问语义网和NLP的区别？

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这是两个独立的学科领域，但在某些地方确实有重叠之处。由于文档，无论其格式由异构的语法和语义组成，其目标是表示对机器来说是可以理解的信息，而不仅仅是人。这是语义Web和自然语言处理的共同目标。

语义网

语义网基于两个基本思想：

• 将meta-information与基于互联网的资源相关联。元数据是关于其他数据的信息片段，可以显式或隐式地添加。
• 对元信息的推理能力。例如，一台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。然而，对文本数据进行推理和推理的想法仍然是非常试验性的，取得了相当大的成功。有各种各样的技术来查询这样的信息，如SPARQL、机器学习(一个预注释的语料库)和其他统计技术。

本体的使用在这个领域变得越来越重要。描述逻辑为知识表示系统提供了数学基础，可以用来对信息进行推理。

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，处理从PDF文本到电话通话的任何内容。维基百科强调了我将详述的一些关键领域：

1. 自动(抽象和提取)摘要
2. 参考分辨率
3. 语篇分析
4. 语言翻译
5. 形态分割
6. 命名实体识别
7. 自然语言生成
8. 光学字符识别
9. 解析
10. 答疑
11. 关系(语义)提取
12. 语音分割
13. 语音识别
14. 主题分割
15. 词义消歧
16. 信息检索
17. 信息提取
18. 文本简化
19. 拼写纠正

这两个主题领域都对语言的句法进行了大量的研究，两个研究领域都着眼于理解语言，尤其是文本。然而，近年来语义学的使用已经有了大量的时间和投入。但是，从本质上讲，如何在文本和杂项结构中表达关系是这两个思想领域的首要任务。

结论

语义Web大多使用RDF、OWL等进行注释，而NLP则主要关注于自由文本。

对第二个问题的简短答复:否。语义网和自然语言处理，在计算机科学中，有共同的主题，有工具两者都使用，但两者都不是另一部分。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)。自然语言处理的工作是理解自然语言，就像这个答案的文本。例如，请参阅该领域的框架和大量的研究论文。

这两个领域非常不同，在某种意义上是相辅相成的。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技术没有很好地处理这些“事实”从何而来的问题(最多想到的是数据集成)。另一方面，自然语言处理涉及到试图自动理解自然语言文本的含义。因此，这更像是一种低级活动，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有关”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(显然语义Web也不是，但我不知道精确性和特别是回忆性的问题在其中起着重要的作用)。