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语义维基是MediaWiki的一款扩展。维基百科就是MediaWiki所驱动，SMW可以帮助用于搜索、组织、标记、浏览、评估 和 分析维基内容。然而传统的维基包含的文本，计算机无法评估和理解它。SMW添加了语义注释允许将一个维基起到协作数据库的作用。SMW最初发布与2005年，且现在有超过十名开发人员，并有上百个网站使用它。此外还有众多关联的扩展被创建用于扩充编辑、显示 和 浏览 被SMW存储的数据。SMW有时是也被用于指代SMW扩展家族。
语义维基是MediaWiki的一款扩展。维基百科就是MediaWiki所驱动，SMW可以帮助用于搜索、组织、标记、浏览、评估 和 分析维基内容。然而传统的维基包含的文本，计算机无法评估和理解它。SMW添加了语义注释允许将一个维基起到协作数据库的作用。SMW最初发布与2005年，且现在有超过十名开发人员，并有上百个网站使用它。此外还有众多关联的扩展被创建用于扩充编辑、显示 和 浏览 被SMW存储的数据。SMW有时是也被用于指代SMW扩展家族。
== Why Semantic MediaWiki? ==
Wikis are a great tool for collecting and sharing knowledge in communities and organizations. This knowledge is mostly contained within texts and multimedia files, and is thus easily accessible for human readers. But though wikis are very good for storing and retrieving individual facts, they are less useful for getting queried or aggregated information. As a simple example, let's say you use a wiki that stores information about projects related to your organization. You have the following simple question:
维基是一个在组织和社群中收集分享知识的好工具。这些知识通常包含在文字和多媒体文件中，而因此容易被人类读者浏览。但尽管维基可以很好的存储 和 检索单个事实，但他们信息查询 和 整合方面 并不好用。举个例子：假如你在使用一个存储着与你组织相关计划的维基，你想查询下面这个简单的问题：
"What are the active projects that were started in 2012?"
“哪一个活跃的计划是在2012年开始的？”
This should be an easy question to answer, but in fact it's not - you would have to read through all of the pages about projects every time you wanted to answer the question. Text searches won't necessarily help. Categories could help to some extent, although they're not an ideal tool and maintaining them can become complex (see below). And there doesn't exist an artificial intelligence tool that could help with this task either.
这个问题的答案应该很好回答。但事实上不是。你想回答这个问题得每一次都都阅读一边所有的计划页面。文本搜索没有起到重要的作用。分类可以在某些程度上起作用，但是这不是一个理想的工具，而且维护起来会非常复杂（见下）。还有的是不存在人工智能来帮助你。
Semantic MediaWiki enables wikis to make their knowledge computer-processable, so that you can find and display the answer to this question - and to many more.
SMW能让维基知识库可以被计算机处理，所以你可以找到这个问题的答案，还可以做得更多。