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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 25.11.2013 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Let’s build a semantic web by creating a Wikipedia for relevancy — Tech News and Analysis

    The relevancy-defining, edge-weighting algorithms of Google’s Knowledge Graph, Facebook’s Open Graph and Gravity’s Interest Ontology are closely guarded company secrets. Imagine if that data was available to everyone — it would be as disruptive as Amazon Web Services. The internet would be a better place.

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    Publicado el 20.11.2013 por Ricardo Alonso Maturana

    Una herramienta automática frena el vandalismo en Wikipedia

    Investigadores de la Universidad de Alabama en Birmingham (EE.UU.) han creado una herramienta capaz de detectar identidades falsas entre los usuarios que escriben en la Wikipedia.

    La credibilidad de la enciclopedia colaborativa online por excelencia dependerá en el futuro de evitar prácticas como estas, así como de asegurar el rigor intelectual de sus entradas.

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    Publicado el 17.5.2013 por Equipo GNOSS

    Summarising Geographic Coverage of Dbpedia (and Wikipedia)

    Este artículo nos hace un análisis del alcance de los datos geográficos en dbpedia.

    • 475,001 geographic points in Dbpedia 3.8.
    • 26,763 (recorded as “nil” in the results) were unmatched, giving 448,238 points that can be geocoded to a country
    • 122,230 points were from US (25.7% of full set)
    • US, Poland (46,316; 9.75%), and United Kingdom (45,917, 9.67%) are the three most represented countries
    • 178 countries referenced in totaal

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    Publicado el 5.12.2012 por Equipo GNOSS

    Semantic MediaWiki 1.8 released

    La nueva versión 1.8 de Semantic MediaWiki (SMW) ha sido actualizada. Con esta nueva versión almacenar y leer datos es más rápido debido al uso de mecanismos de almacenamiento en caché mejorado y gracias a la optimización de los diseños de tablas. Semantic MediaWiki es una extensión del software MediaWiki, que es utilizado por proyectos como Wikipedia y que permite a los usuarios almacenar y consultar datos en páginas wiki como una wiki semántica.

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    Publicado el 12.11.2012 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Welcome to LDBC | Linked Data Benchmark Council

    Welcome to LDBC

    In the last years we have seen an explosion of massive amounts of graph shaped data coming from a variery of applications that are related to social networks like facebook, twitter, blogs and other on-line media and telecommunication networks. Furthermore, the W3C linking open data initiative has boosted the publication and interlinkage of a large number of datasets on the semantic web resulting to the Linked Data Cloud. These datasets with billions of RDF triples such as Wikipedia, U.S. Census bureau, CIA World Factbook, DBPedia, and government sites have been created and published online. Moreover, numerous datasets and vocabularies from e-science are published nowadays as RDF graphs most notably in life and earth sciences, astronomy in order to facilitate community annota- tion and interlinkage of both scientific and scholarly data of interest.

    Technology and bandwidth now provide the opportunities for compiling, publishing and sharing massive Linked Data datasets. A significant number of commercial semantic repositories (RDF databases with reasoner and query-engine) which are the cornerstone of the Semantic Web exist.

    Neverthless at the present time,

    • there is no comprehensive suite of benchmarks that encourage the advancement of technology by providing both academia and industry with clear targets for performance and functionality and
    • no independent authority for developing benchmarks and verifying the results of those engines. The same holds for the emerging field of noSQL graph databases, which share with RDF a graph data model and pattern- and pathoriented query languages.

    The Linked Data Benchmark Council (LDBC) project aims to provide a solution to this problem by making insightful the critical properties of graph and RDF data management technology, and stimulating progress through compettion. This is timely and urgent since non-relational data management is emerging as a critical need for the new data economy based on large, distributed, heterogeneous, and complexly structured data sets. This new data management paradigm also provides an opportunity for research results to impact young innovative companies working on RDF and graph data management to start playing a significant role in this new data economy.

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    Publicado el 7.8.2012 por Equipo GNOSS

    Nueva actualización de DBpedia:  DBpedia 3.8

    Las mejoras más importantes de la nueva versión con respecto a la 3.7 son:

    1. Se han actualizado los contenidos de Wikipedia con fecha Mayo-Junio 2012

    2. Se ha extendido la ontología y los enlaces entre sus conceptos

    3. Se han publicado versiones en distintos lenguajes

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    Publicado el 19.7.2012 por Equipo GNOSS

    Tipalo: asigna tipos a las entidades de Wikipedia

    Una herramienta que automáticamente asigna los tipos de entidades de Wikipedia en un grafo LOD. Dada una URI de la página de Wikipedia, la herramienta devuelve un grafo RDF compuesto por las propiedades rdf:type, rdfs:subClassOf, owl:sameAs, and owl:equivalentTo que proporcionan información  sobre la entidad mencionada por la página de Wikipedia.

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    Publicado el 4.7.2012 por Equipo GNOSS

    PoolParty Knowledge Discoverer

    El equipo PoolParty de la Semantic Web Company ha presentado un nuevo buscador semántico  que demuestra el poder de los modelos de conocimiento, en combinación con datos vinculados y la minería de datos.

    PoolParty Knowledge Discoverer permite obtener más información de contexto en dominios específicos como personas, lugares, empresas, etc. que los buscadores clásicos.

    Como entradas al buscador admite

    • Elegir un tema,
    • Obtener el texto de una UR, o
    • Introducer el texto directamente en el editor

    Y el buscador analiza el texto y devuelve una recomendación inteligente con información de contexto:

    • Relacionada con contenidos de Wikipedia
    • Categorías relacionadas con el texto
    • Imágenes relacionadas con el texto
    • Etiquetas relacionadas con el texto

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    Publicado el 30.5.2012 por Equipo GNOSS

    Faviki: Tags that make sense

    Faviki es una herramienta de marcadores sociales que permite utilizar los conceptos de Wikipedia como etiquetas.

    Faviki permite mantener sus propias etiquetas y conectarlas a los conceptos comunes y universales de la mayor colección del mundo del conocimiento. Esto permite descubrir sobre que trata exactamente una página web y permite al ordenador entender mejor su significado.

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