语义技术使用形式语义来帮助人工智能系统理解语言，并以人类的方式处理信息。因此，它们能够根据意义和逻辑关系来存储、管理和检索信息。
企业已经在使用语义技术和语义图形数据库，如Ontotext的GraphDB，来管理他们的内容，重新利用和重用信息，削减成本并获得新的收入来源。
语义技术使用形式语义为我们周围的不同数据赋予意义：它与关联数据技术一起，在各种格式和来源的数据之间建立关系，从一个字符串到另一个字符串，帮助创建上下文。
以这种方式相互关联，这些原始数据片段形成了一个巨大的数据网络或知识图谱，它连接了大量的实体描述和具有普遍重要性的概念。
语义技术通过开发语言来定义和链接 Web（或企业内部）的数据，以机器可以处理的形式表达丰富的、自描述的数据相互关系。因此，机器不仅能够处理长字符串和索引大量数据。他们还能够根据意义和逻辑关系存储、管理和检索信息。
因此，语义为 Web 添加了另一层，并且能够显示相关事实而不仅仅是匹配单词。
语义技术一览
语义技术与其他数据技术（例如关系数据库）之间的核心区别在于，它处理的是数据的含义而不是数据的结构。
语义技术构建的主要标准是RDF（资源描述框架）、SPARQL（SPARQL 协议和 RDF 查询语言）以及可选的 OWL（网络本体语言）。
- RDF是语义技术用于在语义 Web 或语义图形数据库中存储数据的格式。
- SPARQL是一种语义查询语言，专门用于跨各种系统和数据库查询数据，以及检索和处理以 RDF 格式存储的数据。
- （可选）OWL是一种基于计算逻辑的语言，旨在显示数据模式，并表示有关事物层次结构及其之间关系的丰富而复杂的知识。它是对 RDF 的补充，并允许在给定的领域中形式化数据模式/本体，与数据分开。
通过独立于数据形式化意义并使用 W3C 标准，语义技术使机器能够“理解”、共享数据和推理数据，从而为我们人类创造更多价值。
语义技术应用
很多企业已经在使用语义技术和语义图形数据库来管理其内容、重新利用和重用信息、削减成本并获得新的收入来源。
- 在媒体和出版领域，BBC、FT、SpringerNature 和许多其他公司使用语义发布来提高数据集成和知识发现的效率；
- 在医疗保健和生命科学领域，Astra Zeneca 和其他大型制药公司利用语义技术进行早期假设检验、不良反应监测、患者记录分析等。
- 在金融业和保险业，许多公司已经开始采用技术来丰富语义内容并处理复杂和异构的数据。
- 在电子商务中，汽车行业、政府和公共部门、技术供应商、能源部门、服务部门等都在采用语义技术流程，通过赋予各种数据集意义来从数据中提取知识。
语义技术本身并不复杂。语义技术语言的核心是非常非常简单。它只是关于事物之间的关系。
“事物之间的关系”很可能会帮助组织更有效地管理数据并更好地理解数据。