Semantic Web چیست و چه کاربردی دارد؟

Semantic Web چیست و چه کاربردی دارد؟ Semantic Web چشم اندازی در مورد گسترش شبکه جهانی وب موجود است که برنامه های نرم افزاری را با متا دیتای قابل تفسیر ماشین، از اطلاعات و داده های منتشر شده فراهم می کند. به عبارت دیگر، ما توضیحات دیگری را به محتوای موجود و داده های موجود در وب اضافه می کنیم. در نتیجه، رایانه ها قادرند تفسیرهای معنی داری شبیه روش پردازش انسان برای دستیابی به اهداف خود داشته باشند.

اهداف Semantic Web چیست

همانطور که تیم برنرز لی بنیانگذار آن، هدف نهایی Semantic Web را می بیند این است که کامپیوترها را قادر به دستکاری بهتر اطلاعات از طرف ما کند. وی همچنین توضیح می دهد که در زمینه Semantic Web، کلمه “Semantic” نشانگر پردازش ماشین یا آنچه یک ماشین قادر به انجام داده هاست می باشد. در حالی که “وب” ایده فضای قابل جابجایی از اشیا بهم پیوسته را با نگاشت از URI به منابع منتقل می کند.

چشم انداز تحول Semantic Web

آنچه چشم انداز اصلی Semantic Web است، تحت چتر سه مورد قرار دارد: اتوماسیون بازیابی اطلاعات، اینترنت اشیا و دستیارهای شخصی.

اطلاعات بیشتر درباره هر سه را می توانید در مقاله اصلی توسط تیم برنرز لی، جیمز هندلر و اورا لاسیلا، چاپ شده در نشریه Scientific American: The Semantic Web بخوانید.

با گذشت زمان، این مفهوم به دو نوع داده مهم تبدیل شد که با هم جمع شده و  چشم انداز امروزه آن را پیاده سازی می کنند. در در حقیقت، اینها داده های Open Linked و متا دیتا معنایی هستند.

Linked Open Data (LOD) داده ای است که به صورت نمودار مدل سازی شده و به گونه ای منتشر می شود که امکان ارتباط بین سرورها را فراهم می کند. این توسط تیم برنرز-لی در سال 2006 به عنوان چهار قانون داده های پیوندی رسمی شد.

چهار قانون داده تیم برنرز لی

    از URI به عنوان نام موارد استفاده کنید.

    از URI های HTTP استفاده کنید تا افراد بتوانند آن نام ها را جستجو کنند.

    وقتی کسی به URI نگاه می کند، با استفاده از استانداردها (RDF *، SPARQL) اطلاعات مفیدی را ارائه دهید.

    پیوندها را به URI های دیگر اضافه کنید. تا بتوانند چیزهای بیشتری را کشف کنند.

LOD هم افراد و هم ماشین ها را قادر می سازد تا از طریق سرورهای مختلف به داده ها دسترسی داشته و معانی معنای آن را راحت تر تفسیر کنند. در نتیجه، Semantic Web از فضایی متشکل از اسناد پیوند یافته به فضایی متشکل از اطلاعات مرتبط پیوند می یابد، که به نوبه خود ایجاد یک شبکه کاملاً متصل به معنای قابل پردازش ماشین را تقویت می کند.

Semantic Web با دادن توانایی به محتوا، توانایی درک و نمایش خود را در مفیدترین اشکال مطابق با نیاز مشتری، به تجربه های هوشمندانه و بدون دردسر مشتری منتهی می کند. استانداردهای معنایی سیر تکاملی حیاتی وب را به سمت هوشمندی باز می کند که به شما امکان می دهد محتوایی را که به صورت آنلاین ارسال می کنیم به گونه ای ارائه شود که توسط ماشین قابل درک، اتصال و بازسازی باشد.

ساختار محتوای Semantic Web

ساختارهای محتوای Semantic Web مبنایی اساسی برای نمودار قابل اعتماد یا نقشه دانش لازم برای هوش مصنوعی واقعی (AI) فراتر از پردازش اولیه زبان طبیعی (NLP) و درک زبان طبیعی (NLU) تشکیل می دهند. تا زمانی که ساختار و استانداردهای معنایی در مجموعه های محتوا وجود نداشته باشد، هوش مصنوعی همیشه برنامه های طاقت فرسای ساخته شده در برابر یک محتوا محدود است. اتخاذ رویکردهای Semantic Web به محتوا، ناشران را به مجموعه ای از محتوای قابل پردازش جهانی نزدیک می کند.

مهندسی Semantic Web

مهندسان محتوا با تجزیه و ساخت عناصر گسسته محتوای وب سایت ها، مانند افراد، رویدادها، ایده ها، مفاهیم، محصولات، یک وب قدرتمند و چابک تر از محتوا و داده ها را ایجاد می کنند. سپس به این عناصر یک “برچسب” اختصاص داده می شود که معنی آن را در یک زبان استاندارد توصیف می کند. وقتی چنین توصیفاتی قابل خواندن توسط ماشین وجود داشته باشد، می توان آنها را برای ساختن شبکه قوی تری از داده ها در جایی که رایانه ها می توانند در مورد یک واحد محتوایی پیدا کنند، بخوانند و حتی دلیل آن را پیوند دهند.

کاربرد Semantic Web چیست

ما می توانیم کاربرد داده های Semantic را در مکان های مختلف در سراسر وب، مانند مواردی که در برخی از تجارب جستجو وجود دارد، مشاهده کنیم. به دلیل وجود این لایه جدید و غنی از اطلاعات، موتورهای جستجو و سایر ربات ها می توانند مهمترین مطالب را مستقیماً در اختیار کاربر قرار دهند، ویرایش شده در مهمترین قطعه هایی که باعث صرفه جویی در وقت و تلاش انسان می شود.
Semantic Web نه تنها جستجوی سنتی را بهبود می بخشد، بلکه سفرهای یکپارچه، هوشمند و یکپارچه مشتری را نیز تسهیل می کند. به عنوان مثال، با داشتن داده های متصل و توصیف شده معنایی، یک دستیار دیجیتال می تواند توصیه های موسیقی زنده محلی را در منطقه خود به کاربران ارسال کند.

این امر می تواند با جمع آوری و اتصال داده های متفرقه منتشر شده در وب، مانند اطلاعاتی که مکان های اطراف در آن به صورت آنلاین ارسال می کنند و مطابقت آنها با داده های مربوط به نوع موسیقی که کاربر برای اشتراک گذاری در لیست پخش آنلاین خود انتخاب کرده است، امکان پذیر باشد.

سخن پایانی

برنامه های Semantic Web بی پایان هستند، اما تا زمانی که یک وب واقعاً هوشمند از دانش جهانی نداشته باشیم، نمی توانیم از این امکانات استفاده کنیم. ما باید محتوای خود را “معنایی” یا حاوی حاشیه فراداده و روابط معنادار قرار دهیم تا متن ثابت و خاموش را به مفاهیم مرتبط و زنده تبدیل کنیم. این تحول باعث پویایی بیشتر وب شده است و به این ترتیب نه تنها محتوا، بلکه داده ها نیز می توانند آزادانه و یکپارچه سفر کنند.

منبع