Semantic Web'e MERHABA

Tim Berners-Lee, web’in geleceğiyle ilgili olarak iki vizyonun savunucusuydu. Dolayısıyla Semantic Web vizyonu iki temel noktadan oluşuyordu. İlk olarak, web’in birlikte çalışabilirliği destekleyen bir hale dönüştürülmesiydi. İkincisiyse, web’in daha anlaşılabilir kılmaktı. Dolayısıyla, web’in makinalar tarafından daha işlenebilir dönüştürülmesinden bahsediliyordu.
 

Öncelikle Semantic Web ile Web arasındaki farkı belirtmek gerektiğini düşünüyorum. Semantic Web için kritik nokta, datanın yanında metadata eklentilerinin de içerilmesidir.
 

Semantic Web, Web 2.0’ın sonraki hali olarak Web 3.0 adıyla beraber anılmakta olsa da, gerçekte yaratacığı farkın bir düşünüldüğünden çok daha fazla olacağını düşünenler de az değildir. Ancak, Semantic Web’in gerçek hayatımızda yaygın bir hale gelmesinin uzak bir ihtimal olmadığı konusunda herkes hemfikirdir. Çünkü; arama motoru bile mevcuttur. Arama motorunun adı Swoogle.
 

Son yıllarda birçok Semantic Web vizyonunu içeren uygulamalar geliştirilmiştir. 2008'in en iyi 10 Semantic Web Ürünü, 2009'un en iyi 10 Semantic Web Ürünü ve 2010'un en iyi 10 Semantic Web Ürünü zaten belirlendi. Artık, hayal değil çok yakınında olduğumuz bir gerçeği konuşuyoruz.
 

Dataların iyi tanımlanması geliştirilecek olan uygulamanın da birçok parametre aracılığıyla kalitesini doğrudan etkileyecektir. Dolayısıyla datanın ne kadar önemli olduğunun farkına varılması çok uzun sürmedi. Artık data, tutarlı olması gerekmesinin yanında korunması gereken bir yapıydı.
 

Bu yüzden datanın daha akıllı bir yapıya kavuşturma gereği doğmuştur. Aşamalarıysa aşağıdaki gibidir:
 

Text ve veritabanları(XML öncesi): İlk aşamada dataların çoğu uygulama bazındadır. Yani;  ”akıllı” olan uygulamadır.
 

Belirli bir tanım alanı için XML dökümanları: Datanın uygulamaya özel olması durumu ortadan kalkmış oldu. Datalar, uygulamalar arasında taşınabilir özelliğe sahip olabilecek kadar akıllı yapıdadırlar.
 

Karmaşık kelime hazineleri ile Taksonomiler ve dökümanlar: Birden fazla sayıda özel alandan datalar bir araya getirilebilir. Bir hiyerarşik taksonomide doğru bir şekilde sınıflandırılabilirler. Dataları birleştirmek veya ilişkilendirmek için kategoriler arası bağlantılar kullanılabilir. Data, keşfedilecek ve diğer datalarla istenilen mantık çerçevesinde birleştirilecek kadar akıllıdır.
 

Ontolojiler ve kurallar: Mantıksal kurallar işletilerek varolan datalardan yeni data çıkarımı yapılabilir. Data artık bir damla değil, küçük bir evrenin biçimlendirilmiş bir parçasıdır.
 

Semantic Web vizyonu bu aşamalara bağlı olarak yapılması gereken işlemleri sistematik hale getirerek daha hızlı yapılmasını da hedeflemektedir.

 

Akıllı data sürecine paralel olarak Semantic Web Stack'e gözatalım. Dikkat edilirse akıllı data sürecinde gerçekleştirilen işlemlerin daha teknik bir ifadesi söz konusu. Farklı bir durumu yansıtıyor gibi görünüyor olabilir ilk olarak. Ancak, aynı durumu ifade ettiğini anlamak çok zor değil.

RDF – The Resource Description Framework : RDF, temel bir durumla ilgili herkesin yapı geliştirebilmesini sağlar ve herhangi bir şey hakkında bu durumları tek bir modelde katmanlı olarak gösterilmesini sağlar.
 

RDFS - The RDF Schema language: Farklı diller veya diğer sınıf sistemlerine benzer olarak bir durum hakkında benzerlikleri ve farklılıkları tanımlamayı sağlar.
 

RDFS – Plus: OWL’nin alt kümesidir. OWL kadar detaylara inmeden varlıkları temsil eder.

OWL: Sınıflar(classes), varlıklar(entities) ve özellikler(properties) arasındaki kısıtlamaları detaylarıyla beraber anlatılmasını sağlar. RDFS-Plus’a göre OWL, durumları daha iyi şekilde temsil etme gücüne sahiptir.



Şimdiye kadar anlatılanları tekrar etmek isteyenler için bir öneri


Bu yazımda sizlerle tanıştığıma memnun oldum. Bundan sonraki Semantic Web yazılarımla sizlerin de bu dünya hakkında daha doğru fikir sahibi olmanıza yardımcı olmaya çalışacağım. Okuduğunuz için teşekkür ederim.


SAVAŞ YILDIZ
 

www.savasyildiz.net