コンテンツは全てテキストとして処理されるため、コンピュータはその内容を理解したり、計算処理することはできませんでした。協働型データベースとしての機能を持つようになります。以上のサイトで活用されています。いう用語は、これらの機能拡張群を含めて指して使われることもよくあります。プロジェクトから一部の資金提供を受けています。コミュニティにおいて知識を収集し共有するための強力なツールとして定着しています。これらの知識は、そのほとんどがテキストまたはマルチメディアファイルの形式で格納されます。これらの知識は人間に読めてすぐ理解できるわけです。事実を個別に格納、抽出するのが得意であるにもかかわらず、これらの情報を照会したり集計するためにはあまり役に立ちません。調べて、この答えを見つけることができるはずです。ウィキペディアには全ての大都市とその市長の記事が網羅されており、その市長の記事をみれば市長の性別もわかるでしょう。仮にそれができたとしても、得られた答えが正しい期間はそう長くはないでしょう。この答えを見つけるためには大した役に立ちません。どんなに洗練されたプログラムでも、自然言語のテキストを読んで「理解する」のは、トピックとその記述言語がきわめて限定されていない限りまだ不可能だからです。キーワードサーチも、やはり役には立ちません。これらの知識をコンピュータで扱うことができます。上記の疑問に答えを出すことができるのです。テキストに記述する新しいタグを提供します。このことで、最初は物事がより複雑化したように見えます。全体の品質と整合性はかえって大幅に向上しています。使用した場合の利点は以下の通りです。一般的に数多くの集計リストが記述されます。ようなリストがあります。これらのリストは、全て人間が手で更新しなければならないため、どうしても間違いが起きがちです。それ以上に、作成を待たれているリストの数は膨大であり、それらの全てを十分な品質で提供することはとても不可能です。自動的に生成できます。これらのリストは常に自動的に更新され、しかもより多くの情報を盛り込むための変更も容易に行えます。等の追加機能拡張により、様々な視覚表示書式が定義されています。これらの書式を使用して、カレンダー、タイムライン、グラフ、地図、その他諸々の形式で、単純な一覧よりもはるかに見栄えよく表示することができます。データを構造化するためにカテゴリを大量に使用します。なるとどうでしょうか。使用してページに埋め込めば、これらのカテゴリは単純なクエリに置き換えることができ、必要以上に複雑な分類システムをより単純化できます。堅固なデータ構造を容易に実現できるのです。テキストに比べてはるかに簡単、かつ直接的に、意味的情報を追加できます。機能拡張を使用すると、個々のユーザが自分自身で、各々のクエリを作成して、望む情報を検索できます。多言語構成がもたらす巨大なデータ冗長性のために、かえってデータ不整合が起こりやすくなっています。英語版、ドイツ語版、フランス語版のウィキペディアで全て異なっています。データが意味的に格納されていれば、例えば北京の人口について、たとえあなたが中国語を一言も解さなくてもすぐに答えを得られます。同様にどの言語からどの言語に対してでもデータを照会できるので、データを再利用したり、少なくともデータの不整合は検出できるわけです。内部に留めておく必要はもはやありません。等の書式で簡単にエクスポートできます。他のアプリケーションのデータソースとして利用したり、特に社内利用する場合には、リレーショナルデータベースが通常担う役割を代行させることが可能です。データを使用できます。間のデータ冗長性を完全になくすことも可能になります。トリプルストアで問い合わせることも可能です。システムに格納されたデータは、もはやばらばらの情報が蓄積されたものではありません。既存の意味的データと相互関連付けを行うことができます。環境における中央情報ハブとして機能できます。学術研究プロジェクトとして始まり、現在まで着実に成長してきました。以上のサイトにおいて、多種多様な言語で使用されています。ディレクトリ等が含まれています。