连接未来的网络——语义网

连接未来的网络——语义网

什么是语义网（Semantic Web）？

语义网的概念是由万维网（即我们熟悉的World Wide Web，也称Web、3W、www等）之父Tim Berners-Lee在1998年提出的一个概念。

在万维网诞生之初，对于网络上的内容，计算机是无法理解和处理的。

举个例子，从下图企通查官网的截图中，我们能够轻松理解企通查可以提供的服务有高效数据治理、专业共建和个性化数据等；但对于计算机来说，它只知道这是一个网页，网页中的文字和图片内容是关于什么的，其中的超链接指向的页面和当前页面有何关系，这些计算机都不清楚。

为了能够实现人与电脑间的无障碍沟通，就需要能够有一种根据语义进行判断的智能网络，而语义网正是这样一个为了使网络上的数据变得机器可读而提出的一个通用框架，“Semantic”表示用更丰富的方式表达数据背后的含义，“Web”表示将这些数据相互连接，组成一个庞大的信息网络。

语义网就好比一个巨型的大脑，智能化程度极高，协调能力也非常强大。在语义网上链接的每一台设备，不仅能够理解词语的概念，甚至还能够理解其之间的逻辑关系。

简单地说，语义网是一种智能网络，它不但能够理解词语和概念，而且还能够理解它们之间的逻辑关系，可以使交流变得更有效率和价值。

语义网，将会利用自身具有的技能，在万维网的海量资源中找到你所需的信息，从而使人从单调枯燥的机械重复性劳动中解救出来，让用户开启“上帝视角”。

例如在浏览新闻时，语义网将给每一篇新闻报道贴上标签，分门别类的详细描述哪句是作者、哪句是导语、哪句是标题。这样，假如你在搜索引擎里输入“莫言的诺贝尔文学奖作品”，搜索引擎就会为你优先推荐《蛙》，而不是关于莫言本人的文章。

其他相关概念

1.语义网络

对于很多人来说，往往很容易将语义网络（Semantic Network）和语义网混为一谈，虽然两者名字可能容易混淆，但本质上是不同的。

语义网络是由Quillian于上世纪60年代提出的一种知识表达模式，在语义网络里，用相互连接的节点（用来表示对象、概念）和边（用来表示示节点之间的关系）来表示知识。

语义网络具有容易理解和展示、相关概念容易聚类的优点，但也有多源数据融合困难、节点和边的值缺少标准、无法区分概念节点和对象节点等缺点。因此，由于缺少相应的标准，语义网络比较难被应用于实践。

2.链接数据

链接数据起初是用于定义如何利用语义网技术在网上发布数据，其强调在不同的数据集间创建链接。链接数据也被当做是语义网技术一种更简洁的描述。

下图其实就是开放链接数据项目进展的可视化，通常用来展示当前开放知识图谱的规模，涉及的领域以及知识图谱间的链接关系。从某种角度说，知识图谱是对链接数据这个概念的进一步包装。

相对于语义网络，语义网和链接数据倾向于描述万维网中资源、数据之间的关系。其实，本质上，语义网、链接数据还有Web 3.0都是同一个概念，只是在不同的时间节点和环境中，它们各自描述的角度不同。

语义网与普通万维网的差异

语义网与普通万维网差异主要在以下几方面：

1.面向的对象不同

目前万维网主要是供人类阅读和使用的，而语义网则是在万维网之上加入一些可以被计算机“理解”的语义信息，在方便人们阅读和使用的同时，也方便计算机之间的相互交流与合作。因此，万维网面向的对象主要是“人”，而语义网面向的对象则主要是“机器”。

2.信息组织方式不同

由于二者面向的对象不同，因此在信息组织方式上自然会存在很大的差异。万维网在组织信息资源时主要以“人”为中心，按照人们的思维习惯和方便性组织网络信息资源。语义网在组织信息资源时则必须兼顾计算机对文本内容的“理解”及其交流。

3.关注侧重点不同

万维网侧重于信息的显示格式和样式，而不关心所要显示的内容，而语义网则更加侧重于信息的语义内容，对具有特定意义的文本必须进行一定的标注或解释。

4.主要任务不同

万维网主要是供人阅读、交流和使用的，其主要任务就是信息发布与获取。通过在网络上发布或获取信息来达到共享和交流的目的。语义网的主要任务则是计算机之间的相互交流和共享，从而使计算机可以代替人们完成一部分工作，使网络应用更加智能化、自动化和人性化。

5.工作方式不同

万维网主要面向“人”，因此其大部分工作都是由人来完成的，包括信息的收集、检索、整理、排序和分析等。而语义网通过加入一些可以被计算机“理解”的语义信息，则可以把人从上述各类繁琐的工作中解脱出来，利用“智能代理”帮助完成上述的大部分工作。

总之，语义网是一种更丰富多彩、更个性化的网络，你可以给予其高度信任，让它帮助你滤掉你所不喜欢的内容，使得网络更像是你自己的网络。