新书推介：《语义网技术体系》
作者：瞿裕忠，胡伟，程龚
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    >> 本版讨论Semantic Web(语义Web,语义网或语义万维网, Web 3.0)及相关理论，如：Ontology(本体,本体论), OWL(Web Ontology Langauge,Web本体语言), Description Logic(DL, 描述逻辑),RDFa,Ontology Engineering等。
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     * 贴子主题： Semantic Search的Key Points 举报  打印  推荐  IE收藏夹 
       本主题类别:     
     MerryZhang 美女呀，离线，快来找我吧！
      
      
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    发贴心情 Semantic Search的Key Points


    刚刚在网上看到的，我们来讨论一下，看看各自的作用是什么，最好结合实例来分析。例如就想Backby提出的“我于2006年3月2日去北京旅游”，进行搜索，最终能够搜索出酒店，机票，景点等信息，而将一些不需要的信息过滤掉。

    1.一个存储实例的数据库
    2. 一组控制语义标签
    3. 一个简化的推理机
    4. 一个方便的基于本体的写作工具
    5. 基于语义的 Pagerank技术
    6.一个标准的Upper Ontology


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    那一段我们曾心贴着心，我想我更有权力关心你，可能你已走进别人风景，多希望也有星光的投影．努力为你改变，却变不了预留的伏笔．以为在你身边那也算永远
    仿佛还是昨天，可是昨天已非常遥远，但闭上双眼我还看得见．

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2006/5/10 13:31:00
     
     iamwym 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    发贴心情 
    3不必是简化的推理机，5不必是语义pagerank技术，就是排序，有啥语义。
    只是可惜这个工作已经被重复了上百遍了……无非就是需要re-engineering一下
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2006/5/10 20:05:00
     
     MerryZhang 美女呀，离线，快来找我吧！
      
      
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    发贴心情 
    请问斑竹：
    1.为什么不必是简化的推理机？是不需要推理机呢？还是需要一个具有复杂计算能力的推理机呢？
    2.为什么不是语义Pagerank技术呢？如果做Semantic Search是，就会有三个层次粒度上对语义Web对象的重要性进行评价，这三个层次粒度是：文档、属于和RDF Graphs。 这应该和传统的Pangerank不一样。

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     Ambrosia 美女呀，离线，快来找我吧！
      
      
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    发贴心情 
    我也觉得pagerank技术相当traditional，但是为什么swoogle还在用它大行其道，而且居然是google crawler-_-||可能是这种技术在万维网应用方面确实有它的长处。只是如果是我用商业产品做低层可能又要被骂，呵呵
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2006/5/11 13:28:00
     
     MerryZhang 美女呀，离线，快来找我吧！
      
      
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    发贴心情 
    不管是黑猫还是白猫，能够抓到老鼠的猫就是好猫，如果应用商业产品的话能够较少工作量的话，何乐而不为呢？

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     superc_7 帅哥哟，离线，有人找我吗？射手座1983-12-15
      
      
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    发贴心情 
    说是检索系统的话
    首先要有知识库，TBox和ABox、规则库和推理机
    其次就是与用户打交道的界面了
    尤其是如何将用户提问转化成结构化的检索式
    以及人机交互工具吧

    首先对用户输入的内容进行分析
    在Tbox中推理，确定领域
    通过交互确定用户感兴趣的输出
    接着再在ABox中搜索相关的信息输出

    唉，现在怎么说都是纸上谈兵，多看paper是王道啊……

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2006/5/11 16:06:00
     
     MerryZhang 美女呀，离线，快来找我吧！
      
      
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    发贴心情 

    以下是引用superc_7在2006-5-11 16:06:00发表留言：

    说是检索系统的话
    首先要有知识库，TBox和ABox、规则库和推理机
    其次就是与用户打交道的界面了
    尤其是如何将用户提问转化成结构化的检索式
    以及人机交互工具吧

    首先对用户输入的内容进行分析
    在Tbox中推理，确定领域
    通过交互确定用户感兴趣的输出
    接着再在ABox中搜索相关的信息输出

    唉，现在怎么说都是纸上谈兵，多看paper是王道啊……


    知识库肯定是要的，例如搜索Dog Food的话，这个时候就必须有知识库进行推理，这个Dog Food是一种Pet Food。

    人机交互工具？Why？如果有Agent的话呢？

    多看Paper是王道？目前有这方面比较好的Paper吗？另外有没有比较成功地原型系统？推荐一下，谢谢

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     superc_7 帅哥哟，离线，有人找我吗？射手座1983-12-15
      
      
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    发贴心情 
    多看Paper是王道？目前有这方面比较好的Paper吗？另外有没有比较成功地原型系统？推荐一下，谢谢

    我觉得现在空谈没有什么意义
    还是看看现在已有的系统、构架之类的
    具体的paper我也没有太多线索
    好像近几届www会议上有相关的
    去ftp瞅瞅吧

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2006/5/11 18:15:00
     
     MerryZhang 美女呀，离线，快来找我吧！
      
      
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    发贴心情 Semantic Web系统的推理能力举例
    这是我在张智雄：从RDF(S)到OWL，什么在改变之中？看到的对于Ontology的推理能力的一个举例。
    可以在地理Ontology中加入这样一条规则,"如果一个城市代码与一个省代码相关，并且一个地址利用了城市的代码，那么这个地址就与相应的省代码相关"。
    那么利用这个规则就可以对一下实例进行推理。
    例如：中国科学院文献情报中心，在中关村，就利用了城市代码（邮政编码）100080，而这个城市代码与“北京直辖市”的一个代码，则通过以上规则，可以推断出在“中关村”的“中国科学院文献情报中心”，就应该在北京市。

    评论：
    通过这些规则和推理，应该对于Semantic Search会有一定的限制意义。从而缩小搜索范围，而不会出现中国科学院文献情报中心在南京的分理机构了。

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    发贴心情 
    [I]以下是引用superc_7在2006-5-11 16:06:00发表留言：[/I]
    说是检索系统的话
    首先要有知识库，TBox和ABox、规则库和推理机
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    请问Superc_7,你提到：尤其是如何将用户提问转化成结构化的检索式。
    这个通过什么方式来实现？

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