Semantisk web

Semantisk web (eller semantisk vev, på engelsk: semantic web) er en utvidelse av verdensveven («world wide web», WWW) slik at ikke bare mennesker men også datamaskiner kan dra nytte av informasjonen. Den semantiske veven ble først foreslått av Tim Berners-Lee, oppfinneren av den opprinnelige veven og direktør i World Wide Web Consortium (W3C). Nyere utviklinger som bygger på de samme ideene og teknologiene er lenkede åpne data, dataveven og kunnskapsgrafer.

Semantisk merking

En sentral ide bak den semantiske veven er semantisk merking av data. Semantiske merker («semantic tags») er data som sier hva andre data handler om, for eksempel at noen data handler om en bestemt person, at en tegnstreng er navnet på personen, at en annen tegnstreng er et telefonnummer, og at telefonnummeret tilhører en bestemt person. Semantiske merker er dermed en form for (semantiske) metadata, som kan brukes av maskiner for å sette data sammen på nye måter og generere ny informasjon.
For å merke data på den semantiske veven benyttes URI-er (eller rettere sagt IRI-er). For eksempel kan URI-en http://xmlns.com/foaf/0.1/Person brukes til å merke at noen data handler om en person, og URI-en http://xmlns.com/foaf/0.1/phone kan merke denne personens telefonnummer. Individer som personer, organisasjoner og steder kan også identifiseres unikt av en URI eller IRI. For eksempel kan http://dbpedia.org/resource/Sissel_Kyrkjebø brukes til å merke personen Sissel Kyrkjebø og http://dbpedia.org/resource/Bergen byen Bergen. Alle som vil kan foreslå nye merker og vokabularer, men verdien av semantiske data er størst når de bruker vanlige merker og vokabularer. Derfor er det god og vanlig praksis når man foreslår nye merker og vokabularer å lenke dem klart til eksisterende merker og vokabularer (og det finnes egne vokabularer for å lenke samme vokabularer).

Merking av HTML

HTML har ingen innebygget funksjonalitet for å definere betydningen av innholdet i dokumentet. Man kan til dels beskrive metadata om dokumentet og innholdet i dokumentet gjennom <meta> taggen; man kan benytte attributter for å fortelle nettlesere og søkemotorer visse ting om dokumentet, slik som tegnsett, forfatter, beskrivelse av dokument, nøkkelord, osv. Det er imidlertid begrenset hva dette tillater, i tillegg til at hverken beskrivelse av dokument eller nøkkelord faktisk gir innholdet noen betydning, annet enn å knytte det til noen tilfeldige nøkkelord og en tekst-strenge. For eksempel, hvis følgende nøkkelord er spesifisert, "Doktor,Hartman,klinikk,fysisk,terapi", så vil ikke en maskin forstå at Doktor Hartman jobber i en klinikk for fysisk terapi. Den vil knytte ordene til dokumentet, men ikke ha noen formening om hva en doktor er, eller hvilken relasjon det er mellom nøkkelordene.
Det finnes fire formater man kan bruke for å merke HTML-dokumenter semantisk; nemlig mikroformater, RDFa, Mikrodata, og JSON-LD. De benytter seg av eksterne kontrollerte vokabularer, som definerer konsepter og begreper innenfor spesifike domener. Det finnes mange ulike vokabularer og hele samlinger med vokabularer, som definerer mange forskjellige domener. Dublin Core, FOAF, Schema.org er noen eksempler på dette.

Mikroformater

Mikroformater bruker eksisterende XHTML/HTML-koder for å legge til semantiske opplysninger som GPS-koordinater, visittkort, lyd- og videofiler og kalendernotater. Til sammenligning med andre semantiske oppmerkinger er mikroformater hovedsakelig beregnet for å være enkelt leselig for mennesker, slik at maskiner kommer i andre rekke.
Mer typiske semantiske formater som RDF, OWL og XML, er spesifikt designet for publisering av data. Sammen med (X)HTML skal disse enten være en supplement til World Wide Web, eller en erstatter. Berners-Lee kaller dette nettverket Giant Global Graph (GGG), men spesifiserer i et dokument at en semantisk web ikke er tenkt på som en erstatter av World Wide Web, men heller en samarbeidspartner.

Eksempel: HTML meta-tagger vs. semantisk oppmerking med RDFa

For å vise forskjellene mellom HTML og semantisk oppmerking ved bruk av RDFa, vurder følgende eksempler som skal forklare at en artikkel er skrevet av Bob Dylan og skal forklare at han kjenner Neil Young og Joan Baez
 ...
 <meta name="keywords" content="bob dylan, joan baez, neil young, personlig hjemmeside, om meg"/>
 <meta name="description" content="Min personlige hjemmeside"/>
 <meta name="author" content="Bob Dylan"/>
 Denne artikkelen ble skrevet av Bob Dylan og handler om mine venner: Neil Young og Joan Baez. 
 ...
I det ovennevnte eksempelet kan en agent lese hvem som er skribenten, en beskrivelse av nettsiden og noen
nøkkelord til å binde til nettsiden. I eksempelet nedenfor har vokabularene Dublin Core og FOAF blitt
brukt for å forklare til agenter hva som er meningen bak innholdet innenfor hver tagg.
 <html xmlns:foaf="http://xmlns.org/foaf/0.1" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
 ...
 Denne artikkelen ble skrevet av <span property="dc:author"><span property="foaf:Person">Bob Dylan</span></span>, og handler om mine venner: <span property="foaf:knows"><span property="foaf:Person"><span 
property="foaf:name">Neil Young</span> og <span property="foaf:name">Joan Baez</span>
 ...
I det eksempelet kan en datamaskin lese at skribenten av dokumentet er Bob Dylan og at Neil Young og Joan Baez er to personer og har to forskjellige navn. I FOAF-vokabularet kan man også spesifisere mer bestemt fornavn, etternavn og 
lignende. I dette eksempelet har vi prøvd å holde det så enkelt som mulig.

Vokabularer

Vokabularer er standarder for semantiske merker, som person, artist, fornavn og etternavn. På den semantiske veven brukes URI-er til merking, f eks er http://xmlns.com/foaf/0.1/Person et mye brukt standardmerke for data om personer. Det finnes hundrevis av vokabularer for ulike områder, som personinformasjon, vevsider, produkter osv.
Dokumenter kan bli markert med semantiske tagger (pr. dags dato er det kun <meta>-taggene, beskrevet ovenfor, som er standardisert i HTML) for å beskrive de forskjellige egenskapene til dataen presentert i dokumentet. For eksempel kan man markere opp ting som hvem som har skapt dokumentet ved å ha en "skaper" eller "skribent"-tagg. Når maskiner leser denne vil de forstå at skaperen av dokumentet er personen, eller personene innenfor nevnte tagger. Det finnes et bredt utvalg av slike vokabular som kan definere egenskaper på en hel rekke ting. Alt kan bli definert gjennom bruken av URIer, slik at en semantisk web kan skille mellom (f.eks.) plasser, mennesker, dyr og mat.
Åpne vokabularer gir skribenter av et dokument en indeks over hvilke klasser kan bli tilegnet forskjellige egenskaper for å være leselig for agenter. Sett at man har en skribent som skriver et dokument som omhandler en forfatter og boken forfatteren har skrevet. For at en semantisk web og dens agenter skal klare å forstå forskjellen på disse to skribentene eller forfatterne lages det individuelle ontologier. Èn kan for eksempel være skribentForDokument hvor den andre kan være forfatterAvBok. Når en agent leser de to klassene vil den forstå at en skribent og en forfatter (som regel kun ett ord i HTML, author) ikke er den samme.

FOAF

FOAF (Friend of a Friend) er et populært vokabular for semantisk merking av data om personer, organisasjoner og sosiale relasjoner. Med FOAF kan agenter se sammenhengen mellom personer, som f.eks. om de er kjent gjennom jobb, skole, organisasjoner eller privat. Man kan til og med spesifisere foreldre og barn. Siden hele sammenhengen av de forskjellige personene og alle deres relasjoner vil det være nærmest umulig for mennesker å se sammenhengen mellom alt. Dette er derimot noe en agent ville klart å sett sammenhengen i på kort tid.

Programvareagenter

Programvareagenter leter hele tiden gjennom veven for å finne, samle inn og sette sammen semantisk merkede data. Andre programvareagenter forsøker å utnytte allerede innsamlede data for å tilby nye informasjonstjenester. Noen slike agenter, som bruker teknikker fra maskinlæring og kunstig intelligens, kalles intelligente agenter.

Semantiske datasett

Semantiske datasett er samlinger av semantisk merkede data. Eksempler er DBpedia, Wikidata og Geonames.
For å gjøre nettet mer brukbart, automatisert og tilkoblet gjennom sine ressurser har det blitt lagt opp til flere måter å omvende tjenester og ikke-semantiske ressurser til semantiske formater. Flere tjenere sitter allerede på store mengder data i flere formater. Av den grunn har det blitt produsert flere applikasjoner som konverterer andre dataformater til RDF-formater.

DBpedia

DBpedia har som mål å hente ut data fra Wikipedia og gjøre det tilgjengelig i et semantisk RDF-format. Resultatet blir publisert og blir lagt ut fritt tilgjengelig med GNU Free Documentation License. Dette tillater semantiske agenter til å sende spørringer til datasettet og lenke og bruke materialet tilgjengelig i egne datakilder.

Lignende begreper

Fordi den fokuserer på å knytte sammen data snarere enn dokumenter, kalles den semantiske veven også dataveven («Web of Data»). En tilsvarende utvikling er lenkede data («Linked Data», LD) og lenkede åpne data («Linked Open Data», LOD), som legger vekt på å gjøre  åpne og andre datasett tilgjengelige på lenkede formater som kan benyttes av maskiner. Et selskap som Google bruker også semantiske teknologier i stort omfang under betegnelsen kunnskapsgrafer.

Utfordringer

Det er mange lag med hindringer som man må beherske for å få til en fullstendig semantisk web. Internett har rundt 24 milliarder sider. Terminologier som SNOMED CT inneholder over 370 000 navn på forskjellige klasser og nåværende teknologi har enda ikke vært i stand til å skille ut duplikater i semantiske betydninger.
Enkelte ord i språket er veldig vage og upresise. Ung og høy er et eksempelet på dette. Dette gjør at spørringer mot en semantisk datakilde gjør det veldig vanskelig å få korrekt informasjon siden konseptene "ung" og "høy" har variable betydninger hos folk. Som regel bli reguleringsprinsippet "fuzzy logic", eller uskarp logikk, anvendt for å avgjør hva det er brukeren faktisk spør om.
I motsatt retning har man også de veldig presise og nøyaktige spørringene som gjør at man ofte må anvende seg av probabilitetsregning for å finne ut de spesifikke resultatene man vil ha. Et eksempel på en situasjon som kan oppstå er ved å se på en pasient som har blitt presentert et sett av symptomer. Det kan finnes flere diagnoser på akkurat de symptomene, men en agent med en algoritme for probabilitet vil kunne regne ut hvilken diagnose er mest sannsynlig basert på symptomene angitt.
Inkonsistens er også et dilemma når det eksisterer flere vokabular fra forskjellige ontologier bli kombinert i ett dokument. Deduksjon feiler når inkonsistensen er tilstedeværende i et dokument med flere separate vokabular.
Et siste hinder er ren menneskelig bedrageri. Falsk informasjon satt inn i semantiske egenskaper. Kryptografi blir normalt sett utøvd for å forhindre bedrageri.
Mange av teknikkene nevnt her vil kreve en utvidelse av Web Ontology Language (OWL) for å bli løst.