¿Están muertas las ontologías y la web semántica? [cerrado]


10

¿Está muerta la web semántica? ¿Están muertas las ontologías?

Estoy desarrollando un plan de trabajo para mi tesis sobre "Una base de conocimiento a través de una ontología establecida para grupos de interés en torno a los humedales" . He estado investigando y desarrollando ontologías para ello, pero todavía no estoy claro acerca de muchas cosas. ¿Cuál es el lenguaje de modelado para ontologías?

¿Qué metodología para las ontologías es mejor? OTK o METHONTOLOGY ?

¿Hay algún programa que haga lo mismo?

Cratilo es un software para el análisis de corpus textuales y para la extracción de términos específicos del dominio de estudio (está desarrollado por los profesores Jorge Antonio Mejía, Francisco Javier Álvarez y John Albeiro Sánchez, Instituto de Filosofía de la Universidad de Antioquia). Permite el análisis léxico de textos, identificando las palabras que aparecen en su frecuencia y ubicación en el texto. Mediante un proceso de reconocimiento, Cratylus identifica todas las palabras del texto y crea una base de datos que se convierte en el borrador del análisis del trabajo. ¿Hay otras herramientas similares?

¿Se pueden usar los términos encontrados por Cratilo para crear una base de conocimiento?

¿Cuáles son los marcos semánticos abiertos existentes que se pueden usar para tales cosas?

¿Existe algún software que cree automáticamente RDF, OWL y XML? ¿Cómo funciona Tails? Jena? ¿Sésamo?


2
Hay demasiadas preguntas en tu publicación. Deberías intentar dividirlo.
Jakub Kotowski

Además, publicaste esto en opendata. Lea: meta.stackexchange.com/questions/64068/…
Spacedman

Respuestas:


14

(Si bien creo que su pregunta generalmente no se considera una buena pregunta para este sitio, creo que debería preservarse porque casi todos los nuevos en el campo están confundidos de manera similar al principio y es difícil encontrar información directa, sobria y equilibrada al respecto)

¿Está muerta la web semántica? ¿Están muertas las ontologías?

Mucha gente se mudó de la Web Semántica. Por otro lado, todavía hay muchos que lo usan. Siempre ha habido mucha confusión sobre dónde radica su valor. Hay casos de uso que realmente se benefician de las tecnologías web semánticas, pero son muy pocos y distantes entre sí.

Datos abiertos vinculados

Eso es en parte por qué se creó el subcampo de Linked Open Data. Puede ver Linked Data como una versión más pragmática y simplificada de la Web Semántica (o como un habilitador necesario de la gran visión de la Web Semántica).

Los datos vinculados, aunque son más pragmáticos, todavía usan ontologías. Simplemente no es tan difícil usar OWL y diseñar sus ontologías primero y de una manera muy formal.

Una base de conocimiento como Freebase (ahora reemplazada por Wikidata ) ni siquiera se basa en tecnologías de Web Semántica (aunque siempre ha estado disponible también en forma de volcados RDF). Por otro lado, incluso Freebase se basa en conceptos similares a los de la Web Semántica y tiene una forma de ontologías.

Software para generar ontologías.

No hay ningún software que cree ontologías de alta calidad automáticamente para usted. Al menos no en el sentido de OWL / ontologías lógicas de primer orden. Por otro lado, muchos tipos de software, incluido Cratilo mencionado por usted, pueden ayudarlo a construir un paso más bajo en el espectro semántico , como un glosario o tal vez incluso una folksonomía que luego puede transformarse en una taxonomía u ontología más otros algoritmos Incluso puede haber software para crear ontologías OWL completas, pero creo que todavía es un área de investigación bastante activa.

Ontologías y metodologías.

Como siempre, depende de cuáles sean exactamente sus necesidades y objetivos. En campos como la biomedicina y las ciencias de la vida en general, crean ontologías formales complejas porque tienen datos con una estructura muy variada y las ontologías les ayudan a mantener las cosas organizadas y utilizables. Por el contrario, una tienda virtual podría ser mejor seguir el modelo normal de base de datos relacional y agregar solo identificadores globales (URI) en el espíritu de los datos vinculados si desean crear un gráfico de conocimiento adecuado más adelante.

Incluso si necesita ontologías, es posible que desee omitir las metodologías primero. Especialmente si eres realmente nuevo en el campo y tienes poca idea de cuáles son tus necesidades.

Jena, sésamo, ...

Jena, Sesame, Virtuoso, etc. son triplestores : se usan para almacenar y consultar RDF. La mayoría de las ontologías se pueden representar en RDF. Incluso los escritos en OWL. RDF tiene la parte semántica, RDF / S, que le permite formular algunas ontologías básicas. Eso bien podría ser suficiente para comenzar. Incluso RDF / S puede volverse confuso y complicado cuando comienzas a pensar en nodos en blanco, gráficos con nombre (¿son fijos? ¿Son dinámicos?), Etc.

Si bien creo que su pregunta generalmente no se considera una buena pregunta para este sitio, creo que debe preservarse porque casi todos los nuevos en el campo están confundidos de manera similar al principio y es difícil encontrar información directa, sobria y equilibrada sobre eso.


muchas gracias, perdón por tantas preguntas, es la primera vez que uso el intercambio de fichas, estoy confundido por mi proyecto de graduación, no tengo asesores o directores de grado :( y estoy perdido por las ontologías de información, estoy tratando de estructurar mi proyecto de graduación sobre humedales y ontologías y gestión del conocimiento, pero no lo es si lo estoy haciendo bien. Gracias nuevamente por su ayuda. Perdón por mi inglés, estoy tratando de mejorarlo
Antonio Edgar Martínez

@AntonioEdgarMartinez por favor, acepta una de las respuestas. Sugiero aceptar la respuesta de jkbkot, ya que es más completa que la mía.
Wojciech Walczak

2

Hay demasiados problemas generales en tu publicación.

Definitivamente estamos en una era de verano de IA en este momento (a diferencia del invierno de IA ), y la investigación en la Web Semántica recibe menos atención.

Aún así, hay muchos proyectos relacionados con la construcción de ontologías. Google tiene Knowledge Graph y Knowledge Vault . Ambos utilizan Freebase (entre otras fuentes).

Hay docenas de enlaces que puedo darle para responder algunas de sus preguntas, pero lo mejor que puede hacer es navegar por las páginas web semánticas del W3C .

Eche un vistazo a RDF, SPARQL, OWL, Virtuoso, Protege: estos son estándares de facto.

En términos de extracción de ontologías de corpus textuales, existen varias herramientas disponibles. Ninguno de ellos es perfecto, por lo que realmente tiene que investigar un poco y encontrar algo que se adapte a sus necesidades. Por ejemplo, está OntoLearn Reloaded (este documento es relativamente nuevo, por lo que puede consultar la bibliografía para buscar otros enfoques).


muchas gracias, perdón por tantas preguntas, es la primera vez que uso el intercambio de fichas, estoy confundido por mi proyecto de graduación, no tengo asesores o directores de grado :( y estoy perdido por las ontologías de información, estoy tratando de estructurar mi proyecto de graduación sobre humedales y ontologías y manejo del conocimiento, pero no lo es si estoy bien. Gracias nuevamente por su ayuda. Perdón por mi inglés, estoy tratando de mejorarlo.
Antonio Edgar Martinez

2

También está el proyecto académico DBPedia , una versión RDF de un subconjunto de Wikipedia.

Según el motor de búsqueda de Alexa, que clasifica los sitios web según su popularidad en Internet, se encuentra entre los principales 100.000 sitios web, no está mal, no es completamente irrelevante.

El interés general por el sitio web DBpedia.org en el período 2015-2016 parece haber sido bastante constante. Ver captura de pantalla.

dbpedia timeseries 2015

Otros sitios similares (según Alexa) son mucho menos populares.

Entonces, diría que la Aceptación de la Web Semántica no está muerta, simplemente huele raro.

Al usar nuestro sitio, usted reconoce que ha leído y comprende nuestra Política de Cookies y Política de Privacidad.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.