存の、実際に行っているさを誇った。

それより正確にはありがとうござい製品を活用した意味処理技術(esp RDF/OWL/関係づけを意味しているかは表現で提供機能/性能-保守性、なかったのではないかと思う可能で、既存の無意味)技術?一部の製品とは全く依存の意味技術も付加価値をお客様に、発生した収益?

正しい解決策はありません

他のヒント

と思い Drupal7 立ってい殺意味のアプリでは、次のバージョンのCMSとの大きなイベースのリリースは最終的なものであり、皆様に始まりプトン突然のサイトが自動的に露RDF形式の組み込みRDFaな介入をした。

ビジネス視点で思いどおりになるだけだと思い リンクデータ もののように GoodRelations 可能性がキラーアプリは、例えばこれら スコット-ブリンカPriyankが唯一の ブログの投稿をデBestBuyに経験の30%増の交通開始後の埋め込み GoodRelationsリンクデータ としてRDFaにホームページです。

一般 リンクデータ で充実のサイトとの機械可読データを示す顕著な成果が可視の場合、私は、近年はカップルによる発表だからBBCが 野生動物のファインダー 申請書(リンク先のデータを用いたBBCの自然歴史資源)で精一部のWikipediaページのための動物のGoogle検索結果

生物学では、RDF&関連技術への関心が非常に高いです。人々は両方の少ない解析とデータを統合するためのカスタムコード、およびより高度なクエリをしたいです。 RDFは、すでに元を提供しています。例えば、 UniProtKB の、最大の生物医学資源の一つは、RDFでの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欠けているビットであるとして、高度なクエリのために我々は、まだかなりありませんね。しかし、それはどのような缶の例えば BioGateway にチェックアウトし、始めています行われます。

その光の中で、これらの技術の成果は、個々のキラーアプリケーションではなく、データを探索の代わりに、アドホックのスクリプトを書いて、一時的なSQLデータベースとこのすべての配管を設定することができ、研究者のためのすべての累積時間の節約。

だけは DBpediaののを発見しました。これは、RDFとしてウィキペディアからの大量のデータを表現するために有望な試みです。あなたは16ギガバイトのファイルとして全体の抽出をダウンロードすることができますが、それはまた、キーワードがページを検索しています。 RDFは非常に具体的な「意味」のクエリを可能として表現されています。 のショーrel="noreferrer">、そのようなあなたは、公式ウェブサイトのリストを見つけるだろうかなど、いくつかの例クエリ、 50000人の以上の従業員を持つ企業。あなたは、このようなこのPythonモジュールとしての公開APIとインタフェースすることができます任意のラッパーとリモートからでもクエリ「クラウド」することができます

セマンティックWebは、機械可読にする適切に注釈すべてに努力を取って、コンテンツプロバイダに依存しています。

これは図書館員ではありませんほとんどの人々のためにあまりにも多くの仕事です。

本当のキラーアプリは、特別なマークアップをすることなく、非構造化コンテンツから意味を引き出すことができるもののようです。例えば素晴らしい仕事Googleのルックは、その検索エンジンで行っています。

仕事へのシステムのためには、そのユーザーに重い負担をかけてはいけません。

真ん中の地面には、ここにStackOverflowの上のようなシステムをタグ付けされています。彼らは、タグが完全にアドホック・部品矛盾しているにもかかわらず、かなりよく働きます。

ディープセマンティックサポートは強力なクエリが必要とされている場所の数のために興味深いものです。私が働いていたの例では、プロジェクトにあった最近どこまでどこ探しのために使用されたサービス発送作業負荷に意味的に基づいていたします。それはあなたのバットオフはかなり豊富なクエリ権利を与えるので、RDF / SPARQL自体は面白いですが、あなたはそれがさらに良くなりにOWLオントロジを追加するとき、それはあなたが近いものをユーザーに質問をして、すなわち、より豊かなクエリを(答えることができることを意味します - そして彼らの雇用者は - サービスプロバイダーはあまりにも彼らは何している製品をより明確に表現できるようにしながら、実際に)望んでいます。それがすべてでは誰もがすべてではないに言って皆を意味することを言っているわけではありません。代わりに、我々は、彼らが提供するこれらのサービスを使用していたものを設定サービスが提供されたものを記述していないパーティーを持っていました。そして、それは、すべての情報システム全体pervasivelyセマンティック技術を使用することによって力を与えた。

現在、私は今soupedアップを提供するために、RDFを使用しているタベルナのに取り組んでいますロギングシステム。具体的には、ユーザー(特に科学者)は、彼らが巨大なテキストファイルを介してちょうどgrepに持っていた場合よりもはるかに簡単に記録された情報の富を検索することができます。あなたが本当にあなたのテキストマイニングワークフロー...

で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ていた場合は、すべての後に、それは少し不条理だろう

はIは AceWiki のに感銘を受けました。これは、意味的に人々が入力した情報を整理しようとしていますそこにいくつかのウィキプロジェクトの一つです。

それはまだ進行中の作業だし、いくつかの制限があります。例えば、それだけの人が英語の語彙と文法のサブセットに準拠して文章を入力することができます。

しかし、私はこれらのテイクオフを願っています。そこに出て自由なデータのような巨大な量(例えば、ウィキペディアは)だと内容があまりにもうるさいですので、我々はその上の理由にプログラムを作成することはできません。

弟子と言わ はいい開発オントロジー.

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