32、语义网开发工具与知识图谱生成基准的前沿探索

语义网开发工具与知识图谱生成基准的前沿探索

在语义网开发领域，Linked Data Objects (LDO) 和 Text2KGBench 分别代表了不同方向的重要进展。LDO 致力于让 RDF 开发工具更易于使用，而 Text2KGBench 则为评估大语言模型从文本生成知识图谱的能力提供了基准。

LDO 的未来改进方向

LDO 在使 RDF 开发工具更易用方面取得了进展，但仍有改进空间。以下是几个关键的改进方向：
1. 提升新手开发者的易用性
- 采用更友好的模式语言 ：开发者不愿学习新语言来定义 ShEx 模式，可支持 JSON Schema 或 JSON - LD Schema 等对 JavaScript 开发者更友好的模式语言。不过，JSON - LD Schema 要求定义 URL，这对新手开发者有一定挑战。可由经验丰富的开发者定义模式，再通过 NPM 等方式分发给新手开发者，这样既方便新手，又能促进数据互操作性。
- 优化原始 RDF 获取与转换流程 ：用户反馈获取原始 RDF 并转换为 Linked Data Object 的过程较复杂。未来可提供一个获取库，输入资源 URL 或查询即可返回 Linked Data Object，还可与 React 等流行 JavaScript 库集成，使 RDF 使用更无缝。
2. 规范合规性
- 生成专有上下文 ：LDO 对 JSON - LD 上下文的解释不符合规范，未来应生成自己的专有上下文用于运行时，