Web ngữ nghĩa là gì? Các công bố khoa học về Web ngữ nghĩa

Web ngữ là một thuật ngữ dùng để chỉ các ngôn ngữ và phong cách viết thông tin trên internet. Đây thường là những ngôn ngữ và cách viết được sử dụng trong các t...

Web ngữ là một thuật ngữ dùng để chỉ các ngôn ngữ và phong cách viết thông tin trên internet. Đây thường là những ngôn ngữ và cách viết được sử dụng trong các trang web, các diễn đàn trực tuyến, các trò chuyện qua mạng xã hội và các nền tảng truyền thông khác trên internet. Web ngữ thường rất khác biệt so với ngôn ngữ và phong cách viết truyền thống, đặc biệt là trong việc sử dụng viết tắt, từ lóng, icon và biểu tượng cảm xúc.
Web ngữ là một loại ngôn ngữ không chính thức và phong cách viết đặc biệt được sử dụng trên internet. Đó là một sự kết hợp giữa viết tắt, từ lóng, biểu tượng cảm xúc, emoji, hashtag và các cách ghi chú khác nhau được sử dụng để truyền đạt ý kiến, cảm xúc và thông tin một cách nhanh chóng và tiện lợi.

Ví dụ, một số từ và cụm ngữ thường được sử dụng trong web ngữ bao gồm:
- LOL: Laugh Out Loud (cười to)
- OMG: Oh My God (Ôi Trời ơi)
- BRB: Be Right Back (Về sớm)
- IDK: I Don't Know (Tôi không biết)
- TBT: Throwback Thursday (Ngày nhớ về quá khứ trong tuần thứ năm)
- FTW: For The Win (Cho thắng lợi)

Web ngữ không được sử dụng trong việc viết chính thức hoặc kỹ thuật, nó thường xuất hiện trong các cuộc trò chuyện trực tuyến, bình luận trên mạng xã hội và các diễn đàn trực tuyến. Web ngữ thường được sử dụng để tạo sự gần gũi, tiết kiệm thời gian và truyền tải cảm xúc của người dùng trên internet.
Web ngữ cũng có thể bao gồm một số quy tắc và đặc điểm chung như sau:

1. Viết tắt: Trong web ngữ, viết tắt được sử dụng rất phổ biến để rút ngắn các câu, từ, và cụm từ. Ví dụ: "thích" sẽ trở thành "thjk", "cái này" trở thành "cn", "em xin lỗi" trở thành "e x+ lỗi".

2. Từ lóng: Web ngữ cũng sử dụng nhiều từ lóng, thành ngữ hay cụm từ thông dụng trong cộng đồng mạng. Ví dụ: "ồn ào" trở thành "ồn à", "không có gì" trở thành "hông có gì", "từ từ" trở thành "từ tux".

3. Biểu tượng cảm xúc: Web ngữ thường sử dụng các biểu tượng cảm xúc, cụm từ ngắn để truyền tải cảm xúc một cách nhanh chóng. Ví dụ: ":)", ":(", "^^", "><".

4. Emoji: Emoji là các biểu tượng hình vẽ hay biểu tượng cảm xúc được sử dụng để truyền tải các cảm xúc và tình trạng tương tự như trong nhắn tin và bình luận trên mạng xã hội. Ví dụ: 😃, 😂, ❤️.

5. Hashtag: Hashtag là một từ hoặc cụm từ được đánh dấu bằng ký tự "#". Nó được sử dụng để phân loại và nhóm các nội dung tương tự trên mạng xã hội. Ví dụ: #travel, #food, #fashion.

Web ngữ thường đa dạng và thay đổi theo thời gian, đáp ứng nhanh các xu hướng và phong cách mới. Việc sử dụng web ngữ tạo ra một phong cách viết riêng biệt và sự gần gũi trong cộng đồng mạng.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "web ngữ nghĩa":

AmiGO: Truy cập trực tuyến vào dữ liệu ngữ nghĩa và ghi chú Dịch bởi AI
Bioinformatics - Tập 25 Số 2 - Trang 288-289 - 2009
Tóm tắt

AmiGO là một ứng dụng web cho phép người dùng truy vấn, duyệt và trực quan hóa các ngữ nghĩa học và dữ liệu ghi chú sản phẩm gen liên quan (liên kết). AmiGO có thể được sử dụng trực tuyến tại trang web Gene Ontology (GO) để truy cập dữ liệu do Liên minh GO cung cấp; nó cũng có thể được tải xuống và cài đặt để duyệt ngữ nghĩa học và ghi chú địa phương. AmiGO là một phần mềm mã nguồn mở được phát triển và duy trì bởi Liên minh GO.

Khả dụng: http://amigo.geneontology.org

Tải về: http://sourceforge.net/projects/geneontology/

Liên hệ: [email protected]

#AmiGO #ứng dụng web #ngữ nghĩa học #ghi chú sản phẩm gen #Liên minh GO #mã nguồn mở
Đề xuất hệ thống thông minh hỗ trợ tìm kiếm việc làm
Nhu cầu sử dụng các công cụ để tìm kiếm thông tin trên mạng Internet là rất lớn, trong đó có tìm kiếm việc làm. Hiện nay có nhiều đơn vị hỗ trợ tư vấn việc làm trực tiếp, hoặc cung cấp thông tin tuyển dụng thông qua các trang web tìm kiếm việc làm. Tuy nhiên các chức năng tìm kiếm việc làm đều theo từ khóa nên kết quả tìm được chưa cung cấp đầy đủ thông tin liên quan. Web ngữ nghĩa là sự mở rộng của web hiện tại bằng cách cho phép người dùng tìm kiếm, chia sẻ, và kết hợp thông tin dễ dàng hơn. Sử dụng công nghệ web ngữ nghĩa có thể xây dựng các hệ thống tìm kiếm thông minh dựa trên ngữ nghĩa của nội dung thông tin mà máy tính có thể hiểu và suy luận được. Bài báo nghiên cứu và đề xuất giải pháp xây dựng và triển khai hệ thống thông minh hỗ trợ tìm kiếm việc làm sử dụng công nghệ web ngữ nghĩa.
#ontology #web ngữ nghĩa #tìm kiếm việc làm #bộ ba #tìm kiếm
Một giải pháp chuyển đổi từ cơ sở dữ liệu quan hệ sang mô hình dữ liệu cho web ngữ nghĩa
Web ngữ nghĩa là một hướng phát triển tương lai của Web hiện tại, trong đó RDF là chuẩn cho phép đặc tả dữ liệu cho Web ngữ nghĩa. Trong bài báo này, tác giả sẽ trình bày một hướng tiếp cận cho phép chuyển đổi dữ liệu từ cơ sở dữ liệu (CSDL) quan hệ sang mô hình dữ liệu cho Web ngữ nghĩa được biểu diễn bằng đồ thị RDF, kết quả là tạo ra được một mô hình dữ liệu tương ứng được biểu diễn dưới dạng các bộ ba (Triple). Quá trình thực nghiệm chuyển đổi với CSDL quan hệ Quản lí bán hàng cũng được trình bày nhằm đánh giá kết quả nghiên cứu. Normal 0 false false false EN-US X-NONE X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Table Normal"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:3.0pt; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:3.0pt; mso-para-margin-left:0cm; text-align:justify; text-justify:inter-ideograph; line-height:125%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:13.0pt; mso-bidi-font-size:11.0pt; font-family:"Times New Roman","serif";}
#CSDL #RDB #RDF #dữ liệu #quan hệ #web ngữ nghĩa
Xây dựng hệ thống Web ngữ nghĩa hỗ trợ tra cứu pháp luật Việt Nam
Trong đời sống xã hội, pháp luật có vai trò đặc biệt quan trọng. Tuy nhiên, các hệ thống tra cứu pháp luật hiện tại chưa thật sự hoàn chỉnh và do đó chưa thể đáp ứng tốt yêu của cầu người dùng. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất xây dựng một hệ thống tra cứu và tìm hiểu Pháp luật Việt Nam hoàn chỉnh. Hệ thống mà chúng tôi hướng đến không chỉ dừng lại ở mức độ tìm kiếm và tra cứu mà còn cho phép làm việc như một hệ thống e-learning hỗ trợ sinh viên nghiên cứu, học tập và thi trắc nghiệm Pháp luật Trực tuyến. Hệ thống này cũng sẽ còn là một diễn đàn cho phép những người quan tâm chia sẽ và trao đổi thông tin như một mạng xã hội của những người yêu thích tìm hiểu Pháp luật Việt Nam.
#Web ngữ nghĩa #tra cứu pháp luật #ontology pháp luật #mạng xã hội #học tập trực tuyến
Hướng tới Cải thiện Việc Thu Thập Dữ Liệu về Tình Huống Khủng Hoảng Dựa trên Ontology Dịch bởi AI
SN Computer Science - Tập 3 - Trang 1-13 - 2022
Trong công trình nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi đã đối mặt với nhiều vấn đề thực tiễn phức tạp như phân tích rủi ro và thiên tai. Trong khuôn khổ của những vấn đề thực tế này, chúng tôi gặp khó khăn trong quá trình thu thập kiến thức vì thực tế, các chuyên gia trong lĩnh vực này gặp khó khăn trong việc làm rõ kiến thức đa dạng và tiềm ẩn mà họ nắm giữ, cùng với đó là sự đa dạng và số lượng nhiều các bên liên quan, đặc biệt là các nguồn dữ liệu. Việc sử dụng công nghệ Web ngữ nghĩa và các ontology đã được công nhận là giải pháp phù hợp để giải quyết những thách thức này. Bài báo này đề xuất một cách tiếp cận dựa trên ontology để biểu diễn các tình huống khủng hoảng, cung cấp một cơ sở kiến thức thống nhất và có thể chia sẻ giữa các bên liên quan trong phản ứng khủng hoảng: từ góc độ lý thuyết, các khía cạnh tổng thể của phản ứng khủng hoảng được định nghĩa, trong khi từ góc độ kỹ thuật, chúng tôi mô tả một ứng dụng di động cho phép các nhân viên ứng phó tại hiện trường gửi các cập nhật tình hình liên quan đến những gì đang diễn ra tại hiện trường tới các nhà ra quyết định, những người sử dụng bảng điều khiển để xem báo cáo, gửi thông báo và nhiều hơn nữa.
#khủng hoảng #ontology #công nghệ Web ngữ nghĩa #phân tích rủi ro #thiên tai #thu thập dữ liệu #ứng dụng di động
Xây dựng bán tự động hệ thống ngữ nghĩa miền cho suy diễn của tác nhân Dịch bởi AI
Personal Technologies - Tập 17 - Trang 1721-1729 - 2012
Một trong những yếu tố quan trọng của các công nghệ Web ngữ nghĩa là các luận lý miền và các luận lý này là những cấu trúc quan trọng cho hệ thống đa tác nhân. Web ngữ nghĩa dựa vào các luận lý miền giúp cấu trúc dữ liệu cơ bản, cho phép hiểu biết máy móc sâu sắc và có thể vận chuyển. Việc xây dựng các luận lý miền tốn rất nhiều thời gian và công sức vì chúng có thể được tạo ra một cách thủ công bởi các chuyên gia miền và các kỹ sư tri thức. Để giải quyết những vấn đề này, đã có nhiều nghiên cứu nhằm xây dựng luận lý một cách bán tự động. Hầu hết các nghiên cứu tập trung vào phần trích xuất quan hệ nhưng vẫn lựa chọn các thuật ngữ một cách thủ công cho luận lý. Những nghiên cứu này gặp phải một số vấn đề. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp hỗn hợp để trích xuất quan hệ từ các tài liệu miền, kết hợp giữa cách tiếp cận quan hệ có tên và quan hệ không có tên. Cách tiếp cận quan hệ có tên của chúng tôi dựa trên mẫu Hearst và hệ thống Snowball. Chúng tôi kết hợp một sơ đồ mẫu tổng quát vào các phương pháp của họ. Trong cách tiếp cận quan hệ không có tên, chúng tôi trích xuất các quan hệ không có tên bằng cách sử dụng quy tắc liên kết và phương pháp phân cụm. Hơn nữa, chúng tôi đề xuất tên quan hệ ứng viên cho các quan hệ không có tên. Chúng tôi đánh giá phương pháp đề xuất của mình bằng cách sử dụng tập tài liệu Ziff do TREC cung cấp.
#Web ngữ nghĩa #luận lý miền #hệ thống đa tác nhân #trích xuất quan hệ #quy tắc liên kết #phương pháp phân cụm
Khớp dựa trên ngữ cảnh cho việc kết hợp dịch vụ Web Dịch bởi AI
Springer Science and Business Media LLC - Tập 21 - Trang 5-37 - 2006
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một khung khớp mới cho việc kết hợp dịch vụ Web. Khung này kết hợp các khái niệm về dịch vụ Web, ngữ cảnh, và ngữ nghĩa học. Chúng tôi áp dụng một định nghĩa rộng về ngữ cảnh cho các dịch vụ Web, bao gồm tất cả thông tin cần thiết để tạo điều kiện cho các tương tác giữa khách hàng và nhà cung cấp. Khớp dựa trên ngữ cảnh cho các dịch vụ Web yêu cầu giải quyết ba hướng nghiên cứu chính: phân loại ngữ cảnh, mô hình hóa, và khớp. Đầu tiên, chúng tôi đề xuất một cách phân loại thông tin ngữ cảnh dựa trên ngữ nghĩa học trong môi trường dịch vụ Web. Tiếp theo, chúng tôi xác định một cơ chế hai cấp cho việc mô hình hóa ngữ cảnh dịch vụ Web. Ở cấp độ đầu tiên, các nhà cung cấp dịch vụ tạo ra các đặc tả ngữ cảnh bằng cách sử dụng các ngôn ngữ và tiêu chuẩn dịch vụ Web theo từng loại. Ở cấp độ thứ hai, các đặc tả ngữ cảnh được bao bọc bởi các chính sách (gọi là chính sách ngữ cảnh) theo tiêu chuẩn WS-Policy. Cuối cùng, chúng tôi trình bày một kiến trúc peer-to-peer cho việc khớp các chính sách ngữ cảnh. Kiến trúc này dựa vào một động cơ khớp ngữ cảnh, các trợ lý chính sách ngữ cảnh, và các dịch vụ cộng đồng ngữ cảnh. Các dịch vụ cộng đồng thực hiện các kỹ thuật dựa trên quy tắc để so sánh các chính sách ngữ cảnh.
#dịch vụ Web #ngữ cảnh #ngữ nghĩa học #khớp #mô hình hóa #chính sách ngữ cảnh
Tái Khám Phá Truy Cập Chủ Đề cho Web Ngữ Nghĩa Dịch bởi AI
Emerald - Tập 27 Số 2 - Trang 94-101 - 2003

Nghiên cứu khoa học thế hệ đầu tiên trên Web thiếu một hệ thống kiểm soát quyền lực vững chắc. Nghiên cứu trên Web thế hệ thứ hai đang bắt đầu mô hình hóa việc truy cập chủ đề dựa trên các nguyên tắc khoa học thư viện về kiểm soát tài liệu và phân loại. Việc tận dụng Web và tổ chức nội dung trí tuệ với các tiêu chuẩn và từ vựng kiểm soát cung cấp khả năng tìm kiếm và truy xuất chính xác, tăng cường tính liên quan và sử dụng công nghệ hiệu quả. Các tiêu chuẩn siêu dữ liệu Dublin Core cho phép đánh giá và phân loại toàn diện các tài nguyên Web phù hợp với các nhu cầu nghiên cứu cụ thể và khám phá. Nghiên cứu hiện tại chỉ ra một loại cấu trúc dựa trên hệ thống phân loại nhiều khía cạnh. Hệ thống này cho phép xác định các mối quan hệ ngữ nghĩa và cú pháp. Từ vựng kiểm soát, chẳng hạn như các Đầu Mục Chủ Đề của Thư Viện Quốc Hội, có thể được chỉ định không theo cấu trúc phân cấp, mà thay vào đó như là các khía cạnh mô tả của các khái niệm liên quan. Các tính năng thiết kế Web như thế này đang gia tăng giá trị cho việc khám phá và lọc ra các dữ liệu thiếu thẩm quyền. Thiết kế hệ thống cho phép khả năng mở rộng và tính linh hoạt, hai đặc điểm kỹ thuật là yếu tố không thể thiếu trong sự phát triển tương lai của thư viện kỹ thuật số và việc khám phá tài nguyên.

Giải Thích Hệ Quả Web Dịch bởi AI
Topoi - - 2024
Dưới sự giải thích tiêu chuẩn về hệ quả, một kết luận là hệ quả của một số tiền đề nếu và chỉ nếu nếu các tiền đề sau là đúng, thì kết luận cũng đúng. Một cách nổi bật, sự giải thích này dẫn đến một số kết quả ban đầu có vẻ ngược lại với trực giác. Cụ thể, một chân lý cần thiết là hệ quả của các tiền đề tùy ý, và các tiền đề không thể đều đúng cùng một lúc dẫn đến các kết luận tùy ý. Trong bài viết 'Về Cơ Sở và Hệ Quả' (Synthese, 2021), Benjamin Schnieder giới thiệu một khái niệm mới về hệ quả web, được định nghĩa dựa trên khái niệm cơ sở, mà theo ông, phù hợp hơn với quan niệm trực giác của chúng ta. Dựa trên ý tưởng của ông, bài viết này xem xét khái niệm hệ quả web một cách chi tiết hơn. Cụ thể, tôi cung cấp ba đặc trưng ngữ nghĩa thay thế và đơn giản hơn cho logic mệnh đề của hệ quả web của Schnieder, hai trong số đó nằm trong một dạng ngữ nghĩa thực hiện, một trong bối cảnh nhiều giá trị. Tôi sau đó sẽ xem xét một số biến thể tự nhiên của logic đó và thiết lập các mối liên hệ của chúng với các logic không cổ điển nổi tiếng như FDE, $$\hbox {K}_3$$ , và LP. Cuối cùng, tôi cung cấp các hệ thống chứng minh dựa trên bảng biểu vô cùng hợp lý và đầy đủ cho mỗi logic của hệ quả web đã thu được.
#hệ quả web #cơ sở #logic mệnh đề #ngữ nghĩa thực hiện #logic không cổ điển
Tìm kiếm nội dung bất hợp pháp trên Web: cấu trúc của một công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa Dịch bởi AI
Soft Computing - Tập 21 - Trang 1245-1252 - 2015
Trong bài báo này, chúng tôi mô tả những thách thức trong việc xây dựng một công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa, nhằm hỗ trợ các cơ quan thực thi pháp luật trong cuộc chiến chống lại các thị trường ma túy trực tuyến, nơi mà các chất kích thích mới được bán. Công cụ tìm kiếm này đã được phát triển trong khuôn khổ Dự án Semantic Illegal Content Hunter (SICH), với sự hỗ trợ tài chính từ Chương trình Phòng ngừa và Đấu tranh chống Tội phạm ISEC 2012 của Ủy ban Châu Âu. Mục tiêu cụ thể của Dự án SICH là phát triển các công cụ chiến lược và kỹ thuật đánh giá mới, dựa trên phân tích ngữ nghĩa đối với các văn bản, nhằm hỗ trợ việc lập bản đồ động và nhận dạng tự động nội dung bất hợp pháp trên Internet. Cụ thể, một công cụ tìm kiếm Web có thể được chia thành ba thành phần chính: (a) chương trình thu thập dữ liệu (crawler) có nhiệm vụ thu thập các trang Web để được lập chỉ mục, (b) trình lập chỉ mục (indexer) phân tích và lưu trữ dữ liệu đã thu thập và (c) bộ xử lý truy vấn (query processor) tương tác với người dùng bằng cách phân tích một truy vấn và trả về tài liệu liên quan; trong bài báo này, chúng tôi chi tiết từng thành phần của công cụ tìm kiếm SICH, nêu bật những khác biệt so với một công cụ tìm kiếm Web truyền thống.
#công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa #nội dung bất hợp pháp #thị trường ma túy trực tuyến #phân tích ngữ nghĩa #tư vấn chiến lược
Tổng số: 17   
  • 1
  • 2