中文XML论坛--sementic web的意义何在？

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我觉得在研究sw之前搞清楚研究的目标很重要。

我一直隐约觉得sw是个伸缩性太强的环境。

我们究竟希望它做到什么？

大家来讨论讨论！

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我先说个人观点：

计算机乃至Internet上的语言很多：从VB到C到Java，从html到xml，还有基于xml的语言比如xrml，exacml等等，这些语言虽然不一定属于同一层次，但是都是用于描述。当我们发现数字世界里的语言越来越多，问题就出来了。我们都很头疼现实世界中每个民族都有不同的语言，现在却发现我们自己人为的制造了太多数字语言。

sw的任务就是将这些所谓的语言（其实只能算是一种描述的格式）统一起来，就好像现实中的世界语一样，消除不同描述语言之间的隔阂。sw的意义也在于此而且仅此而已。

sw其实是提供了一个相同的或者说在一个分布式环境中相同的context环境，至于基于此的应用可以千变万化，智能查询；机器翻译（这个我觉得非常非常难）；等等。。

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sementic web 就是描述了一个框架。他给出了一个计算机能够自动处理网络资源的计算环境所需要的实体及其之间的关系。

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Semantic Web可以分两层理解：
1）RDF是统一的元数据语言，在图书馆能用作者名，书名查询，而在Web上只能用关键词查询，原因在于Web上的数据没有元数据。即使RDF没有推理能力，这种统一的元数据语言也非常有用。
2）RDF表示的Web上的元数据还可以推理，可以发掘隐含的知识，聚集分散的知识，这就是本体的作用，因为本体提供了领域的概念模型，背景知识等等；

Semantic Web不会很快就能实现，但我一直觉得Semantic Web技术可以很快应用于实际的信息系统。

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以下是引用orangebench在2004-6-3 1:02:08的发言：
Semantic Web不会很快就能实现，但我一直觉得Semantic Web技术可以很快应用于实际的信息系统。

强烈nod呀~~~~~~~~~~~~~，我也是这种观点。。尽管SW本身最终也许只能部分实现，但SW技术却很有可能产生非常深远的影响。。

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我觉得将来做系统设计的人好累哦，他要了解n种模型和体系结构：
1）对领域建模：
      KR模型：OWL本体，领域中的概念模型
      OO模型：UML, 领域的类设计
     文档模型： XML Schema, 消息交换用到的文档
      ER模型：最后这些东东怎么存在数据库中
这些模型之间的映射，一致性的保持，需求变更处理，以及，设计流程，如到底是从哪个模型开始呢，这些都是很困难的问题。

2）系统体系结构
MDA: 模型驱动
SOA: 基于服务
这两种体系结构如何SW技术结合起来，也还未知。

总之，如何把SW技术应用于信息系统，并和已有技术的协作融合，都很值得去研究，哪位能介绍一下这方面的经验和进展？谢谢先。
//bow

[此贴子已经被作者于2004-6-8 8:22:28编辑过]

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对spark的观点不敢完全苟同哦。
我的观点：欢迎派砖
SW的意义在于提供了统一的描述Web资源的语言和体系结构，让Web上的资源具有有结构的和有语义的元数据，从而让计算机可以理解Web资源并更好地为全世界人们服务。当前的Web是如网易所说：网聚人的力量: 大家都上网看新闻，发帖子。SW是“网聚计算机的力量”，让计算机为人类做更多的事情，正如Tim在Semantic Web一文中所描述的科幻场景那样。

以下是引用spark在2004-1-9 19:33:29的发言：
我先说个人观点：
sw的任务就是将这些所谓的语言（其实只能算是一种描述的格式）统一起从而来，就好像现实中的世界语一样，消除不同描述语言之间的隔阂。sw的意义也在于此而且仅此而已。
~~~~~~~~

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很多文章都说语义Web是让计算机能够理解并自动的处理数据，通过RDF（或别的标准）和Web推理引擎来实现。我觉得这个要求可能有点高了，机器学习和自动推理是人工智能方面的问题，而SW的任务只是把人工智能或知识工程方面的这些成果转移到Web环境中，但我想现在的人工智能和知识工程还没有达到这个高度，所以现在很多研究语义Web的人都在考虑很多人工智能研究领域的问题。
我个人也认为，现在语义Web的最适合应用还是在基于Web的信息系统，如果一个具体应用使用本体（RDF）来建立自己的数据库，与传统数据库相比这样有一个明显的好处，其他开发人员可以很方便的使用这个库里的东西开发新的应用，他不需要去阅读原系统的技术文档就可以了解这个库的结构，因为（RDF、OIL）中已经包含了结构信息。

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1）语义Web是让计算机能够理解并自动的处理Web上的内容，并不是通过人工智能方法，如自然语言理解，或机器学习来实现的,而是通过制定统一的标准，包括RDF，OWL来实现。“It only indicates a machine's ability to solve a well-defined problem by performing well-defined operations on existing well-defined data. Instead of asking machines to understand people's language, it involves asking people to make the extra effort”―― Tim Bernes-Lee, What the semantic Web isn't but can represent
2） SW的一个任务可以理解为Webize KR，即如你所说：” 把人工智能或知识工程方面的这些成果转移到Web环境中”, 很多传统的AI难题的确一样会在SW研究中碰到，如context, action, non-monotonicity, paraconsistence。AI一直没有像早期所声称的那样改变世界的原因之一就是AI以前大多追求集中式的，封闭的知识处理。而SW通过把知识Web化，并且抛弃AI中那些完全知识，绝对正值，可证明性等限制，很有可能真正地使AI改变世界，正如Web把传统的HyperText全球化的效果。但研究SW是否一定要有AI研究的基础呢，我觉得SW为AI带来了很多新的问题，而这些问题用传统的AI方法并不适合，而其他领域的方法更为适合，如数据库技术。
3）关于SW的应用，我一直没时间真正去做一个系统，所以也一直很想听听真正做过系统的人的观点。我说说自己的猜想：a）相对与传统的基于数据库的信息系统而言，如果这个系统是完全封闭的，不会和别的系统打交道，如果这个系统的模块没有重用的价值，则用不着SW技术。对这种系统用SW技术的优势在于：把数据用RDF表示，便于重用，以及系统的互操作性，另外RDF表示的数据处于概念层次上，独立于数据表示的格式，如库表的设计。b)相对于基于XML的信息系统，我觉得RDF完全可以作为XML的替代，因为RDF就是有语义的XML数据。
也就是说，SW技术可以应用于大部分的信息系统，只要有元数据的地方，就可以用RDF，因为RDF本身就是一种元数据表示语言。在数据库系统中，元数据是库表的Schema,在XML信息系统中，元数据是XML的标签和XML Schema，而RDF+RDF Schema完全可以做为他们的替代品，而它的优势之一就是它是有语义的，机器可理解的，而且Web化.

以下是引用wyh2004在2004-6-12 10:24:40的发言：
很多文章都说语义Web是让计算机能够理解并自动的处理数据，通过RDF（或别的标准）和Web推理引擎来实现。我觉得这个要求可能有点高了，机器学习和自动推理是人工智能方面的问题，而SW的任务只是把人工智能或知识工程方面的这些成果转移到Web环境中，但我想现在的人工智能和知识工程还没有达到这个高度，所以现在很多研究语义Web的人都在考虑很多人工智能研究领域的问题。
我个人也认为，现在语义Web的最适合应用还是在基于Web的信息系统，如果一个具体应用使用本体（RDF）来建立自己的数据库，与传统数据库相比这样有一个明显的好处，其他开发人员可以很方便的使用这个库里的东西开发新的应用，他不需要去阅读原系统的技术文档就可以了解这个库的结构，因为（RDF、OIL）中已经包含了结构信息。

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sw的基本作用就是将语义在Internet上形式化，实现计算机和人以及计算机之间的互操作和知识共享。


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