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作者：瞿裕忠，胡伟，程龚

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	本主题类别: Semantic Web

baojie

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	楼主

语义网的公司[持续更新中]

最近我开始整理一些语义网工业界的情况，大概一两天写一篇的样子，写在我的blog上。原帖有些链接和图片。很多公司都是小公司，不过各有特色。
总的目录在这里：
http://blog.baojie.org/category/%E6%8D%A3%E6%B5%86%E7%B3%8A/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E7%BD%91/%E8%AF%AD%E4%B9%89%E4%BA%A7%E4%B8%9A/

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2011/4/25 9:48:00

baojie

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	第2楼

语义网的公司（1）Openlink
http://blog.baojie.org/2011/04/23/openlink/
今天开始整理一些和语义网相关的公司的情况。并不是系统的介绍，只算是我知道多少讲多少。有些公司的业务和运行模式或许有借鉴意义。语义网的公司太多，我接触的很少，只能只挂一漏万地做一点笔记。找这些公司，最好的渠道是Semantic Technology Conference (SemTech)。
先说Openlink。公司的网址是 http://www.openlinksw.com/
先说它是因为它离我家很近——Oracle更近，下一个讲。这个公司注册在美国Burlington, Massachusetts，在欧洲也有几个点——其实这更多是一家“虚拟”企业，用网络联系起来工作的一种模式。很小的一个公司，大概五、六十人的样子（可见每个点都很小），历史倒不短（相对而言），成立于1992年。公司目前最主要的产品是Virtuoso Universal Server，是一个语义数据库（semantic database, or triple store）,功能很强大，RPI的开放政府数据网站用的就是Virtuoso。这个系统现在又有很强的互联数据支持（linked data）,可视化模块等。软件是免费的，主要通过服务赚钱。还有一个开源的版本，在SourceForge上。搭中小型的应用，个人觉得这个数据库系统很好用；大的应用我没接触过，没有经验。
下面是Microsoft Pivot + Virtuoso 的一个可视化的例子
这个公司的CEO是Kingsley Uyi Idehen（他生于尼日利亚），十分活跃。要了解公司的近态，可以去看他的Blog, Youtube或者Twitter（更新非常勤）。他也是Cambridge语义网Meetup小组的常客。找该公司其他员工，去看LinkedIn。
其他链接
维基百科 http://en.wikipedia.org/wiki/OpenLink_Software
W3C Wiki上对Virtuoso的介绍 http://www.w3.org/wiki/VirtuosoUniversalServer

2011/4/25 9:50:00

baojie

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	第3楼

语义网的公司（2）Oracle
http://blog.baojie.org/2011/04/23/oracle/
Oracle的语义网组（称为Oracle Semantic Technologies）在Nashua, NH。Nashua是个小城市，离波士顿大概1个小时的样子。
我以前住在Oracle公司的街对面，散步的时候经常会溜达过去。我和他们的接触，开始来自和Alan (Zhe) Wu在OWL Working Group（工作组）的共事。他们和RPI关系很好，我们常有学生去实习。双方对对方的研究进展，还是比较了解的。
Oracle数据库从10g开始（现在是11g），支持RDF。工业界是很实用的，所以对OWL DL之类，他们并不实现。有一个OWL Prime，是对RDFS的一个小扩展，是他们支持的一个OWL的子集。他们还和Jim Hendler一起提出了RDFS 3.0 ，算是他们认为有用而又可以比较经济地实现的。后来的OWL 2 RL和OWL 2 QL，设计的理念和这个不同——OWL工作组的主流认为，这些OWL的子集是以技术为准绳的，凡是是理论上可以加进去的（也即，不破坏多项式时间复杂性的）元素，都要加进去；凡是理论上不能加的（比如OWL QL中的owl:sameAs），都不能加。那Oracle（或者其他工业界的公司），并不怎么在意这两个凡是的，反正我的产品里，用户最需要什么，我就要支持什么。他们现在也支持OWL RL和OWL QL，而且往里面加了一些可能逻辑学家觉得不能加的东西——不过工程吗，总有工程的办法。谁会在乎最坏时间复杂性呢？能用，就好。比如去年他们的ISWC 2010文章 [1]，就讲了对owl:sameAs推理的一些技巧。
Oracle现在也在做一些并行计算的东西，还有很多推广和应用，具体可以看Oracle OpenWorld 2010上的一些案例。
Oracle产品的介绍文档非常多，开始不妨看看下面这几个
    Who’s Who and What’s What with Oracle Database Semantic Technologies 【基本工作介绍】
    Semantic Technologies in Oracle Database 11g Release 2: Capabilities, Interfaces, Performance 【Oracle语义数据库的介绍】
    Oracle Database 11g—Inference Best Practices with RDFS/OWL—Oracle White Paper 【白皮书】
Oracle语义网组的主页，上面有更多产品介绍，教程等等：
http://www.oracle.com/technetwork/database/options/semantic-tech/index.html
他们近年发的一些文章，可以大概看出他们的业务范围：
    Vladimir Kolovski, Zhe Wu, George Eadon: Optimizing Enterprise-Scale OWL 2 RL Reasoning in a Relational Database System. International Semantic Web Conference (1) 2010: 436-452
    SeemaSundara, MedhaAtre, Vladimir Kolovski, Souripriya Das, Zhe Wu, Eugene Inseok Chong, Jagannathan Srinivasan: Visualizing large-scale RDF data using Subsets, Summaries, and Sampling in Oracle. ICDE 2010: 1048-1059
    Souripriya Das, Jagannathan Srinivasan: Database Technologies for RDF. Reasoning Web 2009: 205-221
    Zhe Wu, George Eadon, Souripriya Das, Eugene Inseok Chong, Vladimir Kolovski, MelliyalAnnamalai, Jagannathan Srinivasan: Implementing an Inference Engine for RDFS/OWL Constructs and User-Defined Rules in Oracle. ICDE 2008: 1239-1248
    Souripriya Das, Eugene Inseok Chong, Zhe Wu, MelliyalAnnamalai, Jagannathan Srinivasan: A Scalable Scheme for Bulk Loading Large RDF Graphs into Oracle. ICDE 2008: 1297-1306
    Eugene Inseok Chong, Souripriya Das, George Eadon, Jagannathan Srinivasan: An Efficient SQL-based RDF Querying Scheme. VLDB 2005: 1216-1227
    Souripriya Das, Eugene Inseok Chong, George Eadon, Jagannathan Srinivasan: Supporting Ontology-Based Semantic matching in RDBMS. VLDB 2004: 1054-1065

2011/4/25 9:51:00

baojie

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	第4楼

语义网的公司（3）：Franz
http://blog.baojie.org/2011/04/24/franz/
这家公司在硅谷，主页是http://www.franz.com/。很小的公司，不到十个人，有tech geek的工作作风，有点象硅谷其他的startup；很多活是请顾问(consultant)和实习生（intern）来做——这也是很多小公司的工作方法。
主打产品是AllegroGraph（AG），一个TripleStore。AG是基于Lisp的，有很好的编程界面。从学术的角度，AG是有独到的地方的，很多传统的AI的东西都可以加进来。比如时态推理和空间推理，AG都支持。SPARQL当然是支持的，尽管有人认为不是最好的。推理上，他们称为RDFS++，就是RDFS加owl:sameAs，owl:inverseOf和owl:TransitiveProperty。现在他们还做社交网络数据的支持，比如Twitter的数据。应用也蛮多，比如交通。
他们公司有例行的Webinar，值得去学习。Youtube上也有不少教程。公司的头是Jans Aasman，本来是个学者。

2011/4/25 9:52:00

micky

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	第5楼

全力顶一个先。
再赞一个！
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语义技术的应用就在眼前！

2011/4/26 12:55:00

baojie

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	第6楼

语义网的公司（4）Revelytix
http://blog.baojie.org/2011/04/26/revelytix/
Revelytix也是一个小公司，成立于2005年。公司在DC北边不远Sparks, MD。我和他们接触不多，主要信息来自一个听他们一个talk。但是我用knoodl很久了，很喜欢，一直不知道是他们公司的。
先说Knoodl。这是一个基于语义维基（semantic wiki）的本体编辑器。你可以建一个帐号，然后建本体，支持OWL，也支持SPARQL查询，可视化，版本功能等。Protege有一个在线的版本，功能很差，没有Knoodl好用。我自己其实很饭这个基于维基的本体合作开发，用jspwiki和SMW都试过。这个事，说起来容易做起来难，特别是用户界面的事（我试过表单+受控自然语言）。Knoodl用户已经不少。我个人觉得，在线编辑和合作编辑是方向，Protege和TopBraid Composer只适合专家用户，对大多数公司的大多数人，用wiki做一个简化的本体编辑器，比较靠谱。
这里有一个关于Knoodl的视频

随便扯几句本体编辑器。我用过的本地编辑器也就Swoop，Protege和TopBraid Composer，觉得这些东西还都是门槛很高，而且不适合大规模工程的。TBC算是最好的。但是，本地的开发的模式还很落后。我去年做ISWC的元数据，10万个triple上来，用TBC查找啊，更新啊，就累得要命——因为它不象软件工程，给你模块化。出错，调试很麻烦。用户界面始终是大问题，最好是傻瓜的全触摸，全图形的界面。Protege这一点有时很恼人，一看就是给KR的人设计的，有很多Manchester syntax。希望这么说不要得罪人。BTW，MIT的David Karger在研究本体的UI问题，说不应以后会有惊喜。
Revelytix另一块工作是分析（Analytics），一个系统叫Emergent Analytics，就是knool做本地开发，Spyders 做关系数据库到RDF的转化（这个发布不久），Federator 做关系数据库的SPARQL查询接口，再加上一个RIF推理。偷一张他们的图：

这个公司目前大概有10-20人。有几个人值得提一下 [1,2] （别的没提，是我没见过或者不熟悉），更多看LinkedIn
Michael Lang [CEO] 有金融背景
Gregory (Greg) Milbank [president]
David Schaengol 他在搞RIF和策略语言
Paul Gearon 算是比较资深的语义网专家了
Alex Hall – knoodl就是他写的
Alex Miller - 主要做RDB2RDF [BTW, Revelytix的David McNeil在W3C RDB2RDF Working Group里]

2011/4/26 14:41:00

baojie

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	第7楼

语义网的公司（5）Vulcan: Project Halo
http://blog.baojie.org/2011/04/29/vulcan/
Vulcan Inc.是一家投资公司，由微软的共同创始人Paul Allen创建，在西雅图（Seattle, Washington）。
Vulcan投资很多事情，比如宇宙飞船。Allen的钱已经足够多，有些投资看起来纯粹是兴趣或者好奇，并不打算挣更多的钱。他对语义网和知识管理的投资，大概就属于这一类。
这个方向，主要是一个Project Halo，主页在http://www.projecthalo.com/。长期目标是开发一个数字亚里斯多德（Digital Aristotle）系统，一个可以解决复杂的科学问题或者日常问题的推理系统（a reasoning system capable of answering novel questions and solving advanced problems in a broad range of scientific disciplines and related human affairs.）现在，它的主要应用域是教育，并试图解决知识获取和自动推理中的若干问题。
Halo是一个很宏伟的计划，从2003年开始，已经8年了。项目的总负责人是Mark Greaves（之前他是DARPA的Program Manager，负责过DAML）。主要分三块，每个项目上人也不多，核心就几个人，很多研究靠外包。
AURA ( Automated User-Centered Reasoning and Acquisition System): 面向用户的自动推理和获取系统。主要是做教科书的形式化，集中在生物、化学、物理三个专业。方法目前主要是逻辑的，用描述逻辑（description logic），逻辑规划（logic programming）等。工作外包给SRI International 来做。负责人是Vinay K Chaudhri 。【这个项目很有趣，我以后可能会深入介绍】
SMW(Semantic MediaWiki)+。SMW自己是开源的，SMW+对SMW做的了很多扩展，统称为Halo Extension。比如一些标注工具，本体编辑器，可视化，项目管理插件等等。Vulcan自己这边主要是Jesse Wang（中国人）在负责。有些任务外包到Ontoprise（一个德国公司）。这一块以后也会详细讲。
SILK（Semantic Inferencing on Large Knowledge ），主要是研究表达力很强的规则语言（rule language）。SILK是一种default LP，基于良基语义（well-founded semantics），里面集成了强否定, 弱否定（NAF）和高阶逻辑（HiLog）。他们还定义了一个RFI的非官方方言，RIF SILK。主要的负责人是Benjamin Grosof，以前是MIT的研究员和RuleML的一个主要设计者。合作伙伴是BBN Technologies（这个公司我以后也会深入介绍）,主要是和Mike Dean，一个非常资深的语义网专家和DAML的设计者之一。
所有这些，都不直接挣钱，纯研究。

2011/4/30 10:30:00

baojie

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	第8楼

语义网的公司（6）Siri
http://blog.baojie.org/2011/05/01/siri/
Siri是iPhone上的一个应用。主要的用处是你对着iPhone说一句话，比如“MIT附近的意大利餐馆”，它会做语音识别+自然语言理解，然后查一些数据库（比如OpenTable, Yelp, Tickets.com），把结果以友好的方式，比如地图，展示给你。
下面这个视频演示了Siri的基本用法：

这家公司成立于2007年12月，到2010年4月就被Apple给买了。Siri的背景很强大，她的母体是SRI International（原斯坦福大学研究所），成果部分产生自CALO（Cognitive Assistant that Learns and Organizes）工程（主页在此，RPI也参与了CALO，见此）。CALO是一个军方资助的项目（SRI大部分项目都是政府或者军方的，这也是为什么它被迫从斯坦福大学独立出来），目的是开发Personalized Assistant that Learns (PAL)，钱特别多，足足养了300多人，先后发了500多篇文章。最后附带产生一个Siri，那是小儿科——尽管它最后的产业化还是花了5年并让开发团队平均每人长了14磅肉。
另外注意， Tom Gruber 是Siri的CTO和co-Founder。早期写语义网学位论文的，哪个不引用他对本体的定义：“An ontology is a specification of a conceptualization”？Tom在ISWC2004的主题发言中，说他正在做一个旅游有关的语义网站。Siri虽和他说的不完全一样，思路还是一贯的。感兴趣的，去看他在SemTech09的忽悠或者这个podcast。
为什么说Siri是一个语义网的应用？不在于它内部有没有用到RDF（我想是没有），那在于它打破了网站之间的数据壁垒（data barrier），让许多不同类型的网站的信息集成起来用。有人会说，这有什么稀奇，不就是Priceline十年前就会做的吗？我同意，而且补充说，Priceline也可以算原始态的语义网应用。Siri单从数据集成的角度，比一般的聚合网站更进一步，针对每个用户个人的偏好和环境（context）做集成，提高了数据的质量。做Linked data，并不是说要大家去把数据都包装成RDF，而是要许多服务之间可以对话，可以相互查询并做简单的“理解”（比如分类树推理）。重要的是精神，而不是形式。
Siri在语音识别（似乎是用Nuance的技术——另一个SRI的spinoff）、自然语言理解和用户界面方面的工作，也是出彩的。如何分析句子中的“语义”，想必有很多可以和IBM沃森比美的技术秘诀。能把许许多多的技术集成在一起（具体看这里），也是极需要下狠功夫的。
那Siri到底成功不成功？现在还很难讲。在AppStore上，目前的评分是3星，有1.2万个评分。作为对比，Skype有31万评分，3.5星; Yelp有9万评分，3星；TripIt有1.1万评分，3星。所以成绩还是不错的。
我个人的Siri体验并不太好，主要是它不适应我的英语口音。有些句子，我敲进去它也不知道如何处理（我比较坏，问一些偏门的问题比如从MIT CSAIL到BBN怎么坐车？）如果人来看看Wikipedia，那是可以把这背后的知识勾出来的，Siri还不行。我看，Siri要面临的挑战比IBM沃森还大。因为沃森不需要会回答所有的问题——它只对70%的问题有80%的正确率，它可以不回答那些它没有把握的问题。可是对个人用户，如果我回答的问题十个里有三个Siri回答不出来，至少对我，很快就会丧失用它的兴趣。
语义网的应用，面向企业（比如银行或者药厂）的和面向个人用户的，那是大大的不一样。现在面向个人用户的的应用还实在太少，界面方面的工作还太少。（iPhone好在哪里？第一个就是界面）
最后我套用马克思评价货币的话：RDF天然是语义网，但语义网不是天然是RDF。Siri为我们提供了另一种思路。

2011/5/1 14:00:00

BlackBoy

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	第9楼

首先，如果此贴不能回，请管理员删之，因为我没看见这么好的帖子有任何回帖，也没看到有说明不能回帖。
你好，baojie，很感谢你提供如此多的关于语义网公司的信息，我自己一直在找却没找到多少。我是一名大学毕业生，接触语义网不久。我准备出国留学，感觉语义网是一个新兴方向，很感兴趣。但是一直很疑惑，在美国语义网未来两三年内的就业情况如何。在此想请你分析介绍一下，谢谢。

2011/5/1 17:13:00

baojie

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	第10楼

总的来说，懂SPARQL/OWL/RDF对找工作有好处，但是只是懂这些那是不够的，最好加上machine learning, natural language processing等。
如果只是做研究，那是很难找到位置的。

2011/5/1 23:59:00

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  等级：大一新生
  文章：1
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  门派：无门无派
  院校：未填写
  注册：2007-01-01

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2024/4/26 8:23:46

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