Merhaba arkadaşlar, bu ayki yazımızda size elimden geldiği kadar anlamsal(semantic) ağ(web) teknolojisini anlatmaya çalışacağım.
Anlamsal ağ aslında yapay zeka olmamakla beraber yapay zeka teknolojilerini kullanabilen bir teknolojidir. Biraz karışık olduğunun farkındayım fakat vereceğimiz somut örneklerle umarım daha iyi anlaşılacaktır. Anlamsal ağ, "web 3.0" ile hayatımıza girmiş bir kavramdır. Bunun en başarılı uygulanış biçimi Google'dır (bakınız: Allah). Bunu bir somut örnekle pekiştirelim isterseniz. Örneğin, yaz günü havuza gitmek istiyorsunuz ama maalesef o günki hava kapalı ve yağmur bekleniyor. Eğer sonuçlar size normal olarak havuzları gosteriyorsa orada anlamsal ağdan bahsetmek biraz sıkıntılı bir durum ama size kapalı havuzları sonuç olarak gösteriyorsa burada anlamsal ağdan söz edebiliriz. Daha başka bir örnekle açıklayacak olursak, Trabzonspor taraftarının yaşadığı kent olarak Bursa girdik diyelim. Diğer bir arkadaşın ise Ankara'da yaşıyor. Şimdi buna anlamsal yaklaşımı uygulamaya çalışalım. Senaryonun anlaşılması için tamamlayıcı veriler şunlar; Bursaspor Web TV spikeri, Bursa'da yaşayan Trabzonspor taraftarlarına "erkekseniz Heykel'e gelin" diye seslenmiş. Ankara Büyükşehir Belediye Başkanı Melih Gökçek de bir heykeli bulunduğu yerden kaldırmış ve "böyle sanatın içine tüküreyim" demiş. Her iki üye (sen -Bursa'da- ve arkadaşın-Ankara'da-) sosyal ağ arama kutusuna "erkek heykel" yazarak birer arama yapıyorlar.
1. Bursa'da yaşayan üye arama sonuçlarında örneğin "erkekseniz Heykel'e gelin dedi, toplanıp gidiyoruz" şeklindeki grubu ya da o açıklamayı yapan spikerin profilini görüyor.
2. Ankara'da yaşayan üye ise arama sonuçlarında örneğin "sanata sahip çıkalım" gibi bir grubu ya da kaldırılan heykelin heykeltıraşının profilini görüyor.
Sanırım anlatmak istediğim şey daha iyi anlaşılmıştır. Biraz da anlamsal ağ dillerinden bahsedelim:
RDF (Resource Description Framework)
XML dili verilerin kodlanması ve taşınması için sözdizimi yapısını belirler. RDF (Resource Description Framework Kaynak Tanım Çerçevesi) bir veri modelidir.
Bu model web ortamındaki nesnelerin (kaynakların), kaynak özelliklerinin ve özellik değerlerinin tanımlanması fikrine dayanır. RDF ifadelerinde yer alan nesne, özellik, değer üçlüleri RDF’in temelini oluşturur.
RDFS (RDF Schema)
RDF veri modeli ağ ortamındaki kaynaklar, isimlendirilmiş kaynak, özellikleri ve değerleri üçlülerini temel alan basit bir gösterim yöntemidir.
RDFS gösterimi RDF veri modelini genişleten bir tip sistemidir. Bu tip sistemi bir alanda kullanılacak olan sözcük kümesini tanımlar.
DAML+OIL
Anlamsal ağın temelini oluşturan ontoloijleri tanımlamak için RDFS şema dilinin yeteneklerini genişleten üst seviye dillere gereksinim duyulmaktadır.
RDF(S)’ in bir üst seviye katmanı olarak DAML (DARPA Agent Markup Language), OIL (Ontology Interface Layer), DAML+OIL ve OWL (Web Ontology Language) ontoloji dilleri tanımlanmıştır.
DAML+OIL şu aşamada en gelişmiş ve olgunlaşmış dil olarak gözükmektedir.
DAML dili Amerikan hükümetinin desteklediği bir çalışma sonucunda Ağustos 2000’de yayınlanmıştır.
OIL (Ontotoloji Interface Layer) Avrupa Birliği IST programı çerçevesinde geliştirilmiş bir dildir.
Bu iki dilin yapılarını birleştirmek için Amerika ve Avrupa Birliği’nce oluşturulan ortak komite DAML+OIL dilini geliştirerek Aralık 2000’de yayınlamıştır.
DAML+OIL’in en son veriyonu Mart 2001’de yayınlanmıştır. İlk yayın tarihinden itibaren DAML+OIL bir çok anlamsal web araştırmacısının ilgisini çekmiş ve yaygın bir kullanımı oldukça yaygınlaşmıştır.
Şu anda değişik alanlar için DAML+OIL ile geliştirilmiş yaklaşık 250 adet ontoloji ve 60 tane bu dile özel geliştirme aracı bulunmaktadır.
Semantic Web Uygulama Alanları
- Yazılım ajanı tabanlı dağıtık işlem uygulamaları
- Anlam tabanlı ağ arama makineleri
- Anlam tabanlı sayısal kütüphaneler
- Ontoloji destekli kurumsal bilgi yönetimi
- Otomatik web servisi keşfi, etkinleştirilmesi, karşılıklı işleyebilirliği ve izlenebilirliği
Bu konuda yazılmış bir diğer yazımız için: http://e-bergi.com/2008/Agustos/Semantik-Web