La Web Semántica es una extensión de la World Wide Web en la que el significado (semántica) de la información y de los servicios está bien definido, lo que permite "entender" y satisfacer las peticiones de las personas y las máquinas que utilizan el contenido web. El término Web Semántica fue acuñado a principios del 2000 para referirse a esta extensión, y desde entonces una gran cantidad de investigación ha sido realizada, ofreciendo gran número de resultados relevantes en la zona.

Los pilares de la Web Semántica son las ontologías y las anotaciones. Las ontologías, que normalmente se representan con lenguajes como RDF Schema u OWL, describen formalmente conceptualizaciones compartidas de un dominio (por ejemplo, personas, reuniones, etc.) Las anotaciones, que se describen normalmente en RDF, permiten describir instancias de dichas ontologías y asociarlas a recursos Web (por ejemplo, diciendo que la información contenida en una página web se refiere a una persona).

Descripción:

La ingeniería lingüística tiene por objetivo facilitar la comunicación del hombre con la máquina, e incluso entre máquinas. Dicha comunicación es fundamental para la Web Semántica, donde la representación del conocimiento se lleva a cabo mediante ontologías, que pueden ser compartidas entre usuarios y ordenadores. La ingeniería lingüística se nutre de diferentes disciplinas, como la terminología, la lingüística computacional, la traducción y otras disciplinas relacionadas con la informática y la lengua y se orienta a aplicaciones diversas que van desde la generación de textos, la localización de ontologías, pasando por la recuperación de información, la traducción automática o asistida, los analizadores sintácticos, los gestores de terminología o la anotación lingüística basada en ontologías, por mencionar solo algunas de estas posibles aplicaciones.. A este respecto, uno de los retos más atrayentes es el hecho de tener que adaptar las ontologías a usuarios de diferentes lenguas y culturas al tiempo que se trata de preservar la generalidad del modelo. Otro tema candente en este panorama se encuentra en la necesidad constante de mejorar los métodos de extracción de información y análisis de contenido multilingüe mediante nuevos enfoques que permitan combinar y explotar recursos lingüísticos disponibles en la web (lexicones, corpora, servicios de traducción, etc.), o en la web de datos enlazados (linked data) con otros sistemas de carácter estadístico.