Semantiskais tīmeklis: definīcija, OWL, RDF un pielietojumi

Semantiskais tīmeklis: definīcija, OWL, RDF un pielietojumi — uzziniet, kā ontoloģijas un RDF strukturē datus, padarot meklēšanu un automatizāciju efektīvāku.

Semantiskais tīmeklis ir W3C projekts, kas izmanto metadatus, lai ierakstītu konkrētu informāciju par kādu tematu un ļautu datoriem labāk apstrādāt informāciju internetā. Šis plāns par papildu semantiskās informācijas saglabāšanu ļautu datoriem veikt vairāk darbu, kas saistīts ar informācijas meklēšanu, koplietošanu un apvienošanu internetā.

Semantiskais tīmeklis ir globālā tīmekļtīkla izgudrotāja Tima Bernersa Lī ideja. Viņš vēlējās padarīt tīmekli intuitīvāku attiecībā uz to, kā apmierināt lietotāja vajadzības. Informācijas un pakalpojumu semantika ir definēta tīmekļa ontoloģijas valodā (OWL) un RDF shēmās. Tās tiek izmantotas, lai sniegtu formālu jēdzienu, terminu un attiecību aprakstu noteiktā zināšanu jomā.

Tima Bernersa-Lī ideja bija šāda:

Pamats — ko nozīmē "semantika" tīmeklī

Semantiskais tīmeklis papildina tradicionālo tīmekli ar struktūru un nozīmi, ko saprot mašīnas. Tā vietā, lai dokumenti būtu tikai lasāmi cilvēkiem, dati tiek aprakstīti mašīnlasāmā formā, izmantojot atklātus identifikatorus (URI), metadatus un attiecību modeļus. Tas ļauj automātiskai apvienošanai, loģiskai atvasināšanai un sarežģītu jautājumu uzdošanai pār daudzveidīgiem datu avotiem.

Galvenie komponenti un standarti

• URI — unikāli identifikatori priekš lietām (resursiem), kas nodrošina, ka katru jēdzienu var viennozīmīgi nosaukt un atrast.
• RDF (Resource Description Framework) — pamatrāmis datu aprakstam trīskaitļu (subjekts — predikāts — objekts) veidā. RDF ļauj izteikt, ka "GrāmataX ir rakstījis AutorsY".
• RDFS (RDF Schema) — vienkāršāks veids, kā definēt klases un īpašības, kas nodrošina minimālu semantiku klasifikācijai.
• OWL (Web Ontology Language) — spēcīgāka ontoloģiju valoda, kas ļauj definēt sarežģītākas attiecības, ierobežojumus, hierarhijas un izmantot loģisko secināšanu (reasoning).
• SPARQL — standarta vaicājumu valoda RDF datiem, kas ļauj izvilkt un apstrādāt informāciju no trīskaitļu krātuvēm (triple store).
• Formāti — RDF/XML, Turtle, N-Triples, JSON-LD u.c., kas ļauj izplatīt un nolasīt semantiskos datus dažādos kontekstos.

Praktiskas idejas — Linked Data principu kopsavilkums

Tima Bernersa-Lī izvirzītie Linked Data principi sniedz vienkāršu pamatu:

• Izmanto URI, lai nosauktu lietas.
• Izmanto HTTP URI, lai šos nosaukumus varētu atrast tīklā.
• Kad kāds URI tiek pieprasīts, nodrošini derīgu informāciju, izmantojot atklātus standartus (piemēram, RDF).
• Saitē uz citiem URI, lai izveidotu saistītu datu tīklu.

Kā tas izskatās praksē — vienkāršs piemērs

RDF trīskaitlis, kas saka "Grāmata1 ir uzrakstījis AutorsA", var tikt pierakstīts Turtle formātā šādi:

 <http://example.org/book/1> <http://purl.org/dc/terms/creator> <http://example.org/author/A> . 

Ar OWL un RDFS var definēt, ka "Autors" ir klase, "irAutors" ir īpašība, vai arī norādīt, ka divi autori ir vienādi (equivalentClass) vai kāda klase ir apakškopa (subClassOf) citas.

Pielietojumi un ieguvumi

• Zinātņu un akadēmiskie dati: vieglāka pētniecības datu apvienošana, citēšana un reproducējamība.
• Veselības aprūpe: savienojami pacienta dati, medicīniskās ontoloģijas un automātiskie brīdinājumi, kas balstīti uz standartizētu semantiku.
• Uzņēmējdarbība un korporācijas: datu integrācija starp noliktavām, CRM un finanšu sistēmām bez smagām ETL procedūrām.
• E-komercija un personalizācija: precīzāka produktu atbilstība lietotāja vajadzībām, pateicoties bagātākai metadatu informācijai.
• Publiskie dati: valsts un pašvaldību dati ar mašīnlasāmu semantiku padara tos vieglāk izmantojamus trešo pušu analīzēs un pakalpojumos.
• Zināšanu grafiki: uzņēmumi un meklētājprogrammas izmanto semantiskos savienojumus, lai uzlabotu meklēšanas rezultātus un kontekstuālo saprašanu.

Loģiskā secināšana un "reasoning"

Viens no semantiskā tīmekļa lielajiem spēkiem ir spēja veikt automātisku secināšanu. Izmantojot OWL ontoloģijas un loģiskos inferenču dzinējus, sistēmas var:

• atvasināt jaunas attiecības no esošajām (piemēram, ja A ir apakšklase B un B ir apakšklase C, tad A ir apakšklase C);
• atklāt neatbilstības datu komplektos (kontradikcijas);
• izpildīt sarežģītus vaicājumus, kas prasa saprast jēdzienu semantiku.

Tehnoloģiskās sastāvdaļas un rīki

Praktiski risinājumi izmanto trīskaitļu krātuves (triple stores), SPARQL endpoin­tus, ontoloģiju redaktorus un inferenču dzinējus. Datu formāti kā Turtle un JSON-LD padara integrāciju ar web lietojumprogrammām ērtāku, savukārt API un vaicājumu servisi nodrošina piekļuvi semantiskajai informācijai.

Izaicinājumi un ierobežojumi

• Skalējamība: lieli semantiskie datu kopumi var prasīt īpašus uzglabāšanas un indek­sācijas risinājumus.
• Sarežģītība: ontoloģiju izstrāde un uzturēšana prasa speciālistu zināšanas.
• Privātums un drošība: bagātāka datu sasaistīšana var radīt privātuma riskus, ja nav pienācīgas datu aizsardzības.
• Saskanība un kvalitāte: dažādi datu avoti var izmantot atšķirīgas ontoloģijas — nepieciešama saskaņošana un kartēšana.

Nākotnes perspektīvas

Semantiskais tīmeklis attīstās kopā ar tādām jomām kā mašīnmācīšanās, zināšanu grafiki un mākoņskaitļošana. Kombinējot strukturētu semantiku ar statistiskiem modeļiem, ir iespējams izveidot precīzākus rekomendāciju dzinējus, labākas meklēšanas sistēmas un drošākus datu apmaiņas mehānismus.

Kopumā Semantiskais tīmeklis piedāvā veidu, kā padarīt internetu ne tikai pieejamu cilvēkiem, bet arī saprotamu mašīnām — tādējādi atverot ceļu uz jauniem automatizācijas, integrācijas un analīzes risinājumiem.

Jautājumi un atbildes

J: Kas ir semantiskais tīmeklis?

J: Kas izgudroja semantisko tīmekli?

J: Kāds ir semantiskā tīmekļa mērķis?

J: Kādu labumu semantiskais tīmeklis dos lietotājiem?

J: Kādam nolūkam izmanto tīmekļa ontoloģijas valodu (OWL) un RDF shēmas?

J: Kāpēc Tims Berners-Lī aizstāv semantisko tīmekli?

J: Kāda loma semantiskajā tīmeklī ir metadatiem?

Meklēt pēc burta