Phần mở đầu Chương 2: Tổng quan tài liệu và cơ sở lý luận Chương 3: Phương pháp luận Chương 4: Thực trạng doanh nghiệp Nam Đặng Hoàng trên công cụ tìm kiếm Chương 5: Giải pháp áp dụng công nghệ semantic web cho doanh nghiệp Nam Đặng Hoàng trên công cụ tìm kiếm 4 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU VÀ CƠ SỞ LÝ LUẬN 2. Tổng quan về Semantic Web 2. Khái niệm về Semantic Web Web có ngữ nghĩa hay Semantic Web là thế hệ mở rộng của Web hiện tại. Mục tiêu ban đầu của Semantic Web là hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin trên mạng một cách nhanh chóng, chính xác và thông minh hơn so với các công cụ tìm kiếm truyền thống.
Kể từ đó đến nay, các kỹ thuật liên quan đến Semantic Web không ngừng được hoàn thiện. Các ứng dụng Semantic Web được mở rộng như: phát triển các chuẩn công nghệ chung để biểu diễn thông tin và cho phép máy tính có thể hiểu được một số thông tin trên Web, hỗ trợ tìm kiếm thông minh hơn, hỗ trợ việc khám phá, tách chiết xuất thông tin, tích hợp dữ liệu và tự động hóa một số công việc thay cho con người. Xét về mặt bản chất, Semantic Web chỉ là một công cụ để con người cũng như máy tính sử dụng để biểu diễn thông tin. Hay nói chính xác hơn thì Semantic Web chỉ là một dạng dữ liệu trên Web.
Khác với các dạng thức dữ liệu được trình bày trong HTML, dữ liệu trong Semantic Web được đánh dấu, phân lớp, mô hình hóa và được bổ sung thêm các thuộc tính, các mối liên hệ theo các lĩnh vực cụ thể, qua đó giúp cho các phần mềm máy tính có thể hiểu được dữ liệu và tự động xử lý được những dữ liệu đó. Chẳng hạn, với cụm từ “Nguyễn Ngọc Anh Phương”, trong không gian Semantic Web, nó cũng có thể được suy luận tới cái nick có tên: "kiep_oan_hon", với các thuộc tính cụ thể như: năm sinh, địa chỉ, số điện thoại, email. Vì vậy, vai trò của Semantic Web trong môi trường số hiện nay là vô cùng quan trọng đối với doanh nghiệp muốn tăng thứ hạng trên môi trường số và nâng tầm giá trị thương hiệu, đặc biệt với Nam Đặng Hoàng. Thành phần của Semantic Web Semantic Web là một tập hợp (stack) các ngôn ngữ và bao gồm các lớp cấu trúc cấu thành.
Tất cả các lớp của Web ngữ nghĩa được sử dụng để đảm bảo độ an toàn và bảo vệ giá trị thông tin trở nên tốt nhất. World Wide Web (gọi tắt là Web) đã trở thành kho tàng có khối lượng thông tin khổng lồ của nhân loại. Và đây cũng là một môi trường truyền tải thông tin không 5 thể thiếu trong thời đại công nghệ thông tin ngày nay. Điều đó cũng là thách thức để khai thác chính xác thông tin trên web mà mình mong muốn.
Cụ thể là làm thế nào để máy tính có thể trợ giúp tổng hợp, xử lý được lượng thông tin khổng lồ đó. Muốn vậy, web phải có khả năng mô tả các thông tin theo cách mà máy tính có thể “hiểu được”. Hiện nay, hầu hết các trang web được lấp đầy thông tin và các tags liên quan. Các tags này chủ yếu thể hiện về mặt định dạng như <H1>.
Một số trang có gắn tag để tạo ra ngữ nghĩa như <META>. Tuy nhiên tất cả các thẻ này thiếu liên kết với nhau để cung cấp ngữ nghĩa cho trang web. Cần phải mở rộng thế hệ Web hiện tại để máy tính có thể hiểu, tích hợp dữ liệu, cũng như tái sử dụng dữ liệu thông qua các ứng dụng khác nhau. Chính những vấn đề này đã thúc đẩy cho sự ra đời của web ngữ nghĩa (Semantic Web), một thế hệ mới và tiên tiến của web.
Cha đẻ của ý tưởng này là Tim Berners-Lee đề xuất vào năm 1998. Các lớp cấu trúc của Semantic Web Hình 2. 1: Các lớp cấu trúc Semantic Web. (Liyang Yu, 2014) 6 Theo Liyang Yu (2014) nghiên cứu về các lớp cấu trúc của web ngữ nghĩa: Khi các định dạng dữ liệu trước chủ yếu có thể đọc được bằng máy, chúng có thể được liên kết từ các trang web có thể đọc được của con người, hoặc được tích hợp vào các trang web có thể đọc được dưới dạng chú thích ngữ nghĩa chẳng hạn như: microformats, RDFa, or HTML5 microdata.
Các lớp cấu trúc quan trọng của Semantic Web a. Lớp định danh tài nguyên Unicode & URI Lớp Unicode & URI: Bảo đảm việc sử dụng tập kí tự quốc tế và cung cấp phương tiện nhằm định danh các đối tượng trong Semantic Web. URI đơn giản chỉ là một định danh Web giống như các chuỗi bắt đầu bằng giao thức “http” hay “ftp” thường xuyên thấy trên mạng (ví dụ: http://www. 2: Sử dụng URIs để đặt tên cho nguồn thông tin.
Sử dụng URIs để đặt tên cho nguồn thông tin. (Liyang Yu, 2014) Bất kỳ ai cũng có thể tạo một URI, và có quyền sở hữu chúng. Vì vậy chúng đã hình thành nên một công nghệ nền tảng lý tưởng để xây dựng một hệ thống mạng toàn cầu thông qua đó. Lớp XML Lớp XML cùng với các định nghĩa về vùng tên gọi (namespace) và lược đồ (schema) bảo đảm rằng chúng ta có thể tích hợp các định nghĩa Semantic Web với các chuẩn dựa trên XML khác.
3: XML khai báo tiền tố không gian tên. Trong XML, Qname chứa tiền tố ánh xạ tới URI không gian tên, theo sau là không gian tên và sau đó là một tên miền. W3C đã xác định một số không gian tên tiêu chuẩn để sử dụng với công nghệ Web, bao gồm xsd: cho định nghĩa lược đồ XML; xmlns: dành cho không gian tên XML; và như thế. Semantic Web được xử lý theo cùng một cách, với các định nghĩa không gian tên cho các lớp chính của Semantic Web (theo Dean Allemang, Fabieng Gandon James nhận định năm 2020).
Lớp RDF [RDF] và RDFSchema [RDFS] Dữ liệu RDF (Resource Description Framework) là nền tảng của web ngữ nghĩa và có thể được coi là linh hồn của web ngữ nghĩa. Sikos năm 2015 (trong sách Mastering Structured Data on the Semantic Web from HTML5 Microdata to Linked Open Data) có nói rằng: RDF dựa trên một giản đồ dữ liệu hướng đồ thị đơn giản theo ví dụ sau: Hình 2. 4: Đồ thị RDFs đơn giản. Sikos, 2015) 8 Đồ thị RDF đơn giản này có thể được mở rộng với các thuộc tính từ các từ vựng bên ngoài khác, nhưng khái niệm vẫn giữ nguyên.
Khi doanh nghiệp đã tạo tệp RDF của mình, doanh nghiệp có một tệp siêu dữ liệu và các tài nguyên mà máy có thể đọc được khi tải lên trang web. 5: Cấu trúc đồ thị chính thức của RDF. Sikos, 2015) Lớp RDF [RDF] và RDFSchema [RDFS]: ta có thể tạo các câu lệnh (statement) để mô tả các đối tượng với những từ vựng và định nghĩa của URI, và các đối tượng này có thể được tham chiếu đến bởi những từ vựng và định nghĩa của URI ở trên. Đây cũng là lớp mà chúng ta có thể gán các kiểu (type) cho các tài nguyên và liên kết.
Và cũng là lớp quan trọng nhất trong kiến trúc Semantic Web. Sikos, 2015) Mô hình dữ liệu RDF dựa trên các câu lệnh để mô tả và đặc trưng cho các tài nguyên, đặc biệt là tài nguyên web, dưới dạng các biểu thức vị từ - đối tượng con (tài nguyên-thuộc tính-giá trị) được gọi là các câu lệnh RDF bộ ba hoặc RDF. Vị ngữ (thuộc tính) mô tả mối quan hệ giữa chủ ngữ và tân ngữ. Ví dụ, câu ngôn ngữ tự nhiên “Trang chủ của Leslie là http://www.com” có thể được diễn đạt như trong hình 2.
Tất cả các phần tử của bộ ba là tài nguyên được xác định bởi một URI duy nhất. Lớp Ontology Lớp Ontology: hỗ trợ sự tiến hóa của từ vựng vì nó có thể định nghĩa mối liên hệ giữa các khái niệm khác nhau. Một Ontology (bản thể luận trong logic) định nghĩa một bộ từ vựng mang tính phổ biến & thông thường, nó cho phép các nhà nghiên cứu chia sẻ thông tin trong một hay nhiều lĩnh vực. Có các bản thể học dành riêng cho các tài nguyên phương tiện, chẳng hạn như tệp nhạc và video, như được tóm tắt như trong hình 2.
7: Bản thể các phương tiện. 8: Đồ thị của một bản thể học RDFs đơn giản. Lim, 2020) 10 Ví dụ đặc tả RDFS này mô hình hóa sự tồn tại của một món ăn Thái Lan “cà ri thái rau” dựa trên nước cốt dừa. Ví dụ này là kiến thức khẳng định và đưa ra các mệnh đề về thực thể cụ thể của một lĩnh vực chủ đề.
Lớp Ontologies trong RDF và RDF schema trong mô hình hóa biểu diễn sự tồn tại của một món ăn Thái Lan “cà ri thái rau” dựa trên nước cốt dừa. Ví dụ này là kiến thức khẳng định và đưa ra các mệnh đề về thực thể cụ thể của một lĩnh vực chủ đề. Lớp Ontology có thể định nghĩa mối liên hệ giữa các khái niệm khác nhau trong một hay nhiều lĩnh vực. Các Ontology và các luật lập luận: Ở lớp này, dữ liệu mới có thể được suy ra từ những dữ liệu đã có theo các luật logic.
Rodriguez (2020 – Emergent Web Intelligence: Advanced Semantic Technologies) có nói rằng: Thực chất, dữ liệu bây giờ thông minh đủ để được mô tả với các quan hệ cụ thể và các dạng hình thức phức tạp. Điều này cho phép kết hợp hoặc tái kết hợp dữ liệu nguyên thuỷ nhiều hơn và sự phân tích về dữ liệu mịn hơn. Lớp Digital Signature Rivest, R.: A method for obtaining digital signatures and public-key cryptosystems. Communications of the ACM 21(2), 120–126 (1978) phát biểu rằng: “Lớp chữ ký điện tử (Digital Signature) hay còn gọi là lớp mật mã cryptograpphy: được dùng để xác định chủ thể của tài liệu (ví dụ: tác giả hay nhan đề của một loại tài liệu) nhằm chống vi phạm bản quyền vể sở hữu thông tin hay sở hữu trí tuệ tác giả.
Bởi theo TS Dương Anh Đức – ThS Trần Minh Triết nghiên cứu về Mã hóa và Ứng dụng, mật mã (Cryptography) là ngành khoa học là ngành nghiên cứu các kỹ thuật toán học nhằm cung cấp các dịch vụ bảo vệ thông tin. Đây là ngành khoa học quan trọng, có nhiều ứng dụng trong đời sống – xã hội. Với sự phát triển ngày càng nhanh chóng của Internet và các ứng dụng giao dịch điện tử trên mạng, nhu cầu bảo vệ thông tin trong các hệ thống và ứng dụng điện tử ngày càng được quan tâm và có ý nghĩa quan trọng. Các kết quả của khoa học mật mã ngày càng được triển khai trong nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống – xã 11 hội, trong đó phải kể đến rất nhiều những ứng dụng đa dạng trong lĩnh vực dân sự, thương mại.