В добър ден Графиката на знанието се възприема погрешно като „приятно е да има“ аспект на мрежата, който е пълен с клопки по пътя към реализацията.

За да разрешим проблема, описан по-горе, създадохме услуга, наречена URIBurner. Тази услуга предоставя "измамно проста" експлоатация на уеб ДНК - под формата на свързани данни - като се придържа към следните принципи:

  • Обектите се наименуват недвусмислено с помощта на хипервръзки — осигурявайки спестяващото време предимство от отричането на нюанси, свързани със създаването и публикуването на 5-звездни свързани данни.
  • Имената на обекти се преобразуват(когато се щракне върху тях или се премахнат препратките)към документите за описание на обекти — осигуряване на предимството на рентабилното изграждане на Графика на знанието
  • Описания на обекти — под формата на субект (обект), предикат (атрибут), обект (стойност) структурирани изречения, където всеки компонент е идентифициран чрез лента с хипервръзкаобекта, който може също да бъдат идентифицирани чрез Въведен или нетипизиран литерал

Всеки, който използва едно от следните разширения на браузъра в тандем с URIBurner (или със собствен частен екземпляр на Virtuoso Sponger Middleware Module), може да допринесе със съдържание към Графика на знанието чрез прост URL шаблон и/или щракване с мишката:

  • OpenLink Data Explorer (ODE)— фокусира се конкретно върху предоставянето на генериране с едно щракване на семантична мрежа от свързани данни от страницата, която в момента е в обхвата на вашия уеб браузър
  • OpenLink Structured Data Sniffer (OSDS) — включва ODE функционалност

В допълнение към URIBurner, ODE и OSDS, ние въведохме концепцията за Нанотация, чрез която всеки може да конструира и публикува свързани данни навсякъде, където се приема текстово съдържание, използвайки нотации като JSON-LD или RDF-Turtle. Този мощен механизъм за дефиниране на данни има допълнителното предимство на де-силофикацията на данни, тъй като тези данни вече не се държат в плен на никоя социална медийна услуга.

Използване на нанотация за генериране на семантична мрежа от свързани данни от туит — ръководство с инструкции

Twitter е впечатляващо недостатъчно използвана платформа. Например, той предоставя глобална zeitgeist (a/k/a „hey twitter“) платформа, която е групирана от своите членове.

Използването от Twitter на # хаштагове като идентификатори на теми и @ манипулатори като идентификатори на агент (човек, организация или бот) е ключът към зараждащата се функционалност като високофункционален анклав на Графа на знанието.

Ето един пример за използване, който демонстрира как Nanotation, URIBurner, ODE и OSDS колективно използват Twitter като анклав на Knowledge Graph и начална точка в по-голямата LOD Cloud Knowledge Graph.

Сценарий

По-рано днес попаднах на туит, който включваше инфографика, озаглавена „Вашата дигитална маркетингова карта““ — от „документ с подобно заглавие“.

За мен беше интересно използването на следните хаштагове: #Ads, #DigitalMarketing и #SEO. Имайки предвид еднаквото използване на тези тагове, аз се опитах да използвам отговор Tweet, за да направя някои изрични изявления относно това, което тези хаштагове са идентифицирали за постигане на две цели:

  • Опишете как са свързани референтите на (идентифицирани от) тези хаштагове по структуриран начин
  • Запазете тези бележки в базата знания зад URIBurner (т.е. инстанция на Virtuoso многомоделна RDBMS, която естествено обработва данни, представени като RDF изречения)

стъпки

(1) Пиша отговора си в туит, използвайки нанотация, за да опиша типовете взаимоотношения на обекти, които имам предвид, използвайки термини от речника на SKOS — който описва термини за конструиране на таксономични дървета.

Нанотационен текст въз основа на изображението по-горе, с няколко подобрения на интегрирането на DBpedia.
{
‹#DigitalMarketing› a skos:Концепция.
‹#DigitalMarketing› skos:свързани dbpedia:SEO, dbpedia:Рекламиране .
‹#ДигиталенМаркетинг› skos:broader dbpedia:Маркетинг .
}

(2) Докато преглеждам своя туит, мога да щракна върху иконата на OSDS (намира се в лентата с инструменти на моя браузър) и OSDS ще представи превод на нанотацията, която съм вградил в туита.

(3) Като алтернатива, използвайки факта, че нашето ODE разширение добавя елемент от контекстното меню към моя браузър, мога да поставя показалеца на мишката върху URI, който идентифицира моя Tweet и след това да използвам комбинацията CTRL+Щракване, за да извикам Извличане, Трансформиране и Зареждане (ETL) операция на URIBurner, която след това връща страницата, изобразена по-долу:

(4) Падащото меню „Преглед с помощта“ в горната част на тази страница ми позволява да превключа към алтернативни изгледи, които предоставят допълнителна функционалност, като завъртане от страницата, описваща един туит, към страница, която изброява всеки екземпляр на туит, който съществува в База данни URIBurner.

(5) Когато щракна върху записа с надпис „Embedded Turtle Statement 7“, URIBurner връща страница, която изрично разкрива структурата на субекта, предиката и обекта на този оператор.

(6) Като имам предвид целта си да създам таксономично дърво от хаштаговете в оригиналния туит, щраквам върху връзката „DigitalMarketing“, която връща страницата по-долу. Както можете да видите, DigitalMarketing е представен като подкатегория на Marketing в съответствие с моята цел.

Това, което е най-важно тук, е фактът, че природата на типа връзка (skos:broader), която свързва маркетинга и дигиталния маркетинг, е съгласувана и разбираема както от човек, така и от RDF-съвместим софтуер, който разбира семантиката на типа връзка (отношения), както е дефинирана от конкретен речник.

Какво е станало тук?

Водех си бележки, използвайки туит, като третирах хаштагове и думи, използвани в структуриран израз subject→predicate→object, използвайки цифровата стенограма, предоставена от nanotation.

Защо това е важно?

Мога да създавам бележки по прищявка, които кумулативно обогатяват базата данни URIBurner, което от своя страна обогатява по-голямата LOD Cloud Knowledge Graph. Най-важното от всичко е, че имам мощна способност да се възползвам от това знание, използвайки различни методи:

  • Търсене по ключова дума
  • Прецизно намиране — където мога да започна с ключова дума или известен URI и да използвам филтриране на атрибути, за да намеря по-конкретно това, което търся, въз основа на ролите на субект или обект на всички връзки на обекти в базата данни URIBurner
  • SPARQL заявка през HTTP
  • SQL заявка с помощта на ODBC, JDBC, ADO.NET или OLE-DB връзка

Заключение

Записването на бележки е най-мощната практика, която познавам за придобиване и подобряване на умения.

В свят, който все повече изисква натрупване и гъвкаво използване на знания, да можеш да създаваш бележки навсякъде и когато и да е безценно!

Представете си какво означава всичко това, когато тези бележки прогресивно подобряват Графика на знанието (независимо дали е публична, частна или смесена), която захранва изкуствения интелект чрез машинно обучение и извън него.

Връзки

Свързани