新书推介：《语义网技术体系》
作者：瞿裕忠，胡伟，程龚
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    >> 本版讨论Semantic Web(语义Web,语义网或语义万维网, Web 3.0)及相关理论，如：Ontology(本体,本体论), OWL(Web Ontology Langauge,Web本体语言), Description Logic(DL, 描述逻辑),RDFa,Ontology Engineering等。
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     liuytliuyt 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 

    30楼的不要觉得别人都没有做过应用，我最近刚花3个月写了一个较为复杂的本体项目，逻辑完整，涉及本体的很多方面。现在研究本体的最怕别人批评自己的技术没有用，我觉得这是嫉疾讳医，一触即跳。这样狭隘的心态怎能成就真正的学问。
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/10 14:11:00
     
     liuytliuyt 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 
    语义网真正吸引人的其实就是语义两个字，但这个语义无论现在的研究者怎么不愿意承认现实他也是个事实，不能实现对自然语言(当然主要是文字材料)的自动分析，就注定最多只能流行一阵而最后必将被抛弃到历史的垃圾坑。计算机技术的发展史中这样的技术还少吗？
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/10 14:19:00
     
     baojie 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    发贴心情 
    “实现对自然语言(当然主要是文字材料)的自动分析”，就目前的技术实力，离大规模商用，还远着呢。语义网技术，怎么可能建立在这样摸不着边的基础上呢？当然，以后，以后或许能成，也许技术的发展会远远超过我们的想象。不过那也就不是我们今天所讲的语义网了。

    我们今天这个历史阶段，现有技术手段可以达到的的语义网，核心问题应该是网页数据的结构化，可以查询化。这个数据的结构性，可能是经过自然语言理解（如twine做的那样），但我觉得其大多数，还是应该通过数据本身的结构性（比如通过表格产生的数据）来自动，大规模的产生。Blog, Calender, Social Network, Email, Photo, Music, Video 这些日常应用数据的tagging，分类，是语义网成功的基础。

    语义网在我看，不必拘泥于一种技术。如果基于关系数据库可以做，甚好；如果基于XML可以做，也好；基于wiki来实现，更好。谁说一定要是OWL？只要是能大规模工业化应用，就是成功的路线。在我看，只要Youtube和Gmail推出了tag关系，并允许对此查询，语义网就算是成功了。哪怕这个实现是基于索引表的，没有任何RDF支持，我也会支持这是一个语义网应用。先有若干互不相连的语义网网站，如果商业成功，过上年把自然会有动力将其互联（如Youtube和Gmail共享tagging系统），假以时日，这种层出不穷的复杂应用自然会冒出来。Web产生的当年，哪里能料到今天这千奇百怪的各种应用？语义网自然也是一样的，先有若干简单但是商业成功的应用（即使不是RDF的），然后循序渐进，演化出种种匪夷所思的新鲜玩意儿来。

    进不进历史的垃圾坑，要看能不能服务这个社会。语义网是一种技术，是一种工业，和造发动机，造飞机一样，讲究得是将一种简单的基本原理，用现在人类可以得到的手段，克服种种工程困难，来得到有用，可用，耐用的产品。饭要一口一口地吃，路要一步一步地走，冒进不得。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/10 15:43:00
     
     liuytliuyt 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 
    网友baojie对语义网的研究现状同我的理解一样，但我只是有感而发，我只是对计算机科研领域不敢面对计算机领域最重要问题进行挑战的一种哀叹，看看软件学报，计算机科学国内所谓最权威的期刊发表的文章基本上很少谈智能，天天留恋与信息安全(我教过3年)，吧cpu的由奔腾一代提高到奔腾4代对计算机科学的发展促进作用究竟有多大？，计算机科研始终不敢面对最有意义、最有挑战、最难实现的人工智能，这不过就是害怕失败、害怕在现在急功近利的科研体系下自己数年的心血付之东流，不被人承认，可悲吧。人类的科学研究应当主要是向未知领域发起挑战，技术研究是主要看如何应用(这是语义网的现状)，我只是感慨为什么人人都只是想当一名工匠而不是想成为一名大师呢？我的恐怕也只是能成为一名工匠。但我有梦想，希望人类(最好是中国人)有人能成为大师。我始终认为，假设以后人类能够解决语言理解的问题，可能已经把语义网中的基于描述逻辑的本体等技术抛弃，但新的技术也必须吸收其思想。所以，我认为也许语义网再向前一步也许就是自然语言的逻辑分析模型了。
    我一直在想一个问题，什么技术能够让计算机理解并回答下面的问题：
    树上有四只鸟，开枪打死一只，还有几只？
    桌子有四个角，砍掉一个角，还有几个角？
    水缸里有四条鱼，死了一条，还有几条？
    有两群羊，赶到一起，有几群羊？
    像这样的问题不正是我们人类科技文明主要是计算机技术进步的所最重要的问题吗？要回答这样的问题，靠现在的所谓的统计方法来研究分析自然语言根本不可能成功，而成功的希望就目前为止，我觉得只有语义网中的描述逻辑加以改造才可能解决，这就是我为什么由上面的几段发言的道理。
    我正是认识到语义网发展的可能蕴含着极大的潜力才对语义网感兴趣的，假如语义网仅仅满足于现状，仅仅是Frank van Harmelen所说的：语义网不是人工智能，人工智能也不是语义网；人工智能是一个领域，而语义网是一个项目，我觉得他就不会引起我的多大兴趣了，因为着更大程度上就沦为技术研究了，因为理论基础现在已经基本完备。就像20世纪初1900年，物理学家开尔说得“科学大厦已经基本建成，后辈物理学家只要做一些零碎的修补工作就行了。”但同时也有所担忧：在物理学晴朗天空的远处，还有两朵小小的令人不安的乌云。”，我们现在大多数人还是满足于对基于描述逻辑的语义网的大厦的修补吗？为什么我们不能考虑这个大厦的地基能不能在开拓一点呢？
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/10 16:30:00
     
     baojie 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    to  liuytliuyt

    最近一期IEEE Intelligent System正好是讲中国的人工智能进展的，整整一期都是，相信看了以后会改变你的一些看法。

    你可能对语义网和描述逻辑的理解和其本意有些不同。整个Web到目前为止，都不幸的沦为技术研究，和造原子弹，造氢弹一样，主要是技术，不是什么基础理论的研究。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/10 16:51:00
     
     liuytliuyt 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 
    为什么我说描述逻辑中的本体等技术可能解决语言理解呢？因为只有把自然语言中的词汇分门别类，构成一种结构，存储到知识库中，在分析语言时才不会无的放矢(统计学方法就是靠猜)，而语义技术是靠知识库，但描述逻辑及本体根本就不是为了描述自然语言，描述逻辑所追求的逻辑上的严谨性、自恰性，而语言理解中充满了歧义，冲突，故此现在看起来两者相差甚远，但他们的根是一致的，都是知识要合理组织。
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/10 16:53:00
     
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    我的看法跟baojie在33楼的回复完全一致。

    目前语义网的研究可以分为两种类型：
    1。纯学术类。他们研究的是“伟大的语义网”
    2。工程类。他们研究的是“现实的语义网”

    虽然1的工作暂时看不见功效，但没准以后会有。不过2的工作在目前看来是最靠谱的。所以也是我比较关注的。

    相当同意baojie关于“只要Youtube和Gmail推出了tag关系，并允许对此查询，语义网就算是成功了”的论断。在此重提一下我在5楼所说：

    语义可以简单，也可以复杂，只要能达到“让计算机的‘理解’能力提高一个层次”就算达标了。

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    -----------------------------------------------

    第十二章第一节《用ROR创建面向资源的服务》
    第十二章第二节《用Restlet创建面向资源的服务》
    第三章《REST式服务有什么不同》
    InfoQ SOA首席编辑胡键评《RESTful Web Services中文版》
    [InfoQ文章]解答有关REST的十点疑惑

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2008/12/11 1:28:00
     
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    发贴心情 
    以下是引用liuytliuyt在2008-12-10 16:53:00的发言：
    为什么我说描述逻辑中的本体等技术可能解决语言理解呢？因为只有把自然语言中的词汇分门别类，构成一种结构，存储到知识库中，在分析语言时才不会无的放矢(统计学方法就是靠猜)，而语义技术是靠知识库，但描述逻辑及本体根本就不是为了描述自然语言，描述逻辑所追求的逻辑上的严谨性、自恰性，而语言理解中充满了歧义，冲突，故此现在看起来两者相差甚远，但他们的根是一致的，都是知识要合理组织。

    NLP是个好东西。NLP跟SW是相互影响与促进的关系。但他们是两样不同的东西。我觉得可能你误解了语义网里“语义“的真实含义。

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    发贴心情 
    理解你的担忧。不过我觉得事物（包括技术、理论在内）的发展是分阶段的。就好比实现共产主义还要分初级阶段和高级阶段。

    “挑战最难“是不错，人是应该有这样的精神。但并不是人人都适合干最难的工作，而且人类社会里也并不是只需要最难的工作。这要具体讲起来，就扯远了。。。

    以下是引用liuytliuyt在2008-12-10 16:30:00的发言：
    网友baojie对语义网的研究现状同我的理解一样，但我只是有感而发，我只是对计算机科研领域不敢面对计算机领域最重要问题进行挑战的一种哀叹，看看软件学报，计算机科学国内所谓最权威的期刊发表的文章基本上很少谈智能，天天留恋与信息安全(我教过3年)，吧cpu的由奔腾一代提高到奔腾4代对计算机科学的发展促进作用究竟有多大？，计算机科研始终不敢面对最有意义、最有挑战、最难实现的人工智能，这不过就是害怕失败、害怕在现在急功近利的科研体系下自己数年的心血付之东流，不被人承认，可悲吧。人类的科学研究应当主要是向未知领域发起挑战，技术研究是主要看如何应用(这是语义网的现状)，我只是感慨为什么人人都只是想当一名工匠而不是想成为一名大师呢？我的恐怕也只是能成为一名工匠。但我有梦想，希望人类(最好是中国人)有人能成为大师。我始终认为，假设以后人类能够解决语言理解的问题，可能已经把语义网中的基于描述逻辑的本体等技术抛弃，但新的技术也必须吸收其思想。所以，我认为也许语义网再向前一步也许就是自然语言的逻辑分析模型了。
    我一直在想一个问题，什么技术能够让计算机理解并回答下面的问题：
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    发贴心情 
    “只要Youtube和Gmail推出了tag关系，并允许对此查询，语义网就算是成功了”
    确实是这样，得到大网站的使用，证明了这个技术是有用的，充分体现了商业力量的强大，这恐怕也是美国强大的根本原因吧，最新的技术首先需要市场，商业应用，从而获得经费，得到经费支持的研究就有了更加持续深入的动力，而远离市场的研究最终在商业研究发展需求的推动下也能取得较好的进展。中国正是这种力量的缺乏，使得研究要么脱离实践，要么纯粹理论。从而没有很强的发展动力而导致落后。
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    2024/12/26 14:29:09

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