语义网和NLP的区别？

语义网和自然语言处理之间到底有什么区别

---

语义网是自然语言处理的一部分吗？

对第二个问题的简短回答：不是。在计算机科学中，语义网和自然语言处理有共同的主题，有一些工具同时使用两者，但两者都不是另一个的一部分。语义web基于机器可理解语言（RDF、OWL）和相关协议（SPARQL、链接数据等）。自然语言处理与理解自然语言有关，如本答案的文本。例如，请参见GATE，了解该领域的框架和大量研究论文。

这两个领域非常不同，从某种意义上说是相辅相成的。语义Web技术处理“事实”的表示、标准化和推理。重要的问题包括定义词汇表和设计所谓的本体。语义Web技术并没有太多地处理这些“事实”从何而来的问题（最多只想到数据集成）。另一方面，自然语言处理则试图自动理解自然语言文本的含义。所以这更像是一个低级活动，可以作为语义Web的输入。NLP的输出通常不是以复杂的方式建模的，而是“X是一个实体”，“X与Y相关”等。此外，NLP不能提供100%正确的结果，因为它的许多技术都是基于统计的（语义网显然也不存在，但我不知道精确性问题，尤其是回忆性问题在其中扮演着重要角色）.

这是两个独立的主题领域，但在某些地方它们确实重叠。因为文档，无论其格式如何，都是由不同的语法和语义组成的，其目标是表示机器而不仅仅是人类可以理解的信息。这是语义网和自然语言过程的共同目标我很生气

语义网

语义网基于两个基本理念：

• 将元信息与基于Internet的资源相关联。元数据是关于其他数据的信息，可以显式或隐式添加
• 对元信息进行推理的能力。例如，机器应该能够识别气球的图片不是动物，即使它的形状像动物。这种对文本数据进行推理和推理的想法仍然是非常实验性的，但是显示了相当大的成功。有一系列技术可以查询此类信息SPARQL、机器学习（预注释语料库）和其他统计技术

《本体论》在这一领域中的应用越来越重要，描述逻辑为知识表示系统提供了数学基础，并可用于信息的推理。

自然语言处理

自然语言处理是理论计算机科学和人工智能领域中一个重要且正在进行的研究领域，它可以超越网络，处理任何内容，从PDF中的文本到与手机通话。Wikipedia突出了一些关键领域，我将对此进行扩展：

自动（抽象和提取）摘要

共指分辨

语篇分析

语言翻译

形态分割

命名实体识别

自然语言生成

光学字符识别

解析

问答

关系（语义）提取

语音分割

语音识别

主题切分

词义消歧（WSD）

信息检索

信息提取

文本简化

拼写更正

这两个学科领域都对语言的句法进行了大量的研究，这两个研究领域都致力于理解语言，尤其是文本。然而，近年来，语义学的使用已经投入了大量的时间和投资。但从本质上讲，如何在文本和杂项结构中表示关系是b其他的思想领域

结论

---

语义Web主要使用RDF、OWL等进行注释，而NLP真正关注的是自由形式的文本。

自然语言处理（NLP）而语义Web技术都是语义技术，但在数据管理中具有不同和互补的作用。事实上，NLP和语义Web技术的融合使人们能够以传统工具无法实现的方式组合结构化和非结构化数据

---

语义Web技术的一个目标是将非结构化数据转换为有意义的表示，这可以通过NLP技术的应用来实现。总之，语义Web和NLP技术可以相互增强，例如Web 3.0。要了解有关Web 3.0的更多信息，请查看在线资源Web 3.0是什么？链接：

这个问题似乎离题了，因为它纯粹是关于术语的，而且是在一个只与编程有间接联系的领域。语义网的第二个基本概念听起来不是更像机器学习吗？推理可以有多种形式，而不仅仅是机器学习。选择的方法只不过是实现在目标之前。@KoushikBalajiVenkatesan:-）我不会说NLP作为一项活动是“低级的”，它只是有一个不太明确的结构化输入。但在我看来，对分歧的解释是好的，我不知道为什么会被否决。