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Articulo de referencia

Ontotext

\nVassil Momtchev, CTO \nVeska Davidova, COO"},"industry":{"wt":"[[computer software|Software]] \n[[Semantic Web]] \n[[Semantic technology]] \n[[Linked data]] \n[[Text mining]] ...

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Ontotext es una empresa de software que desarrolla software relacionado con la gestión de datos. Sus principales productos son GraphDB, una base de datos RDF; y Ontotext Platform, una plataforma general de gestión de datos basada en grafos de conocimiento. Fue fundada en 2000 en Bulgaria y actualmente cuenta con oficinas internacionales. [ 5 ] Junto con la BBC , Ontotext desarrolló una de las primeras aplicaciones semánticas industriales a gran escala, Dynamic Semantic Publishing, a partir de 2010. [ 6 ]

En octubre de 2024, Ontotext se fusionó con la Austrian Semantic Web Company para formar Graphwise ( https://graphwise.ai ), [ 7 ] una de las mayores empresas de tecnología semántica del mundo.

Ontotext GraphDB , anteriormente OWLIM, es un almacén de triples RDF optimizado para la gestión de metadatos y datos maestros, así como para el análisis de grafos y la publicación de datos. Desde la versión 8.0, GraphDB integra OpenRefine para facilitar la ingesta y la conciliación de datos tabulares. [ 8 ] Ontotext Platform es una herramienta de gestión de datos de propósito general centrada en la idea de los grafos de conocimiento. [ 5 ]

Base de datos de grafos Ontotext

Ontotext GraphDB (anteriormente conocida como BigOWLIM) es una base de datos basada en grafos [ 9 ] capaz de trabajar con grafos de conocimiento [ 10 ] producidos por Ontotext, compatible con el modelo de datos de grafos RDF [ 11 ] y el lenguaje de consulta SPARQL . [ 12 ] Algunos la clasifican como una base de datos NoSQL , lo que significa que no utiliza tablas como otras bases de datos. [ 13 ] En 2014, Ontotext adquirió la marca registrada "GraphDB" de Sones.

GraphDB es también un repositorio de ontología avanzada (especificación de entidades, sus propiedades y sus relaciones). [ 14 ] La idea subyacente de la base de datos es la de un repositorio semántico , que almacena relaciones semánticas entre objetos. [ 15 ]

Arquitectura

GraphDB se utiliza para almacenar y gestionar datos de grafos de conocimiento semántico . [ 10 ] Está construido sobre la arquitectura RDF4J para el manejo de datos RDF , implementada mediante el uso de la capa de almacenamiento e inferencia (SAIL) de RDF4J. La arquitectura se compone de tres componentes principales:

  • Workbench es una herramienta de administración basada en la web. La interfaz de usuario se basa en la aplicación web RDF4J Workbench .
  • El motor consta de un optimizador de consultas , un razonador [ 16 ] y un gestor de almacenamiento y complementos. El razonador en GraphDB utiliza encadenamiento hacia adelante , razonando a partir de información previa dada, con el objetivo de lograr la materialización total [ 15 ] . El gestor de complementos admite índices definidos por el usuario y puede configurarse dinámicamente durante la ejecución.

Usos

Ontotext Graph DB se ha utilizado en genética , [ 17 ] atención médica , [ 18 ] análisis forense de datos , [ 19 ] estudios de patrimonio cultural , [ 20 ] geografía , [ 21 ] planificación de infraestructura , [ 22 ] ingeniería civil , [ 23 ] historiografía digital , [ 24 ] y oceanografía . [ 25 ] Entre los clientes comerciales se incluyen la BBC , [ 26 ] el Financial Times , [ 27 ] Springer Nature , [ 28 ] el Parlamento del Reino Unido , [ 29 ] [ 30 ] y AstraZeneca . [ 26 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ "Ontotext GraphDB" . Ontotext.
  2. ↑ "Ontotext Metadata Studio" .
  3. ↑ "Objetos semánticos ontotextuales" .
  4. ↑ "Ontotext Refine" .
  5. 1 2 "Ontotext" . Bloor Research . 31 de enero de 2024. Recuperado el 25 de junio de 2024 .
  6. ↑ O'Donovan, John. "La Copa del Mundo y un llamado a la acción en torno a los datos enlazados" . Blog de Internet de la BBC . Consultado el 2 de noviembre de 2016 .
  7. ↑ "Semantic Web Company y Ontotext se fusionan para crear Graphwise, una potencia en gráficos de conocimiento e inteligencia artificial" . Ontotext. 23 de octubre de 2024. Consultado el 13 de agosto de 2025 .
  8. ↑ Howard, Philip (10 de mayo de 2017). "Actualización de grafos: Ontotext GraphDB" . Bloor Research .
  9. ↑ "Bases de datos de grafos (Tecnología)" . Bloor Research . Consultado el 9 de diciembre de 2020. Sostenemos que los líderes del mercado en este ámbito siguen siendo Neo4J y OntoText (GraphDB), que son proveedores de bases de datos de grafos y RDF, respectivamente.
  10. 1 2 Buchmann, Robert (2019). "Ingeniería de software consciente del modelo: un enfoque basado en el conocimiento para la ingeniería de software dirigida por modelos" (PDF) . Recuperado el 15 de abril de 2021 .
  11. ↑ "Acerca de GraphDB" . Documentación de GraphDB Free 8.4 . Consultado el 25 de junio de 2024 .
  12. ↑ "Implementaciones de Sparql - Wiki del W3C" . www.w3.org . Consultado el 15 de abril de 2021 .
  13. ↑ "GraphDB" . Capterra . Consultado el 9 de diciembre de 2020 .
  14. ↑ Ledvinka, Martin (2015). "JOPA: Acceso a ontologías de forma orientada a objetos" (PDF) . Consultado el 15 de abril de 2021 .
  15. 1 2 Kiryakov, Atanas; Ognyanov, Damyan; Manov, Dimitar (2005). "OWLIM – Un repositorio semántico pragmático para OWL". En Dean, Mike; Guo, Yuanbo; Jun, Woochun; Kaschek, Roland; Krishnaswamy, Shonali; Pan, Zhengxiang; Sheng, Quan Z. (eds.). Ingeniería de sistemas de información web – Talleres WISE 2005. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 3807. Berlín, Heidelberg: Springer. pp. 182–192 . doi : 10.1007/11581116_19 . ISBN   978-3-540-32287-0.
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  30. ↑ "Pruebas de rendimiento de una base de datos de grafos | Servicio Digital Parlamentario" . pds.blog.parliament.uk . Consultado el 15 de abril de 2021 .
  • Sitio web de productos de Ontotext
  • Repositorio de Github para Apache Licensed Workbench para GraphDB
  • Registro de artículo del 15 de enero de 2020 sobre Ontotext GraphDB
  • Entrada de W3.org para GraphDB