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Un sistema per il recupero delle informazioni basato su Open Data

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Anteprima della tesi: Un sistema per il recupero delle informazioni basato su Open Data, Pagina 5
Un sistema per il recupero delle informazioni basato su Open Data 
  
Pagina 8 
 
  
Predicato(proprietà): Insegna 
Oggetto(letterale): <<Informatica>> 
 
1.2  Semantic Open Data 
Gli Open Data in alcuni campi tendono ad essere molto rari e necessita di un duro lavoro affinché 
si risolvi al minimo tale mancanza. La situazione ideale sarebbe avere la cultura e gli strumenti 
adatti per creare dati collegati tra loro semanticamente. Nascono così i Semantic Open Data, 
ovvero dati che sono collegati tra loro non più solamente considerando il matching esatto tra le 
parole, ma bensì pensando anche al loro significato (semantica), in modo tale da poter avere 
ricerche più dettagliate. Il problema, però, che si viene a creare con l’utilizzo dei Semantic Open 
Data, è quello dell’ambiguità. Infatti esistono alcune parole che hanno più significati, capibile  solo 
dal contesto in cui si trovano. Per tale ragione, non hanno ancora trovato diffusione all’interno del 
web in quanto ancora oggi si cerca di trovare metodi e strumenti che chiariscono queste 
ambiguità. 
Uno dei pochi campi in cui i Semantic Open Data sono molto utilizzati è quello chimico, dove 
risulta semplice collegare i dati tra loro semanticamente. Qui si effettua una conversione senza 
perdita e con completa integrità ontologica in CML[
11
] (Chemical Markup Language), linguaggio 
creato da Peter Murray-Rust insieme a Henry Rzepa. È proprio Peter Murray-Rust, professore 
dell’Università di Cambridge, a sostenere che tutti i dati devono essere a disposizione di tutti, 
senza nessuna restrizione da parte degli editori che invece li nascondono dietro un firewall o 
copyright. In tal caso, si passerebbe una buona parte del nostro tempo a fotocopiare le riviste che 
possiedono le informazioni di nostro interesse[
12
]. Nell’Università di Cambridge esistono strumenti 
che permettono di estrarre dati con percentuali alte di precisione dalle immagini.  
Altri dati, invece, sono contenuti in testi e la conversione in PDF distrugge tutta la semantica, la 
maggior parte della struttura e tutta l’ontologia. Però, con i PDF di alta qualità è possibile estrarre 
quantità impressionante di informazioni. Sembrerebbe insensato, ma i risultati estratti dipendono 
fortemente dal modo in cui i documenti sono stati creati e pubblicati. 
                                                           
11
 http://www.xml-cml.org 
12
 http://liveserials.blogspot.it/2008/04/semantic-open-data-in-scientific.html

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Un sistema per il recupero delle informazioni basato su Open Data

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Informazioni tesi

  Autore: Claudia Camerota
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2012-13
  Università: Università degli Studi di Napoli - Federico II
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria informatica
  Relatore: Antonio Picariello
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 82

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