画像認識技術のRiya、イメージ検索サービス「Like.com」をついに公開
あのGoogleが1度は買収に動いたといわれる画像認識技術のRiyaが画像（イメージ）をキーにした検索サービスの開発を計画という話については、以前にブログでお伝えした通りだが、この「Like.com」という新サービスのアルファ版がついに公開された。 この話を伝えるTechCrunchの記事には「はじめての本物の画像検索（"First True Visual Image Search"）」と書かれているが、これは、他の「画像検索」と称する各サービスが対象となる画像に付されたメタデータの文字情報を頼りに画像を見つけ出すのに対し、Like.comではメタデータのほか画像自体の（視覚的な）類似性を手がかりに検索する、ということを意味している。 現時点では、ジュエリー、シューズ、バッグ、洋服だけが検索の対象だが、同サイトではParis HiltonやJulia Roberts、Victoria Be
XHTMLからメタデータを自動抽出する
セマンティック・ウェブを実現する上で大きな鍵になるのが、どうやってメタデータを余計な負荷なしに提供してもらうかという方法論です。XHTMLで構造的な要素タイプ、class属性、id属性を適切に使用していれば、XSLTでここからメタデータを変換・抽出することが可能です。これを共通オントロジーと結びつければ、わざわざコンテンツと別にメタデータを用意しなくても、通常のコンテンツ制作がそのままセマンティック・ウェブの基礎になってくれるのです。 セマンティック・ウェブの関門：メタデータの収集 XSLTとXHTMLのclass属性を活用する a要素を使ったリソースとしての目的語 メタデータ用XSLTの存在を知らせる より汎用的なアプローチ テーブルデータの変換：th要素の内容を使う テーブルでもclass属性を使ってみる head要素からのメタデータ抽出 XHTMLの拡張によるメタデータ埋め込み メタ
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