搜尋引擎優化
rdfa、json-ld 和 html microdata 等技術為網頁提供語義內容和鏈結資料的嵌入。一方面，各**為了優化搜尋引擎中有關自身的搜尋結果，有遵循這些標準的動因；另外一方面，這也大大簡化了搜尋引擎構建高質量知識圖譜的成本。結構化的鏈結資料實現了搜尋內容的語義化，使得搜尋引擎能夠更加精準地匹配使用者的搜尋語義，實現更好的使用者體驗[16] 。
智慧型問答
鏈結資料也能提高智慧型問答的質量[56] 。結構化鏈結資料的引入可以用來優化傳統問答系統的各個環節。通過在語音識別環節引入鏈結資料，增強訓練的效果；在語義理解環節，提高語**析和實體識別的精度；在資訊獲取環節，直接支援語義搜尋等[57-58] 。
物聯網與語義互操作
語義和鏈結資料也可用於在物聯網領域實現感測裝置之間的語義互操作。這方面典型的實踐包括onem2m [59] 和 w3c 的 web of things 興趣組。在onem2m 中，語義技術被用來實現 m2m 裝置抽象和裝置資料的語義封裝，這有助於將 m2m 應用與具體裝置解耦，讓裝置資料更容易被及其理解，增強裝置資料之間的互聯等[60] 。
領域應用
鏈結資料的方法也在大量具體領域中得到應用，其中生物醫學是語義網和鏈結資料比較深入的應用領域之一。w3c 在語義網早期就成立醫療和生命科學興趣組，並在藥物發現[61] 、轉化醫學 [62]等領域的推廣應用方面做出貢獻。其他更為具體的應用領域，包括基礎生物 bio2rdf、化合物 chebi、生 物 傳 導 路 徑 biopax、 藥 物 so-pharm、 臨 床ecto、電子病歷 ismart、中醫藥 dartgrid 等。
在電商領域，schema.org 已經支援對產品的描述。goodrelation 是專門為電商設計的鏈結詞匯集[63] ，可用於電商產品的搜尋引擎優化。loc（linkedopencommerce） [64] 是乙個大型的商品鏈結資料集。在金融領域，鏈結資料被用來組織和管理財務報表[65] 。fibo（financial industrialbusiness ontology）的目標是要構建金融領域的語義知識庫[66] 。在公共安全領域，鏈結資料被用來將各種**的情報資源關聯和鏈結起來，用於反恐和破案等[67] 。lod 專案中包含有大量來自不同領域的開放鏈結資料集。
《中國人工智慧學會通訊》 2 24 結 果
我們將人類 bpl 以及其他模型在 5 個概念學習任務上的結果並列進行對比，檢驗僅從乙個或一些樣例得到的不同形式的泛化 見圖 5 的樣例任務 所有的行為實驗都是通過亞馬遜土耳其機械人 mechanical turk 進行的，實驗的詳細流程請參考 s5 章節。主要實驗結果總結在圖 6 中，額外的殘缺分...
《中國人工智慧學會通訊》 3 28 討 論
近年來，各種型別的 機械人層出不窮，人機互動控制策略對於 機械人實現臨床應用意義重大。通過上文的回顧分析，可以看出，現有人機互動控制依然存在如下問題。目前還不存在一種通用的人機互動控制策略。針對患者損傷部位及損傷程度採用合適的控制策略是常規的方案，但正如前文所述，現有 機械人系統的互動控制系統通常缺...
《中國人工智慧學會通訊》 1 32 詞嵌入
在此基礎上，也有研究者關注如何利用已有的知識庫來改進詞嵌入模型。wang 等人 5 結合知識圖譜和未標註語料在同一語義空間中來聯合學習知識和詞的向量表示，這樣可以更有效地實體詞的嵌入。rothe等人 6 直接利用 wordnet 知識庫的詞和語義集的關係來學習詞嵌入，能更好地利用已有的知識庫。該 獲...