Semantic Web

在 Semantic Web的研究裡，大家關注的是如何建立語義樹、推理查詢等，有效率的作語議分析。
在知識管理的觀念裡，要建立龐大的知識樹或是知識庫直屬不易。
然而其中佼佼者，Google的發展出來的研究是最成功的實例。

從Web上有效率的搜尋自己所要的資訊，從以前的搜尋引擎，已經進步到利用tag來搜尋。拜Web 2.0所賜，因為多媒體(書籤、照片、甚至影音)，除了文字格式外，難以用語義來搜尋，所以用tag附註變成一種新的方式。利用tag來標註，便可以替這些多媒體附加些語義，用以搜尋。並增加搜尋引擎的敏銳，達到正確性而過濾不必要的資訊。

在數位學習的語義研究裡，有一方面就是把教材內容加上註解，建進知識樹或語義樹裡，然而加上語義的分析和搜尋推理，一句問話把它拆解成各種辭類，並而依照辭性來做判斷推理，甚至註解的東西會變成搜尋的關鍵字，成為回答問題的搜尋關鍵。

如今再看看Google NoteBook 服務的發展，就知道 Google未來下一部想做什麼了...
利用 Web 建立全球的知識庫，未來網路是可以自動回答問題的，人工智慧底下一部份。
這也是因為他們已經有良好的搜尋引擎作後備支援，Google NoteBook 未來是可以加值的。