6. SEMANTİK VERİ

Birlikte Düşünelim

1.    Semantik teknolojileri ile nasıl bir büyük veri havuzunda yüzebiliriz?

2.    Semantik web’e neden ihtiyaç duyulmuştur?

3.    Semantik teknolojilerinin tarihsel gelişiminde önemli dönüm noktalarının başında ne gelmektedir?

Başlamadan Önce

Semantik, en temel halinde kelimelerin içerdiği anlamları ifade eder. Web 3.0 ile birlikte yazıların içinde yer alan kelimelerden ziyade onların anlam bütünlüğü ön plana geçer. Arama motorları bu yol ile çok daha akıllı hale gelirler. Semantik Web 3.0 sayesinde arama motoru, girişi yapılan semantik kelimeler üzerinden ne bulunmak istendiğini kısa sürede anlar ve en doğru arama sonuçlarına yönlendirir. Anlam bilimi olan Semantik, Web 3.0 teknolojisinin temellerinden biri olarak, insanlar ve yazılımlar arasında anlamsal ilişkinin kurgulanmasını sağlar. Bu sayede makineler ve insanlar arasında daha fazla etkileşim ön plana çıkar.

6.1. Semantik Veriye Giriş

World Wide Web (www)’in mucidi olarak bilinen bilgisayar bilimi mühendisi Tim-Berners-Lee, 1999 yılında semantik web için şu ifadeyi kullanmıştır: “Web için bir hayalim var, öyle ki bilgisayarlar web üzerindeki bütün veriyi, içerikler, linkler ve insanlarla bilgisayarlar arasındaki bütün işlemler gibi, analiz etmeye muktedir olacaklar. Henüz ortaya çıkmamış olsa da ortaya çıktığı zaman anlamsal ağ ticaretin günlük mekanizmaları, bürokrasi ve günlük yaşamlarımız birbiri ile konuşan makinalar tarafından yürütülecek. İnsanlığın asırlardır konuşup durduğu “akıllı ajanlar” nihayet gerçekleşecek.”

Semantik (Anlamsal) teknolojiler, çeşitli araştırma alanlarında veri ve kaynak keşfi, indeksleme, sorgulama ve entegrasyonda önemli bir rol oynamıştır. Semantik teknolojilerin kullanılmasının amacı, büyük veri içerisindeki veri ve kaynakların anlamlarını elde etmektir. Bu, kullanıcıların ve makinelerin içeriği anlamasına yardımcı olur. Doğal olarak dijital veri ve kaynaklar anlaşılabilir bir şekilde alınabilir, paylaşabilir ve birleştirebilirler. Bu anlamlandırma Şekil 6.1’de görüldüğü üzere farklı yöntemlerle geliştirilebilir.

Şekil 6.1. Verinin farklı yöntemlerle anlamlandırılması (semantik veri işleme)

Günümüzde, anlamsal meta verilerin kullanılmasına yönelik birçok servis vardır. Bilgiyi artık sadece metin üzerinden değil anlamı üzerinden de bulabilir ve organize edilebilmektedir.

Semantik (Anlamsal) teknolojiler kelimelerin veya tümceciklerin eşit olduğu yerleri kolayca anlayabilir. Örneğin ‘Jaguar’ kelimesini otomobil endüstrisi içeriği ile bulmak istendiğinde sistem ‘Jaguar’ kelimesini içeren hayvanlar ile ilgili dokümanları dikkate almayacaktır. Sistem bir aramanın konusu üzerinden diğer anlamsal ilgili konuları da içeren bilgilerin yerini belirleyerek kullanıcıya sunacaktır.

Anlamsal verilerin uygulanması webdeki çeşitli yerlerde, örneğin belirli arama deneyimlerinde görülmektedir. Bu zengin, yeni bilgi katmanı sayesinde, arama motorları ve diğer botlar, en alakalı içeriği doğrudan kullanıcıya sunabilir ve insanların zaman ve emekten tasarruf etmesini sağlayan en önemli parçalara göre düzenlenebilir. Bu sayede pratik ve somut bilgiler sorgulandığında konu ile ilgili hızlı bir öneri sunarak aranılan bilgi anında kullanıcıya sunulmaktadır. Örneğin Şekil 6.2’de arama motoruna ‘Almanya’nın Nüfusu’ şeklinde bir anahtar girildiğinde çıkan sorgu sayesinde istenilen bilgiye anında ulaşılmaktadır.

Şekil 6.2. Semantik web tabanlı sorgu sonuçları

Anlamsal teknolojiler, bilginin gösterilmesi (sunulması) yöntemlerini de geliştirmektedir. Sorgulama sonuçlarının bir sayfa içinde sıralı gelmesi yerine sonuçların anlamına göre sınıflandırılarak gösterilmesi mümkün olmamaktadır. Daha ileri adımlarda istediğimiz bilgi ile ilgili bulunan tüm dokümanlardan fazlalıkları ayıklayarak tümleştirip uygun bir özet haline getirildikten sonra kullanıcıya sunmak mümkün olabilmektedir. Dokümanlar içindeki temel varlıklar arasındaki ilişkiler kullanıcıya görsel olarak sunulabilmektedir. Tüm bunlar mevcut bir bilgiden anlamlı yeni bir bilgi yaratmak için çıkarsama yapmayı gerektirmektedir.

Farklı büyük veri ortamlarında yer alan veri tabanlarında, aynı kavramlar için farklı tanımlar kullanılmaktadır. Bu tür problemler aynı veritabanını kullanan veya geliştirenler için sözlükler kullanılarak giderilmektedir. Ancak farklı veri tabanlarındaki aynı kavramlar için henüz tam anlamıyla bir çözüm bulunabilmiş değildir. Anlamsal teknolojilerde ontolojiler kullanılarak bu tür problemler çözülmeye çalışılmaktadır. Bir anlamsal web dokümanı, terimlerin anlamlarını ve bu terimler arası ilişkileri ifade etmek için bir ontolojiye işaret etmektedir.

Ontoloji kavramı bir ajan ya da ajan topluluğunun sahip olabileceği kavramların ve ilişkilerin tanımıdır. Ontoloji, varlıkları ilişkileriyle birlikte tanımlayan felsefecilerin kullandığı bir sözcüktür ve semantik web en temel bileşenidir.

Kurum içi veya kurumlar arası farklı kaynaklarda bulunan bilginin entegrasyonu için anlamsal meta verinin kullanılması çok önem arz etmektedir. Çünkü kurumlarda bilginin sınıflandırılması ve tanımı için farklı şemalar kullanılmakla beraber bilginin kendi içinde de farklı terminolojiler kullanılmaktadır. Bu amaç doğrultusunda XML şemaları önemli bir imkan sunmaktadır. XML ve benzeri farklı bilgi gösterim şemaları arasında kurulacak eşleştirme işlemi ile kullanılacak bilgilerin birlikte çalışabilirliğini sağlamaya yönelik ortak bir gösterim anlamsal teknolojileri ile mümkün olabilmektedir. Buradaki temel amaç veriler ilgili veriler arasında tam bir uyum sağlayabilmek ve ilgili verilerle eşleştirme yapabilmektedir. Günümüzde veri uyumluluğunu sağlamak şirketlerin en çok para harcadığı alanlardandır. Bu sorunun üstesinden gelmek için yapay zekâ alanında da kullanılan ontolojilerden faydalanılması düşünülmüştür.

Anlamsal teknolojiler ortak yöntem ve işlemler içinde kullanılabilmektedir (Örn: web servisleri). Bir web servisi fonksiyonu anlamsal olarak tanılanabildiğinde, bu web servisine ihtiyacı olan sistem tarafından kolaylıkla bulunabilir. Mevcut web servislerine kendi fonksiyon ve bağlamının tanımlandığı meta veri sağlandığında, yeni web servisleri mevcut web servislerinin yeni yapısına otomatik olarak bağlanabilmekte ve iletişim kurabilmektedir. Bu amaç doğrultusunda farklı semantik veri modelleri geliştirilmektedir.

Semantik veri modeli (SDM) büyük veri kümeleri için üst düzey semantik tabanlı bir veritabanı açıklaması ve yapılandırma formalizmidir (veritabanı modeli). Bu veritabanı modeli, bir uygulama ortamının anlamını çağdaş veritabanı modelleriyle mümkün olandan daha fazla yakalamak için tasarlanmıştır. Bir SDM belirtimi, bir veritabanını uygulama ortamında var olan varlık türleri, bu varlıkların sınıflandırmaları ve gruplamaları ve bunlar arasındaki yapısal bağlantılar açısından tanımlar. SDM, bir uygulama ortamının semantiğini yakalamak için bir üst düzey modelleme ilkelleri koleksiyonu sağlar. SDM, türetilmiş bilgileri bir veritabanı yapısal özelliğinde barındırarak, aynı bilgilerin çeşitli şekillerde görüntülenmesine izin verir; bu, veritabanı uygulamalarında tipik olarak mevcut olan çeşitli ihtiyaçları ve işleme gereksinimlerini doğrudan karşılamayı mümkün kılar. Mevcut SDM’nin tasarımı, onun bir ön versiyonunu kullanma deneyimimize dayanmaktadır. SDM, veritabanı sistemlerinin etkinliğini ve kullanılabilirliğini artırmak için tasarlanmıştır. Bir SDM veri tabanı açıklaması, bir veri tabanı için resmi bir belirtim ve dokümantasyon aracı olarak hizmet edebilir; çeşitli güçlü kullanıcı ara yüzü olanaklarını desteklemek için bir temel sağlayabilir, veritabanı tasarım sürecinde kavramsal bir veritabanı modeli olarak hizmet edebilir ve yeni bir tür veritabanı yönetim sistemi için veritabanı modeli olarak kullanılabilir.

Büyük veri kümeleri üzerinde işlenen anlamsal web’in ön plana çıkan bazı kazanımları şu şekilde sıralamaktadırlar:

§ Bilgi anlamına uygun olarak kavramsal alanda organize edilecektir.

§ Tutarsızlıklar ve ortaya çıkarılan yeni bilgiyi kontrol etmek için otomatik araçlar sürekliliği destekleyecektir.

§ Anahtar kelime tabanlı arama, insancıl bir yolla sunulan, çıkarılan ve kurtarılacak olan veri tabanı sorgu cevapları tarafından istenilen bilgi değiştirilecektir.

§ Veri tabanı sorgu cevapları üzerinden çeşitli belgeler desteklenecektir.

§ Bilginin önemli parçaları için (belgelerin bölümleri) kimlerin görüntüleyebileceğini tanımlamak mümkün olabilecektir.

6.2. Semantik (Anlamsal) Verinin Gelişimi

Anlamsal veri modellerine duyulan ihtiyaç ilk olarak 1970’lerin ortalarında Birleşik Bilgisayar Destekli Üretim (ICAM) programının bir sonucu olarak ABD Hava Kuvvetleri tarafından fark edilmiştir. Bu programın amacı, bilgisayar teknolojisinin sistematik uygulaması yoluyla üretim verimliliğini artırmaktır. ICAM Programı, üretim verimliliğini artırmaya dahil olan kişiler için daha iyi analiz ve iletişim tekniklerine ihtiyaç olduğunu belirlemiştir. Sonuç olarak, ICAM Programı, aşağıdakileri içeren bir dizi teknik geliştirmiştir [1]:

IDEF0: Çevre veya sistem içindeki faaliyetlerin veya süreçlerin yapılandırılmış bir temsili olan bir “fonksiyon modeli” üretmek için kullanılır.

IDEF1: Çevre veya sistem içindeki bilginin yapısını ve anlamını temsil eden bir “bilgi modeli” üretmek için kullanılır. IDEF1X ise anlamsal bir veri modelleme tekniğidir. Bir ortam veya sistem içindeki bilginin yapısını ve anlamını temsil eden bir grafik bilgi modeli üretmek için kullanılır. Bu standardın kullanımı, bir kaynak olarak verilerin yönetimini, bilgi sistemlerinin entegrasyonunu ve bilgisayar veri tabanlarının oluşturulmasını desteklemeye hizmet edebilecek anlamsal veri modellerinin oluşturulmasına izin verir.

IDEF2: ortamın veya sistemin zamanla değişen davranış özelliklerini temsil eden bir “dinamik model” üretmek için kullanılır.

1990’larda, anlamsal modelleme tekniklerinin uygulanması, ikinci tür anlamsal veri modelleriyle sonuçlanmıştır. Bunun bir örneği, anlamsal modelleme dili Gellish (2005) olarak daha da geliştirilen ISO 15926 -2 (2002) olarak standartlaştırılmış anlamsal veri modelidir. Gellish dilinin tanımı, anlamsal bir veri modeli şeklinde belgelenmiştir. Gellish’in kendisi, başka anlamsal modeller oluşturmak için kullanılabilen bir anlamsal modelleme dilidir. Bu anlamsal modeller, anlamsal veri tabanları olan Gellish veritabanlarında saklanabilir.

Web’deki verilerin çok büyük olması, bu verilerin yazılımlar tarafından daha kolay kullanılabilir ve anlaşılabilir olmasını gerektirmektedir. Bu amaçla semantik Web ve semantik veri kavramı ortaya konmuştur. Son 15 yılda geliştirilen semantik web protokolleri ile Web verileri daha anlamlı bir şekilde tanımlanabilir ve birbiriyle ilişkilendirilebilir. Böylece bu tür verilerin yazılımlar tarafından aranması, bulunması ve kullanımı çok daha kolay olacaktır. Bu yöntemle açık semantik veriye geçiş yapılmış olacaktır. Bu şekilde verilerin tanımlandığı Web’e ise Web 3.0 denmektedir. Mevcut web’de bu standartlara uygun oldukça fazla veri bulunmaktadır ve bunlar da açık bir şekilde kullanıma sunulmaktadır.

Şekil 6.3 Web’in gelişimi [2]

Web 1.0 adı verilen ilk evrede bilgiye erişim ve ağda yer alma durumu söz konusu iken, Web 2.0 insanlar arası sosyal iletişimi sağlamayı amaçlamaktadır. Web 3.0 ise içinden geçtiğimiz dönemi kapsamakta ve bilgilerin anlamsal olarak ele alınarak makinelerin bunu okumasına olanak sağlamıştır. Web 3.0, anlamlandırıp bilgileri bağlama işini yaparak interneti daha kullanışlı ve keyifli kılmayı amaçlamaktadır. Web 4.0 daha sonraları karşımıza çıkacaktır. Web 4.0 her yerde erişebileceğimiz bir yapıda akılların birbiri ile bağlantısını sağlayacak internet olarak karşımızda olacaktır. İnternetin evrimi Şekil 6.3’te ve gelişim evreleri ile ilgili yapı Şekil 6.4’te verilmiştir.

Şekil 6.4. İnternet gelişimi ile semantik web’in doğuşu [3].

Semantik Web, Web 3.0 ile hayatımıza girmiş olup dokümanlara semantik anlamlar ekleyerek makinelerin bunu okuyabilir/anlayabilir hale getirilmesi ve makinelerin birbiri ile etkileşiminin artırılmasını sağlamaktır. Bu yüzden Web’de dokümanların hâkimiyeti yerine veriye doğru bir dönüşüm başlamıştır. Fakat şimdiye kadar gerçekleşen değişim çok sınırlıdır. Bunun ana sebebi çoğu web sayfasının farklı formatlarda biçimlendirilmemiş metin veya veri halinde olmasıdır.

Semantik web teknikleri günümüz teknolojileri için göreceli olarak yenidir. Bu yenilikleri takip ederek, kullanımını yaygınlaştırmak için ihtiyaçları analiz edip uygun alanlarda yeni tanımlamalar getirecek organizasyonlara ihtiyaç bulunmaktadır. Bu organizasyonlardan bir kısmı çok geniş alanlarda hizmet vermekteyken, bir kısmı web teknikleri, bir kısmı da semantik web üzerine standartlar geliştirmektedir.

Semantik web için standartları geliştiren bazı organizasyonlar aşağıdaki gibidir [3];

§ Uluslararası Standartlar Organizasyonu- International Organization for Standardization (ISO)

§ Uluslararası Elektroteknik Organizasyonu- International Electotechnical Commission (IEC)

§ Yapılandırılmış Bilgi Standartlarını Geliştirme Organizasyonu- Organization for the Advancement of Structured Information Standards (OASIS)

§ Dünya Çapında Ağ Birliği- World Wide Web Consortium (W3C)

§ İnternet Mühendisliği Görev Grubu- International Engineering Task Force (IETF)

§ Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü- National Institute of Standards and Technology (NIST)

§ Nesne Modelleme Grubu- The Object Modeling Group (OMG)

§ Anlamsal Ağ Servisi- Semantic Web Services Initiative (SWSI)

§ Birleşik Devletler Ulusal Tıp Kütüphanesi- United States National Library of Medicine (NLM)

Artan dijital sistemlerin uzaktan erişimi tetiklemesi, birçok işin web ortamına aktarılması ile günümüzde web sayfaları muazzam büyüklükte veri alanlarına dönüşmüştür. Bu sayfaların içerdiği veriler çeşitli araçlar veya uygulamalar için bir standart dahilinde olmadığından kullanılamaz durumdadırlar. Kullanıcıların uygulamaları ve web siteleri arasında yapısal veri aktarımı sağlamak ve tarayıcı uygulamalarında kullanıcı deneyimlerini geliştirmek için verilerin belirli kurallar dizisi çerçevesinde yayınlanması gerekliliği doğmuştur. Bu kurallar dizisi Şekil 6.5’te verilmiştir.

Bu gerekçelerden hareketle semantik web büyük veri kümelerinde hızlı yol almak adına geliştirilmiş ve günümüzde popüler olarak kullanılmaktadır. Bu tarihsel gelişim henüz nihai sonuca ulaşamamış olmakla birlikte web 4.0 ile çok daha gelişmiş ve web 3.0 temelleri üzerine kurulmuş daha akıllı ve daha hızlı ajanlar oluşturacağı aşikardır. Bu sayede makinelerin etkileşiminin yanında makine-insan etkileşiminin de üst seviyeye ulaşması beklenmektedir.

Şekil 6.5. Semantik web’in katmanları [4]

6.3. Semantik (Anlamsal) Verinin Temel Hedefleri

İki bilgi sisteminin anlamsal olarak veriyi işlemesi olarak karşımıza çıkan semantik web teknolojisini birlikte işlerlik bakımından yeni bir yaklaşım olarak görülmektedir. Semantik web teknolojisi beklenmedik bir durumda bile “doğru olanı yapan” profesyonel sistemler geliştirmemize yardımcı olabilecektir. Bu kadar uçsuz limitsiz bilgiyi barındıran dünyada, sınırlama yapan karar verme süreçlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Örneğin internette özel yeni bir servis aradığımızda ilgili olan kelimeleri sınırlandırarak bir arama yapmamız gerekecektir. Klasik erişim kontrol mekanizmaları ile aradığınız sonuca ulaşmak çoğu zaman mümkün olmamaktadır. Daha esnek kuralların işlerlik kazandığı yeni karar verme süreçlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Semantik web teknolojileri bunu gerçekleştirecek teknik çerçeveyi bünyesinde barındırmaktadır. Semantik web teknolojisi esnek, zeki bilgi sistemlerinin inşa edilmesi için çaba sarf edilen bir yaklaşımdır [5].

Semantik web çatısı altında oluşturulan anlamsal bir veri modeli birçok amaca hizmet etmek için kullanılabilir. Bazı temel hedefleri şunları içerir:

1. Veri Kaynaklarının Planlanması: Bir işletmeyi çalıştırmak için gereken verilerin genel bir görünümünü sağlamak için bir ön veri modeli kullanılabilir. Model daha sonra, paylaşılan veri kaynakları oluşturmaya yönelik projeleri belirlemek ve kapsamını belirlemek için analiz edilebilir.

2. Paylaşılabilir Veritabanlarının Oluşturulması: Kullanıcılar tarafından doğrulanabilen ve daha sonra çeşitli veritabanı yönetim sistemleri teknolojilerinden herhangi biri için fiziksel bir veritabanı tasarımına dönüştürülebilen verilerin uygulamadan bağımsız bir görünümünü tanımlamak için tam olarak geliştirilmiş bir model kullanılabilir. Tutarlı ve paylaşılabilir veritabanları oluşturmanın yanı sıra, veri modelleme yoluyla geliştirme maliyetleri önemli ölçüde azaltılabilir.

3. Satıcı Yazılımının Değerlendirilmesi: Bir veri modeli aslında bir organizasyonun altyapısını temsil ettiğinden, yazılımın ima ettiği altyapı ile şirketin fiilen iş yapma şekli arasındaki olası tutarsızlıkları belirlemek için satıcı yazılımı bir şirketin veri modeline göre değerlendirilebilir.

4. Mevcut Veritabanlarının Entegrasyonu: Mevcut veritabanlarının içerikleri anlamsal veri modelleri ile tanımlanarak bütünleşik bir veri tanımı türetilebilir. Uygun teknoloji ile, ortaya çıkan kavramsal şema, dağıtılmış bir veritabanı ortamında işlem işlemeyi kontrol etmek için kullanılabilir. ABD Hava Kuvvetleri Entegre Bilgi Destek Sistemi (I2S2), heterojen türde bir veritabanı yönetim sistemleri ortamlarına uygulanan bu tür teknolojinin deneysel bir gelişimi ve gösterimidir.

6.4. Semantik (Anlamsal) Web’in Uygulama Yerleri

Bilgisayar ile karşılıklı etkileşim sayesinde internet üzerinden iş yapma biçimi değişmiştir. Uygulamalarda kişiler, yerler ve kavramlar üzerine kurulu yönlendirmeler olanaklı hale gelmiştir. Bu alanlara aşağıdaki örnekler verilebilir:

Yazılım ajanı tabanlı dağıtık işlem uygulamaları:

Ontolojiler aracılığıyla tanımlanmış, yapılandırılmış ve anlamlandırılmış bilgiler, yazılım ajanlarının bu bilgileri büyük veri kümeleri içerisinde taraması, harmanlaması ve kullanmasını sağlayacaktır. Bu birçok alanda şu anda hayal edilen uygulamanın gerçekleştirilmesini sağlayacaktır. Web tabanlı yazılımların en önemli özelliklerinden biri olup bu alanda yoğun kullanılmaktadır.

Anlam tabanlı web arama makineleri:

Ontolojiler ile tanımlanmış web kaynakları, web arama makinelerinin daha akıllı sorgulamaları yapmasına imkân verecektir. Ülkelerin bağımsızlığını tehdit edecek kişi veya grupların web üzerinden kullanmış oldukları anahtar kelimelerin bir araya gelmesi ile takibe takılması sayesinde tehditlere erişimin sağlanması mümkündür.

Anlam tabanlı sayısal kütüphaneler:

Anlamsal web teknolojilerinin sağladığı etkili sınıflandırma ve endeksleme yöntemleri sayısal kütüphanelerde bulunan çoklu ortam veri içeriğine ulaşımı ve sayısal kütüphaneler arası birlikte işleye bilirliği kolaylaştıracaktır. Ülkemizde de en büyük sayısal kütüphane dergipark çatısı altında oluşturulmuş olup kaynakların bilgisayar ortamına aktarılması ile sayısallaştırılması olarak ifade edilmektedir.

Ontoloji destekli kurumsal bilgi yönetimi:

Küresel ekonomi ile birlikte, iş gücü, sermaye ve stok yönetimi gibi geleneksel kaynakların yanında, bilginin bir kaynak olarak kurumlarda yönetimi çok önem kazanmakta ve önemli bir üretkenlik etmeni olarak ortaya çıkmaktadır. Anlamsal web teknolojileri kurumsal bilgilerin etkin bir şekilde yönetilmesini ve kullanılmasını sağlamaktadır.

Otomatik web servisi keşfi, aktive edilmesi, karşılıklı işleyebilirliği ve izlenebilirliği:

Web servisleri son zamanlarda en çok konuşulan ve web ortamında yeni fırsatlara yok açacak bir teknolojidir. Anlamsal web bu servislerin otomatik olarak bulunması, seçilmesi, çalıştırılması, karşılıklı izlenebilirliğini ve izlenmesini sağlamaktadır.

Bölüm Özeti

Bilgi gün geçtikçe artmakta, farklı yapılarda büyük veri kümeleri oluşmakta ve bu bilgiler daha karmaşık bir hal almaktadır. Günümüzdeki teknolojilerle bilgiler arasındaki ilişkileri, anlamaları ortaya koymak oldukça güçtür. Semantik teknolojiler büyük veri üzerindeki bu olumsuzluk giderilerek sonuca ulaşma mümkün kılınmaktadır.

§ Semantik teknolojiler ile kullanıcıların büyük veri kümesi içerisinde aradıkları bilgilere daha kolay ve hızlı ulaşabilmesi hedeflenmektedir.

§ Semantik teknolojiler gün geçtikçe çok fazla araştırmacı, kurum ve kuruluşun ilgisini çekmiş, büyük kurumlar bu teknolojilere ciddi yatırımlarda bulunmuşlardır.

§ Semantik teknolojiler ile web 3.0 dönemine geçilmiş olup internet dünyasında devrim niteliğinde yeniliklere yol açmaya çalışılmaktadır.

§ Semantik web ile her geçen gün artan internet kullanıcı sayısı ve büyük veri yığını daha anlamlı hale gelecektir.

§ Web üzerinde yapılan dar aramalar yerine, birbiri ile ilişkilendirilebilen aramalar yapılabilecektir.

§ Her geçen gün artan ve yenilenen teknolojileri ile çok da uzak olmayan bir zamanda semantik web’in günümüzdeki web’in tamamen yerini alması beklenmektedir.

§ İnternetteki tüm bilgi kaynaklarını bir araya getirerek aranan bilgiye ulaşmayı sağlayan anlamsal web, geliştirilmeye devam etmektedir.

Kaynakça

[1] Stringfixer Web Sitesi, “Anlamsal veri modeli”. (Son Erişim:20.01.2022)

URL: https://stringfixer.com/tr/Semantic_data_model

[2] Spivack N. 2007 How the WebOS Evolves? (Son Erişim: 20.01.2022)

URL: http://www.novaspivack.com/technology/how-the-webos-evolves

[3] Beden Ş. “Bir Semantik Web-Tabanlı Öğrenme Yönetim Sistemi Modeli”, Yüksek lisans tezi, İstanbul Üniversitesi, 2012.

[4] W3C/MIT, 2001, W3C Semantic Web Activity, Proceedings of Semantic Web Kick-off Seminar, Finland.

[5] Berners-Lee, T., Hendler, J., ve Lassila, O. (2001). “The semantic web. Scientific American”, 184(5),34-43.