Rapor

Semantic Web, web içeriklerinin sadece doğal dillerde değil, aynı zamanda ilgili yazılımlar tarafından anlaşılabilir,
yorumlanabilir ve kullanılabilir bir biçimde ifade edilebileceği, böylece bu yazılımların veriyi kolayca bulmasını,
paylaşmasını ve bilgiyi birleştirmesini sağlamayı amaçlayan gelişen bir internet eklentisidir.
Semantic Web temelde, bir felsefe, birtakım tasarım prensipleri, işbirliği yapan çalışma grupları, ve yardımcı teknolojilerden
oluşur. Semantic Web in bazı kısımları henüz geliştirilmemiş veya gerçekleştirilmemiş fakat gelecekte yapılması umulan
öngörüler olarak ifade edilir.
Diğer parçaları resmi açıklamalarla ifade edilmişlerdir. Bu parçalar şunlardır:
1.
2.
3.
4.
RDF(Resource Description Framework)
RDF/XML, N3, Turtle, N-Triples gibi çeşitli veri dönüştürme formatları.
RDFS(RDF Schema) gibi notasyonlar
OWL(Web Ontology Language)
Bu parçaların hepsinin, belirli bir problem uzayındaki kavramları, terimleri ve bağlantıları resmi bir biçimde ifade etmesi
beklenmektedir.
İnsanlar Web'i kullanarak Fince "araba" sözcüğünü bulabilir, kütüphaneden bir kitabı rezerve edebilir veya aradıkları
DVD'nin en ucuzunu bulup satın alabilirler. Fakat bir bilgisayar bu işleri insan yönlendirmesi olmadan tamamlayamaz.
Çünkü web sayfaları insanların okuması için yapılmıştır, makinaların değil. Semantic Web, bilgisayarlar tarafından
anlaşılabilen ve böylece bilgiyi bulma, paylaşma ve birleştirme işlerindeki can sıkıcı angaryaları otomatikleştirebilir.
Mesela, bir bilgisayarın, düz ekran HDTVlerin 40 inçten büyük olanlarının satıldığı, salı günleri saat 8'e kadar açık olan
mağazaların listesini sunması sağlanabilir. Günümüzde bunu yapmak için, her siteyi ayrı bir biçimde tarayan ve indeksleyen
arama motorlarına ihtiyacımız var. Semantic Web, web siteleri için bu birbiri ie bağlantılı bilgilerin makinalar tarafından
işlenmesine hazır ve birleştirilebilir bir biçimde yayımlanmasını sağlayan ortak bir standart (RDF) belirlemiştir.
Tim-Berners-Lee Semantic Web'in vizyonunu aşağıdaki gibi ifade etmiştir:
“
"Web için bir hayalim var, öyle ki bilgisayarlar web üzerindeki bütün veriyi, içerikler, linkler ve insanlarla
bilgisayarlar arasındaki bütün işlemler gibi, analiz etmeye muktedir olacaklar. Henüz ortaya çıkmamış olsa da,
ortaya çıktığı zaman Semantic Web ticaretin günlük mekanizmaları, bürokrasi ve günlük yaşamlarımız birbiri ile
konuşan makinalar tarafından yürütülecek. İnsanlığın asırlardır konuşup durduğu "akıllı ajanlar" nihayet
gerçekleşecek."
”
—Tim Berners-Lee, 1999
Hypertext Web ile İlgisi
Markup(İşaretleme)
Bir bilgisayardaki dosyalar dağınık bir şekilde parçalara ayrılmış belgeler olabilir. Bu tip belgeler, e-postalar, raporlar ve
broşürler insanlar tarafından okunabilir. Takvim, adres defteri, playlist ve elektronik tablo(spreadsheet) gibi veriler, bunların
görüntülenmesini, araştırılmasını ve çeşitli yollarla birbirleri ile ilişkilendirilmelerini sağlayan programlar ile sunulur.
Şu anda World Wide Web, temel olarak, metin blokları ve bunların içine serpiştirilmiş, resimler ve veri giriş formları gibi
çokluortam nesnelerinden oluşan sayfaları kodlamak için kullanılan bir işaretleme dili olan Hypertext Markup
Language(HTML) ile yazılmış dokümanlardan oluşur.
Semantic Web herhangi bir verinin, özellikle veri için tasarlanmış RDF sayesinde, bilgisayardaki veri dosyaları gibi
işlenebilmesine olanak sağlayacak şekilde yayınlanmasını sağlar.
Tanımlayıcı ve genişletilebilir
Semantic Web bu eksikliği, RDF, Web Ontology Language(OWL) ve veri-merkezli, uyarlanabilir Extensible Markup
Language kullanarak işaret eder. Bu teknolojiler wen dokümanlarını tamamlamak ya da bunların yerine geçmek üzere birlikte
kullanılır. Böylelikle veri, webden erişilebilir veritabanlarında tanımlayıcı veri şeklinde veya gösterimle ilgili kısımları ayrı
olarak tutulan saf XML şeklinde veya XHTML şeklinde tutulabilir. Makinalar tarafından okunabilir açıklamalar içerik
yöneticilerinin içeriğe anlam ekleyebilmelerini sağlar. Mesela bir içerikle ilgili bilginin yapısını açıklamak gibi. Böylece,
"tümdengelim uslamlaması(deductive reasoning)" ve çıkarım yapma işleyişine benzer şekilde, makine metin yerine bilginin
kendisini işleyebilir. Bu sayede daha anlamlı sonuçlara ulaşılır, otomatikleştirilmiş bilgi toplama ve araştırmanın bilgisayarlar
tarafından yapılması sağlanır.
Elemanlar
XML, XML Schema, RDF, OWL, SPARQL
Semantic Web standartları ve XML, XML Schema, RDF, RDF Schema ve OWL gibi araçları kapsar.
w3c.org daki "Web Ontology Language Review" dokümanı bu elemanların fonksiyonlarını ve bu elemanlar arasındaki
ilişkileri açıklar. Burada özetleyecek olursak:
W3C Semantic Web Layer Cake





XML yapılandırılmış dokümanlar için yüzeysel sözdizim kuralları sağlar. Fakat dokümanın anlamı ile ilgili
anlamsal kısıt yüklemez.
XML Schema, XML dokümanlarının yapı ve içerik elemanlarını düzenlemeye yarayan bir dildir.
RDF nesnelere(resources) ve bu nesnelerin nasıl ilişkili olduğuna işaret eden bir veri modelidir. RDF temelli model
XML sözdiziminde ifade edilebilir.
RDF Schema, RDF kaynaklarının özelliklerini ve sınıflarını ifade etmeye yarayan sözcükler bütünü ve bunların
genelleştirme hiyerarşileri için bir anlambiliminden oluşur.
OWL, özellikleri ve sınıfları betimlemek için daha fazla sözcük grubu getirir:
Sınıflar arası ilişkiler, cardinality, eşitlik, özelliklerin daha iyi sınıflandırılması, özelliklerin karakteristikleri ve
numaralandırılmış sınıflar (enumerated classes) gibi.

SPARQL, semantic web veri kaynakları için bir protokol ve sorgulama dilidir.
Web in ve web içindeki birbiri ile bağlantılı kaynakların kullanışlılığını ve kullanılabilirliğini artırma amacını aşağıdakilerle
gerçekleştiririz:





RDF ve SPARQL standartlarını kullanarak mevcut veri sistemlerini expose eden sunucular. Farklı uygulamalardan
birçok RDF'e çevirici bulunmaktadır. İlişkisel veritabanları önemli bir kaynaktır. Semantic web server, varolan
sisteme, sistemin işleyişini etkilemeden eklenebilir.
Semantik bilgi ile işaretlenmiş dokümanlar(HTML diline bir uzantı olarak kullanılan <meta> etiketleri günümüzde
arama motorları ve web crawler lar için bilgi sunmaktadır). Bu veri, insanlar tarafından anlaşılabilir içerik
hakkında, makinalar tarafından anlaşılabilir bilgi olabilir. Mesela sayfanın yaratıcısı, başlık, açıklama gibi. Veya bir
takım gerçekleri ifade eden saf metadata olabilir(sitenin diğer yerlerindeki kaynaklar ve servisler gibi). Semantik
işaretleme genellikle elle değil, otomatik olarak gerçekleştirilir.
Genel metadata sözcük kümeleri(ontolojier) ve sözcük kümeleri arasındaki eşlenmeler(maps). Bunlar doküman
yaratıcılarının dokümanlarını, doküman okuyan birimler tarafından anlaşılabilmesi için nasıl işaretleyeceklerini
bilmelerini sağlarlar.
Bu veriyi kullanarak Semantic Web kullanıcıları için otomatik olarak belirli görevleri yerine getiren birimler.
Özellikle birimlere bilgi sağlamak için geliştirilmiş web-tabanlı servisler.(Mesela bir birimin, bir online mağazanın
daha önce kötü hizmet ya da spam gönderimi ile ilişkili olup olmadığını öğrenebildiği bir Trust servisi.)
RDF-URI, XML, namespaces
Bu teknolojinin öncelikli kolaylaştırıcıları URI ile birlikte XML ve namespace lerdir. Bunlar biraz mantık eklenerek RDF i
oluşturur. RDF, herhangi bir şey hakkında herhangi bir şey söylemek için kullanılabilir. Topic Maps ve web öncesi yapay
zeka gibi teknolojiler de Semantic Web e RDF kadar katkıda bulunacağa benziyor.
FOAF
Popüler bir semantic web uygulaması olan Friend of a Friend, insanlar ya da diğer temsilciler arasındaki ilişkileri açıklar.
Semantic Web Browsers and Interconnection
Semantic web tarayıcıların uygulamalarından biri BigBlogZoo.com dur. Bu uygulamada 60.000 den fazla xml kaynağı
DMOZ schema kullanılarak sınıflandırılabilir ve işlenebilir. Bu programın ticari versiyonu MediaMiner, bu verileri bilgiye
dönüştürmek için işler. (mine)
Piggy Bank
Piggy Bank ücretsiz bir Firefox eklentisidir. Piggy Bank web scriptlerini, RDF bilgisine dönüştürüp kulanıcının
bilgisayarında depolamaya yarar. Bu bilgi daha sonra, orijinal bağlamdan bağımsız olarak alınıp işlenip, başka bağlamlarda
kullanılabilir. Mesela Google Maps ile bu bilgiyi birleştirip bilgi gösterme amaçlı. Piggy Bank Semantic Bank adındaki, yeni
web teknolojileri ile verieri etiketleme fikirlerini birleştiren yeni servis ile çalışır. Piggy Bank Simile Project tarafından
geliştirilmiştir. Simile Project'in başka bir ürünü ise, belirli veri türlerini, mesela posta koduna karşılık hava tahmini verisi
gibi, çevirmeye yarayan RDFizers'dır. Böyle çabalar bugünün webinden semantic varisine geçişteki olası problemleri
çözmeyi kolaylaştıracaktır.
Weak AI (Zayıf Yapay Zeka)
Semantic Web bir çeşit Weak AI dır. Makinalar tarafından anlaşılabilir doküman kavramı, makinaların insanlar tarafından
belirlenmiş kavramları anlayabilen bir yapay zekayı öngörmez.Fakat tam olarak belirlenmiş bir problemin, tam olarak
belirlenmiş süreçlerle, var olan ve tam olarak belirlenmiş veriler üzerinde çözebilen bir makina yeteneğini kasteder. Bu
bağlamda Semantic Web, büyük ölçekli bir uzman sistem gibi düşünülebilir.
RDF kolay kullanılabilir olmasına rağmen, paradoxları ve gereksiz söz tekrarlarını ifade edebilecek tam bir dil olacaktır. Her
mekanik RDF uygulaması, RDF i bilinçli olarak kısıtlanmış bir dile çeviren, RDF kullanımını sınırlandıran ve biçimlendiren
bir şema kullanacaktır. Bununla beraber, bağlantılar sadece "RDF fiilleri" arasında yapılıyor olsa da, ortaya çıkan ifade büyük
miktarda bilgi olacaktır.