语义网：让网络更聪明

　　有人把语义网(Semantic Web)称为Web3.0，现在它就要粉墨登场了。编程工具开发商TopQuadrant公司和Franz公司日前表示，他们将把前者的TopBraid Composer和Franz的AllegroGraph 64位RDF存储数据库结合起来，形成一个语义网开发环境和数据库，提高计算机的“智力”。

　　语义技术可增强计算机对数据的理解，在整合大型数据集时用处特别显著。它对于搜索应用的用处也很大，因为语义技术让计算机推断出未有明确定义的数据元素之间的关系。一个关键词搜索通常仅仅返回包含查询关键字的文档，而语义搜索则能返回与搜索词汇的含义有关的结果(例如：Tank一词，有坦克、水容器等两种含义，语义技术能予以辨别)，或者是与搜索词汇的同义字有关的结果(例如：Tank意为坦克时，同义字有Armored Vehicle，装甲车)。

　　目前，还没有出现真正意义上的语义网，这在很大程度上是因为现有工具还无法承担这样的任务。TopQuadrant的联合创始人和执行合伙人拉尔夫·霍奇森(Ralph Hodgson)说：“我们必须要创建出合适的工具，来支持语义网的实现。”他说，包括Protege和Swoop等在内的公共领域许可软件都还无法商用。

　　使用标准数据库和开发环境的语义程序似乎不能很好地拓展。“你可以用自己的方式进行编程，”霍奇森说，“就是费点劲。”

　　语义网有许多的标准、协议以及包括RDF、OWL(Web Ontology Language，Web本体语言)、Sparql等在内的多种语言，此外还有可让开发者在语义框架下组织数据的XML相关技术。上述两家公司的产品组合，提供了一个基于Eclipse的图形开发环境和一个能与大量RDF数据同比扩大的数据库。

　　葛兰素史克公司(GlaxoSmithKline，下称GSK)正在对AllegroGraph进行测试，以提供一个更为灵活的IT基础设施并通过自动化提高生产力。这家制药公司正在利用一个语义数据提取层进行试验。这项生物实验室工作有很多制药公司参与其中，因而产生了许多数据，GSK的一位主管罗宾·麦克伊泰(Robin McEntire)说：“因此我们希望把它聚合起来，并在更高的一个层级上把它呈现出来，语义技术大有用处。”

　　该公司的目标是应用基于计算机的推理，从而对大量实验数据进行评估和过滤。“低层级的推理是很好的开端，我们的科学家从事的任务并非‘高科技’，但是特别耗时的任务就可以利用这项技术实现自动化。”麦克伊泰说。

　　伊士曼-柯达公司(Eastman Kodak，下称柯达)也在使用AllegroGraph软件，它从可视化数据中进行含义推断，从而来帮助客户更好地维护他们日渐庞大、难以管理的数字影像。

　　“语义理解技术将帮助消费者更好地管理自己的的图片，”柯达主席兼首席执行官(CEO)彭安东(Antonio Perez)去年在一场演讲中表示，“照片之间也能相互‘认识’了—不用人们指点，利用元数据(Metadata)，一张照片便可寻找到具有相关元数据的另一张照片，因此，所有的照片便能以新的类别进行重新组合，无非取决于它们之间不同的关联方式而已。”