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    Publicado el 11.7.2011 por Equipo GNOSS

    Web Semántica

    tipo de documento Artículo

    La Web Semántica permite que las máquinas 'entiendan' lo que les decimos. Esta definición, escueta en su formulación, pero ligera para cualquier público, esconde la evolución de la Web de los Documentos a la Web de los Datos. ¿De qué hablamos? El alcance de la Web Semántica solo se comprende con la evolución de los usos y costumbres de personas y organizaciones en la Red, que piden a las máquinas respuestas satisfactorias en lugar de páginas kilométricas de resultados. La Web 2.0,  aquella fundamentada en la conversación, ha generado semejante volumen de información que es necesaria la colaboración inteligente de los sistemas. El siguiente paso es la Web 3.0, una web social en la que la tecnología y los sistemas cooperan con las personas en la interpretación, recuperación y enlazado de la información, entre sí y con los intereses de las personas. Esta relación permite una web ampliada gracias a la inteligencia de los sistemas que trabajan con datos estructurados y enlazados (Linked Data) en el marco de los estándares de la Web Semántica.

    Pero, ¿qué es la semántica aplicada al desarrollo de tecnología Web? Hagamos un poco de historia: Tim Berners-Lee, ‘padre’ de la World Wide Web, publicó en 1998 el documento ‘Semantic Web Road Map’, texto seminal sobre el tema en el que se define el esquema de la arquitectura de la Web Semántica: RDF (Resource Description Framework), índices de términos contra índices de palabras, lenguajes de consulta, gran libro contra gran base de datos, etc. Es un artículo sencillo en la forma, pero muy profundo en el contenido, en el que podemos encontrar dos embrionarias y sencillas  definiciones de la Web Semántica:

    ·         "Machine-Understandable information".

    ·         "The Semantic Web is a web of data, in some ways like a global database". 

    En el documento anteriormente referido se incluye un glosario sobre lo que no es la Web Semántica, en el que se indica especialmente que “a Semantic Web is not Artificial Intelligence”.

    A su vez, en el número de mayo de 2001 de la revista Scientific American, publicó el artículo ‘The Semantic Web’, coescrito por Tim Berners-Lee, James Hendler y Ora Lassila. El texto sigue la línea de sencillez del anterior, evolucionando los conceptos esquematizados en la hoja de ruta:

    • Significado expresivo. La Web Semántica proporcionará estructura al contenido lleno de significado de las páginas web, creando un entorno donde los ‘agentes de software’, moviéndose entre las páginas, desempeñarán tareas sofisticadas para las personas.
    • Representación del conocimiento. Para que la Web Semántica funcione, los ordenadores deben tener acceso a colecciones de información estructurada, y a conjuntos de reglas de inferencia que puedan usar para realizar razonamiento automatizado. Como toda la Web, esto debe estar descentralizado en sentido amplio, para tener la versatilidad suficiente. Se propone el uso de RDF con etiquetado XML como medio de expresar significado, y de un identificador único URI (Uniform Resource Identifier) para cada concepto.
    • Ontologías. Para poder descubrir un mismo concepto en diferentes sistemas, tiene que haber un medio de conocer que ese concepto (como un código postal) significa lo mismo. La solución a este problema la proporcionan las colecciones de información conocidas como ontologías. En el contexto de la Web Semántica, una ontología es un documento o fichero que define formalmente las relaciones entre términos.
    • Agentes.  La potencia real de la Web Semántica se alcanzará cuando las personas comiencen a crear programas que recolecten contenido Web de diferentes fuentes, procesando la información e intercambiando los resultados con otros programas. La efectividad de estos agentes se incrementará exponencialmente según el contenido Web legible por las máquinas y otros servicios automatizados vayan estando disponibles. La Web Semántica promueve esta sinergia: incluso los agentes que no están expresamente diseñados para trabajar juntos pueden transferir datos entre ellos, cuando esos datos vienen con contenido semántico.
    • Evolución del Conocimiento. La Web Semántica no es sólo una herramienta para realizar tareas individuales. Bien diseñada, puede ayudar a la evolución del conocimiento humano, entendido en su totalidad. Proporcionando un identificador único (URI) a cada concepto, cada persona puede expresar nuevos conceptos inventados con un esfuerzo mínimo. Su lenguaje lógico unificador permite que estos conceptos sean progresivamente enlazados en una Web universal. Esta estructura abrirá el conocimiento y los trabajos de la humanidad al análisis de significado de los agentes de software, proporcionando un nuevo conjunto de herramientas para vivir, trabajar y aprender.

    Artículo evolutivo elaborado con la participación de Esteban Sota y Ricardo Alonso Maturana.

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    Compartido el 16.7.2010 por Equipo GNOSS

    Reflexiones de Juan Sobejano sobre la reputación: "La naturalidad de una reputación no la da el que fuentes, dinámicas o contextos en los que se generan esas dos reputaciones sean los mismos, sino que sean acordes con sus contextos".

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    Compartido el 5.4.2010 por Equipo GNOSS

    Artículo-guía de Juan Béjar (Comunidad Pensamiento Imaginactivo) en el que explica el paso de la web 2.0 a la web 3.0 y ofrece recursos para comprender qué es la semántica y su aplicación en contextos de educación.

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    Publicado el 31.3.2010 por Equipo GNOSS

    El documento "revisa conceptos básicos sobre construcción de tesauros y aplicación de modelos de marcado en tesauros electrónicos. Se desarrolla un tesauro simple en base al contenido temático del sitio web 'Chile para Niños', mediante el software ThManager y se transforma a SKOS-Core para una futura recuperación de información semántica". Documento elaborado por Alonso Cavieres AbarcaSergio Fredes MenaArturo Ramírez Novoa.
     

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    Compartido el 25.3.2010 por Equipo GNOSS

    Dolors Reig analiza los proyectos semánticos de gnoss.com y value-it. Sobre la red de conocimiento , incluye un vídeo en el que Ricardo Alonso Maturana, CEO de gnoss.com, describe el proyecto.

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    Compartido el 3.2.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    Cuál es el papel de las web 2.0, la web 3.0 y las tecnologías semánticas en la nueva era del gobierno abierto, transparente, colaborativo y conectado? Una reflexión sobre las posibilidades que brinda la tecnologías para la construcción de una Nueva Administración basada en los valores de la participación de los ciudadanos y la información compartida.

    What is the role of cloud computing, web 2.0, and web 3.0 semantic technologies in the coming era of transparent, collaborative, connected e-governance?

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    Compartido el 22.12.2009 por Ricardo Alonso Maturana

    wiki.dbpedia.org

    tipo de documento Página Web

    DBpedia es un esfuerzo comunitario para extraer información estructurada a partir de Wikipedia y hacer que dicha información esté disponible en la web. DBppedia permite hacer preguntas sofisticadas a Wikipedia así como conectar otros conjuntos de datos en la web con los datos de Wikipedia. Con ello, DBpedia espera facilitar que la gran cantidad de información de Wikipedia pueda usarse de nuevos modos interesantes y que pueda inspirar nuevos mecanismos para navegar, conectar y mejorar la propia enciclopedia, contribuyendo, en definitiva, a crear la 'next web'. Se trata de una caso de Open Linked Data Web o de Web Semántica en la práctica. Sin duda, muestra cómo será el futuro de internet

    DBpedia is a community effort to extract structured information from Wikipedia and to make this information available on the Web. DBpedia allows you to ask sophisticated queries against Wikipedia, and to link other data sets on the Web to Wikipedia data. We hope this will make it easier for the amazing amount of information in Wikipedia to be used in new and interesting ways, and that it might inspire new mechanisms for navigating, linking and improving the encyclopaedia itself (...)

    The DBpedia knowledge base currently describes more than 2.9 million things, including at least 282,000 persons, 339,000 places (including 241,000 populated places), 88,000 music albums, 44,000 films, 15,000 video games, 119,000 organizations (including 20,000 companies and 29,000 educational institutions), 130,000 species and 4400 diseases. The DBpedia knowledge base features labels and abstracts for these things in 91 different languages; 807,000 links to images and 3,840,000 links to external web pages; 4,878,100 external links into other RDF datasets, 415,000 Wikipedia categories, and 75,000 YAGO categories. The knowledge base consists of 479 million pieces of information (RDF triples) out of which 190 million were extracted from the English edition of Wikipedia and 289 million were extracted from other language editions (...) 

    Within the W3C Linking Open Data (LOD) community effort, an increasing number of data providers have started to publish and interlink data on the Web according to Tim Berners-Lee’s Linked Data principles. The resulting Web of Data currently consists of several billion RDF triples and covers domains such as geographic information, people, companies, online communities, films, music, books and scientific publications. In addition to publishing and interlinking datasets, there is also ongoing work on Linked Data browsers, Linked Data crawlers, Web of Data search engines and other applications that consume Linked Data from the Web. 

    The DBpedia knowledge base is served as Linked Data on the Web. As DBpedia defines Linked Data URIs for millions of concepts, various data providers have started to set RDF links from their data sets to DBpedia, making DBpedia one of the central interlinking-hubs of the ermerging Web of Data. 

    This Wiki provides information about the DBpedia community project:

    • Datasets gives an overview about the DBpedia knowledge base.
    • Ontology gives an overview about the DBpedia ontology.
    • Online Access describes how the data set can be accessed via a SPARQL endpoint and as Linked Data.
    • Downloads provides the DBpedia data sets for download.
    • Interlinking describes how the DBpedia data set is interlinked with various other datasets on the Web.
    • Use Cases lists different use cases for the DBpedia data set.
    • Extraction Framework describes the DBpedia information extraction framework.
    • Data Provision Architecture paints a picture of the software and protocols used to serve DBpedia on the Web.
    • Community explains how the DBpedia community collaborates and how people can contribute to the DBpedia effort.
    • Credits lists the people and institutions that have contributed to DBpedia so far.
    • Next steps describes ideas and future plans for the DBpedia project.

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    Publicado el 24.9.2009 por Rubén Vinagre Sáenz

    Market Research 3.0 Is Here: Attitudes Meet Algorithms in Sentiment Analysis

    The explosion of social media channels has the potential to revolutionize market research. New social media-based studies can be conducted more cheaply and efficiently, in real-time and may more accurately capture individual and group opinions. Companies are already mining the words, tones, streams and demographics of social media consumers for their own purposes. User data is deconstructed and then constructed into a picture on brand attitudes, market needs and social habits.

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