Есть презентация, тоже 2008 года ссылка
Там чуть больше технических подробностей, но вопросы все равно остаются. Мне кажется, что BD в ближайшее время вряд ли раскроет все детали проекта
В видео концертные записи со звуком не смогли поставить из-за требований YouTube к соблюдению авторских прав. Но у Compressorhead, например, есть свой канал, где много концертных записей
Под семантическими сетями подразумевают множество методов графовой репрезентации знаний, а также базы знаний, построенные на этих методах. Например, это могут быть концептуальные графы Джона Совы (http://www.jfsowa.com/cg/cgexampw.htm), пропорциональные сети Стюарта Шапиро(https://www.cse.buffalo.edu/sneps/Downloads/) и др. Есть известные ресурсы в формате семантических сетей, которые существуют уже много лет. Например Cyc (http://www.cyc.com), который в наше время доступен в онтологическом формате. Одним из известных формализмов семантических сетей в 80-х был графический язык KL-ONE (http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.545.601&rep=rep1&type=pdf) Рональда Брахмана. В последствии идеи, использованные в этом языке, были применены при разработке языка онтологий OWL.
Графы знаний — это термин, появившийся сравнительно недавно и предполагает, прежде всего, технологию создания баз знаний на основе связанных данных (linked data и RDF) и онтологий. Также под этим термином понимают и сами базы знаний, созданные с помощью данной технологии. Наиболее известные графы знаний: DBpedia (http://wiki.dbpedia.org), Wikidata (https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Main_Page), Yago (https://www.mpi-inf.mpg.de/departments/databases-and-information-systems/research/yago-naga/yago/#c10444), musicbrainz (https://musicbrainz.org) и др.
Примечательно, что в современном своем состоянии база знаний Cyc представлена в проекте http://www.opencyc.org, который тоже корректнее называть уже графом знаний знаний (http://delivery.acm.org/10.1145/220000/219745/p33-lenat.pdf?ip=77.234.203.218&id=219745&acc=ACTIVE%20SERVICE&key=24E52AF21FCA316E%2E4996C6BC452BB88B%2E4D4702B0C3E38B35%2E4D4702B0C3E38B35&CFID=840418762&CFTOKEN=53499921&__acm__=1513246391_9c96d3efb8b3a6d2f02bb2bd2b50856b)
Википедия
Там чуть больше технических подробностей, но вопросы все равно остаются. Мне кажется, что BD в ближайшее время вряд ли раскроет все детали проекта
Под семантическими сетями подразумевают множество методов графовой репрезентации знаний, а также базы знаний, построенные на этих методах. Например, это могут быть концептуальные графы Джона Совы (http://www.jfsowa.com/cg/cgexampw.htm), пропорциональные сети Стюарта Шапиро(https://www.cse.buffalo.edu/sneps/Downloads/) и др. Есть известные ресурсы в формате семантических сетей, которые существуют уже много лет. Например Cyc (http://www.cyc.com), который в наше время доступен в онтологическом формате. Одним из известных формализмов семантических сетей в 80-х был графический язык KL-ONE (http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.545.601&rep=rep1&type=pdf) Рональда Брахмана. В последствии идеи, использованные в этом языке, были применены при разработке языка онтологий OWL.
Графы знаний — это термин, появившийся сравнительно недавно и предполагает, прежде всего, технологию создания баз знаний на основе связанных данных (linked data и RDF) и онтологий. Также под этим термином понимают и сами базы знаний, созданные с помощью данной технологии. Наиболее известные графы знаний: DBpedia (http://wiki.dbpedia.org), Wikidata (https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Main_Page), Yago (https://www.mpi-inf.mpg.de/departments/databases-and-information-systems/research/yago-naga/yago/#c10444), musicbrainz (https://musicbrainz.org) и др.
Примечательно, что в современном своем состоянии база знаний Cyc представлена в проекте http://www.opencyc.org, который тоже корректнее называть уже графом знаний знаний (http://delivery.acm.org/10.1145/220000/219745/p33-lenat.pdf?ip=77.234.203.218&id=219745&acc=ACTIVE%20SERVICE&key=24E52AF21FCA316E%2E4996C6BC452BB88B%2E4D4702B0C3E38B35%2E4D4702B0C3E38B35&CFID=840418762&CFTOKEN=53499921&__acm__=1513246391_9c96d3efb8b3a6d2f02bb2bd2b50856b)