Білімдерді семантикалық өңдеудің бірнеше сұратым тілдері бар: N3QL [77], RDFQ [78], RDQL [79], SeRQL [80] и SPARQL [81]. Олардың ішінде кеңінен тарағаны SPARQL. Бұл тілдің басқа тілдерден артықшылығы [82]:
әртүрлі мәліметтер көзіне сұратым жасай алады;
кеңейтілімі үлкен мәндерді тестілеуге мүмкіндік береді, және RDF граф көмегімен сұратымдарды шектей алады.
SPARQL сұратымдардың нәтижесін RDF графтар түрінде немесе қорытынды жиынтық түрінде көруге болады [83].
SPARQL сұратымдардың көп бөлігі триплеттер шаблондарынан тұрады. Бұл шаблондарды графтық шаблондар деп атаса боладын. Триплеттер шаблоны RDF триплеттеріне ұқсас, тек айырмашылықтары әрбір субъект, предикат, объект айнымалы бола алады.
Қолданушымен табиғи-тілдік байланыс жасау жүйелері
Адамның компьютермен өзара қарым – қатынас жасау мәселесі есептеу техникасының пайда болған кезінен бастап өзекті мәселеге айналды. Бастапқы кезеңдерде есептеу машиналарымен тек программистер ғана қарым- қатынас жасаса, басқа облыс мамандары – компьютерден шығатын нәтижені пайдаланушылар соңғы жанама пайдаланушы ретінде ғана болды яғни компьютермен тек программистер арқылы ғана байланыс жасады. Бірақ, қазіргі кезде ақпараттық технологиялардың қарқынды дамуы барлық аданың барлық қызмет саласын ақпараттандыруды қажет етеді және күн өткен сайын көптеген мамандар өздерінің кәсіби мамандығы аясында интеллектуалды компьютерлік жүйелерді пайдаланады. Ол үшін пайдаланушыға тән табиғи тілде компьютермен қарым-қатынас жасау қажет болады. Мұндай мүмкіндікті табиғи-тілдік қолданбалы интерфейстерінің құралдары пайдаланылады. Мұндай жүйелер компьютер мен адам арасындағы қарым-қатынасты жеңілдетуге мүмкіндік береді.
Алғашқы теориялық әзірлемелер Компьютердің табиғи тілді түсіне білуі оның интеллектуалдылығын көрсететін алғашқы көрсеткіштердің бірі екенін информатиканың, кибернетиканың, оның ішінде жасанды интеллектінің дамуынан бастап айтылып келеді. Жасанды интеллект (искуственный интеллект) – бұл адам ойын компьютерде бейнелейтін программалық жүйе. Яғни, адамның логикалық ойлау қаблетін әртүрлі машиналарда іске асыру, оларды дербес ойлай алатын ету дегенге саяды. «Жасанды интеллект» сөзін алғаш рет 1956 жылы Дартмут университетінде өткен конференциясының преамбуласында Джон Маккарти қолданған. Маккартиге сәйкес «жасанды интеллектіні» зерттеушілер нақты мәселені шешу үшін адамдарда байқалмайтын интеллектіні зерттеуіне болады.
1950 жылдарда Тьюринг [84] жұмыста кейіннен Тьюринг тесті деп аталған идеяны ұсынды. Тьюринг ол кезде машина үшін ойлау деген не деген сұраққа жауап беру мүмкін емес деген тезисті ұстанды. Оның орнына ол эмпирикалық тестті ұсынды, ол компьютердің тілді пайдалануы компьютердің ойлай алуы мүмкін бе екендігін анықтаудың негізі болып табылды. Бұл тестте машинаның негізгі мақсаты – «сотты» компьютерлік диалогтық агентпен емес кәдімгі адаммен байланыс жасап отырғанына сендіру. Сол кездерде Тьюринг шамамен ХХ ғасыр аяғы мен XXI ғасыр басында машина адамды 30% жағдайда шатастыруға әкеліп соғады деп болжалдады. Қазіргі кезде бұл болжалды орындалды деп айтуға болады, себебі, қандай да бір критерийлер бойынша адамға табиғи тілде жауап бере алатын жүйелер бар. Бірақ мұндай жүйелердің интеллектуалды екендігі күмәін келтіруге болады, себебі, машина өзі ойлаумен айналыспайды, тек имитация жасайды.
XX ғасырдың 50-60 жылдарында Тьюринг жұмысы ақырғы автоматтар мен тұрақты өрнектерге қатысты Клини жұмыстарының [85], [86] негізі болды. Хомский 1956 жылы ең алғаш рет ақырлы автоматтарды грамматиканы бейнелеудің әдісі ретінде қарастырды және ақырғы тілді ақырлы-автоматты грамматикадан [87] туындаған тіл ретінде қарастырды. Осы моделдер формалды тілдер теориясын құруға алып келді. Онда формалды тілдерді символдар тізбегі ретінде анықтау үшін алгебра мен жиындар теориясы қолданылды. Сонымен қатар, мұнда табиғи тілдер үшін Хомский анықтаған, бірақ АЛГОЛ программалау тілін бейнелеу кезінде 1959 жылы Бэкус пен 1960 жылы Наурмен ашылған контексті-еркін грамматикалар да енеді.