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Post by account_disabled on Jan 8, 2024 3:56:20 GMT
从数百万个网页中组织内容并创建巨型全球图的愿景是开创性的。当网络发明家蒂姆·伯纳斯·李 (Tim Berners-Lee) 爵士于 2007 年在博客中提及此事时,很明显正在发生一些事情。巨型全局图(GGG)实际上是他引入的一个定义,旨在阐明 [...] 人工智能 可发现性 全球巨图 语义学 2017 搜索引擎优化 蒂姆·伯纳斯·李 统一资源标识符 沃德利夫特有限公司 从数百万个网页中组织内容并创建巨型全球图的愿景是开创性的。当网络发明家蒂姆·伯纳斯·李 (Tim Berners-Lee) 爵士于 2007 年在博客中提及此事时,很明显正在发生一些事情。巨型全局图 (GGG)实际上是他引入的一个定义,旨在阐明数据网络是 如何 从文档网络中产生的。 他写: «因此,网络和万维网可能都被塑 手机号码数据 造成数学家所说的图,但它们处于不同的层次。网络链接计算机,网络链接文档。 现在,人们正在做出另一个心理举动。现在人们认识到,“重要的不是文件,而是文件所涉及的内容”。很明显,真的。» 后来他继续说道: «然后,当我预订航班时,这就是我感兴趣的航班。不是旅游网站上的航班页面,也不是航空公司网站上的航班页面,而是航班本身的URI (由航空公司发布)。这就是我要添加书签的内容。无论我使用哪种设备来查找书签、电话或办公室墙壁,它都会访问适合情况的视图,整合我从不同来源了解到的有关该航班的所有信息。 预订和乘坐航班的任务将涉及许多交互。在整个过程中,在我的意识中,该任务和飞行将是主要的事情,所涉及的网站将是次要的事情,而网络和设备将是第三位的。» 过去十年我一直在走这条路——真的。我在应用研究领域积极发挥作用,评估这些技术的影响,并了解知识提取、NLP 和语义技术(现在也称为应用人工智能)如何改进内容管理系统、发布工作流程和内容可查找性。 在阿姆斯特丹举行的SEMANTiCS 2017(第 13 届欧洲语义系统会议)上紧张地度过了两天之后,我终于可以看到整个愿景成为现实。知识图谱不仅对于改进各种机器学习和认知计算任务至关重要,而且是 Electronic Art 等领先组织的核心。
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