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    Published on 26.8.2019 by Equipo GNOSS

    ¿Cuál es la diferencia entre Grafo de Conocimiento y Base de Datos de Grafos? - Kingsley Idehen

    Kingsley Idehen, Fundador y CEO de Openlink, los creadores de Virtuoso, explica en Quora cuáles son las diferencias entre Grafos de Conocimiento (Knowledge Graph) y bases de datos de grafos (Graph Database).

    Para Idehen, un Grafo de Conocimiento es un tipo genérico de datos estructurados, operados por un Sistema de Gestión de Bases de Datos de Grafos usando algún tipo de lenguaje declarativo de interrogación (estándares como SQL, SPARQL u otros lenguajes propietarios).

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    Published on 7.5.2019 by Equipo GNOSS

    Wikidata y DBpedia: viaje al centro de la web de datos

    "A partir de Wikipedia, como fuente de conocimiento organizado en forma de artículos enciclopédicos, editada mediante la colaboración masiva online, se han desarrollado dos proyectos de carácter semántico: DBpedia y Wikidata. Se analizan las diferencias y similitudes entre ambos modelos de datos y modelo de producción, y se especula sobre la posible evolución y coexistencia de ambos a partir de sus puntos fuertes. Su fortaleza como grafo abierto de conocimiento multidominio aporta un gran valor a la extensión de la web de datos, al actuar como punto de interconexión entre diferentes dominios".
    Saorín, Tomás; Pastor-Sánchez, Juan-Antonio (2018). “Wikidata y DBpedia: viaje al centro de la web de datos". Anuario ThinkEPI , v. 12, pp. 207-214. https://doi.org/10.3145/thinkepi.2018.31

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    Published on 21.2.2019 by Equipo GNOSS

    Gartner sitúa Graph Analytics entre las cinco primeras tendencias tecnológicas en 2019

    La consultora Gartner ha aprovechado la celebración de la cumbre Gartner Data & Analytics, celebrada en Sydney en febrero, para identificar las principales tendencias tecnológicas de datos y análisis que contarán con un gran potencial entre los próximos tres a cinco años, marcando las futuras líneas de investigación y desarrollo en este ámbito.  

    Dentro de este ránking de tendencias encontramos en la cuarta posición la Inteligencia Artificial Explicable, implementada cada vez más para aumentar y remplazar la toma de decisiones humanas. La Inteligencia Artificial Explicable en la ciencia de datos y las plataformas de aprendizaje automático (ML), por ejemplo, sería capaz de generar automáticamente una explicación de los modelos en términos de precisión, atributos y estadísticas en lenguaje natural.

    En la quinta posición se sitúa Graph Analytics, conjunto de técnicas analíticas que permite la exploración de relaciones entre entidades de interés, tales como organizaciones, personas y transacciones.

    La aplicación del procesamiento de gráficos y los DBMS de gráficos crecerá al 100% anual hasta 2022 para acelerar continuamente la preparación de datos y permitir una ciencia de datos más compleja y adaptable. 

    En su intervención, Rita Sallam, vicepresidente de investigación de Gartner, ha dejado patente el potencial impacto que los líderes de datos y análisis pueden tener en el negocio de estas tendencias, adaptando en consecuencia a ello modelos de negocio y operaciones.

    Asimismo, Gartner recomienda que los líderes de datos y análisis hablen con los líderes empresariales sobre sus prioridades comerciales y exploren cómo estas tendencias pueden posibilitar nuevas posibilidades de negocio.

     

    ‘TOP 10’ de Tendencias Tecnológicas:

    N ° 1: Análisis Aumentado

    Nº 2: Gestión de datos aumentados

    Nº 3: Inteligencia continua

    Nº 4: Inteligencia Artificial Explicable

    Nº 5: Graph Analytics                                                   

    Nº 6: Red de datos

    Nº 7: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) / Análisis Conversacional

    Nº 8: Aprendizaje automático (ML) e Inteligencia Artificial  con soluciones comerciales

    Nº 9: Blockchain

    Nº 10: Servidores de memoria persistentes

     

    Las próximas cumbres Gartner Data & Analytics 2019 se llevarán a cabo del 4 al 6 de marzo en Londres , del 18 al 21 de marzo en Orlando , del 29 al 30 de mayo en Sao Paulo , del 10 al 11 de junio en Mumbai , del 11 al 12 de septiembre en la Ciudad de México y del 19 al 19 de octubre. 20 en Frankfurt. 

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    Published on 17.1.2019 by Equipo GNOSS

    Chomsky Knowledge Graph, el primer Grafo de conocimiento semántico para una figura pública

    Noam Chomsky, el filósofo, científico cognitivo, historiador, crítico social y padre de la lingüística moderna, ha escrito más de 1.000 artículos y 130 libros. El intelectual de 89 años también ha escrito películas y ha aparecido en muchos documentales. El trabajo sustancial que ha realizado en lingüística y política le ha valido el título de "autor vivo más citado".

    Todo su trabajo quedará reflejado en el Grafo de conocimiento de Noam Chomsky (Chomsky Knowledge Graph), el primer Grafo de conocimiento semántico para una figura pública. "Hacer un proyecto semántico de todo lo que ha escrito o dicho es un fabuloso homenaje a un hombre que ha hecho una gran contribución al estudio del lenguaje y su significado", dice Fred Davis, Director Ejecutivo del proyecto Chomsky Knowledge Graph.

    Franz Inc., con su tecnología AllegroGraph (bases de datos de grafos), y Semantic Web Company, desarrolladores de PoolParty Semantic Suite , son socios en el proyecto que se alojará en el Internet Archive.  Además de las obras publicadas, las entrevistas con los medios y las películas de Chomsky, el proyecto también incluirá documentos personales que ha donado al MIT, donde ha sido profesor durante 66 años.  

    El equipo comenzó a trabajar en el Chomsky Knowledge Graph hace aproximadamente un año y el plan, dice Davis, es lanzar una versión beta el próximo año y luego mejorarlo continuamente. Aproximadamente un tercio de los libros de Chomsky ya se han escaneado, y todavía está escribiendo. Por este motivo, no es de extrañar que el proyecto tenga aún cierto camino por recorrer. 

    Internet Archive, cuyo proyecto de Open Library está trabajando para construir un catálogo de biblioteca editable y abierto para cada libro publicado, fue designado recientemente como una biblioteca pública de los Estados Unidos y está ayudando a escanear el trabajo de Chomsky. Un investigador (o cualquier otra persona) que busque algo en el trabajo de Chomsky puede "revisar" uno de sus libros de la biblioteca, y la colección de su trabajo que estará disponible para el control continuará creciendo.

    "Internet Archive ha estado respaldando Internet durante 20 años", dice Davis. El Gráfico de conocimiento de Noam Chomsky será un proyecto piloto para la organización sin fines de lucro que analice el valor del análisis semántico de los datos que ha compilado.

    "Esperamos crear un nuevo tipo de herramienta", dice Davis. “Una Grafo de conocimiento es más precisa, accesible y valiosa que una simple biografía. Reúne todo lo que una persona ha escrito y hecho, y lo mejor de la tecnología semántica es la idea de vinculación profunda ".

    Los datos existentes no estructurados y estructurados de los libros de un autor o las transcripciones de videos, podcasts y similares se pueden vincular entre sí en una capa semántica. La información adicional de fuentes semánticas como dbPedia, Wikidata y Geonames también se puede incluir en modo triples RDF o en formatos de bases de datos semánticas para vincularse. 

    “Lo bueno de la tecnología semántica es que es más fácil agregar información nueva que si tiene una base de datos altamente estructurada. Esto se debe a la manera en que las cosas se almacenan en triples, donde hay un sujeto, un predicado y una relación de objeto, para que pueda aportar nueva información que se conecte instantáneamente con otra información ", dice el Dr. Jans Aasman, CEO de Franz.

    Las obras y fuentes de un autor que tienen una relación con otras de las obras del autor o con datos externos se podrán buscar en el contexto de los temas y conceptos, legibles en extractos y fácilmente disponibles para periodistas, científicos, tecnólogos, estudiantes, filósofos y historiadores y el público en general.  

    Hay un gran valor si Internet Archive comienza a aplicar la tecnología semántica al proyecto de la Open Library y a la WayBack Machine  que es la historia de la web. Incluso un enlace simple puede crear un recurso real y permitir consultas más sofisticadas. Con el enlace semántico en su lugar, la máquina Wayback también podría proporcionar una valiosa verificación de hechos.  

    La interconexión habilitada por la tecnología semántica entregada por AllegroGraph y PoolParty Semantic Suite permitirá descubrir, por ejemplo, que un término que habla de Chomsky se relaciona con otros términos, dice Aasman. 

    "Es posible descubrir cuáles son las relaciones ocultas en su pensamiento", indica. Como ejemplo, si una persona en el trabajo de Chomsky se discute muchas veces, existe una mayor probabilidad de que Chomsky también hable sobre el país en el que vive la persona. 

    Cuando el acceso al sitio web de Chomsky Knowledge Graph esté disponible, Davis espera poder agregar otras capacidades basadas en enlaces semánticos. Por ejemplo, cuando un usuario investiga y saca un pasaje de uno de sus libros, las notas finales se mostrarán justo al lado de la cita. "Debido a la naturaleza semántica, podría obtener citas mucho más relevantes", en primer lugar, dice. 

    Hasta el momento, Chomsky solo está involucrado tangencialmente en el proyecto, dice Davis, pero el próximo año, cuando una gran parte de su trabajo esté disponible en la Gráfica de conocimiento, el equipo podrá mostrarle algo muy poderoso para él (y otros).  

    "Este ha sido un trabajo de amor y pasión para nosotros", dice Davis. "Tenemos la esperanza de que esto sirva de inspiración para otros proyectos en áreas similares".

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    Published on 13.1.2019 by Equipo GNOSS

    Así se presentan las ontologías SPAR en su web: "In the past, several groups have proposed (Semantic Web) models, such as RDFS vocabularies and OWL ontologies, to describe particular aspects of the publishing domain. However, these models were mainly concerned with the description of the metadata of bibliographic resources (e.g., DC Terms, PRISM and BIBO). One of the first attempts to address the description of the whole publishing domain is the introduction of the Semantic Publishing and Referencing (SPAR) Ontologies. SPAR is a suite of orthogonal and complementary OWL 2 ontologies that enable all aspects of the publishing process to be described in machine-readable metadata statements, encoded using RDF."

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    Published on 17.9.2018 by Ricardo Alonso Maturana

    The Semantic Web provides an enticing vision of our online future. This next-generation Web will enable intelligent computer assistants to work autonomously on our behalf: scheduling our appointments, doing our shopping, finding the information we need, and connecting us with like-minded individuals.

    Unfortunately, the Semantic Web is also a vision that, to some, seems very distant, perhaps even outdated. It has been over a decade since it was popularized in a May 2001 article in Scientific American. Semantic Web researchers and engineers have been toiling even longer on the monumental technical and sociological challenges inherent in creating a global Semantic Web.

    The good news is that we are seeing evidence today of its accelerating emergence. Although still far from its grand vision, there are available today small “local” versions of semantic webs and intelligent assistants. Consumers can begin using these intelligent assistants today; producers can begin incorporating this next-generation semantic data into their current business models and applications.

    Paradoxically, the path to a global solution may evolve not only through the cooperation of a community, but through the selective forces of competition. As proprietary semantic networks and software agents vie for mass market dominance, winning technical and business models will emerge through a tapestry of data providers and services.

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    Published on 9.8.2018 by Equipo GNOSS

    Anotación semántica basada en grafos para mejorar las interacciones de Alexa - Amazon

    Este artículo de Lambert Mathias (Principal Scientist, Alexa Machine Learning, Amazon) trata sobre la aplicación de técnicas más sofisticadas de representación semántica, basadas en grafos y ontologías, para el desarrollo de habilidades más complejas en el asistente Alexa.

    El uso de Alexa Meaning Representation Language (AMRL) proporciona una solución de anotación semántica con dos componentes principales:

    1. Una gran ontología jerárquica de tipos (categorías de menciones textuales), roles (argumentos de una acción), acciones (predicados que definen lo que el agente debería hacer) y propiedades-operadores (relaciones entre los tipos).
    2. Un conjunto de convenciones que mapean el lenguaje natural con una representación en grafo, agnóstica respecto al lenguaje y al dominio de conocimiento, ajustada para agentes conversacionales como Alexa.

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    Published on 7.8.2018 by Ricardo Alonso Maturana

    What tools are you using for knowledge graph building?

    Here you can see a very interesting conversation thread in Hacker News, with 15 comments, where databases and other tools for the construction and exploitation of Knowledge Graphs are reviewed.
    Among others, they are mentioned, NeoJ4, BlazeGraph or Karma

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    Published on 3.8.2018 by Equipo GNOSS

    Nueva versión de Ontología PREMIS 3 de preservación digital

    PREMIS Data Dictionary for Preservation Metadata es un estándar internacional de metadatos que da soporte a la preservación de objetos digitales y asegura su usabilidad a largo plazo.

    PREMIS se usa en proyectos de preservación digital en todo el mundo y está incorporado en herramientas y sistemas de preservación digital, tanto comerciales como open source.

    El estándar PREMIS consiste en un diccionario de datos (con una nueva versión 3.0), un esquema XML, una ontología y documentación de soporte.

    La ontología PREMIS OWL proporciona una codificación RDF para el modelo de datos que define las entidades (Objects, Events, Agents y Rights), las propiedad de dichas entidades (unidades semánticas) y las relaciones entre ellas.

    Esta revisión está basada en el nuevo PREMIS Data Dictionary, version 3.0 y es una remodelación de la ontología anterior que incorpora nuevas mejores prácticas de Linked Data y conecta con otras ontologías RDF relevantes como PROV-O (Provenance ontology), Dublin Core metadata terms y los vocabularios de preservación de Library of Congress, entre otros.

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    Published on 3.8.2018 by Equipo GNOSS

    SEO Semántico: de etiquetas y palabras clave a ontologías

    En este artículo, la persona que más y mejor ha estudiado las patentes desarrolladas por Google y sus efectos en el posicionamiento web, divulga como en el algoritmo de búsqueda de Google ya no es tan importante las etiquetas que ponemos a un artículo o post cuanto la estructuración "ontológica" de su contenido.

    Lo que Google está valorando son aquellas fuentes que le proporcionan un conocimiento claro y distinto, es decir, que le dan la información sobre qué entidades existen en su contenidos, cuales son sus atributos y con qué están relacionados. Cuando al publicar un contenido digital, estás publicando datos en RDF/OWL, haciendo transparente a Google cuales son los "hechos" y las "entidades" de este contenido, Google lo aprecia y lo premia con un mejor posicionamiento.

     

     

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