SeRQL y SPARQL
Recuperación y organización de la información
SeRQL
SeRQL (Sesame RDF Query Language, pronunciado como "circle") es un lenguaje de recuperación para RDF/RDFS desarrollado por Aduna como parte del software Sesame. Combina características de otros lenguajes (principalmente RQL, RDQL, N-Triples y N3) y añade otras propias.
Se asocia al programa Sesame. Sesame es un framework para RDF de código libre, con soporte para inferencias en RDF Schema y recuperación mediante queries. Originalmente desarrollado por Aduna, ahora es mantenido en cooperación con NLnet Foundation, y un grupo de desarrolladores voluntarios.
El diseño de SeRQL tuvo el objetivo de unificar algunas de las ventajas que ofrecían otros lenguajes, como parte de un lenguaje de recuperación ligero pero potente. Algunas de las características más importantes de SeRQL para la recuperación y organización de la información son:
- Tranformación de grafos.
- Soporte de RDF Schema.
- Soporte de los tipos de datos de XML Schema.
- Emparejado de caminos opcionales.
Sintaxis
La sintaxis de SeRQL es similar a la de RQL, añadiendo algunas modificaciones para facilitar el análisis sintáctico (parsing) del lenguaje. Como RQL, SeRQL se basa en una interpretación formal del grafo de RDF, diferenciándose de RQL en que se basa directamente en RDF Model Theory.
SeRQL soporta expresiones generales de camino, restricciones booleanas y emparejado de caminos opcionales, como también dos iteradores básicos:
- select-from-where: Devuelve tablas con variables y valores para los cuales se ha conseguido un matching con los datos.
- construct-from-where: Devuelve un subgrafo de los datos con los que se ha conseguido un matching. Permiten el uso de queries compuestas.
Otros recursos
WIKI de recuperación y acceso a la información
- Página principal del WIKI
- Evaluación de buscadores web
- Sistemas de Question-Answering
- Metadatos y documentos XML/RDF para recuperación
- Lenguajes de recuperación: XML-Query, XQL y Tolog
- Lenguajes de recuperación: SeRQL y SPARQL
- Almacenamiento, consulta y recuperación: Sesame y Jena
- Modelos de recuperación
- Motores de recuperación de documentos XML/RDF
- Procesamiento del Lenguaje Natural
- Usabilidad y accesibilidad en el posicionamiento
- Clasificación supervisada
- Clasificación no supervisada: clustering y Kohonen
- Fusión de ontologías de metadatos FCA, Onions y Prompt
- Minería de textos web