hrvatski

Primjena grafova znanja temeljena na Wikidata repozitoriju

Grafovi znanja postaju neizostavne komponente sustava strojne inteligencije, a njihovu važnost i potencijal u budućnosti najbolje se očituju činjenicom da Microsoft, Google, Facebook i ostali tehnološki giganti ulažu sve više novca u njihovo korištenje i razvoj. Grafovi znanja predstavljaju skup međusobno povezanih objekata i događaja iz stvarnog svijeta ili apstraktnih koncepata uz formalnu strukturu koja omogućava i ljudima i strojevima razumijevanje. Grafovi znanja glavni su alat semantičkog weba koji je nastavak na World Wide Web. Na semantičkom webu podaci su međusobno povezani tako da su strojno razumljivi. Za ostvarivanje grafova znanja i semantičkog weba potrebne su tehnologije: URI, XML, RDF, RDFS, OWL i SPARQL koje daju potrebne opise entiteta i znanje kako bi računalo razumjelo podatke što bliže kao ljudi. Kako su podaci na Wikipediji bili razumljivi samo za ljude, tako je na principu grafova znanja nastala Wikidata, baza znanja namijenjena da informacije koje sadrži budu čitljive i ljudima i strojevima. To omogućava da se pomoću strukturiranih računalnih upita definiranim nekim od upitnih jezika (npr. SPARQL) kreiraju odgovori (grafovi znanja) u stvarnom vremenu u trenutku kada do baze znanja stigne pojedini upit te stoga predstavljaju trenutno znanje koje tehnički sustav može iskoristiti prilikom zaključivanja.

semantički web ; strojna inteligencija ; wikidata

nije evidentirano