Рубрика «semantic web»

Что такое семантический веб?

Semantic web (или Web 3.0) – это расширение web, в котором информация представлена в структурированном и формализованном виде, что позволяет машинам лучше "понимать" и интерпретировать данные. Цель семантического веба – сделать данные в интернете понятными не только людям, но и компьютерам, чтобы они могли анализировать и использовать их более эффективно. Основой семантического веба являются такие технологии, как RDF (Resource Description Framework), OWL (Web Ontology Language) и SPARQL (язык запросов для RDF).

Читать полностью »

RSS отлично себя чувствует - 1

RSS и Atom — простые и понятные форматы для публикации контента. Кто-то считает, что золотое время RSS осталось в прошлом, но это не так. На самом деле этап хайпа остался в прошлом, а сейчас синдикация вышла на плато продуктивного использования в своих нишах. Например, подкасты (MP3 по RSS) живут и процветают.

Но корпорациям использовать RSS не выгодно. Например, компания Google удалила RSS откуда могла и позакрывала сервисы. Но это не помогло. RSS отлично себя чувствует. Хабр и многие другие сайты получают существенную часть трафика со своих фидов.
Читать полностью »

В сфере семантического моделирования сложилась довольно странная ситуация: в качестве базовых используется набор стандартов и спецификаций от W3C, заточенных под проект “семантического веба” (RDF/OWL, SPARQL и пр.), хотя сам проект не только не реализован на данный момент, но и, по всей видимости, никогда не будет воплощен вследствие сомнительности исходных гипотез.Читать полностью »

Здравствуй, читатель!
Сегодня хотел бы осветить некоторые неочевидные фишки Sailfish OS. Статья в большей степени ориентирована на пользователей Sailfish OS, но и «адептам» других платформ, надеюсь, будет тоже интересно, они могут оценить степень удобства и готовность системы для конечного пользователя. Если готовы, тогда отправляемся под кат!

Неочевидные фишки Sailfish OS - 1

Читать полностью »

Google выпустил API для своей базы знаний Google Knowledge Graph. Сервис уже выдает данные в формате JSON-LD (LD здесь означает Linked Data, да-да!) и использует типы schema.org. Помимо соблюдения стандартов, радостной новостью является наличие обратной совместимости с Freebase — всегда когда возможно, для идентификации сущностей используются ключи из Freebase. Программный интерфейс Freebase будет доступен в течение еще трех месяцев.
Напомню, что Knowledge Graph — это база знаний, которая в числе прочего формирует вот такие вот инфобоксы в результатах поиска:

image
Читать полностью »

Наверно, не стоит тут перечислять все поисковые технологии как предысторию вопроса, освещением которого хотелось бы открыть блог нашего проекта на Мегамозге. Заинтересованным читателям они наверняка известны. Отмечу только, что технологии поиска на сайте и в документах не так разнообразны и развиты как поиск в интернете. По заявлениям одного поисковика, для поиска и ранжирования результатов на корпоративных сайтах применяется где-то 100 параметров. Для сравнения, у них же для поиска в интернете применяется более 1000 различных параметров. Естественно, что даже эти 100 параметров на самом деле сводятся к 3-5 технологиям, в которые они входят.

В основном поиск на сайте стараниями разработчиков ограничивается простым поиском по ключевым с учетом близости слов запроса друг к другу, а также разные варианты ранжирования на основе совстречаемости слов. Еще немного морфологии, синонимов и иногда, как например у RCO, учет некоторых аспектов синтаксиса запроса для установки операторов поиска (см. у них на сайте публикацию о поиске). И на этом по сути технологии поиска в ограниченном корпусе документов заканчиваются. Все эти инструменты встроены в поисковые машины Sphinx и Lucene, доступные любому смертному программисту.

В результате для поиска на сайте мы имеем только поиск по ключевым словам, расширенный морфологией и иногда синонимами. Но поиск по сайту — это не поиск в интернет. Результат гораздо хуже. И вот почему.
Читать полностью »

В тексте в конспективном виде изложены идеи, высказанные автором в докладе «Философия эволюции и эволюция интернета».

Основные недостатки и проблемы современного веба:

  1. Катастрофическая перегруженность сети многократно дублированным контентом, при отсутствии надежного механизма поиска оригинального источника.
  2. Рассредоточенность и несвязанность контента – невозможность сделать исчерпывающую выборку по тематике и, тем более, по уровням анализа.
  3. Зависимость формы представления контента от издателей (зачастую случайных, преследующих собственные, обычно коммерческие, цели).
  4. Слабая связанность результатов поиска с онтологией (структурой интересов) пользователя.
  5. Малая доступность и слабая классифицированность архивного контента сети (в частности, социальных сетей).
  6. Малое участие профессионалов в организации (систематизации) контента, хотя именно они по роду своей деятельности повседневно занимаются как раз систематизацией знаний, но результат их работы фиксируется лишь на локальных компьютерах.

Читать полностью »

Текст не о философии в интернете и не о философии интернета – философия и интернет в нем строго разведены: первая часть текста посвящена философии, вторая – интернету. В качестве связующей оси между двумя частями выступает понятие «эволюция»: разговор пойдет о философии эволюции и об эволюции интернета. Сначала будет продемонстрировано, как философия – философия глобального эволюционизма, вооруженная концептом «сингулярность» – неизбежно подводит нас к мысли, что именно интернет является прообразом будущей постсоциумной эволюционной системы; а потом и сам интернет, вернее логика его развития, подтвердит право философии рассуждать на, казалось бы, сугубо технологические темы.
Читать полностью »

image
Создатели Freebase, открытой базы знаний, купленной Google, сообщили о том, что базу закроют. Однако, закрыть обещают крайне нежно и аккуратно: данные перенесут в Викиданные, сообщество авторов попробуют интегрировать туда же. В официальном блоге разработчики перечисляют дедлайны и возможные трудности, с которыми придется столкнуться во время миграции. Вместе с тем, сообщение содержит массу хороших новостей, например, обещание развивать API Google Knowledge Graph.

Из-за того, что многие факты в Freebase были взяты непосредственно из Википедии, нельзя просто взять и залить дамп Freebase в Викиданные. Одним из базовых принципов Викиданных является наличие ссылок на авторитетные источники. Создатели Freebase предоставят инструменты, позволяющие проверять данные на наличие ссылок, используя Google Search и даже таинственный Google Knowledge Vault.

30 июня сайт и API Freebase будут удалены. На данный момент, база содержит 46 миллионов объектов и почти три миллиарда фактов.
Читать полностью »

Мы уже писали о том, как устроен мир семантической разметки и почему стандартов синтаксиса так много. Теперь хотим рассказать, зачем все это нужно. Зачем разработано столько стандартов и где они используются. Почему всем это полезно знать?

В веб-сервисах много больших задач, основанных на передаче данных и на создании связи между объектами. В этой статье мы разберем примеры конкретных проектов, реализованных с помощью семантической разметки.

Зачем на самом деле используют микроразметку. Обзор от Яндекса

Поисковые системы стремятся к улучшению выдачи: разрабатывают колдунщики, запускают партнерские программы, собирают «базы знаний». Большая часть этих задач решается с помощью разметки. Сайты могут получить красивый сниппет, передать данные для Яндекс.Островов, а «базы знаний», которые есть почти у всех поисковых систем (Google Knowledge Graph, Bing Satori, Яндекс Entity Search), получают свежие данные.

Facebook был заинтересован в развитии индустрии приложений, поэтому дал разработчикам возможность продвигать свои проекты в социальных сетях и связываться с другими приложениями. Так — тоже с помощью разметки — Open Graph публикует записи приложений в социальных сетях, а Applinks позволяет приложениям легко ссылаться друг на друга. Позже публиковать свои записи стало возможно и в Google+.

Читайте дальше и узнайте подробнее, как перечисленные ниже задачи решаются с помощью семантической разметки в разных продуктах и сервисах:

  • Улучшение выдачи в поисковиках: сниппеты в Яндексе, Google, Bing и Yahoo!
  • Пополнение Баз знаний: Яндекс Entity Search, Google Knowledge Graph, Bing Satori.
  • Другие варианты использования: приложения, глубокие ссылки и почта.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js