क्या अभी तक Ontology/semantics/OWL/RDF के लिए कोई हत्यारा आवेदन है?

Question

मैं शुद्ध कह रही है कि यह डेटा मशीन-समझा जा सकता बनाने के लिए, बुद्धिमान एजेंटों महान तर्क बनाने की अनुमति होगी पर किताबें, ब्लॉग्स और लेख का एक बहुत पढ़ने के बाद अर्थ प्रौद्योगिकियों में दिलचस्पी है, स्वचालित & गतिशील सेवा रचना आदि ..

मैं अभी भी 2 साल से एक ही सामान पढ़ रहा हूँ। लेख/ब्लॉग/अर्थात् सम्मेलनों की संख्या में काफी वृद्धि हुई है। लेकिन मैं अभी भी कोई हत्यारा आवेदन देखने में असमर्थ हूं। ऐसा क्यों है? या क्या वहां कुछ एप्लिकेशन/उत्पाद (वाणिज्यिक/ओपन-सोर्स) पहले से मौजूद है, जो वास्तव में उन सभी को कर रहा है जो दावा करते हैं?

इसे और अधिक सटीक रखने के लिए, क्या कोई उत्पाद है जो अर्थपूर्ण प्रौद्योगिकियों (एएसपी आरडीएफ/ओडब्ल्यूएल/एसपीएआरक्यूएल) का लाभ उठाता है और कार्यक्षमता/प्रदर्शन/रखरखाव प्रदान करता है, जो मौजूदा (नो-अर्थशास्त्री) प्रौद्योगिकियों के साथ संभव नहीं होता ? कुछ उत्पाद जो पूरी तरह से अर्थपूर्ण प्रौद्योगिकियों पर निर्भर हैं और वास्तव में ग्राहकों को मूल्य जोड़ते हैं और राजस्व उत्पन्न करते हैं?

Answer 1

अर्थात् वेब सामग्री प्रदाताओं पर निर्भर करता है ताकि इसे मशीन-पठनीय बनाने के लिए सब कुछ ठीक से एनोटेट करने का प्रयास किया जा सके।

लाइब्रेरियन नहीं होने वाले अधिकांश लोगों के लिए यह बहुत अधिक काम है।

वास्तविक हत्यारा ऐप ऐसा कुछ प्रतीत होता है जो बिना किसी विशेष मार्कअप के अनियंत्रित सामग्री से अर्थशास्त्र प्राप्त कर सकता है। उदाहरण के लिए Google ने अद्भुत खोज नौकरी को अपने खोज इंजन के साथ किया है।

सिस्टम को काम करने के लिए, इसे अपने उपयोगकर्ताओं पर भारी बोझ नहीं डालना चाहिए।

एक मध्यम जमीन यहां स्टैक ओवरफ्लो पर टैगिंग सिस्टम हैं। वे बहुत अच्छी तरह से काम करते हैं, भले ही टैग पूरी तरह से adhoc और भागों असंगत हैं।

Answer 2

दीप अर्थपूर्ण समर्थन उन स्थानों के लिए दिलचस्प है जहां शक्तिशाली प्रश्नों की आवश्यकता है। एक उदाहरण project में था, मैं हाल ही में काम कर रहा था, जहां सेवा का इस्तेमाल वर्कलोड को प्रेषित करने के लिए किया गया था, अर्थात् आधारित था। आरडीएफ/एसपीएआरक्यूएल खुद ही रोचक है क्योंकि यह आपको बल्ले से ठीक समृद्ध पूछताछ देता है, लेकिन जब आप इसमें ओडब्लूएल ऑटोलॉजी जोड़ते हैं तो इससे भी बेहतर हो जाता है क्योंकि इसका मतलब है कि आप अमीर प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं (यानी, जो उपयोगकर्ता के करीब प्रश्न पूछता है - और उनके नियोक्ता - वास्तव में चाहता है) जबकि सेवा प्रदाताओं को यह व्यक्त करने की इजाजत दी जाती है कि वे क्या स्पष्ट रूप से पेशकश कर रहे हैं। जो यह नहीं कहना है कि इसका मतलब है कि हर कोई हर किसी को सबकुछ बता रहा है, बिलकुल नहीं। इसके बजाए, हमारे पास पार्टियां थीं कि कौन सी सेवाएं प्रदान की गई थीं और नहीं कि वे सेवाओं का प्रावधान करने के लिए किस कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग कर रहे थे। और यह सभी सूचना प्रणालियों में व्यापक रूप से अर्थपूर्ण प्रौद्योगिकियों के उपयोग से सशक्त था।

वर्तमान में मैं Taverna पर काम कर रहा हूं जो अब एक सूप-अप लॉगिंग सिस्टम प्रदान करने के लिए आरडीएफ का उपयोग कर रहा है; विशेष रूप से, उपयोगकर्ता (विशेष रूप से वैज्ञानिक) एक बड़ी टेक्स्ट फ़ाइल के माध्यम से grep को केवल grep से अधिक आसानी से दर्ज की गई जानकारी की संपत्ति के माध्यम से खोज सकते हैं। आखिरकार, यदि आप अपने टेक्स्ट खनन वर्कफ़्लो में वास्तव में क्या हुआ, यह जानने के लिए टेक्स्ट खनन का उपयोग करना पड़ा ...

Answer 3

मुझे लगता है कि Drupal 7 एक हत्यारा अर्थपूर्ण ऐप होने का मौका है, यह अगला है एक बड़े स्थापित आधार के साथ एक सीएमएस का संस्करण और जब रिलीज अंतिम होता है और हर कोई अचानक अचानक साइटों को अपग्रेड करना शुरू कर देता है तो उपयोगकर्ताओं के हिस्से में हस्तक्षेप किए बिना एम्बेडेड आरडीएफए के रूप में आरडीएफ को स्वचालित रूप से उजागर कर दिया जाएगा।

एक व्यापार दृष्टिकोण से मुझे लगता है कि चीजें GoodRelations तरह linked data सामान एक संभावित हत्यारा app कर रहे हैं, उदाहरण के लिए इन Scott Brinker और Priyank Mohan ब्लॉग पोस्ट जो चर्चा BestBuy GoodRelations embedding शुरू करने के बाद यातायात में 30% की वृद्धि का अनुभव में RDFa के रूप में आधारित linked data देखना उनके वेब पेज।

सामान्य linked data में एक शानदार तरीका मशीन पठनीय डेटा के साथ अपनी साइट को बढ़ाने के लिए है और अपनी साइट की दृश्यता में उल्लेखनीय परिणाम दिखाता है, मैं हाल ही में बीबीसी जिसका wildlife finder आवेदन से लोगों द्वारा प्रस्तुतियों के एक जोड़े को देखा है (किसी लिंक किए गए बीबीसी प्राकृतिक इतिहास संसाधनों का उपयोग कर डेटा एप्लिकेशन) Google खोज परिणामों में जानवरों के लिए पहले से ही कुछ विकिपीडिया पृष्ठों को बेहतर प्रदर्शन करता है

Answer 4

जीवविज्ञान में, आरडीएफ & संबंधित तकनीक में रुचि बहुत अधिक है। लोग डेटा को एकीकृत करने के लिए कम पार्सिंग और कस्टम कोड दोनों चाहते हैं, और अधिक उन्नत प्रश्न। आरडीएफ पहले से ही पूर्व प्रदान कर रहा है; उदाहरण के लिए, UniProtKB, सबसे बड़ा बायोमेडिकल संसाधनों में से एक, आरडीएफ में अपना डेटा पेश कर रहा है। उन्नत पूछताछ के लिए हम अभी तक काफी नहीं हैं, क्योंकि अच्छे आरडीएफ डेटा और ओडब्लूएल ऑटोलॉजीज के प्रदर्शन और उपलब्धता में अभी भी कमी है। लेकिन यह शुरू हो रहा है, क्या किया जा सकता है इसके उदाहरण के लिए BioGateway देखें।

उस प्रकाश में, इन प्रौद्योगिकियों के फल व्यक्तिगत हत्यारा ऐप्स नहीं हैं, लेकिन शोधकर्ताओं के लिए सभी एकत्रित समय बचत जो विज्ञापन स्क्रिप्ट लिखने और अस्थायी एसक्यूएल डेटाबेस और इस सभी नलसाजी को स्थापित करने के बजाय डेटा का पता लगा सकते हैं।

Answer 5

मैं AceWiki से प्रभावित था। यह वहां कई विकी परियोजनाओं में से एक है जो लोगों द्वारा दर्ज की गई जानकारी को अर्थात् व्यवस्थित करने का प्रयास कर रहा है।

यह अभी भी एक काम प्रगति पर है, और इसमें कुछ सीमाएं हैं। उदाहरण के लिए, यह केवल लोगों को वाक्यों में प्रवेश करने की अनुमति देता है जो अंग्रेजी शब्दावली और व्याकरण के उप-समूह के अनुरूप हैं।

हालांकि, मुझे उम्मीद है कि ये बंद हो जाएंगे। वहां इतनी बड़ी मात्रा में मुफ्त डेटा है (उदा। विकिपीडिया) और हम इस पर तर्क करने के लिए प्रोग्राम नहीं बना सकते क्योंकि सामग्री बहुत शोर है।

Answer 6

बस DBpedia खोजा गया। यह आरडीएफ के रूप में विकिपीडिया से बहुत सारे डेटा का प्रतिनिधित्व करने का एक आशाजनक प्रयास है। आप 16 जीबी फ़ाइल के रूप में संपूर्ण निष्कर्षण डाउनलोड कर सकते हैं, लेकिन इसमें keyword search page भी है। आरडीएफ के रूप में प्रतिनिधित्व किया जा रहा है बहुत विशिष्ट "अर्थपूर्ण" प्रश्नों के लिए अनुमति देता है। This कुछ उदाहरण प्रश्न दिखाता है, जैसे कि 50000 से अधिक कर्मचारियों वाली कंपनियों की आधिकारिक वेबसाइटों की सूची आपको कैसे मिलेगी। आप किसी भी रैपर के साथ दूरस्थ रूप से "क्लाउड" से पूछ सकते हैं जो this Python module जैसे सार्वजनिक एपीआई के साथ इंटरफ़ेस कर सकता है।

Answer 7

Protege ऑटोलॉजी विकसित करने के लिए अच्छा है।