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ch2.md

@@ -746,11 +746,11 @@ _:namerica  a :Location; :name "North America"; :type "continent".
 
 [^vii]: 从技术上讲，Datomic使用的是五元组而不是三元组，两个额外的字段是用于版本控制的元数据
 
-从本质上讲语义网是一个简单且合理的想法：网站已经将信息发布为文字和图片供人类阅读，为什么不将信息作为机器可读的数据也发布给计算机呢？**资源描述框架**（RDF）【41】的目的是作为不同网站以统一的格式发布的一种机制，允许来自不同网站的数据自动合并成**一个数据网络** - 一种互联网范围内的“通用语义网数据库“。
+从本质上讲语义网是一个简单且合理的想法：网站已经将信息发布为文字和图片供人类阅读，为什么不将信息作为机器可读的数据也发布给计算机呢？**资源描述框架**（RDF）【41】的目的是作为不同网站以统一的格式发布数据的一种机制，允许来自不同网站的数据自动合并成**一个数据网络** - 一种互联网范围内的“通用语义网数据库“。
 
 不幸的是，这个语义网在二十一世纪初被过度使用，但到目前为止没有任何迹象表明已在实践中实现，这使得许多人嗤之以鼻。它还遭受了过多的令人眼花缭乱的缩略词，过于复杂的标准提议和狂妄自大的苦果。
 
-然而，如果从过去的失败中汲取教训，语义网项目还是拥有很多优秀的成果。即使你没有兴趣在语义网上发布RDF数据，三元组这种模型也是一种好的应用程序内部的数据模型。
+然而，如果从过去的失败中汲取教训，语义网项目还是拥有很多优秀的成果。即使你没有兴趣在语义网上发布RDF数据，三元组这种模型也是一种好的应用程序内部数据模型。
 
 #### RDF数据模型
 

zh-tw/ch2.md

@@ -740,21 +740,21 @@ _:usa       a :Loaction; :name "United States"; :type "country"; :within _:namer
 _:namerica  a :Location; :name "North America"; :type "continent".
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-#### 語義網路
+#### 語義網
 
-如果你閱讀更多關於三元組儲存的資訊，你可能會被捲入關於語義網路的文章漩渦中。三元組儲存資料模型完全獨立於語義網路，例如，Datomic【40】是三元組儲存[^vii]，並沒有聲稱與它有任何關係。但是，由於在很多人眼中這兩者緊密相連，我們應該簡要地討論一下。
+如果你閱讀更多關於三元組儲存的資訊，你可能會被捲入關於語義網的文章漩渦中。三元組儲存資料模型完全獨立於語義網，例如，Datomic【40】是三元組儲存[^vii]，並沒有聲稱與它有任何關係。但是，由於在很多人眼中這兩者緊密相連，我們應該簡要地討論一下。
 
 [^vii]: 從技術上講，Datomic使用的是五元組而不是三元組，兩個額外的欄位是用於版本控制的元資料
 
-從本質上講語義網是一個簡單且合理的想法：網站已經將資訊釋出為文字和圖片供人類閱讀，為什麼不將資訊作為機器可讀的資料也釋出給計算機呢？**資源描述框架**（RDF）【41】的目的是作為不同網站以一致的格式釋出資料的一種機制，允許來自不同網站的資料自動合併成**一個數據網路** - 一種網際網路範圍內的“關於一切的資料庫“。
+從本質上講語義網是一個簡單且合理的想法：網站已經將資訊釋出為文字和圖片供人類閱讀，為什麼不將資訊作為機器可讀的資料也釋出給計算機呢？**資源描述框架**（RDF）【41】的目的是作為不同網站以統一的格式釋出資料的一種機制，允許來自不同網站的資料自動合併成**一個數據網路** - 一種網際網路範圍內的“通用語義網資料庫“。
 
 不幸的是，這個語義網在二十一世紀初被過度使用，但到目前為止沒有任何跡象表明已在實踐中實現，這使得許多人嗤之以鼻。它還遭受了過多的令人眼花繚亂的縮略詞，過於複雜的標準提議和狂妄自大的苦果。
 
-然而，如果仔細觀察這些失敗，語義Web專案還是擁有很多優秀的工作成果。即使你沒有興趣在語義網上釋出RDF資料，三元組也可以成為應用程式的良好內部資料模型。
+然而，如果從過去的失敗中汲取教訓，語義網專案還是擁有很多優秀的成果。即使你沒有興趣在語義網上釋出RDF資料，三元組這種模型也是一種好的應用程式內部資料模型。
 
 #### RDF資料模型
 
-[例2-7]()中使用的Turtle語言是一種用於RDF資料的人可讀格式。有時候，RDF也可以以XML格式編寫，不過完成同樣的事情會相對囉嗦，請參閱[例2-8]()。Turtle/N3是更可取的，因為它更容易閱讀，像Apache Jena 【42】這樣的工具可以根據需要在不同的RDF格式之間進行自動轉換。
+[例2-7]()中使用的Turtle語言是一種用於RDF資料的人類可讀格式。有時候，RDF也可以以XML格式編寫，不過完成同樣的事情會相對囉嗦，請參閱[例2-8]()。Turtle/N3是更可取的，因為它更容易閱讀，像Apache Jena 【42】這樣的工具可以根據需要在不同的RDF格式之間進行自動轉換。
 
 **例2-8 用RDF/XML語法表示例2-7的資料**
 
@@ -819,7 +819,7 @@ SELECT ?personName WHERE {
 ?usa :name "United States".    # SPARQL
 ```
 
-SPARQL是一種很好的查詢語言——哪怕語義網從未實現，它仍然可以成為一種應用程式內部使用的強大工具。
+SPARQL是一種很好的查詢語言—儘管SPARQL從未實現語義網，但是它仍然是一種應用程式內部使用的強大工具。
 
 > #### 圖形資料庫與網狀模型相比較
 >
@@ -836,7 +836,7 @@ SPARQL是一種很好的查詢語言——哪怕語義網從未實現，它仍
 
 ### 基礎：Datalog
 
-**Datalog**是比SPARQL或Cypher更古老的語言，在20世紀80年代被學者廣泛研究【44,45,46】。它在軟體工程師中不太知名，但是它是重要的，因為它為以後的查詢語言提供了基礎。
+**Datalog**是比SPARQL、Cypher更古老的語言，在20世紀80年代被學者廣泛研究【44,45,46】。它在軟體工程師中不太知名，但是它是重要的，因為它為以後的查詢語言提供了基礎。
 
 在實踐中，Datalog被用於少數的資料系統中：例如，它是Datomic 【40】的查詢語言，Cascalog 【47】是一種用於查詢Hadoop大資料集的Datalog實現[^viii]。