Web semantik

Web semantik (bahasa Inggris: Web Semantic, Jejaring Semantik, Web Bermakna, sering kali juga disebut sebagai Web 3.0) merujuk kepada ekstensi Waring Wera Wanua (World Wide Web) melalui standar^[1] yang ditetapkan oleh Konsorsium World Wide Web (World Wide Web Consortium; W3C). Tujuan dari ekstensi ini adalah membuat data yang berada pada jaringan internet dapat dibaca dan diinterpretasi oleh mesin. Istilah Web Semantik dimulai oleh Tim Berners-Lee,^[2] perintis sistem World Wide Web.

Web semantik memungkinkan representasi pengetahuan secara eksplisit dan pemrosesan lebih lanjut untuk menghasilkan pengetahuan baru dari informasi yang tersimpan secara implisit. Teknologi ini memberikan akses dan pencarian informasi yang lebih akurat dan menyeluruh dibandingkan dengan sistem temu kembali informasi yang ada saat ini. Data yang sebelumnya beragam dan tidak terstruktur dapat dipetakan dan digabungkan menggunakan representasi pengetahuan bersama serta skema yang dapat diperluas secara dinamis.

Untuk memungkinkan pengkodean semantik pada data, teknologi seperti Resource Description Framework (RDF)^[3] dan Web Ontology Language (OWL)^[4] digunakan. Teknologi-teknologi ini digunakan untuk merepresentasikan metadata secara formal. Sebagai contoh, ontologi dapat mendeskripsikan konsep, hubungan antar entitas, dan kategori benda. Semantik yang tertanam ini menawarkan keuntungan yang signifikan seperti penalaran terhadap data dan beroperasi dengan sumber data yang heterogen.^[5] Standar-standar ini mengenalkan format data yang umum dan protokol pertukaran di Web, yang pada dasarnya berupa RDF. Menurut W3C, “Web Semantik menyediakan kerangka kerja umum yang memungkinkan data untuk dibagikan dan digunakan kembali di seluruh aplikasi, perusahaan, dan batas-batas komunitas.”^[6] Oleh karena itu, Web Semantik dianggap sebagai integrator di berbagai aplikasi dan sistem konten dan informasi yang berbeda.

Istilah web semantik pertama kali digunakan oleh Tim Berners-Lee untuk menggambarkan jaringan data (atau web data)^[7] yang dapat diproses maknanya oleh mesin.^[8] Meskipun beberapa kritikus mempertanyakan kemapanan web semantik, para peneliti web semantik berargumen bahwa kenyataan bahwa web semantik dapat diterapkan dalam bidang ilmu perpustakaan dan informasi, industri, biologi, dan penelitian ilmu humaniora telah membuktikan validitas konsep dasar web semantik.^[9]

Tim Berners-Lee pertama kali mengemukakan visinya tentang Web Semantik pada tahun 1999 sebagai berikut:^[9]

I have a dream for the Web [in which computers] become capable of analyzing all the data on the Web – the content, links, and transactions between people and computers. A "Semantic Web", which makes this possible, has yet to emerge, but when it does, the day-to-day mechanisms of trade, bureaucracy and our daily lives will be handled by machines talking to machines. The "intelligent agents" people have touted for ages will finally materialize.

Saya memiliki impian untuk Web [di mana komputer] menjadi mampu menganalisis semua data di Web—konten, tautan, dan transaksi antara manusia dan komputer. Sebuah “Semantic Web”, yang membuat hal ini mungkin, belum muncul, tetapi ketika itu terjadi, mekanisme sehari-hari perdagangan, birokrasi, dan kehidupan sehari-hari kita akan ditangani oleh mesin yang berkomunikasi dengan mesin. “Agen cerdas” yang telah dibicarakan selama bertahun-tahun akhirnya akan terwujud

Artikel Scientific American tahun 2001 oleh Berners-Lee, Hendler, dan Lassila menggambarkan evolusi yang diharapkan dari Web yang ada menjadi Web Semantik.^[10] Pada tahun 2006, Berners-Lee dan rekan-rekannya menyatakan bahwa: “Ide sederhana ini…masih belum terwujud sepenuhnya”.^[11] Pada tahun 2013, lebih dari empat juta domain Web (dari total sekitar 250 juta) mengandung markah Web Semantik.^[12]

Dalam contoh berikut, teks "Mohammad Hatta lahir di Bukittinggi" dalam suatu dokumen web akan diberikan anotasi yang menghubungkan seorang manusia dengan tempat kelahirannya. Blok kode HTML berikut menampilkan bagaimana graf pengetahuan dibuat, menggunakan sintaks RDFa dengan kosakata dari schema.org dan sebuah butir dari Wikidata.

<div vocab="https://schema.org/" typeof="Person">
  <span property="name">Mohammad Hatta</span> lahir di
  <span property="birthPlace" typeof="Place" href="https://www.wikidata.org/entity/Q7248">
    <span property="name">Bukittinggi</span>.
  </span>
</div>

Sintaks HTML tersebut dapat direpresentasikan ulang dalam bentuk RDF berupa tiga serangkai semantik (dalam blok kode berikut ditulis dalam bentuk sintaks Turtle).^[13] Tiap tiga rangkai hubungan berisi dua buah node yang terhubung dengan suatu sisi (edge): node pertama disebut dengan subjek merupakan titik asal suatu sisi, sisi yang menjadi penghubung disebut dengan predikat yang mendefinisikan hubungan antara dua node, dan node kedua yang merupakan titik tuju suatu sisi disebut dengan objek, berisi nama node tujuan atau nilai literal (teks atau nomor, dsb.)^[13]

Dalam contoh HTML sebelumnya, menggunakan bentuk tiga serangkai semantik subjek - predikat - objek, dapat disusun hubungan sebagai berikut:

Node awal	Sisi (edge)	Node tuju
Subjek	Predikat	Objek
${\displaystyle x}$	adalah	manusia
${\displaystyle x}$	bernama	Mohammad Hatta
${\displaystyle x}$	tempat lahir	Q7248
Q7248	adalah	tempat
Q7248	bernama	Bukittinggi

Menggunakan Turtle, suatu node yang belum diketahui atau belum memiliki pengenal global (pada contoh ini diberikan nama ${\displaystyle x}$) dapat direpresentasikan dengan sintaks _:a yang disebut dengan blank node.^[14] Sedangkan butir dalam Wikidata sudah memiliki Pengidentifikasi Sumber Seragam (Uniform Resource Identifier; URI), sehingga node tersebut sudah diketahui dan memiliki pengenal global dan dapat dipanggil secara konsisten pada setiap basis data dengan pengidentifikasinya (QID). Dalam Turtle, hubungan di atas direpresentasikan menjadi:

_:a <https://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <https://schema.org/Person> .
_:a <https://schema.org/name> "Mohammad Hatta" .
_:a <https://schema.org/birthPlace> <https://www.wikidata.org/entity/Q7248> .
<https://www.wikidata.org/entity/Q7248> <https://schema.org/itemtype> <https://schema.org/Place> .
<https://www.wikidata.org/entity/Q7248> <https://schema.org/name> "Bukittinggi" .

Dari representasi Turtle di atas, dapat dibentuk graf pengetahuan sebagai berikut.

Penggunaan URI dalam dokumen web membuat suatu teks dapat ditelusuri menggunakan protokoll HTTP dan menghasilkan dokumen lain yang menjelaskan data mengenai URI tersebut. Dalam kaidah data tertaut terbuka, proses ini disebut dengan dereferensi (dereference).^[13] Dalam contoh Mohammad Hatta lahir di Bukittinggi, semua URI yang tercantum, baik yang digunakan dalam sisi maupun dalam node (misalnya http://schema.org/Person, http://schema.org/birthPlace, http://www.wikidata.org/entity/Q7248) dapat didereferensikan dan akan menghasilkan grafik RDF tambahan yang menjelaskan URI tersebut, misalnya bahwa Bukittinggi adalah kota di Indonesia, atau bahwa Bukittinggi dieja sebagai بوكيتنغي dalam bahasa Arab, dan dalam Wikipedia Bahasa Arab, terdapat artikel yang membahas kota Bukittinggi. Gambar berikut ini memberikan gambaran grafik RDF yang telah melalui proses dereferensi.

Pada sisi yang dibentuk menggunakan URI pada grafik sebelumnya, dapat dilakukan dereferensi dari sintaks:

_:a <https://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://schema.org/Person> .

Node http://schema.org/Person dapat didereferensi dan menghubungkan node orang di Schema dengan node mengenai orang di ruangnama XML (XMLNS) pada proyek FOAF menggunakan kelas equivalentClass^[15] pada bahasa ontologi Web (The Web Ontology Web; OWL) sebagai URI. Hal tersebut direpresentasikan dengan garis hijau pada grafik dan dengan sintaks berikut:

<https://schema.org/Person> <http://www.w3.org/2002/07/owl#equivalentClass> <http://xmlns.com/foaf/0.1/Person> .

Menggunakan OWL, dapat diimplikasikan bahwa node _:a juga memiliki hubungan sama dengan node orang pada basis data XMLNS.^[15] Pada grafik, hal tersebut dinyatakan dengan garis merah, dan dalam sintaks, dinyatakan sebagai berikut:

_:a <https://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://xmlns.com/foaf/0.1/Person> .

Pada awal 1960-an, konsep model jaringan semantik mulai dikaji oleh para peneliti, di antaranya oleh ilmuwan kognitif Allan M. Collins, ahli bahasa Ross Quillian, dan psikolog Elizabeth F. Loftus. Penelitian mereka mengkaji model pengetahuan yang terstruktur secara semantik.^[16] Penerapan model ini pada internet modern memperluas fungsi jaringan laman web yang dapat dibaca manusia dan saling terhubung dengan jaringan pranala dengan memasukkan metadata yang dapat dibaca oleh komputer.^[17] Metadata ini berisi informasi mengenai laman-laman tersebut dan keterkaitan satu laman dengan laman yang lain. Dengan adanya perluasan (ekstensi) ini, perayap web otomatis dapat mengakses lebih banyak informasi dari laman di internet dan merangkai informasi tersebut untuk para pengguna. Istilah "Web Semantik" dicetuskan oleh Tim Berners-Lee, penemu Waring Wera Wanua dan direktur Konsorsium Waring Wera Wanua (World Wide Web Consortium; W3C), suatu lembaga yang mengawasi pengembangan dan pengusulan standar-standar Web Semantik. Ia mendefinisikan Web Semantik sebagai "jaringan data yang dapat diproses secara langsung dan tidak langsung oleh mesin".^[18]

Ragam teknologi yang kini dinaungi oleh W3C telah ada dan digunakan sejak sebelum distandardisasi oleh W3C. Teknologi-teknologi ini digunakan dalam berbagai konteks, terutama yang berkaitan dengan informasi yang mencakup domain terbatas dan terdefinisi, dan pada domain yang memiliki kebutuhan untuk berbagi data, seperti penelitian ilmiah atau pertukaran data antar bisnis.^[19]

Berkas pada komputer pada umumnya dapat dibagi menjadi dokumen yang dapat dibaca manusia atau data yang dapat dibaca mesin. Contoh berkas dokumen yang dapat dibaca manusia adalah pesan email, laporan, dan brosur. Contoh berkas data yang dapat dibaca mesin adalah kalender, buku alamat, daftar putar, dan spreadsheet, yang disajikan kepada pengguna setelah melalui pemrosesan pada program aplikasi yang memungkinkan berkas-berkas tersebut dilihat, dicari, dan digabungkan.

Saat ini, dokumen-dokumen yang tersimpan dalam Waring Wera Wanua sebagian besar didasarkan pada bahasa Hypertext Markup Language (HTML), sebuah konvensi markah yang digunakan untuk menyusun kode pada teks yang memiliki objek multimedia seperti gambar dan formulir interaktif tertanam di antara teks tersebut. Pada dokumen-dokumen ini terdapat tag metadata yang menjadi metode untuk mengkategorikan konten halaman web, yang dilakukan oleh komputer. Pada contoh di bawah ini, nama kolom "keywords", "description", dan "author" diberi nilai seperti "makanan", "barang murah untuk dijual", dan "Ahmad".

<meta name="keywords" content="makanan, minuman, peralatan" />
<meta name="description" content="Peralatan untuk dijual" />
<meta name="author" content="Ahmad" />

Dengan kategorisasi melalui sistem tag ini, sistem komputer lain dapat mengakses dan berbagi data ini, dan dengan mudah mengidentifikasi nilai yang relevan dan dibutuhkan oleh pengguna.

Menggunakan HTML dan alat penampilnya (seperti peramban web, maupun agen pengguna lain), seorang pengguna dapat membuat dan menampilkan laman suatu toko yang mencantumkan barang-barang yang dijual di toko tersebut. Kode HTML halaman katalog ini dapat membuat pernyataan sederhana di tingkatan kode dokumen seperti "judul dokumen ini adalah 'Toko Kelontong Haji Ahmad." Meskipun demikian, bahasa HTML tidak memiliki fungsi spesifik untuk menyatakan dengan jelas bahwa, misalnya, nomor barang X586172 adalah Teh Botol Sosro dengan harga eceran Rp3500, atau bahwa barang tersebut merupakan produk konsumen. Sebaliknya, HTML hanya dapat menyatakan bahwa rentang teks "X586172" seharusnya ditempatkan di dekat "Teh Botol Sosro" dan "Rp3500", dst. Tidak ada cara bagi mesin yang memproses kode HTML tersebut untuk mengatakan (menalar^[20]) bahwa "dokumen ini adalah katalog" atau bahkan untuk menetapkan bahwa "Teh Botol Sosro" adalah semacam nama barang dan bukan nama orang atau bahwa "Rp3500" adalah harga dan bukan jam keberangkatan. Tidak ada pula cara untuk menyatakan bahwa potongan-potongan informasi ini hanya bermakna bila terhubung bersama dalam mendeskripsikan suatu item tersendiri, dan berbeda dari item lain yang mungkin tercantum pada halaman tersebut.

HTML semantik mengacu pada praktik HTML yang memberikan markah berdasarkan maksud dari konten pada markah tersebut, alih-alih menentukan detail tata letak secara langsung. Misalnya, penggunaan <em> menunjukkan "penekanan" yang dicetak miring, alih-alih menggunakan <i> untuk menentukan suatu teks dicetak dalam huruf miring. Pemrosesan detail tata letak dilakukan oleh peramban sendiri, menggunakan Cascading Style Sheets (CSS). Namun, HTML semantik belum mampu menentukan semantik objek seperti menandai bahwa suatu teks merupakan barang yang dijual atau teks lain merupakan harga.

Teknologi Microformat memberikan ekstensi pada sintaksis HTML untuk membuat markah semantik yang dapat dibaca mesin yang memberikan kategorisasi objek-objek termasuk orang, organisasi, acara, dan produk.^[21] Selain Microformat, teknologi-teknologi serupa telah dikembangkan, termasuk dalam kategori ini adalah RDFa, Microdata dan Schema.org.^[22]

Web Semantik merupakan pengembangan lanjutan dari solusi HTML semantik dan Microformat. Web Semantik melibatkan aktivitas penerbitan data dalam bahasa yang dirancang khusus untuk data seperti Resource Description Framework (RDF), Web Ontology Language (OWL), dan Extensible Markup Language (XML).^[13] HTML mendeskripsikan dokumen dan tautan di antara dokumen-dokumen tersebut. Sebaliknya, RDF, OWL, dan XML dapat mendeskripsikan hal-hal yang bersifat arbitrer yang dikandung dalam dokumen tersebut seperti orang, pertemuan, atau komponen pesawat.

Teknologi-teknologi tersebut dikombinasikan untuk menyediakan deskripsi untuk melengkapi atau menggantikan konten dalam dokumen Web. Dengan demikian, konten dapat dimanifestasikan sebagai data deskriptif yang tersimpan dalam basis data yang dapat diakses melalui Web,^[23] atau sebagai markah dalam dokumen (khususnya, menggunakan Extensible HTML (XHTML) yang diselingi dengan XML, atau, lebih sering, ditulis murni dalam XML, dengan tata letak atau kode pemampil disimpan secara terpisah). Deskripsi yang dapat dibaca mesin memungkinkan pengelola konten untuk menambahkan makna pada konten, i.e. untuk mendeskripsikan struktur pengetahuan yang kita miliki tentang konten tersebut. Dengan cara ini, mesin dapat memproses pengetahuan itu sendiri, alih-alih teks, menggunakan proses yang mirip dengan penalaran deduktif dan inferensi manusia, sehingga memperoleh hasil yang lebih bermakna dan membantu komputer untuk melakukan pengumpulan informasi dan penelitian otomatis.

Contoh tag yang akan digunakan di halaman web non-semantik:

<item>blog</item>

Pengkodean informasi serupa di halaman web semantik mungkin terlihat seperti ini:

<item rdf:about="https://example.org/semantic-web/">Semantic Web</item>

Tim Berners-Lee menyebut jaringan Data Tertaut yang dihasilkan sebagai Grafik Global Raksasa (Giant Global Graph),^[24] berbeda dengan Waring Wera Wanua yang berbasis kode HTML. Berners-Lee berpendapat bahwa jika pada masa lalu aktivitas yang dilakukan melalui Web adalah berbagi dokumen, aktivitas tersebut pada masa depan adalah berbagi data. Jawabannya atas pertanyaan "bagaimana hal tersebut dapat dilakukan" adalah dengan memberikan tiga poin instruksi. Pertama, URL harus mengarah ke data. Kedua, siapa pun yang mengakses URL tersebut harus mendapatkan data kembali. Ketiga, hubungan antara data harus mengarah ke URL tambahan yang berisi data.^[25]

Tag, termasuk kategori hierarkis dan tag yang ditambahkan dan dipelihara secara kolaboratif (misalnya dengan folksonomi dapat dianggap sebagai bagian dari, potensi penggunaan atau langkah menuju visi Web semantik.^[26]

Penanda unik, termasuk kategori hierarkis dan yang ditambahkan secara kolaboratif, alat analisis dan metadata, termasuk tag, dapat digunakan untuk membuat bentuk-bentuk semantik dalam dokumen web.^[27] Penanda dan bentuk ini telah digunakan dalam bidang kajian akademik untuk kategorisasi topik penelitian dan bidang ilmiah, seperti yang dilakukan oleh proyek OpenAlex. Selain itu, melalui proyek Wikidata dan Scholia (dalam pengembangan) menyediakan API, halaman web, umpan dan grafik untuk berbagai kueri semantik untuk data peneliti dan bidang akademik.

Tim Berners-Lee mendeskripsikan Web Semantik sebagai komponen Web 3.0.^[28]

People keep asking what Web 3.0 is. I think maybe when you've got an overlay of scalable vector graphics – everything rippling and folding and looking misty – on Web 2.0 and access to a semantic Web integrated across a huge space of data, you'll have access to an unbelievable data resource…

Orang-orang terus bertanya apa itu Web 3.0. Saya pikir mungkin ketika Anda memiliki lapisan grafis vektor skalabel – semuanya bergelombang, terlipat, dan terlihat kabur – di atas Web 2.0 dan akses ke Web Semantik yang terintegrasi di seluruh ruang data yang sangat luas, Anda akan memiliki akses ke sumber daya data yang luar biasa…

— Tim Berners-Lee, 2006

"Web Semantik" seringkali digunakan sebagai sinonim untuk "Web 3.0", meskipun terdapat variasi pada definisi setiap istilah.^[29]

Generasi Web berikutnya sering disebut Web 4.0, tetapi definisinya tidak jelas. Menurut beberapa sumber, ini adalah Web yang melibatkan kecerdasan buatan, internet untuk segala, komputasi pervasif, komputasi sarwega (ubiquitous), dan web untuk segala di antara konsep-konsep lainnya.^[30][31][32] Menurut Uni Eropa, Web 4.0 adalah "generasi keempat yang diharapkan dari World Wide Web. Dengan menggunakan kecerdasan buatan dan ambient yang canggih, internet of things, transaksi blockchain tepercaya, dunia virtual dan kemampuan XR, objek dan lingkungan digital dan nyata terintegrasi sepenuhnya dan berkomunikasi satu sama lain, memungkinkan pengalaman yang benar-benar intuitif dan imersif, memadukan dunia fisik dan digital dengan mulus."^[33]

Beberapa tantangan bagi Web Semantik meliputi luas cakupan, ketidakjelasanya, ketidakpastian hasil, inkonsistensi hasil, dan penyesatan. Desain dari Sistem penalaran otomatis harus dapat mengatasi semua masalah ini agar dapat memenuhi tujuan Web Semantik.

• Luasnya cakupan: Waring Wera Wanua menyimpan miliaran halaman. Sebagai contoh kecil, repositori ontologi terminologi medis SNOMED CT sendiri berisi 370.000 nama kelas, dan teknologi saat ini belum mampu memeriksa dan menghilangkan semua duplikat istilah-istilah yang secara semantik merupakan bermakna sama. Sistem penalaran otomatis apa pun harus menangani masukan yang sangat besar.
• Ketidakjelasan: Konsep-konsep samar seperti "muda" atau "tinggi". Konsep-konsep ini marak ditemui pada konten di Web dan konsep-konsep ini walhasil muncul di kueri pengguna yang membuat mesin harus mencocokan dan membandingkan data konsep-konsep tersebut yang tersimpan di ragam basis pengetahuan yang menyebabkan penafsiran yang tumpang tindih dan sedikit berbeda satu sama lain. Logika kabur adalah teknik yang paling umum untuk mengatasi masalah ketidakjelasan ini.
• Ketidakpastian: Konsep-konsep yang telah terdefinisi dengan baik dan pasti namun memiliki nilai yang tidak pasti. Misalnya, saat seorang pasien menunjukkan serangkaian gejala yang sesuai dengan ragam diagnosis yang berbeda, masing-masing dengan probabilitas yang berbeda. Teknik penalaran probabilistik umumnya digunakan untuk mengatasi masalah ketidakpastian.
• Inkonsistensi: Kontradiksi logis pasti akan ditemukan selama pengembangan ontologi yang besar, dan ketika terjadi penggabungan ontologi dari beberapa sumber yang berbeda. Penalaran deduktif akan gagal total saat berhadapan dengan inkonsistensi karena argumen implikasi yang premisnya kontradiktif akan menghasilkan konklusi yang selalu bernilai benar secara prinsip, namun tidak masuk akal. Penalaran yang dapat dibantah dan penalaran parakonsisten adalah dua teknik yang dapat digunakan untuk menangani inkonsistensi.
• Penyesatan: Informasi dapat mengandung kesesatan saat produsen informasi sengaja menyesatkan pengguna. Teknik kriptografi saat ini digunakan untuk mengatasi ancaman ini. Dengan menyediakan sarana untuk menentukan integritas informasi, termasuk yang berkaitan dengan identitas entitas yang memproduksi atau menerbitkan informasi, masalah kredibilitas tetap harus ditangani dalam kasus potensi penyesatan.

Daftar tantangan ini bersifat ilustratif, alih-alih komprehensif, dan berfokus pada tantangan terhadap lapisan "logika penggabung" dan "pembuktian" Web Semantik. Laporan akhir World Wide Web Consortium (W3C) Incubator Group for Uncertainty Reasoning for the World Wide Web ^[34] (URW3-XG) mengelompokkan masalah-masalah ini ke dalam satu judul tunggal, yaitu "ketidakpastian".^[35] Banyak teknik yang disebutkan di sini memerlukan perluasan ke Bahasa Ontologi Web (OWL), misalnya untuk menganotasi probabilitas bersyarat. Bidang ini merupakan area penelitian yang sedang aktif. ^[36]

W3C mengawasi dan mengarahkan standardisasi teknologi Web Semantik dalam konteks Web 3.0.^[37]

Istilah "Web Semantik" sering digunakan secara lebih spesifik untuk merujuk pada format dan teknologi yang membangun jejaring (web) makna (semantik) di antara informasi dalam Waring Wera Wanua. Pengumpulan, penataan, dan pemulihan data tertaut pada Web didukung oleh teknologi yang menyediakan deskripsi formal tentang konsep, istilah, dan hubungan dalam domain pengetahuan tertentu. Teknologi-teknologi ini disebut sebagai standar-standar W3C dan meliputi:

• Resource Description Framework (RDF), sebuah metode umum untuk mendeskripsikan informasi
• Skema RDF (RDFS)
• Sistem Organisasi Pengetahuan Sederhana (Simple Knowledge Organization System; SKOS)
• SPARQL, bahasa kueri RDF
• Notasi3 (N3), dirancang dengan mempertimbangkan keterbacaan manusia
• N-Triples, format untuk menyimpan dan mengirimkan data
• Turtle (Bahasa tripel RDF ringkas)
• Bahasa Ontologi Web (Web Ontology Language; OWL), sebuah keluarga bahasa representasi pengetahuan
• Format Pertukaran Aturan (Rule Interchange Format; RIF), sebuah kerangka kerja dialek bahasa aturan web yang mendukung pertukaran aturan di Web
• Notasi Objek JavaScript untuk Data Tertaut (JavaScript Object Notation for Linked Data; JSON-LD), metode berbasis JSON untuk mendeskripsikan data
• ActivityPub, cara umum bagi klien dan server untuk berkomunikasi satu sama lain. Ini digunakan oleh jejaring sosial terdesentralisasi yang populer, Mastodon .

Struktur Berlapis Web Semantik menggambarkan arsitektur Web Semantik. Fungsi dan hubungan antar komponen dapat diringkas sebagai berikut: ^[38]

• XML menyediakan sintaksis elemental untuk struktur konten dalam dokumen, namun tidak mengaitkan semantik apa pun dengan makna konten yang terkandung di dalamnya. XML saat ini bukanlah komponen penting dari teknologi Web Semantik dalam kebanyakan kasus, karena terdapat sintaksis alternatif, seperti Turtle. Turtle merupakan standar de facto, tetapi belum melalui proses standardisasi formal.
• Skema XML adalah bahasa untuk menyediakan dan membatasi struktur dan konten elemen yang terkandung dalam dokumen XML.
• RDF adalah bahasa sederhana untuk mengekspresikan model data, yang merujuk pada objek ("sumber daya web") dan relasinya. Model berbasis RDF dapat direpresentasikan dalam berbagai sintaksis, misalnya RDF/XML, N3, Turtle, dan RDFa. RDF merupakan standar fundamental Web Semantik.^[39][40]
• Skema RDF memperluas RDF dan merupakan kosakata untuk mendeskripsikan properti dan kelas sumber daya berbasis RDF, dengan semantik untuk hierarki umum properti dan kelas tersebut.
• OWL menambahkan lebih banyak kosakata untuk mendeskripsikan properti dan kelas: antara lain, hubungan antara kelas (misalnya keterpisahan), kardinalitas (misalnya "tepat satu"), kesetaraan, pengetikan properti yang lebih kaya, karakteristik properti (misalnya simetri), dan kelas yang terhitung.
• SPARQL adalah protokol dan bahasa kueri untuk sumber data web semantik.
• RIF yang digunakan adalah W3C-RIF. Bahasa XML ini digunakan untuk mengekspresikan aturan web yang dapat dieksekusi oleh komputer. RIF menyediakan beberapa versi, yang disebut dialek. Versi ini mencakup RIF Basic Logic Dialect (RIF-BLD) dan RIF Production Rules Dialect (RIF PRD).

Standar yang telah ditetapkan:

• RDF - Kerangka Deskripsi Sumber Daya
• RDFS - Skema Kerangka Deskripsi Sumber Daya
• RIF - Format Pertukaran Aturan
• SPARQL - 'Protokol SPARQL dan Bahasa Kueri RDF'
• Unicode
• URI - Pengidentifikasi Sumber Daya Seragam
• OWL - Bahasa Ontologi Web
• XML - Bahasa Markup yang Dapat Diperluas

Belum sepenuhnya dirilis:

• Menyatukan lapisan Logika dan Bukti
• SWRL - Bahasa Aturan Web Semantik

• I Wulandari, I Wayan Simri Wicaksana. Semantic-Web Solusi Interoperabilitas Informasi Sebagai Penunjang Jaringan Sistem Produksi.

• (Indonesia) Teknologi Semantik Web: Trend dan Riset pada Sistem berbasis Ontologi. di amutiara.wordpress.com
• I Wulandari, I Wayan Simri Wicaksana. Semantic-Web Solusi Interoperabilitas Informasi Sebagai Penunjang Jaringan Sistem Produksi. di paperwgdbis.abmutiara.info Diarsipkan 2009-02-20 di Wayback Machine.
• Beberapa slide presentasi di lecture MASWS (Multi-Agent Semantic Web Systems), The University of Edinburgh: School of Informatics