新书推介：《语义网技术体系》
作者：瞿裕忠，胡伟，程龚
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       本主题类别: 信息检索 | Semantic Web    
     launix 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 

    学习！！
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/11/28 16:15:00
     
     whfcarter 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    发贴心情 
    Wikipedia可以看成一个覆盖面广且领域无关的多语言知识库。当然其中的知识并不都是显式的，因此有DBpedia将其转换成为RDF数据，并且加入到Linking Open Data (LOD)项目中。大家如果有兴趣可以关注。
    Semantic Wiki是一个技术的词，它和Wikipedia一样是使用Wiki技术(即协同编辑)，不同的是Semantic Wiki是基于Semantic Web technology的，如可以支持Typed Link或者Attributes等来标注Triple。同时，所有的数据使用Triple store等来存储，并支持online template等功能。具体可以看Semantic MediaWiki等。如果你有兴趣，也可以看一下近几年的SemWiki这个Workshop。

    Semantic search是一个很含糊的名词，包括Natural language query, Semantic Web search等。但是无论如何，他是基于搜索的，所以我们不能撇开Lucene等搜索框架而重头设计一套东西。需要了解现有框架或者系统的不足，以及考虑哪些地方可以扩展。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/1 18:38:00
     
     Humphrey 帅哥哟，离线，有人找我吗？狮子座1981-7-23
      
      
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    发贴心情 
    感谢whfcarter同志对此前有关Semantic Wiki问题的解释，不仅概括了它的特点，还给出了进一步学习了解的渠道。讨论区里做语义网的大腕都推荐Semantic Wiki，而我却对此不甚了了，所以想请教一下，至少先有一个概念。
    语义搜索其实分为若干流派的，可是我也无法枚举出来。只知道实现的方法不同，对查询的控制也不同。提到工具，确实很挠头。虽然搜索引擎框架功能强大，也避免了自己从头编写的麻烦，但是在短时间内理解和使用还是一件很有难度的事。现在的我还真不敢说怎么做最好，欢迎大家一起讨论吧。

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    鸿丰

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/1 20:56:00
     
     Humphrey 帅哥哟，离线，有人找我吗？狮子座1981-7-23
      
      
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    发贴心情 
    前些天了解到语义搜索分为三个研究流派：语义搜索扩展、语义搜索约束，还有一个好像是语义路径图？
    我看过一些材料，但是还真没找到相关记述。查询扩展和查询约束还比较容易理解，应该是对检索条件在一定程度上进行放大和缩小，以便获得更佳的查询结果吧。但是那个“路径图”什么的究竟代表了什么呢？以前好像没听说过这个概念，不知道是不是我记错了。请对此有研究的同志教我，谢谢！

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    鸿丰

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/15 8:15:00
     
     Humphrey 帅哥哟，离线，有人找我吗？狮子座1981-7-23
      
      
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    发贴心情 
    几天前，一个有关语义网应用排名的文章出炉了，其中第1、2、5个是直接和语义搜索相关的。详情请参见：
    2008十大语义网产品http://bbs.w3china.org/dispbbs.asp?boardID=35&ID=70340

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    鸿丰

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/17 9:26:00
     
     richardjya 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 对语义搜索的理解
    很不错，我觉得语义搜索很难走下去
    ，语义到底如何处理是关键
    ．说到最后怎么还是基于关键字去匹配了
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/22 19:23:00
     
     whfcarter 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    发贴心情 
    to Humphrey: 语义路径图我的理解是discover complex semantic relations between entities，即给定至少2个对于entity或者schema的描述，然后找出它们之间对应的关系（可能是路径），我们称其为compelx semantic relations。对于这些找到的paths运用合理的ranking function进行排序。最简单的是根据长度排序，直接的应用大家可以看DBpedia path finder。这个应该属于semantic search中比较难的内容，因为相比social network里面check两个人是否认识或者发现由固定几个关系组成的path，这里要解决的问题更加通用。如果有兴趣可以看一下这几天WWW的相关paper, Amit是这方面的先驱者。

    to richardjya，语义搜索包含很多内容，即使是semantic web search也有很多步骤运用不同的语义技术，因此说语义搜索走不下去未免过于绝对。同时我认为现阶段的semantic search肯定不是基于NLP的，而应该是考虑如何最大限度地利用meta data，那么就涉及到如何exploit或者leverage这些graph-based data，会有新的ranking问题，有新的更scalable的图遍历算法等产生，甚至对search的整体infrastructure进行修改。拿google作例子，可能会对GFS, Bigtable, Map-reduce等进行必要的修改和扩展。所以我觉得结构发现和匹配是关键。你不可能让用户是指定SPARQL或者指定其中包含的结构，但是不代表semantic search不要利用这些资源或者信息。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/23 0:20:00
     
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    发贴心情 
    从whfcarter同志的阐述中又学到了一个新的概念，虽然现在还不太理解，但是毕竟有了一个直观的印象。感谢您的热心指导。
    语义搜索确实很宽的，richardjya同志提到“最后怎么还是基于关键字去匹配了”。对此我个人是这么考虑的：在接触这个领域时间比较短，准备尚不充分的情况下，不妨从我们熟悉的角度入手，先做一些东西。在这个过程中继续学习，发现新的问题，进而考虑引入更复杂更高级的方法加以解决。另一方面，用户的使用习惯也是应该着重考虑的问题。完全创新自成一派当然好，但是用户使用起来应该顺手。毕竟增加了语义的搜索不是增高了搜索的门槛。

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    鸿丰

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/23 9:32:00
     
     richardjya 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 语义处理及语义关系存储
    语义搜索走不下去可能绝对了点.但放眼望去,我觉得已经存在的(包括前面提到的一些)语义搜索应用都没有在以下几个方面处理的很好:
    1.语义搜索的界面处理:大都还是基于传统搜索的界面.那么就有问题了,你输入的是关键字,当然也有在界面上做限制范围的,但是如何让用户很方便的表达语义,这个问题没有解决好.单靠用户输入"苹果",你是没有办法判断语义的,计算机无法判断,只能模糊处理,或者推荐分类.这是从语义同义角度讲,如果从语义推理角度讲,那基于传统界面更没有办法处理.
    2.语义推理:当然这个是比较难的,现在还没有很强大的推理系统.
    3.语义表示:大家都在使用本题来表示,有没有别的方法?
    3.语义的存储:包括语义关系存储
    不知道大家对这个如何看?
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/23 10:41:00
     
     whfcarter 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    发贴心情 
    to Humphrey: 我很赞同你的看法。语义搜索不仅需要提高搜索的精度，帮助用户表达更加复杂的查询需求，同时也要考虑不能提高搜索的门槛。很多研究者也如你所说从现有熟悉的交互方式或搜索出发，进而提出基于关键字或自然语言的语义搜索引擎。对于这一系列的工作，你可以看一下下面的paper。

    基于关键字的语义搜索：
    SemSearch: A Search Engine for the Semantic Web. EKAW 2006
    A Relation-based Search Engine in Semantic Web. TKDE 2007
    SPARK: Adapting Keyword Query to Semantic Search. ISWC 2007
    Ontology-based Interpretation of Keywords for Semantic Search. ISWC 2007
    Q2Semantic: A Lightweight Keyword Interface to Semantic Search. ESWC 2008
    Top-k Exploration of Query Candidates for Efficient Keyword Search on Graph-Shaped (RDF) Data. ICDE 2009.

    关于自然语言查询接口，你可以关注PowerAqua (KMi的工作)以及Controlled Natural Language (University of Zurich的工作)，具体的paper列表我就不列了。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/23 10:53:00
     
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