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    Publicado el 9.8.2018 por 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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    Publicado el 3.8.2018 por 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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    Publicado el 3.8.2018 por 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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    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 24.1.2014 por Equipo GNOSS

    Diagrama de web semántica

    El siguiente diagrama muestra la relación entre diversos conceptos relacionados con la Web semántica:

    • Metadatos
    • Anotaciones semánticas
    • Ontologías

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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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    Publicado el 25.2.2013 por Equipo GNOSS

    The 10th Summer School on Ontology Engineering and the Semantic Web

    Escuela de verano en ingeniería ontológica que tendrá lugar entre el 7 y el 13 de Julio de 2013 en Cercedilla, cerca de Madrid.

    Entre los topicos incluye:

    • Linked Data / Web of Data
    • Ontology Engineering
    • Ontology Design
    • Knowledge Representation
    • Semantic Web Applications
    • Ontology Matching and Alignment
    • Semantic and Language Technologies
    • Knowledge Management
    • Semantic Search
    • Recommender Systems
    • Web Intelligence
    • Trust and Provenance
    • Social Semantic Web and Sensor Web
    • Semantic Web and Multimedia

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    Publicado el 29.11.2012 por Equipo GNOSS

    Curate: an ontology for describing museum narratives

    Curate is an ontology for describing aspects of curatorial narratives and their underlying conceptual structure. The ontology draws on structuralist theories that distinguish between story (i.e. what can be told), plot (i.e. an interpretation of the story) and narrative (i.e. its presentational form).

     

    The curate ontology has been developed as part of the DECIPHER project, funded by the EU 7th Framework Programme in the area of Digital Libraries and Digital Preservation.

    The curate ontology is being used in conjunction with storyspace to model museum narratives.

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    Publicado el 26.11.2012 por Equipo GNOSS

    A Survey of Semantic Web Technology in the Oil and Gas Industry

    This W3C Use Case present some significant applications of Semantic Web technology in the oil and gas industry, and describe  how the industry can leverage this technology.

    Ontology-driven information integration and delivery leverage rich extensible domain ontologies found in the oil & gas industry, and combine them with industry standard definitions and controlled vocabularies. This results in meaningful metadata that reflects the concepts relevant to the domain. This approach is extensible, as different domain ontologies can be linked together via common elements. As this approach is not hierarchical, there isn’t a single root. This means that new data and ontologies can be integrated with much flexibility, and the solution can grow incrementally. It also makes it easy to reuse elements of the repository in other contexts.

     

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    Publicado el 30.7.2012 por Equipo GNOSS

    Semantic Enrichment of Scientific Publications and Metadata (D-Lib Magazine)

    Artículo de Marc Bertin and Iana Atanassova (STIH-LaLIC Laboratory, Paris-Sorbonne University) sobre la posibilidad de dar un valor añadido a las publicaciones científicas a través de la semántica. Publicado en D-Lib Magazine (Julio-Agosto 2012):

    "The last several years have seen the emergence of digital libraries from which documents are harvested using the OAI-PMH protocol. Considering the volume of data provided by these repositories, we are interested in the exploitation of the full text content of scientific publications. Our aim is to bring new value to scientific publications by automatic extraction and semantic analysis. The identification of bibliographic references in texts makes it possible to localize specific text segments that carry linguistic markers in order to annotate a set of semantic categories related to citations. This work uses a categorization of surface linguistic markers organized in a linguistic ontology. The semantic annotations are used to enrich the document metadata and to provide new types of visualizations in an information retrieval context. We present the system architecture as well as some experimental results".

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