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语义网(Semantic Web) 是一个由万维网联盟的蒂姆·伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)在1998年提出的一个概念，它的核心是：通过给万维网上的文档(如:HTML)添加能够被计算机所理解的语义(Meta data)，从而使整个互联网成为一个通用的信息交换媒介。语义万维网通过使用标准、置标语言和相关的处理工具来扩展万维网的能力。不过语义网概念实际上是基于很多现有技术的(某些技术甚至可以追溯到20世纪60年代末期), 也依赖于后来和text-and-markup与知识表现的综合.
"语义"网是由比现今成熟的网际搜索工具更加行之有效的、更加广泛意义的并且自动聚集和搜集信息的文档组成的。其最基本的元素就是语义链接
通过下列方法可以提升万维网以及其互连的资源的可用性(usability)和有效性(usefulness)：

"标记"了语义信息的文档。这可以是机器可以理解的关于文档内容（例如文档的作者,标题,简介等)的描述, 或者是描述该网站所拥有的服务和资源.(注意:任何东西都是能被URI-统一资源定位符-所描述的,因此语义网能理解人物、地方、想法、类别等等)
通用元数据词汇表(本体论)及词汇间的影射使得文档作者知道如何来标记文档方可让机器识别他想提供的元数据.
利用元数据为语义网用户执行任务的自动软件代理(agent).
为自动软件代理提供特定信息的网络服务 (例如, 可信度服务可以让软件代理查询某个在线商店是否曾经有过不良纪录或者发送过垃圾邮件).
这方面的技术依靠下列的工具: URIs (以识别任何资源定位) 及 XML 及名字空间. 这些技术，加点逻辑，能组成RDF，一种用于描述任何事物的标记语言. 和RDF类似, 很多其他技术, 例如概念图和 Web之前的人工智能技术，例如知识库和描述逻辑, 都有可能对语义网有贡献.

原帖由 coredump 于 17-8-2009 18:29 发表

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回复 #2 青山的帖子
我现在就要靠这些过渡技术吃饭阿，等完全过渡完了我恐怕早就不存在了
而且过渡技术如果存在一个相当长的时间，那就是标准，真正等到AI自动识别语义了，内部表示也仍然会遵循这些标准的，所以宏观趋势归宏观趋势，我这里感兴趣的是和语义网技术相关的现状，现在这些技术标准的细节，它们已经被应用的领域，相关的实现等等。