Theo: http://ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/semantic-repository/
Xem thêm: Dữ liệu Mở liên kết - Linked Open Data.
Các kho ngữ nghĩa là các động cơ tương tự như các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu – DBMS (database management systems). Chúng cho phép lưu trữ, truy vấn, và quản lý các dữ liệu có cấu trúc. Những khác biệt chính với DBMS có thể được tóm tắt như sau:
Chúng sử dụng các bản thể học như là lược đồ ngữ nghĩa. Điều này cho phép chúng tự động suy luận về dữ liệu
Chúng làm việc với các mô hình dữ liệu vật lý chung và mềm dẻo (như các đồ thị). Điều này cho phép chúng dễ dàng giải nghĩa và áp dụng “ngay được” (on the fly) các bản thể học hoặc các lược đồ siêu dữ liệu mới.
Kết quả là, các kho ngữ nghĩa chào sự tích hợp các dữ liệu đa dạng khác nhau dễ dàng hơn và sức mạnh phân tích nhiều hơn. Để minh họa sự hữu ích của giải thích (hoặc lý do) được tự động hóa, hãy cân nhắc truy vấn về các công ty viễn thông ở châu Âu; đưa ra bản thể học đơn giản, nó xác định ngữ nghĩa của các mối quan hệ lồng nhau của lĩnh vực công nghiệp và vị trí, kho ngữ nghĩa có thể trả về kết quả nhà vận hành di động đang hoạt động ở Vương quốc Anh.
Trong thập kỷ vừa qua, Web Ngữ nghĩa (Semantic Web)đã nổi lên như một lĩnh vực nơi mà các kho ngữ nghĩa đã trở nên quan trọng như các máy chủ HTTP. Xu thế này đã dẫn tới mối quan tâm và hoạt động rất cao trong lĩnh vực này và đã tạo ra một số tiêu chuẩn bản thể học và siêu dữ liệu mạnh, được các quy trình cộng đồng do W3C dẫn dắt phân phối, nổi bật nhất trong số chúng là RDF(S) và OWL. Các tiêu chuẩn được nêu tên có vai trò tương tự như vai trò mà SQL đã đóng trong sự phát triển và lan truyền DBMS quan hệ. Dù ban đầu được thiết kế để sử dụng trong Web Ngữ nghĩa, thì các tiêu chuẩn đó đã được chấp nhận rộng rãi trong các lĩnh vực như Tích hợp Ứng dụng Doanh nghiệp và các khoa học đời sống.
Sesame là một trong các kho ngữ nghĩa phổ biến nhất hỗ trợ RDF(S) và tất cả các cú pháp chính và các ngôn ngữ truy vấn có liên quan tới nó. GraphDB™ là kho ngữ nghĩa khác, được đóng gói như là kho và lớp suy diễn (SAIL) cho Sesame. GraphDB™ sử dụng động cơ TRREE để kết hợp RDFS, OWL DLP, và OWL Horst hỗ trợ với lý luận hiệu năng cao và chiến lược thường trực đáng tin cậy.
Vì thế cho tới nay chưa có khái niệm được đồng thuận và chưa được xác định tốt cho những gì đã được mô tả ở trên như là “kho ngữ nghĩa”. Danh sách chưa vét cạn các từ đồng nghĩa yếu là như sau: nhà lý luận, máy chủ bản thể học, kho ngữ nghĩa, siêu kho (metastore), cơ sở dữ liệu RDF. Như một quy tắc, cách nói khác nhau là sự phản ánh những khác biệt nằm bên dưới sự triển khai, thực thi, ứng dụng có ý định, … Mô tả được nêu ở trên cố gắng bao phủ chức năng cốt lõi được đa số lớn các công cụ chào được tóm tắt bằng tên “kho ngữ nghĩa”.
Semantic repositories are engines similar to database management systems (DBMS). They allow for storage, querying, and management of structured data. The major differences with the DBMS are can be summarized as follows:
They use ontologies as semantic schemata. This allows them to automatically reason about the data
They work with flexible and generic physical data models (e.g. graphs). This allows them to easily interpret and adopt “on the fly” new ontologies or metadata schemata
As a result, semantic repositories offer easier integration of diverse data and more analytical power. To illustrate the usefulness of the automated interpretation (or reasoning), consider a query about telecom companies in Europe; given a simple ontology, which defines the semantics of the location and industry sector nesting relationships, a semantic repository can return as a result a mobile operator operating in the UK.
Over the last decade, the Semantic Web emerged as an area where the semantic repositories become as important as the HTTP servers. This tendency led to very high interest and activity in the field and resulted in a number of robust metadata and ontology standards, delivered by the W3C-driven community processes, most notable among which are RDF(S) and OWL. The named standards have a role similar to the role SQL played for the development and for the spread of the relational DBMS. Although primarily designed for use within the Semantic Web, the standards were widely accepted in areas like Enterprise Application Integration and life sciences.
Sesame is one of the most popular semantic repositories that supports RDF(S)and all the major syntaxes and query languages related to it. GraphDB™ is another semantic repository, packaged as a storage and inference layer (SAIL) for Sesame. GraphDB™ uses the TRREE engine to combine RDFS, OWL DLP, and OWL Horst support with high-performance reasoning and reliable persistence strategy.
Thus far there is no agreed upon and well-defined term for what were described above as a “semantic repository”. A non-exhaustive list of weak synonyms is as follows: reasoner, ontology server, semantic store, metastore, RDF database. As a rule, the different wording is a reflection of the differences underlying the implementation, performance, intended application, etc. The description given above tries to cover the core functionality offered by the vast majority of the tools summarized under the name “semantic repository”.
Dịch: Lê Trung Nghĩa
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Blog này được chuyển đổi từ http://blog.yahoo.com/letrungnghia trên Yahoo Blog sang sử dụng NukeViet sau khi Yahoo Blog đóng cửa tại Việt Nam ngày 17/01/2013.Kể từ ngày 07/02/2013, thông tin trên Blog được cập nhật tiếp tục trở lại với sự hỗ trợ kỹ thuật và đặt chỗ hosting của nhóm phát triển...
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
Hội nghị Đối tác Dữ liệu Mở châu Á năm 2021 do Việt Nam lần đầu tiên chủ trì
Các khung năng lực trong hành động
Phong trào Bình dân học vụ số: Mục tiêu, đối tượng, nội dung, nguồn lực, phương thức tổ chức thực hiện
Lễ công bố công khai Trung tâm Năng lực Kim cương châu Âu và dự án ALMASI
Khung năng lực AI cho giáo viên
Sư phạm Mở là gì (Trang của Đại học British Columbia, Canada)
Ngày Phần mềm Tự do, Ngày Phần cứng tự do, Ngày Tài liệu Tự do
‘Khung năng lực AI cho giáo viên’ - bản dịch sang tiếng Việt
Bạn cần biết những gì về các khung năng lực AI mới của UNESCO cho học sinh và giáo viên
Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
Triển khai Khuyến nghị Khoa học Mở của UNESCO, cập nhật 15/10/2024
‘Tài liệu quan điểm của KR21 về Giữ lại Quyền Tác giả: Giữ lại các quyền trong kết quả đầu ra nghiên cứu để cho phép phổ biến mở kiến thức’ - bản dịch sang tiếng Việt
‘KHUYẾN NGHỊ VÀ HƯỚNG DẪN TRUY CẬP MỞ KIM CƯƠNG cho các cơ sở, nhà cấp vốn, nhà bảo trợ, nhà tài trợ, và nhà hoạch định chính sách’ - bản dịch sang tiếng Việt
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
DeepSeek đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường — nhưng một số người cho rằng việc bán tháo là quá mức
“Chúng tôi không có hào nước”: Sự đổi mới đột phá của AI nguồn mở
Dữ liệu để phân loại AI
Ứng dụng và phát triển Tài nguyên Giáo dục Mở (OER) tại Việt Nam
Nhà khoa học AI hàng đầu của Meta cho biết thành công của DeepSeek cho thấy 'các mô hình nguồn mở đang vượt trội hơn các mô hình độc quyền'
‘Tầm quan trọng của các kỹ năng tư duy phản biện và linh hoạt về năng lực AI của sinh viên TVET’ - bản dịch sang tiếng Việt