Semantic Web
Was ist Semantic Web?
Semantic Web ist eine Erweiterung des World Wide Web, die darauf abzielt, Daten maschinenlesbar zu machen und ihnen eine definierte Bedeutung zu geben. Es wird auch als Web 3.0 bezeichnet (nicht zu verwechseln mit Web3) und stellt eine Weiterentwicklung des Web 2.0 dar.
Während im herkömmlichen Web Informationen primär für Menschen lesbar und verständlich sind, ermöglicht das Semantic Web Computern, die Bedeutung von Inhalten zu erfassen und zu verarbeiten.
Wofür wird Semantic Web verwendet?
Das Semantic Web wird verwendet, um Daten über Webseiten, Anwendungen und Dateien hinweg zu verknüpfen und ihre Bedeutung für Maschinen interpretierbar zu machen.
Es dient dazu, einen „Giant Global Graph“ zu schaffen, in dem Daten miteinander in Beziehung gesetzt werden. In der Praxis findet das Semantic Web Anwendung in verschiedenen Bereichen wie:
- Suchmaschinenoptimierung (SEO) und semantische Suche
- Wissensmanagement in Unternehmen
- Kontrollierte Datenfreigabe und -integration
- Entwicklung von Knowledge Graphs in Bereichen wie Regierung, Medien, Wissenschaft und Finanzdienstleistungen
Warum ist Semantic Web wichtig?
Das Semantic Web ist wichtig, weil es Maschinen ermöglicht, Informationen ähnlich wie Menschen zu interpretieren und zu verarbeiten. Dies führt zu präziseren Suchergebnissen, besserer Datenintegration und effektiverem Wissensaustausch.
Während Menschen aus dem Kontext erschließen können, ob mit „Bank“ eine Sitzgelegenheit oder ein Finanzinstitut gemeint ist, benötigen Maschinen zusätzliche strukturierte Daten, um diese Unterscheidung treffen zu können.
Das Semantic Web überwindet diese Einschränkung, indem es Inhalte mit Metadaten anreichert, die ihre Bedeutung explizit machen. Dadurch können komplexe Suchanfragen besser beantwortet und Informationen automatisiert verarbeitet werden.
Wie wird Semantic Web umgesetzt oder optimiert?
Die Umsetzung des Semantic Web erfolgt durch verschiedene Technologien und Standards, die vom World Wide Web Consortium (W3C) entwickelt wurden:
- Resource Description Framework (RDF): Ein Grundbaustein, mit dem Informationen einer Website näher beschrieben werden können
- Web Ontology Language (OWL): Ermöglicht die Erstellung von Ontologien, die Konzepte und Beziehungen zwischen Entitäten beschreiben
- RDFa: Erlaubt die Einbettung von RDF in XML-Dokumente
- Dublin Core: Ein Standard für maschinenlesbare Metadaten zu digitalen Dokumenten
- Strukturierte Daten: Helfen Suchmaschinen, den Inhalt besser zu interpretieren
Die Optimierung erfolgt durch die Anreicherung von Webinhalten mit diesen strukturierten Daten und Metadaten, wodurch Maschinen die Bedeutung und den Kontext der Informationen besser verstehen können.
Was sind typische Fehler oder Herausforderungen bei Semantic Web?
Die Umsetzung des Semantic Web steht vor mehreren Herausforderungen:
- Die Vision eines vollständig semantischen Webs ist noch nicht vollständig realisiert, obwohl die Grundidee bereits 1999 von Tim Berners-Lee formuliert wurde
- Die Implementierung erfordert zusätzlichen Aufwand bei der Erstellung von Webinhalten, da diese mit strukturierten Daten angereichert werden müssen
- Es besteht eine hohe Komplexität bei der Entwicklung von Ontologien und der Definition von Beziehungen zwischen Daten
- Die Skalierung auf die Größe des gesamten Webs stellt eine enorme technische Herausforderung dar
- In der Praxis existieren heute eher spezialisierte semantische Webs für bestimmte Anwendungsbereiche statt eines einzigen globalen semantischen Webs
Welche Tools unterstützen bei Semantic Web?
Für die Arbeit mit dem Semantic Web stehen verschiedene Tools und Technologien zur Verfügung:
- GraphDB: Wird von Unternehmen wie Elsevier und Springer Nature für die Entwicklung von Knowledge Graphs verwendet
- Google Knowledge Graph: Ein Beispiel für die praktische Anwendung semantischer Technologien in Suchmaschinen
- RDF-Validatoren und -Editoren: Helfen bei der Erstellung und Überprüfung von RDF-Daten
- Ontologie-Entwicklungstools: Unterstützen bei der Erstellung von Ontologien und semantischen Modellen
- Markup-Generatoren: Erleichtern die Implementierung strukturierter Daten in Webseiten
Welche Begriffe sind eng mit Semantic Web verknüpft?
- Linked Data
- Google Knowledge Graph
- Ontologie
- RDF (Resource Description Framework)
- OWL (Web Ontology Language)
- Strukturierte Daten
- Metadaten
- Künstliche Intelligenz (KI)
- Machine Learning
- Natural Language Processing
- Web 3.0
- Datenintegration
Das Semantic Web ist ein Konzept eines auf Maschinenlesbarkeit basierenden World Wide Web (Web 3.0).
Das Semantic Web erweitert das Web, um Daten zwischen Rechnern einfacher austauschbar und für sie einfacher verwertbar zu machen; so kann beispielsweise das Wort „Bremen“ in einem Webdokument um die Information ergänzt werden, ob hier der Begriff des Schiffs-, Familien- oder Stadtnamens gemeint ist. Diese zusätzlichen Informationen explizieren die sonst nur unstrukturiert vorkommenden Daten. Zur Realisierung dienen Standards zur Veröffentlichung und Nutzung maschinenlesbarer Daten (insbesondere RDF). Während Menschen solche Informationen aus dem gegebenen Kontext schließen können (aus dem Gesamttext, über die Art der Publikation oder der Rubrik in selbiger, Bilder etc.) und derartige Verknüpfungen unbewusst aufbauen, muss Maschinen dieser Kontext erst beigebracht werden; hierzu werden die Inhalte mit weiterführenden Informationen verknüpft.
Das Semantic Web beschreibt dazu konzeptionell einen „Giant Global Graph“ (engl. ‚gigantischer globaler Graph‘). Dabei werden sämtliche Dinge von Interesse identifiziert und mit einer eindeutigen Adresse versehen als Knoten angelegt, die wiederum durch Kanten (ebenfalls jeweils eindeutig benannt) miteinander verbunden sind. Einzelne Dokumente im Web beschreiben dann eine Reihe von Kanten, und die Gesamtheit all dieser Kanten entspricht dem globalen Graphen.
