Les ontologies et le Web sémantique sont-ils morts? [fermé]

Le Web sémantique est-il mort? Les ontologies sont-elles mortes?

J'élabore un plan de travail pour ma thèse sur "Une base de connaissances à travers une ontologie d'ensemble pour les groupes d'intérêt autour des zones humides" . J'ai fait des recherches et développé des ontologies pour cela, mais je ne suis toujours pas clair sur beaucoup de choses. Quel est le langage de modélisation pour les ontologies?

Quelle méthodologie pour les ontologies est la meilleure? OTK ou MÉTHONTOLOGIE ?

Existe-t-il un programme qui fait

Cratilo est un logiciel d'analyse des corpus textuels et d'extraction de termes spécifiques du domaine d'étude (il est développé par les professeurs Jorge Antonio Mejia, Francisco Javier Alvarez et John Albeiro Sánchez, Institute of Philosophy University of Antioquia). Il permet une analyse lexicale des textes, identifiant les mots qui apparaissent leur fréquence et leur emplacement dans le texte. Grâce à un processus de reconnaissance, Cratylus identifie tous les mots du texte et construit une base de données qui devient le projet d'analyse de l'œuvre. Existe-t-il d'autres outils similaires?

Les termes trouvés par Cratilo peuvent-ils être utilisés pour créer une base de connaissances?

Quels sont les cadres sémantiques ouverts existants qui peuvent être utilisés pour de telles choses?

Existe-t-il un logiciel qui crée automatiquement RDF, OWL et XML? Comment fonctionne Tails? Jena? Sésame?

(Bien que je pense que votre question n'est généralement pas considérée comme une bonne question pour ce site, je pense qu'elle devrait être conservée car presque tout le monde nouveau dans le domaine est tout aussi confus au début et il est difficile de trouver des informations droites, sobres et équilibrées à propos de ça.)

Le Web sémantique est-il mort? Les ontologies sont-elles mortes?

Beaucoup de gens se sont éloignés du Web sémantique. En revanche, il y en a encore beaucoup qui l'utilisent. Il y a toujours eu beaucoup de confusion quant à sa valeur. Il existe des cas d'utilisation qui bénéficient véritablement des technologies du Web sémantique, mais ils sont assez rares.

Données ouvertes liées

C'est en partie pourquoi le sous-champ des données ouvertes liées a été créé. Vous pouvez voir les données liées comme une version allégée plus pragmatique du Web sémantique (ou comme un catalyseur nécessaire de la vision Web sémantique plus vaste).

Les données liées, bien que plus pragmatiques, utilisent toujours des ontologies. Il n'est tout simplement pas aussi clair d'utiliser OWL et de concevoir vos ontologies d'abord et de manière très formelle.

Une base de connaissances telle que Freebase (actuellement remplacée par Wikidata ) ne s'appuie même pas sur les technologies du Web sémantique (elle a toujours été disponible également sous forme de vidages RDF). D'un autre côté, même Freebase s'appuie sur des concepts similaires à ceux du Web sémantique et il a une forme d'ontologies.

Logiciel pour générer des ontologies

Il n'y a aucun logiciel qui créerait automatiquement pour vous des ontologies de haute qualité. Du moins pas dans le sens des ontologies logiques OWL / premier ordre. D'autre part, de nombreux types de logiciels, dont Cratilo que vous avez mentionnés, peuvent vous aider à construire une étape inférieure dans le spectre sémantique , comme un glossaire ou peut-être même une folksonomie qui peut ensuite être transformée en une taxonomie ou une ontologie par d'autres algorithmes. Il pourrait même y avoir des logiciels pour créer des ontologies OWL à part entière, mais je pense que c'est encore un domaine de recherche assez actif.

Ontologies et méthodologies

Comme toujours, cela dépend de vos besoins et objectifs. Dans des domaines tels que la biomédecine et les sciences de la vie en général, ils créent des ontologies formelles complexes car ils ont des données avec une structure très variée et les ontologies les aident à garder les choses organisées et utilisables. En revanche, un eshop pourrait mieux s'en tenir à la modélisation de base de données relationnelle normale et n'ajouter que des identifiants globaux (URI) dans l'esprit des données liées s'ils veulent construire un graphique de connaissances approprié plus tard.

Même si vous avez besoin d'ontologies, vous voudrez peut-être d'abord ignorer les méthodologies. Surtout si vous êtes vraiment nouveau dans le domaine et que vous avez peu d'idée de vos besoins.

Iéna, sésame, ...

Jena, Sesame, Virtuoso, etc. sont des triplestores - ils sont utilisés pour stocker et interroger RDF. La plupart des ontologies peuvent être représentées en RDF. Même ceux écrits en OWL. RDF a la partie sémantique, RDF / S, qui vous permet de formuler quelques ontologies de base. Cela pourrait bien suffire pour commencer. Même RDF / S peut devenir déroutant et compliqué lorsque vous commencez à penser à des nœuds vides, à des graphiques nommés (sont-ils fixes? Sont-ils dynamiques?), Etc.

Bien que je pense que votre question n'est généralement pas considérée comme une bonne question pour ce site, je pense qu'elle devrait être préservée car presque tout le monde nouveau dans le domaine est tout aussi confus au début et il est difficile de trouver des informations droites, sobres et équilibrées sur il.

Il y a trop de problèmes trop généraux dans votre message.

Nous sommes définitivement dans une ère d'été de l'IA en ce moment (par opposition à l' hiver de l'IA ), et la recherche sur le Web sémantique reçoit moins d'attention.

Pourtant, il existe de nombreux projets liés à la construction d'ontologies. Google a Knowledge Graph et Knowledge Vault . Les deux utilisent Freebase (entre autres sources).

Il y a des dizaines de liens que je peux vous donner pour répondre à certaines de vos questions, mais la meilleure chose que vous puissiez faire est de parcourir les pages Web sémantiques du W3C .

Jetez un œil à RDF, SPARQL, OWL, Virtuoso, Protege - ce sont des normes de facto.

En termes d'extraction d'ontologies à partir de corpus textuels - il existe différents outils. Aucun d'eux n'est parfait, donc vous devez vraiment faire des recherches et trouver quelque chose qui convient à vos besoins. Par exemple, il y a OntoLearn Reloaded (ce document est relativement nouveau, vous pouvez donc consulter la bibliographie pour rechercher d'autres approches).

Il y a aussi le projet académique DBPedia , une version RDF d'un sous-ensemble de Wikipedia.

Selon le moteur de recherche Alexa, qui classe les sites Web en fonction de leur popularité sur Internet, il figure parmi les 100 000 premiers sites Web - pas mal, pas complètement hors de propos.

L'intérêt général pour le site DBpedia.org au cours de la période 2015-2016 semble avoir été assez constant. Voir capture d'écran.

D' autres sites similaires (selon Alexa) sont beaucoup moins populaires.

Je dirais donc que l'acceptation du Web sémantique n'est pas morte, ça sent juste drôle.