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
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
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 ỨNG DỤNG TÌM KIẾM SÁCH ĐIỆN TỬ BẰNG PHƯƠNG PHÁP TÌM KIẾM NGỮ NGHĨA TRÊN ONTOLOGY
Tìm kiếm dựa trên ngữ nghĩa thông qua thông tin truy vấn là một bước quan trọng giúp nâng cao hiệu quả truy xuất thông tin. Trong bài báo, chúng tôi đề xuất mô hình ngữ nghĩa ontology và các phương pháp tiếp cận để cải thiện mức độ liên quan trong việc truy xuất thông tin. Chúng tôi xây dựng hệ thống tìm kiếm sách điện tử cho phép người dùng tìm kiếm theo ngữ nghĩa với khoảng 360 đầu sách được lưu trữ trong ontology. Hệ thống được triển khai với sự hỗ trợ của các công nghệ Resource Description Framework (RDF) ngôn ngữ ontology cho web (OWL – Ontology Web Language). Để thực hiện truy vấn, chúng tôi đã sử dụng ngôn ngữ truy vấn SPARQL ở định dạng RDF được sử dụng để truy xuất dữ liệu đang được lưu trữ.  Ứng dụng cung cấp một hệ thống mã hóa đơn giản và nhất quán hỗ trợ người sử dụng tìm kiếm và truy hồi thông tin một cách hiệu quả, tiết kiệm thời gian tìm kiếm.
#Ontology #Semantic Web #RDF #OWL #SPARQL #e-book search application
Đại diện bằng chứng về các mối quan hệ giữa người nổi tiếng trên Web ngữ nghĩa Dịch bởi AI
Emerald - Tập 59 Số 6 - Trang 550-564 - 2007
Mục đích

Mục đích của bài báo này là mô tả một nỗ lực nhằm cung cấp một mô hình cho việc mô tả các khía cạnh chính của các mối quan hệ giữa người nổi tiếng trong lịch sử, với trọng tâm là mô hình hóa các loại bằng chứng khác nhau về họ, từ dữ liệu đã được ghi chép và so sánh đến những tin đồn không có cơ sở.

Thiết kế/phương pháp tiếp cận

Cách tiếp cận lấy hình thức là phân tích các trường hợp và kỹ thuật lập ontologie. Một sơ đồ chính thức được cung cấp cho mô hình. Cách thức thông tin có thể được tổ chức theo mô hình này được minh họa bằng các ví dụ về sự kiện trong đời và tin đồn liên quan đến một nữ diễn viên nổi tiếng Hollywood.

Kết quả

Có một số hệ thống web khai thác việc đại diện cho các mối quan hệ cá nhân với những mục đích như tìm kiếm việc làm hoặc cơ hội kinh doanh đã gia tăng tính phổ biến gần đây. Những hệ thống này cho phép người dùng tận dụng thông tin cá nhân của họ khi kết hợp với thông tin do những người khác cung cấp, những người có nguyện vọng đạt được các mục tiêu tương tự. Tuy nhiên, tầm quan trọng của loại thông tin xã hội đó cũng có thể được áp dụng cho các lĩnh vực khác mà thông tin không được cung cấp trực tiếp bởi người dùng, mà đến từ bằng chứng lịch sử hoặc các nguồn gián tiếp. Điều này đặc biệt liên quan đến việc tạo ra các đại diện kiến thức nhằm cố gắng tái tạo lại mạng lưới xã hội của các người nổi tiếng hoặc các nhân vật lịch sử.

Lập luận Tableau cho Logic Miêu tả và sự mở rộng của nó đối với xác suất Dịch bởi AI
Springer Science and Business Media LLC - Tập 82 - Trang 101-130 - 2016
Sự phổ biến ngày càng tăng của Web Ngữ nghĩa đã thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi các Logic Miêu tả (DLs) để mô hình hóa các miền thế giới thực. Để hỗ trợ việc phát tán của DLs, một số lượng lớn các thuật toán suy luận đã được phát triển. Thường thì các thuật toán này được triển khai bằng các ngôn ngữ lập trình quy trình như Java hoặc C++. Hầu hết các trình suy luận tận dụng thuật toán tableau, vốn có tính không xác định, điều này không dễ dàng được quản lý bởi các ngôn ngữ này. Prolog quản lý trực tiếp tính không xác định, do đó là ứng viên tốt để xử lý các quy tắc mở rộng không xác định của tableau. Chúng tôi giới thiệu TRILL, viết tắt cho "Trình suy diễn Tableau cho Logic Miêu tả trong Prolog", được triển khai với một thuật toán tableau và có khả năng trả về các giải thích cho các truy vấn và xác suất tương ứng của chúng, cũng như TRILL P , viết tắt cho "TRILL được hỗ trợ bởi các công thức chỉ định", có khả năng tính toán một công thức Boolean đại diện cho tập hợp các giải thích cho một truy vấn. Lập luận về các miền thế giới thực cũng yêu cầu khả năng quản lý thông tin xác suất và không chắc chắn. Chúng tôi cho thấy cách TRILL và TRILL P có thể được sử dụng để tính toán xác suất của các truy vấn đối với các cơ sở tri thức theo ngữ nghĩa DISPONTE. Các thí nghiệm so sánh chúng với các hệ thống khác cho thấy tính khả thi của phương pháp này.
#Logic Miêu tả #Web Ngữ nghĩa #TRILL #xác suất #Prolog #thuật toán tableau
Tổng số: 7   
  • 1