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    Publicado el 21.4.2015 por Equipo GNOSS

    Agente Vox, esta máquina me entiende

    La agente virtual Vox se comunica con el usuario desde la pantalla del ordenador o vía voz. Reconoce el lenguaje natural, interpreta la consulta y la lanza a un sistema de consulta semántica que provee la respuesta. GIGA

      El centro de atención al usuario de la empresa Datinza ya atiende a través de un sistema de de consulta inteligente que busca respuestas en bases de datos semánticas, basadas en el significado de las palabras.

      Datinza se alió con el grupo Isaac del Grupo de Informática Gráfica Avanzada (GIGA) de la Universidad de Zaragoza en un proyecto Innovaragón que, con financiación del Departamento de Industria e Innovación del Gobierno de Aragón, ha dado como resultado Vox, "un prototipo software de las posibles aplicaciones industriales de sistemas inteligentes basados en agentes de tipo humano que se investigan en el seno del grupo Isaac del Giga", señala el catedrático Francisco Serón.

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      Compartido el 15.4.2015 por Equipo GNOSS

      Linked Data: Smithsonian American Art Museum Announces Formation of American Art Collaborative | LJ INFOdocket

      Infodocket Library Journal, published last February this article about the application of Linked Data in American museums: "The Smithsonian American Art Museum announced today the creation of The American Art Collaborative (AAC), a consortium of 14 American museums committed to building the next generation of digital searches and scholarly advancement. Members of the Collaborative are meeting in Washington, D.C., this week to move from planning to implementation of their Linked Open Data Initiative, which seeks to expand the possibilities inherent in linking museum collections through Linked Open Data (LOD)."

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      Publicado el 29.12.2014 por Equipo GNOSS

      WebVOWL. Visualización Web de Ontologías

      WebVOWL es una aplicación web de visualización de ontologías, orientada a usuarios. Implementa Visual Notation for OWL Ontologies (VOWL), proporcionando descripciones gráficas de elementos de OWL (Web Ontology Language) que, combinados con unos gráficos, representan la ontología.

      Las visualizaciones VOWL se generan automáticamente desde ficheros JSON, dónde se incluyen las ontologías. Se proporciona un conversor OWL2VOWL, desarrollado en Java, para transformas las ontologías al formato JSON adecuado.

      WebVOWL demo (beta 0.3.0) »

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      Publicado el 17.12.2014 por Equipo GNOSS

      Se presenta BabelNet 3.0

      Se ha presentado BabelNet 3.0, un proyecto financiado por el European Research Council (ERC), y dirigido por el profesor Roberto Navigli, de la Universidad Sapienza de Roma. 

      BabelNet es un diccionario enclopédico muy amplio y una red semántica, creados mediante la integración de Wikipedia y Wordnet, además de otros recursos léxicos como Wiktionary, OmegaWIki, Wikidata y Open Multilingual Wordnet. La integración se consigue mediante un algoritmo de enlazado automático, completado léxicamente mediante traducciones automáticas.

      El resultado es un diccionario enciclopédico que proporciona conjuntos de sinónimos (synsets). Por ejemplo, conceptos y entidades en varios idiomas conectados con una gran cantidad de relaciones semánticas.

      La versión 3.0 tiene las siguientes características:

      • Un nuevo interfaz de usuario.
      • Una nueva API RESTful, disponible en su versión BETA hasta el 31/1/2015.
      • 271 idiomas.
      • Revisión mejorada de la integración de WordNet, Open Multilingual WordNet, Wikipedia, OmegaWiki, Wikidata y Wiktionary.
      • 13,7 millones de synsets.
      • 117 millones de siginificados.
      • 40,3 millones de definiciones textuales.
      • 354 millones de relaciones semánticas.
      • Taxonomía completa, gracias a la integración de Wikipedia Bitaxonomy.
      • 10 millones de imágenes asociadas a synsets.
      • Aproximadamente, 2.000 millones de triples RDF, disponibles con un interfaz SPARQL (próximamente).

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      Publicado el 19.8.2014 por Equipo GNOSS

      Case Study: Use of Semantic Web Technologies on the BBC Web Sites

      Publicación en la web de W3C del caso la utilización de tecnologías de web semántica en las páginas web de la BBC. Este caso se publicó en enero de 2010.

      La presentación del caso concluye con los beneficios clave del uso de la tecnología de web semántica:

      "Key Benefits of Using Semantic Web Technology

      • Usability—Making a site around the things people care and think about.
      • User Experience—Having meaningful predicates and granular, addressable resources, so that those resources can be visualised in new ways.
      • User Journeys—Allowing users to make their own journeys across our content. On the BBC /nature, users can start making their own documentaries. They can start on an animal, watch a programme clip, follow a link to a related habitat, read about that habitat and so on…
      • One page per thing—Making our resources part of the Web and therefore linkable and discoverable.
      • Our web site is our API—One URI for both machines and web browsers. Our web site can be used by third parties to create new products, e.g., URIPlayTestTubeTellyFanHubz orChannelography(*).
      • Loosely coupled development—Different teams can work together in a loosely coupled fashion. Each team focuses on their domain of interest."

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      Publicado el 2.7.2014 por Pablo Hermoso de Mendoza González

      En este interesante artículo escrito por miembros del departamento de Servicios Web (CMS & Search) de la empresa alemana Daimler AG (Mercedes) y el Instituto de Informática de la Universidad de Leipzig, los autores plantean cómo el enfoque de integración de datos comúnmente aceptado y basado en XML, web services y arquitecturas orientadas a Servicios (SOA) puede ser superado por un enfoque y la aplicación de las posibilidades que brinda el paradigma de los datos enlazables (Linked Data) mostrando ejemplos y casos de uso en diversos ámbitos de la empresa.

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      Publicado el 18.12.2013 por Pablo Hermoso de Mendoza González

      Integración de datos entre el servicio de salud y el servicio de asuntos sociales con Web Semántica. GNOSS.

      Artículo en el que se expone como la aproximación al problema de la integración de datos en el mundo de la atención sociosanitaria debe ser una aproximación semántica. Salir del aislamiento y la falta de coordinación existente entre el sistema de salud y el sistema de servicios sociales en lo que ha gestión de la información se refiere requiere tecnología. En este caso la tecnología semántica supone un enfoque y una aproximación que permite avanzar más rápido y supera los enfoques de integración tradicionales.

      Portar los datos e interoperar entre datos es posible cuando los mismos están representados semánticamente.

      http://challenge.semanticweb.org/2013/submissions/swc2013_submission_13.pdf

       

       

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      Publicado el 29.10.2013 por Pablo Hermoso de Mendoza González

      Semantic Wave 2008 - Free Summary Report for RWW Readers – ReadWrite

      Project10X has just released a 400-page study of semantic technologies and their market impact, entitled Semantic Wave 2008: Industry Roadmap to Web 3.0 and Multibillion Dollar Market Opportunities. The report discusses the emergence of semantic technologies for consumer and enterprise applications, and the evolution from Web 2.0 to the so-called…

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      Publicado el 16.7.2013 por Pablo Hermoso de Mendoza González

      Karma: A Data Integration Tool

      Karma is an information integration tool that enables users to quickly and easily integrate data from a variety of data sources including databases, spreadsheets, delimited text files, XML, JSON, KML and Web APIs. Users integrate information by modeling it according to an ontology of their choice using a graphical user interface that automates much of the process. Karma learns to recognize the mapping of data to ontology classes and then uses the ontology to propose a model that ties together these classes. Users then interact with the system to adjust the automatically generated model. During this process, users can transform the data as needed to normalize data expressed in different formats and to restructure it. Once the model is complete, users can published the integrated data as RDF or store it in a database.

      A cool video that illustrates why Karma is significant: Data Sharing and Management Snafu in 3 Short Acts

       

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