「語意網」(Sematic Web): 的概念是由全球資訊網(World Wide Web)發明者 提姆•柏納-李(Tim Berners-Lee)所提出,其目的在於希望創造相互連結的資料網絡,以作為電腦系統進行知識推論時的根據,讓今日電腦系統能夠進行更加接近人類智慧的判斷。而知識圖譜則是語意網概念的一個成功應用。
備註:碩博合開
授課教師:

洪振洲

學習目標:

教導學生熟悉語意網與知識圖譜的建設方式、建設必要性與相關的技術。並以佛典經典目錄為範例,應用FRBR, bibframe 的架構,以建立佛典經典目錄之圖譜為課程學習目標。並嘗試以CHATGPT 或其他AI工具,建立知識擷取模組,加快知識產生之效率。

課程內容:

「語意網」(Sematic Web): 的概念是由全球資訊網(World Wide Web)發明者 提姆•柏納-李(Tim Berners-Lee)所提出,其目的在於希望創造相互連結的資料網絡,以作為電腦系統進行知識推論時的根據,讓今日電腦系統能夠進行更加接近人類智慧的判斷。而知識圖譜則是語意網概念的一個成功應用。由Google於2012年開始,首次應用於其搜尋產品之中。知識圖譜是使用圖形結構化數據模型來集成數據的知識庫。知識圖通常用於存儲具有自由形式語義的實體(對象,事件,情況或抽象概念)的相互關聯的描述。此方式與過往以表格形式的整理方式相當不同,但該資料模型的所提供的彈性,卻又非傳統表格式資料結構可比擬。在本課程中將深入淺出的介紹語意網的基礎知識與相關技術應用,內容包含底層資料處理技術:RDF, SPARSQL, Ontology, 與常用的資料綱要如Schema.org, CDOC CRM, BibFrame 等,以及Neo4j, IIIF, CHATGPT 等實際的相關應用。

參考書目:

上課教材(Texts):

語意網簡介:

1. Tim Berners-Lee at TED2009, Tim Berners-Lee談網絡的未來 

(https://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_the_next_web?language=zh-tw#t-381423):

2. Overview of W3C DATA ACTIVITY Building the Web of Data

(https://www.w3.org/2013/data/):

3. Knowledge Graph, Guilin Qi; Huajun Chen; Kang Liu; Haofen Wang; Qiu Ji, 2020

(https://www.springer.com/gp/book/9789811081767):

4. Graph Database, By Ian Robinson, Jim Webber and Emil Eifrem, 

https://neo4j.com/graph-databases-book/


上課用書:

教師自編講義

評分標準:

  • 平時成績或報告(paper & presentation):40.00%
  • 期中考試、報告或課堂討論(mid-term exam & class participation):30.00%
  • 期末考試、報告或其他(final exam & others):30.00%

其它說明:

課程英文名稱(Engilsh Course Title):Introduction to Knowledge Graph

學分數(Credit Courses):3.00學分

選修別(Elective Discriminability):專業選修

學期別(Terminal Discriminability):學期

修課條件(Prerequisites):無

是否開放隨班附讀生選修(Is the course open to of the Continuing Education Center):不開放(No)

是否與性平教育相關(Is the course related to gender equality issue):不相關(No)

授課方式(Tuituinal Method):

■ 課堂講授(lecture)

■ 課堂報告與討論(seminar)

使用教具(Classroom Equipment):教師自編講義