再列10个语义应用进行观察

2007年11月，我们列出了10大语义应用以观后效，昨天我们报道了，每个应用在过去的一年里取得了怎样的成绩。这10个应用都活的好好的，有2个在蓬勃发展，一些在试验中，少数仍在寻找自己的方式。

现在我们打算再列10项语义应用留待观察。这些应用都是2008年后我们的考察对象，我们回顾评论了每一个应用，可以点击查看每个应用的评论详情。不用说，这绝不是详尽的列表——所以如果我们没有提到你的最爱，请你把它添加到评论中。

BooRah

BooRah是一个餐厅评论网站，我们今年早些时候评论过它。BooRah最有趣的一个方面是使用语义分析和自然语言进程集合来自食物博客上的评论。正因为如此，BooRah能分辨这些评论中的表扬和批评，然后相应的为餐馆评级。BooRah也收集来自Citysearch，Tripadvisor以及其他一些大的评论网站的评论。

BooRah上个月宣布开放一个API，这样，其他站点和企业就可以为他们的顾客提供在线评论和BooRah上的评级。API会使大多数BooRah的某个餐厅的数据表面化，包括评级，菜单，折扣和优惠券。

Swotti

Swotti是个语义搜索引擎，聚集了关于产品的意见，有助于你做购买决定。我们早在三月份对产品作了回顾。Swotti从产品评论网站、论坛和讨论板、网站和博客聚合这些产品的评论，然后按照产品评论的特点或方面进行分类，并贴上相应的标签，再给这些评论评级，是积极的或是消极的。

Dapper MashupAds

本月初，我们写到Dapper MashupAds最近的改进。我们最先关注这个产品是在一年前。这个想法发布者可以告诉Dapper ：我的网页上这里是影片名称出现的地方，现在是一个横幅广告，这个广告和这页出现的影片相关。可以是电影，书，也可以是旅行目的地等任何东西。我们认为，在过去的一年里，为了这个，UI已变得复杂的多了。

它是这样运作的：在后端，Dapper会分析发布者定义的领域，并在上面应用语义分类层。公司相信，这种新的广告网络会为发布者提供资金刺激，他们就会给他们的网站建立语义化标记。Dapper还有个产品叫做Semantify，用来做SEO的。

Inform.com

Inform.com分析在线发布商的内容，并插入发布者的内容文档，附属网站，网页，以及增加内容的链接。我们在1月份做过评论，那时，公司有100多个客户-包括CNN.com, WashingtonPost.com和the Economist。

Inform说它的技术决定了网络上数以百万计的新闻故事中，关键词的语义意义。这样便于评论相关内容。理论是相关联发现和包含的过程自动化。Inform很容易为发布者的内容增加重大价值。它也能建立自动的话题页面，一些你能在华盛顿邮报和CNN.com上面看到的。

Siri

多年来我们见过一些秘密的初创公司，但很少能像Siri这么保守他们的计划的。Siri在2007年12月创建，直到今年10月才有了正式名字。Siri从SRI国际分离出来，它的核心技术是以很有野心的 CALO人工智能项目 为基础的。

Evri

Evri是保罗 艾伦支持的语义搜索引擎，6月发布限量测试版。Evri是个搜索引擎，然而，它在搜索结果上面增加了一种很复杂的语义层。搜索结果重点强调了不同搜索条目间的关系。它引以为豪的是开发了个能区分语法主体的系统，比如主语，动词和创建这些联系的主体。你可以仔细看下tour of Evri here.

UpTake

语义搜索初创企业UpTake（以前的Kango）目标是使在线预定旅行变得更容易。5月份我们的评论里，解释了UpTake是垂直搜索引擎，据它说，它有关于美国旅馆和活动的最大数据库——超过40万——来自1000个不同的旅游网站。使用由上到下的方法，UpTake的数据库里有超过两千万的评论、意见以及美国旅馆，活动描述，并且从语义上提取那些目的地的信息。

Imindi

Imindi本质上是思维导图工具，尽管它营销时的定位是“思想引擎”。Imindi是Yihong Ding,在对以前一篇博文的评论中推荐给我们的。Yihong Ding,把它叫做“非传统的语义网络服务”。Yihong说传统的语义网络服务利用机器理解人类，而Imindi的方法是鼓励人类通过机器更好的理解彼此。

目前为止，Imindi遭到了大量质疑。确实，利用人工智能协会它似乎发展很快。 我们认为它值得关注，没有其他原因，就是要看一下它能否不辜负自己首页上的描述：“通过获取用户逻辑和直觉的自由形式的连接，Imindi要建立全球的思维目录，这是收集智能、利用人类创造力以及网络中的主观能动性的崭新来源”

Juice

我们一直在那儿。你在上网阅读，在文章里看些有趣的事，搜索，退出，跳转了12次后你忘记自己要找什么。如果有方法收集那个话题流，为你自动显示信息，既不干扰你的工作，也不会给你乱发送。

如果上面说的情况你很熟悉的话，你可能需要使用Juice，添加了新的Firefox 3，最近Linkool Labs在公测。有了它，搜索网站内容就需简单的点击拖动了。在我们对Juice的回顾中，结论是它通过采取聚焦在不同数据集的自上而下的方法避开了传统对应用的绊脚石。

Faviki

Faviki是新的社会书签工具，我们在5月份评论过。它提供的服务类似Ma.gnolia, del.icio.us 和Diigo

语义标签能力。这就意味着用户无需进入标签描述他们保存的链接。Faviki建议使用标签。然而，不像其他的服务，Faviki的建议不只来自用户社区和标签历史，而是直接提取自维基百科数据库的结构化信息。

因为Faviki使用了结构化标签，就会了解到很多特定标签的信息，它的特性，和其他标签的联系等。这个系统会自动知道标签的归属，以及如何跟其他标签联系的。

结论

通过像BooRah, Inform.com and Juice这样把语义网应用到产品上，语义网会不断接近现实。让我们知道你对于以上10个产品的想法，当然是我们这一轮没想到的。

10月份关于Siri的博文中，我们发现Siri做的是“个性化学习助手”我们期望Siri在信息管理方面增强，结合一些新奇的界面。

根据我们10月份和创建者的讨论，我们认为Siri产品会在移动方面有所作为，重点在本地化意识。Siri打算在2009年上半年发布。