Semantic web technologies have shown their effectiveness, especially when it comes to knowledge representation, reasoning, and data integrations. However, the original semantic web vision, whereby machine readable web data could be automatically actioned upon by intelligent software web agents, has yet to be realised. In order to better understand the existing technological challenges and opportunities, in this paper we examine the status quo in terms of intelligent software web agents, guided by research with respect to requirements and architectural components, coming from that agents community. We start by collating and summarising requirements and core architectural components relating to intelligent software agent. Following on from this, we use the identified requirements to both further elaborate on the semantic web agent motivating use case scenario, and to summarise different perspectives on the requirements when it comes to semantic web agent literature. Finally, we propose a hybrid semantic web agent architecture, discuss the role played by existing semantic web standards, and point to existing work in the broader semantic web community and beyond that could help us to make the semantic web agent vision a reality.


翻译:语义网络技术显示了其有效性,特别是在知识代表性、推理和数据整合方面。然而,最初的语义网络愿景,即机器可读网络数据可以由智能软件网络代理商自动采取行动,尚未实现。为了更好地了解现有的技术挑战和机遇,我们在本文件中审视了智能软件网络代理商的现状,以来自该代理商界的要求和建筑构件方面的研究为指导。我们从整理和总结与智能软件代理商有关的需求和核心建筑构件开始。此后,我们利用已查明的要求进一步阐述用于激励使用案例的语义网络代理商,并在涉及语义网络代理商文献时总结关于要求的不同观点。最后,我们提出一个混合语义网络代理商结构,讨论现有的语义网络标准所发挥的作用,并指出在更广泛的语义网络界界社群中的现有工作,从而帮助我们将语义网络代理商的愿景变为现实。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
50+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
Arxiv
5+阅读 · 2018年6月5日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
计算机 | ISMAR 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年3月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能类 | 国际会议/SCI期刊专刊信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年7月10日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
相关论文
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
50+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
35+阅读 · 2019年11月7日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
Arxiv
5+阅读 · 2018年6月5日
Arxiv
151+阅读 · 2017年8月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员