Notation3：RDFの簡易表記から論理表現まで
RDFのモデルを記述する方法は、グラフ、XML構文などがありますが、第3の扱いやすい記法としてバーナーズ＝リーが示しているのがNotation3です。コンパクトで分かりやすいだけでなく、XML構文では記述が困難な「引用」を表現でき、セマンティック・ウェブのRule、Logicレイヤーを具体的に書き表すことも可能です。 RDFのトリプルとN3：基本フォーマット 匿名ノードと構造化 N-Triples（参考） N3を用いた語彙の定義 フォーミュラとコンテクスト：論理の表現 参照文献 RDFのトリプルとN3：基本フォーマット RDFは、主語、述語、目的語の3つの組（トリプル：triple）を用いてリソースを記述します。たとえば、ある文書でMaestro、conducts、Orchestraという語彙が定義されているとき、「マエストロはオーケストラを指揮する」という関係は、次のようなグラフで記述で
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RDF API Interact with the core API to create and read Resource Description Framework (RDF) graphs. Serialise your triples using popular formats such as RDF/XML or Turtle. ARQ (SPARQL) Query your RDF data using ARQ, a SPARQL 1.1 compliant engine. ARQ supports remote federated queries and free text search.
ちょっとしたメモ - SPARQL: セマンティック・ウェブとWeb 2.0が出会うところ
RDBMSとRDFをマップすれば、両者の特徴を生かした「セマンティック・ウェブ的な応用」への道が開ける。しかし、RDFの背後にあるデータベースには、外部から直接SQLで問い合わせを行うことができない。ここをカバーするのがRDFのクエリ言語であるSPARQLだ。これは、"Web 2.0アプリケーション"にとってもキーになる可能性がある。少し古い記事だが、Kendall ClarkによるSPARQL: Web 2.0 Meet the Semantic Web を取り上げてみよう。 これは、SPARQLプロトコルの3回目の草案が出たことを受けて、2005年9月16日に書かれたO'Reilly Developer Weblogsの記事。10月の「Web 2.0 Conference 2005」を前に、"Web 2.0"への関心が一般にも高まっていたタイミングで、かなり注目されたものだ。冒頭で、セ
MicroModels - W3C Wiki
This Page Retired! Please use CustomRdfDialects (2007-10-30) Micromodels are a set of simple, open data models built upon existing and widely adopted standards. Objective: making it cost-effective to record and share knowledge formally, i.e. so that computers can manipulate it. Developments around blogging and syndication have led to the emergence of Web formats which are closely related to HTML b
ここギコ！: RDFでの位置記述には、Geoボキャブラリでは力不足かもしれない
大した知識もないもんが、偉そうな事をのたまいますが…。 Geoボキャブラリがどうのこうのというよりは、Geoボキャブラリが採用している緯度と経度を別プロパティとしているのがいいのかどうか、という話。 単に静的情報としてというか、アリバイ的にというか、位置の情報に言及したいだけなら、緯度と経度が別プロパティでもいいんだけど、それを解析してRDFデータベースに蓄積して、意味解析を行うような事を考えた場合、RDFデータベースでは基本的にトリプル単位で蓄積されるので、緯度と経度が別プロパティで表されると、空間インデックスのつけようがありません。 経度と緯度は人間の理解の簡単のために見た目2属性に別れているけども、本来は2つ合わさってはじめて一つの「点」という属性を表しているわけなので、それを当たり前のように分離してしまうのは、「身長」を管理するのに「座高」と「股下」の2属性に分けて管理してるの
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
RDFとセマンティック・ウェブの現在
セマンティック・ウェブのレイヤーケーキ URI, Unicode, XMLを基盤に ウェブの蓄積をベースにグローバルなデータ（OpenWorld）を扱う マシンが読める形でデータや知識を共有 RDFによるシンプルで柔軟なデータ形式 RDFS 、オントロジーによる語彙と知識の記述 推論規則と論理フレームワーク 述語論理、記述論理を用いた推論、高度な検索 検索結果をエージェントが判断してさらに処理を継続 署名と証明と信頼 エージェントがなぜこの処理をしたかの論理的な証明 電子署名と暗号化によるデータの保証 セマンティック・ウェブ応用のいくつかの側面 「セマンティック・ウェブ」とひと括りにするとすれ違いや誤解が… 高度なリソース探索 全文検索 v.s. メタデータによる検索 最も分かりやすいセマンティックウェブのアプリケーション（出発点） 鶏と卵：誰がメタデータを与えるのか（SW利用の動機付け）
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