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    Published on 2.10.2019 by Equipo GNOSS

    El potencial de los Grafos de Conocimiento en los mercados financieros para descubrir conexiones entre conjuntos de datos

    En el complejo mundo digital actual, la capacidad de organizar y establecer enlaces entre diversos tipos de datos tiene el potencial de resolver desafíos comerciales reales en toda la industria financiera.

    El crecimiento en volumen y variedad de datos está impulsando a las empresas de todas las industrias a buscar formas automatizadas de generar información y decisiones a partir de estos datos.

    Una forma de lograr esto es mediante la aplicación del procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la tecnología Knowledge Graph a conjuntos de datos, para etiquetar y presentar información (particularmente difícil de manejar conjuntos de datos textuales) para descubrir conexiones y conocimientos previamente ocultos.

    Este es el escenario que nos presentan Geoff Horrell, Director de Innovación Aplicada de London Lab, y Edin Zajmovic, Director de soluciones BOLD (Big, Open, Linked, Data) en este artículo publicado en Refinitiv, que recoge las ventajas que la tecnología de procesamiento y comprensión del lenguaje natural (NLP/NLU) y los grafos de Conocicmiento, aportan a los mercados financieros.

    Lee la totalidad del artículo en el siguiente enlace: 

    https://www.refinitiv.com/perspectives/ai-digitalization/helping-data-scientists-to-map-a-knowledge-graph-future/

     

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    Published on 18.12.2012 by Equipo GNOSS

    Una evolución de la web semántica para una mejor reutilización de la información del sector público

    La evolución de Internet hacia la Web Semántica se basa en una adición formal de metadatos semánticos y ontológicos, para describir el contenido, el significado y la relación existente entre los datos, de modo que esta información también puedan ser interpretada automáticamente por medio de aplicaciones informáticas.

    En esta línea de trabajo se enmarca el desarrollo del vocabulario del Catálogo de Datos (DCAT) por parte del Consorcio de Internet (W3C), en cuya ontología destaca la definición de tres clases principales: (1) Dataset o activo que caracteriza a cada Conjunto de Datos, (2) Distribution o distribución de éstos, que incluye el URI (Uniform Resource Identifier) que posibilita acceder a ellos, bien sea  a través del sistema de archivos que contiene los datos, del servicio que los suministra, etc., y (3) Catalog o conjunto que incluye a todos los Datasets. Si bien el énfasis conceptual reside en estos últimos pues los catálogos no dejan de ser una solución ad hoc para representar que éstos deben encontrarse agrupados o contenidos en algún lugar.

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