Что такое семантическая разметка, и зачем мне это использовать?

Question

Как говорится.

Answer 1

Использование семантической разметки означает, что HTML-код (X), который вы используете на странице, содержит метаданные, описывающие его назначение - например, <h2>, который содержит имя сотрудника, может быть помечен class="employee-name". Первоначально были некоторые люди, которые надеялись, что поисковые машины будут использовать эту информацию, но по мере развития сети семантическая разметка в основном использовалась для предоставления хуков для CSS.

С помощью CSS и семантической разметки вы можете отделить визуальный дизайн страницы от разметки. Это приводит к экономии полосы пропускания, поскольку дизайн должен быть загружен только один раз, и упрощению модификации дизайна, поскольку он не смешан с разметкой.

---

Другой момент заключается в том, что используемые элементы должны иметь логическое отношение к содержащимся в них данным. Например, таблицы должны использоваться для табличных данных, <p> должен использоваться для текстовых абзацев, <ul> должен использоваться для неупорядоченных списков и т. Д. Это отличается от ранних веб-дизайнов, которые часто использовали таблицы для всего.

Answer 2

Семантика буквально означает использование «осмысленного» языка; в веб-разработке это в основном означает использование тегов и идентификаторов, которые описывают контент.

Например, применение идентификаторов, таких как #Navigation, #Header и #Content, к вашим тегам

вместо #Left и #Main или использование неупорядоченных списков для списка навигационных ссылок, а не таблицы.

Основные преимущества в будущем обслуживании; Вы можете легко изменить макет или презентацию, не теряя смысла вашего контента. Панель навигации может перемещаться слева направо или ссылки отображаются горизонтально, а не вертикально, не теряя смысла.

Answer 3

С http://www.digital -web.com / статьи / writing_semantic_markup / :

семантическая разметка - это разметка, достаточно описательная, чтобы позволить нам и машинам, которые мы запрограммировали, распознать ее и принять решение о ней. Другими словами, разметка означает что-то, когда мы можем идентифицировать это и делать с ним полезные вещи. Таким образом, семантическая разметка становится не просто описательной. Это становится блестящим механизмом, который позволяет людям и машинам «понимать» одну и ту же информацию.

Answer 4

Вот пример HTML5-сайта с семантическими тегами, над которым я работал, который использует недавно принятые микро-форматы, указанные в http://schema.org, наряду с новыми более семантическими тегами HTML5. 1003 *

http://blog -to-book.com / просмотр / материал / об / семантический% 20web

Googles имеет удобный инструмент тестирования семантических тегов, который покажет вам, как добавление семантических тегов в контент позволяет поисковым системам «понимать» гораздо больше о ваших веб-страницах.

Вот тестовый инструмент: http://www.google.com/webmasters/tools/richsnippets?url=http%3A%2F%2Fblog-to-book.com%2Fview%2Fstuff%2Fabout%2Fsemantic+web&view=

Обратите внимание, что теперь Google знает, что «вещи» на странице - это книги, и у них есть идентификатор isbn13. Добавление дополнительных метаданных, таких как цена и автор, позволяет сделать дополнительные выводы.

Надеюсь, это указывает на некоторые интересные направления. Более детальная семантическая маркировка может быть достигнута с помощью онтологии добрых отношений, которая является наиболее полной из тех, о которых я могу думать прямо сейчас.

Answer 5

Помимо уже упомянутой цели, позволяющей программному обеспечению «понимать» данные, существуют более практичные приложения для его использования для преобразования между онтологиями или для отображения между несходными представлениями данных - без необходимости переводить или стандартизировать данные. (что может привести к потере информации и, как правило, препятствует улучшению понимания в будущем).

В этом году на OSCon было проведено не менее двух сессий, связанных с использованием семантических технологий. Один был на BigData (слайды доступны здесь: http://en.oreilly.com/oscon2008/public/schedule/proceedings,, другой был ребята из FreeBase .

BigData использовала его для сопоставления двух разнородных моделей данных (включая использование языков запросов, которые были специально созданы для работы с семантическими наборами данных). FreeBase отображает между различными наборами данных, а затем выполняет дальнейший анализ, чтобы определить смысл этих наборов данных.

Связанные темы для изучения: OWL, OQL, SPARQL, Franz (AllegroGraph, RacerPRO и TopBraid).