新书推介：《语义网技术体系》
作者：瞿裕忠，胡伟，程龚
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    >> 本版讨论Semantic Web(语义Web,语义网或语义万维网, Web 3.0)及相关理论，如：Ontology(本体,本体论), OWL(Web Ontology Langauge,Web本体语言), Description Logic(DL, 描述逻辑),RDFa,Ontology Engineering等。
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     wolfqi 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 

    所以我的问题就是，
    １。是否可请您推荐一些现在已经制定出来的某些标准，和对这些标准进行分析的软件呢？
    ２。我的第一步应该建立什么呢？

    TELL:0047-91121981

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/10/10 4:01:00
     
     Huang 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    以下是引用wolfqi在2004-10-10 3:57:12的发言：

    我的硕士论文是有关semantic web的研究，当今世界xml横行天下，就连音乐的乐谱发布都用xml来做了，美其名曰MusicXML。MusicXML主要是做乐谱出版印刷和网络出版用，由于我的IT(在北欧读IT６年了)学习和音乐背景，我提出了是否《用Sementic Web 进行对音乐的人工智能分析》的论文题目，但semantic web本身具体的东西还都不太完善，茫茫兮休远，苍然兮独怆。

    KTH 的音乐声学系TMH一直立志于对音乐感情的分析研究，目前世界在这一领域已经取得一些成绩，包括电脑对乐谱的计算机分析，电脑对wave音频文件强弱的逻辑分析，以得出此段物理载体的相对应的人类的感情。相关的成果如果能够转化成为semantic web中的　人工智能分析标准，那么则可实现对网络上音乐的职能话分析。因为MusicXML也可以载入音符强弱，那么semantic web也可以成为音乐演奏者感情分析的工具。

    题外给大家：可能有人问了谁吃饱了撑的分析音乐的感情做什么？　多唠叨一句：这个非常重要，在音乐来说，以后都xml了，那么音乐的分类，搜索，就成为一个很大的问题，由于音乐xml不同于语言xml，所以音乐语法和我们的语法是不一样的。在科学上来说，比如说你饲养了一只电子机器猪，如果你想给这只猪加上感情，比如你生气了，那么猪要有音频的人类感情分析。比如你想让电子猪欣赏音乐的话，那么就得有音乐人工智能软件。
    在商业上，目前我觉得最可行的是手机铃声，现在手机铃声已经有公司用xml储存分类了，不久所有铃声就都会在线，如果有一兄弟失恋了，想找点失恋音乐的话，只需要打入：我失恋了。那么semantic web 语言部分就把这个信息转化成感情部分，通过某rdf到Semantic Web音乐部分，找出最适合失恋感情的音乐。


    你用生动的语言给大家描述了一个非常吸引人的语义网可能应用项目。人们
    通常对语义网的印象总是那些枯燥的术语， 如元数据，本体，和描述逻辑等等。
    你所说的音乐语义网和情感分析给人们展现的是语义网更富有生活情趣的一面。
    我觉得你的《用Sementic Web 进行对音乐的人工智能分析》的想法是很有价值的。
    我非常乐意与你讨论有关的技术问题，帮助你把有关工作做好。
    详细内容请看我的下一篇的针对你的具体问题的回复。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/10/15 23:19:00
     
     Huang 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    以下是引用wolfqi在2004-10-10 4:01:42的发言：
    所以我的问题就是，
    １。是否可请您推荐一些现在已经制定出来的某些标准，和对这些标准进行分析的软件呢？
    ２。我的第一步应该建立什么呢？

    TELL:0047-91121981


    至于如何实现一个语义网工程项目， 还没有统一的标准和工具。现在正出于一个百花齐放
    百家争鸣的时代。有人这样描述当今的语义网：参加现在的语义网国际会议，就象参加一百
    多年以前的飞机制造会议。 谁都相信制造一个具有商业前景的飞机是可能的， 但人们却对如何造飞机却争论不休， 人们所看到的只是形形色色的粗糙的飞机设计模型。准确地说，当今
    的语义网研究状态比上述情况要好得多。许多基本问题都已经国际标准化， 如RDF和OWL等（虽然还有一些争论， 如对OWL)，而且在技术上并不需要等待重大突破。许多工作只要投入足够的人力就能实现的，这也就是为什么发达国家会以官方的名义在语义网领域投入这么多的研究经费和人力。

    虽然没有统一的标准可以使用， 但人们总是能够参照建立信息系统等其他软件工程项目那样那样，完成以下几个环节： 系统设计(System Design) － 数据表示(Data Represenation)
    -数据处理(Data Processing) - 数据展现 (Data Presentation)。

    你所要做的第一步， 就是要有一个良好的系统设计。 实际上它要求考虑其他几个
    环节的主要问题， 即数据表示(Data Represenation)， 数据处理(Data Processing)，
    和 数据展现 (Data Presentation)。待我在下面具体讨论。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/10/16 0:02:00
     
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    1. 数据表示：  也就是说你首先要考虑的是，采用何种语言来表达有关数据和知识，如采用XML，或 RDF/S，或OWL等。 你还得考虑这些语言所能提供的表达能力和推理能力， 以及是否有相关的工具可供使用。它们各有优缺点。

    如只采用RDF/S， 好处是：简单易学，有许多现成的工具可供使用. 有现成的RDF查询管理系统
    提供数据处理和查询能力，如Sesame。缺点是： 知识表达能力有限，如不能表达逻辑否定。这样就无法描述这样一条音乐基本知识： 喜庆音乐不是悲伤音乐。

    如采用OWL-DL，好处是知识表达能力较强，使用的是国际标准化的本体描述语言， 有利于向后
    兼容。 当前的不足是： 还没有较好的OWL DL推理机可供使用，考虑到OWL仅在今年初才通过国际标准。这个问题可能很快就会解决。

    我建议你可以用OWL, 使用Protege作为本体编辑工具，生成OWL的音乐本体描述。

    2. 数据处理:  更准确地说就是数据查询与推理。 你可以使用KAON工具来进行OWL的
    知识推理， 或采用其他工具把OWL变为DIG格式， 使用DL推理机如Racer来进行。

    3. 数据展现: 也就是要考虑 检索后或推理后所获得的数据， 应如何展现给用户。 你可以使用XSLT的有关工具把推理机返回的结果再次转换，生成有关的HTML格式，或多媒体格式提供给用户。

    请原谅， 我在这里只是简要地介绍有关环节，许多具体术语和细节还没有详细介绍。你或其他读者有什么具体问题，请进一步提出。我将另行详细回答。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/10/16 0:47:00
     
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    谢谢黄老师，

    技术飞速发展，已经有基于audio的semantic web软件产品问世，http://www.moodlogic.com 但是是基于对音频的分析和应用，原理是把音频分成若干小段，用meta data标记，然后进行诸如：速度，情绪等感情分析。比如你有一万首mp3,你很累想听点轻松的，只要选relax即可。

    而我的项目是想建立世界上第一个基于Music Notation,即 MusicXML(http://www.recordare.com/xml/tutorial.html)的ontology.因为一直在思考如何分析乐谱的问题，所一没太深入探讨xml技术问题。

    去描述一条音乐，我是这样的，需要把音乐以小单元（比如一拍子的四个音组成的和弦的感情）描述，从属关系是：

    单元-->小节-->乐段，

    那么，ontology记载着这些关系和描述。但是如果去分析总的乐段的情绪，我目前的方法是分析每一个单元的情况，然后每一个乐段会有一个总的参数(Sum)，比如：happy: 96, sad:12;  exciting:45,quiet:17;  satisfied:79,disatisfied:12 . 那么这个乐段的总情绪应该是欢快的明朗的舒服的。

    现在有一个难关，就是一条音乐的总情绪参数究竟是什么是否是应该由ontology来描述的。因为ontology和musicXML恐怕只带有单元的情绪信息，而sum参数也在ontology里面表述好吗？


    我觉得是可以的。因为在这个ontology出来以后，下一步就是做automatic extraction,　以java程序自动的为MusicXML做情绪分析的metadata。在这个分析的时候，也可以自动的把sum情绪向量表示进去。

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     wolfqi 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    或者情绪是由query language程序制定的。
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     admin 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    这个课题很有趣啊！

    我也挺感兴趣的。

    以下是引用wolfqi在2004-10-10 3:57:12的发言：
    黄博士您好，我来自瑞典皇家工学院，www.kth.se,久慕大名，今天没想到在这儿逮到您了。

    我的硕士论文是有关semantic web的研究，当今世界xml横行天下，就连音乐的乐谱发布都用xml来做了，美其名曰MusicXML。MusicXML主要是做乐谱出版印刷和网络出版用，由于我的IT(在北欧读IT６年了)学习和音乐背景，我提出了是否《用Sementic Web 进行对音乐的人工智能分析》的论文题目，但semantic web本身具体的东西还都不太完善，茫茫兮休远，苍然兮独怆。

    KTH 的音乐声学系TMH一直立志于对音乐感情的分析研究，目前世界在这一领域已经取得一些成绩，包括电脑对乐谱的计算机分析，电脑对wave音频文件强弱的逻辑分析，以得出此段物理载体的相对应的人类的感情。相关的成果如果能够转化成为semantic web中的　人工智能分析标准，那么则可实现对网络上音乐的职能话分析。因为MusicXML也可以载入音符强弱，那么semantic web也可以成为音乐演奏者感情分析的工具。

    题外给大家：可能有人问了谁吃饱了撑的分析音乐的感情做什么？　多唠叨一句：这个非常重要，在音乐来说，以后都xml了，那么音乐的分类，搜索，就成为一个很大的问题，由于音乐xml不同于语言xml，所以音乐语法和我们的语法是不一样的。在科学上来说，比如说你饲养了一只电子机器猪，如果你想给这只猪加上感情，比如你生气了，那么猪要有音频的人类感情分析。比如你想让电子猪欣赏音乐的话，那么就得有音乐人工智能软件。
    在商业上，目前我觉得最可行的是手机铃声，现在手机铃声已经有公司用xml储存分类了，不久所有铃声就都会在线，如果有一兄弟失恋了，想找点失恋音乐的话，只需要打入：我失恋了。那么semantic web 语言部分就把这个信息转化成感情部分，通过某rdf到Semantic Web音乐部分，找出最适合失恋感情的音乐。

    wolfqi@mac.com　也可通过邮件联系。


    ----------------------------------------------

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    第十二章第一节《用ROR创建面向资源的服务》
    第十二章第二节《用Restlet创建面向资源的服务》
    第三章《REST式服务有什么不同》
    InfoQ SOA首席编辑胡键评《RESTful Web Services中文版》
    [InfoQ文章]解答有关REST的十点疑惑

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    admin:请和我联系，这个项目如果做起来，前途非常棒。因为还没有人做过。wolfqi@mac.com
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    发贴心情 
    本体技术中的两个推理层次

    本体技术与其他人工智能技术一样依赖于相关的知识表示和推理技术，但它与通常的知识库系统
    ，专家系统， 和主体技术（Agent Technology)系统所显著不同的是： 本体表示更强调数据共享性。也就是说本体所表达的数据要为他人所充分接收， 它所要表达的一般是共享知识，而不是带有个人观点的数据。

    这种区分有点类似于“知识"(knowledge) 和”相信“(belief)的区别。一个知识命题是一个
    大家所接受的客观描述， 而一个相信命题是一个他人可能不能接受的主观描述。如”每个星期都有个星期五“是一个知识命题，（我们很难想象会有人不同意这个论述),   而”星期五是不吉利的“则是一个相信命题。前者为所有的人所接受， 后者只为个人所接受。除此之外，还有约定知识， 如”星期五是每星期的第五天“是为许多人所接受， 但一些人可能不接受，因为他们会认为星期日是每星期的第一天， 这只是约定的不同。

    当然有人可能并不接受上述区分， 他们会认为一切可用于推理和行动的信息都可以称为知识，如果是这样的话， 我们可以把前者称为所有人的共享知识， 后者为个人知识，而约定知识是部分人的共享知识。

    本体要描述的是共享知识，而不是个人知识。因此当我们决定要把那些数据在本体中来描述时，就要先判断一下是否为他人所接受。我们要把那些共同所接受的命题在本体中描述，而把那些个人知识留在本体推理的上一层来实现。前者是本体之内的推理， 后者是本体之上的推理。这是本体技术中的两个不同推理层次。前者的推理是由相关逻辑的推理机自动完成的，而后者要由我们在本体描述的基础上再加一个推理层来实现。

    这样做的好处是我们能够最大程度地实现数据共享和可重用。由于本体数据是大多数人所接受的，别人可以自由使用你所提供的数据，而把带有个人观点的数据留在本体描述之外，我们还可以根据不同的需要，提供不同的推理需求。这也就是为什么语义网分多个层次， 前者
    对应的是本体描述层， 而后者对应的是上面的逻辑和证明层。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/10/30 0:08:00
     
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    以下是引用wolfqi在2004-10-23 21:52:48的发言：
    谢谢黄老师，

    技术飞速发展，已经有基于audio的semantic web软件产品问世，http://www.moodlogic.com 但是是基于对音频的分析和应用，原理是把音频分成若干小段，用meta data标记，然后进行诸如：速度，情绪等感情分析。比如你有一万首mp3,你很累想听点轻松的，只要选relax即可。

    而我的项目是想建立世界上第一个基于Music Notation,即 MusicXML(http://www.recordare.com/xml/tutorial.html)的ontology.因为一直在思考如何分析乐谱的问题，所一没太深入探讨xml技术问题。

    去描述一条音乐，我是这样的，需要把音乐以小单元（比如一拍子的四个音组成的和弦的感情）描述，从属关系是：

    单元-->小节-->乐段，

    那么，ontology记载着这些关系和描述。但是如果去分析总的乐段的情绪，我目前的方法是分析每一个单元的情况，然后每一个乐段会有一个总的参数(Sum)，比如：happy: 96, sad:12;  exciting:45,quiet:17;  satisfied:79,disatisfied:12 . 那么这个乐段的总情绪应该是欢快的明朗的舒服的。

    现在有一个难关，就是一条音乐的总情绪参数究竟是什么是否是应该由ontology来描述的。因为ontology和musicXML恐怕只带有单元的情绪信息，而sum参数也在ontology里面表述好吗？


    我觉得是可以的。因为在这个ontology出来以后，下一步就是做automatic extraction,　以java程序自动的为MusicXML做情绪分析的metadata。在这个分析的时候，也可以自动的把sum情绪向量表示进去。


    最重要的第一步是要作适当的文献调查。我想在音乐学术界或心理学界应该有一些现成的理论或方法来研究如何从乐曲单元到乐段特征的分类。如果有大家所公认的理论或方法，那么就可以直接把它在本体描述层次上进行。如果这些文献也只是一些一家之言，也可以把它作为约定知识，在本体描述层来实现。如果这一切都没有有关文献支持，有关分类方法只是你所要自己提出的个人想法，那么我们就得谨慎地思考， 我们所作出的分类结论是否会被他人所接受。

    那么我们就要这样做： 把那些公认的音乐基础知识及其分类在本体描述中实现， 如
    有关调式的知识，和声学的知识等， 而把那些个人观点留在本体描述的上一层的推理来
    实现。

    如果你有时间作一番有关的文献调查，给大家报告报告，我想我们大家都会非常高兴地听听
    你所提供的音乐科研报告。如果你的结论是：有关问题在学术界还是一片空白， 那我们下一步要做的就是要详细讨论你所提出的基本思路。 有关问题我将会在后续讨论中详细展开。

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