Метаданные в html

Использование[править]

Метаданные используются для ускорения поиска. Поисковые запросы, использующие метаданные могут спасти пользователя от лишней ручной работы по фильтрации. Информируя компьютер о том, какие элементы данных связаны и как эти связи учитывать, становится возможным осуществлять достаточно сложные операции по фильтрации и поиску. Например, если поисковая система «знает» о том, что «Ван Гог» является «голландским писателем», то она может выдать в ответ на запрос о голландских писателях веб-страницу о Ван Гоге, даже если слова «голландский писатель» не встречаются на этой странице. Такой подход, называемый представлением знаний, находится в сфере интересов семантического веба и искусственного интеллекта.

В частности, метаданные создаются для оптимизации алгоритмов сжатия с потерей качества. Например, если к видео прилагаются метаданные, позволяющие компьютеру разделить изображение на основную часть и фоновую, то последняя может быть сжата сильнее, что позволит достичь большего коэффициента сжатия.

Некоторые виды метаданных предназначены для обеспечения возможности различных видов представления некоторых данных. Например, если к изображению прилагаются метаданные, содержащие информацию о том, какая часть изображения наиболее важная (допустим, изображение человека), то программа для просмотра изображений на маленьком экране (таком, как на мобильном телефоне), может отобразить только эту наиболее важную часть изображения. Аналогично используются метаданные, позволяющие сделать доступными для слепых диаграммы и изображения, путём их преобразования для вывода на специальные устройства, либо чтения их описания с использованием программного обеспечения, преобразующего текст в речь.

Другие описательные метаданные могут использоваться автоматизированными рабочими потоками. Например, если некоторая «умная» программа «знает» содержимое и структуру данных, то данные могут быть автоматически преобразованы и переданы другой «умной» программе как входные данные. В результате, пользователи будут спасены от необходимости выполнения множества рутинных операций, если данные предоставлены для работы таким «немногословным» программам.

Метаданные становятся важны в World Wide Web по причине необходимости обеспечения поиска полезной информации среди огромного количества доступной. Метаданные, созданные вручную имеют большую ценность, поскольку это гарантирует осмысленность. Если веб-страница на какую-то определённую тему содержит слово или фразу, то все другие веб-страницы на эту тему могут содержать такое же слово или фразу. Метаданные также обладают разнообразием, поэтому если с какой то темой связаны два значения, то каждое из них может быть использовано. Например, статья про Живой Журнал может быть обозначена с помощью нескольких значений: «Живой Журнал», «ЖЖ», «LiveJournal».

Метаданные используются для хранения информации о записях audio CD. Аналогично MP3 файлы хранят метаданные в формате ID3.

Особые типы тегов

Тройные теги

Специальные тройные теги или машинные теги используют определённый синтаксис для указания дополнительной семантической информации о тегах, делая их понятнее или более информативными для обработки компьютерными программами. Такие теги состоят из трёх частей — пространство имён, предикат и значение. Например, «geo:long=50.123456» является меткой географической долготы с координатой 50,123456. Эта тройная конструкция соответствует модели данных Resource Description Framework.

Тройные теги были придуманы для geolicious в ноябре 2004, чтобы показывать на карте закладки Delicious. Позже они стали применяться после переработки Mappr и GeoBloggers для фотографий в Flickr.

Специализированные метаданные для географической идентификации теперь известны как геотегинг. Машинные теги также используют для других нужд, например для идентификации фотографий определённых событий, или для обозначения видов биологической номенклатуры.

Теги знаний

Теги знаний представляют из себя тип метаинформации, описывающей или определяющей некоторые аспекты информационных ресурсов (таких как документы, цифровые изображения, таблицы баз знаний или веб страницы). Теги знаний несколько шире описывают объекты, нежели традиционные неиерархические ключевые-слова. Это тип метаданных представляющие знания в виде специальных форм-профайлов, содержащих описание, категорию, класс, семантику, комментарии, заметки, примечания, гиперссылки или справки. Такие профайлы инвентаризируют информацию, находящуюся на стороннем, часто гетерогенном, ресурсе-хранилище. Теги знаний являются инструментами управления знаниями методами Enterprise 2.0 для записи сведений об инсайтах, опыте, свойствах, зависимостях или взаимоотношениях, ассоциированных с информационными данными. В целом теги более гибки, чем прочие системы классификации управления знаниями.

Инвентаризация знаний тегами подразумевает много разных форм, например: фактические знания (находят в книгах и данных), концептуальные знания (находят в перспективах и концептах), оценочные знания (требующих суждений и предположений), методологические знания (полученных из рассуждений и стратегий). Такие формы знаний часто выходят за рамки данных и основаны на личном опыте, озарениях или оценке.
Знания это информация в голове индивидуума — персональное субъективное понимание фактов, операций, концептов, объяснений, идей, обзоров и суждений, могущих быть или не быть уникальными, полезными, верными, или структурированными. Теги знаний расширяют границы информации и добавляют новые значения, контексты, объяснения. Knowledge tags are valuable for preserving organizational intelligence that is often lost due to turn-over, for sharing knowledge stored in the minds of individuals that is typically isolated and unharnessed by the organization, and for connecting knowledge that is often lost or disconnected from an information resource.

SEO-кейс №1: влияние EXIF на ранжирование в Google

Для проверки этого самого влияния Вудвард придумал запрос,
который до этого никто не искал в Google (случайный набор букв).

Затем вебмастер зарегистрировал 3 десятисимвольных домена,
названия которых также давали нулевые результаты в поиске. Потом построил на
этих доменах 3 одинаковых сайта с дублированным контентом из тарабарщины.

Разница между сайтами заключалась в следующем:

1. Разные заголовки главных страниц, совпадающие с
   доменами.
2. Разные уникальные мета-описания.
3. Ни один из сайтов не включал в себя
   экспериментальный ключевой запрос.

Для каждого из сайтов было создано своё уникальное
изображение, которое Google не мог распознать. И схема их размещения отличалась.

На первый сайт картинка была вставлена без какой-либо
оптимизации. Ключевик не был ни в названии файла, ни в описании. Он встречался
только в самом тексте, один раз:

В коде страницы ключ стоял прямо перед картинкой:

На втором сайте картинка была оптимизирована по всем канонам классического SEO. Ключ являлся названием файла и был прописан в атрибуте «alt»:

Кроме того, запрос также был употреблён в тексте перед открывающимся тегом <img>.

Оптимизация третьего сайта полностью повторяла второй
проект. Вот только в этом случае к картинке были проставлены метаданные,
комментирующие медиафайл и описывающие условия и способы его получения,
авторство и т. п.

В итоге получилось три сайта:

1. Без оптимизации картинок.
2. С традиционной оптимизацией изображений.
3. С традиционной оптимизацией + EXIF.

Прошло около года и
вот что мы имеем на выходе:

• Google проиндексировал всю дублированную тарабарщину.
• По экспериментальному ключу на первом месте
  ранжируется страница третьего сайта – с оптимизацией EXIF.
• На втором месте выдачи – сайт с классической
  оптимизацией картинок.
• На третьем месте – без какой-либо оптимизации.

Если вы перейдёте в поиск по картинкам, то обнаружите, что у
изображения с метаданными стоит отметка о том, что оно может быть защищено
авторским правом.

Ещё раз напомню, что у всех трёх сайтов вместо контента – дублированная тарабарщина. Таким образом, Вудвард предположил, что оптимизация метаданных картинок является фактором ранжирования в выдаче Google.

Использование метаданных

В дополнение к файлам документов метаданные используются для изображений, видео, электронных таблиц и веб-страниц. Использование метаданных на веб-страницах может быть очень важным. Метаданные для веб-страниц содержат описания содержимого страницы, а также ключевые слова, связанные с контентом. Они обычно выражаются в виде мета-тегов. Метаданные, содержащие описание и резюме веб-страницы, часто отображаются в результатах поиска поисковыми системами, что делает его точность и детали очень важными, поскольку он может определить, решит ли пользователь посетить сайт или нет. Мета-теги часто оценивались поисковыми системами, чтобы помочь решить релевантность веб-страницы, и использовались в качестве ключевого фактора в определении позиции в поиске до конца 1990-х годов. Увеличение поисковой оптимизации (SEO) в конце 1990-х годов привело к тому, что многие веб-сайты «наполняли ключевые слова» своими метаданными, чтобы обмануть поисковые системы, делая их сайты более релевантными, чем другие. С тех пор поисковые системы уменьшили свою зависимость от мета-тегов, хотя они все еще учитываются при индексировании страниц. Многие поисковые системы также пытаются остановить способность веб-страниц помешать их системе, регулярно изменяя критерии для ранжирования, поскольку Google печально известен тем, что часто меняет свои высокоразвитые алгоритмы ранжирования.

См. также

• Коллективный интеллект
• w:en:Concept map
• Enterprise 2.0
• w:en:Enterprise bookmarking
• Явное знание
• Фасетная классификация
• Фолксономия
• Информационная экология
• Представление знаний
• w:en:Knowledge transfer
• w:en:Metaknowledge
• Онтология (информатика)
• w:en:Organisational memory
• Семантическая паутина
• w:en:SciCrunch
• Облако тегов
• Веб 2.0
• Редактор тегов

Прочее

• Коллективное бессознательное
• Человеко-компьютерное взаимодействие
• Агрегатор социальных сетей
• w:en:Enterprise social software
• Экспертная система
• Знание
• База знаний
• Информационный работник
• w:en:Management information system
• Микроформат
• Социальная сеть (социология)
• w:en:Social software
• Социология знания
• Неявное знание
• ID3-тег

Базы данных

Такая информация часто используется в базах данных:

1. Метаданные — это субканальная информация об используемых данных.
2. Структурированные данные, представляющие собой характеристики описываемых сущностей для целей их идентификации, поиска, оценки, управления ими.
3. Набор допустимых структурированных описаний, которые доступны в явном виде и предназначение которых может помочь найти объект. Термин используется в контексте поиска объектов, сущностей, ресурсов.
4. Данные из более общей формальной системы, заданную с описывающей свойства системы данных.
5. Информация о содержащейся на веб-странице свойств информации (создателе и т. п.). Пример: Имя автора правки в тексте. Этот термин в широком смысле слова используется для любой информации о данных: именах таблиц, колонок в таблице в реляционных базах данных, номер версии в файле программы (то есть как информативная часть в бинарном файле) и т. п.

Необходимость создания метаданных

Обмен
данными (международный, межведомственный
и межкорпоративный) всегда сопровождается
сведениями о данных. Во всем этом потоке
информации необходимо очень быстро
ориентироваться. И здесь имеющиеся
бумажные каталоги, списки, справки,
полученные с технических носителей и
другие, уже не помогают. Во-первых,
информация очень быстро изменяется, БД
пополняются, корректируются. Во-вторых,
объем такой информации также относительно
большой, и может оцениваться в сотни
мегабайт. В-третьих,
метаданные – это основа для перехода
на безбумажную технологию обработки
информации. Кроме того, пользователей
уже не удовлетворяет полное копирование
или выборка по нескольким ключевым
атрибутам, им требуется тонкая фильтрация
данных по определенным значениям
атрибутов, которых иногда нет в исходных
БД и об этом заранее неизвестно, т.е. для
поиска данных необходим предварительный
анализ справочной информации. Аналогично
и с обработкой данных, пользователи
хотят включать в обработку только ту
информацию, которая удовлетворяет их
критериям, например, данные отдельных
ведомств или при наличии достаточного
объема, полноты и качества данных.

Для
успешного поиска высококачественных
данных необходимы разнообразные
метаданные – сведения о БД, форматах
их хранения, организациях, хранящих
данные, программных средствах их
обработки и др. Уверенность в поставщике
и происхождении данных, возможность
быстро найти необходимые сведения,
оценить их пригодность для намеченного
использования – вот что должны обеспечить
пользователю метаданные в первую
очередь. Поэтому такие сведения собираются
и хранятся в соответствующих базах
метаданных.

Метаданные
представляют собой объединение достаточно
разнородной по целевому назначению и
структуре информационной совокупности.
Метаданные обладают рядом специфических
особенностей, характерных для всех
видов справочной информации:

• одноразовый
  ввод информации при первоначальной
  загрузке метаданных с последующим
  внесением изменений и многократное ее
  использование в течение достаточно
  длительного промежутка времени;

• относительно
  малая активность обновления справочной
  информации, как по частоте, так и по
  объему корректировки;

• отделение
  во времени, по источникам, исполнителям
  процесса обновления от процесса
  использования, как следствие, необходимость
  обеспечения совместимости информации,
  подлежащей редактированию;

• наличие
  четких признаков классификации и
  группирования информации;

• необходимость
  централизации общих сведений о данных
  и децентрализации локальных, детальных
  сведений о данных.

Состав
и точность описания атрибутов объектов
метаданных зависит от уровня
управления данными, масштаба БД, этапа
обработки данных.
Справочная информация циркулирует в
системе переработки данных каждого
учреждения или находящегося в системе
сбора, хранения, обмена и обработки
данных на международном,
национальном, ведомственном и корпоративном
уровнях. На
каждом из этих уровней нужна своя
справочная информация. Так для
взаимодействия на международном
уровне необходимы сведения о международных
соглашениях, БД, предназначенных или
переданных в международный обмен,
включая сведения о логических единицах
сбора и хранения данных, форматах обмена
данными, программных средствах их
обработки и др. На национальном уровне
нужны сведения об организациях, БД,
которые они хранят, программных средствах
обработки, форматах сбора и обмена на
уровне страны, измерительных системах
и др. На корпоративном уровне необходима
детальная информация по единицам
поступления данных в виде сведений об
их состоянии (в обработке, на каком
носителе и т.п.), о количестве экземпляров
объекта по различным атрибутам. Для
лиц, принимающих решения, в первую
очередь, необходимы сведения об
информационной продукции, получаемой
на ее основе, и регламенте ее выпуска,
а также возможных типах запросов и
решаемых задачах, т.е. на разных уровнях
управления имеются как справочные
сведения одного класса (сведения о БД,
источниках данных, форматах), которые
можно объединить в одну таблицу (например,
сведения о БД, источниках данных), так
и специфические для каждого уровня
управления данными (например, сведения
о соглашениях, конвенциях, законах на
международном уровне, сведения об
единицах сбора данных на корпоративном
уровне).

Для
создания баз метаданных необходимо
решить следующие задачи:

• установить
  необходимую совокупность объектов
  метаданных и их атрибутов;

• выделить
  среди множества атрибутов, составляющих
  объекты, те, которые отражаются в составе
  метаданных обязательно.

Состав
метаданных и место их образования
показано в табл.16.

Метаданные в компьютерных файлах

Каждый файл, который вы сохраняете на своем компьютере, содержит некоторую базовую информацию о файле, чтобы операционная система понимала, как с этим бороться, и чтобы вы или кто-то еще мог быстро собрать из метаданных, что такое файл.

Например, в Windows, когда вы просматриваете свойства файла, вы можете четко видеть имя файла, тип файла, где он хранится, когда он был создан и последний изменен, сколько места он занимает на жестком диске, кто владеет файлом и т. д.

Эта информация может использоваться как операционной системой, так и другими программами. Например, вы можете использовать утилиту поиска файлов, чтобы быстро найти все файлы на вашем компьютере, которые были созданы где-то сегодня, и это больше 3 МБ.

Поиск с помощью метаданных файла

Отличный способ использования метаданных – поиск изображений на основе одного из полей Exif. Это можно сделать например в программе Google Picasa. Для этого предназначены специальные команды, которые вводят в поле поиска внутри приложения.

Например, для того, чтобы отобрать фотографии, сделанные при определенной чувствительности матрицы, введите команду ISO 200. Если ввести имя камеры, приложение выберет фотографии, сделанные этой моделью камеры.

Программа также распознает метки, добавленные фотографом. Кроме того, рядом с полем поиска имеется ползунок, который позволяет легко фильтровать результаты поиска на основе диапазона времени.

Интересной функцией Picasa является возможность сохранения такого запроса в виде альбома. Команду сохранения поиска в виде папки ищите в меню Инструменты → Экспериментальные → Сохранить результаты поиска. В этом же меню находится опция сохранения альбома фотографий, помеченных одним тегом. Аналогичный инструмент существует и в Adobe Lightroom, а также в Проводнике Windows.

Примеры

Многие блог-платформы позволяют авторам отмечать в свободной форме свои публикации наряду с присвоением категории (или взамен этого). Например, статья может быть отмечена «хоккей» и «билеты». Каждый из этих тегов становится гиперссылкой, ведущей к списку всех статей с такой меткой. У блога может быть боковая панель со списком всех тегов этого сайта, каждый элемент которого ведёт к соответствующей подборке. Для ревизии меток автор может редактировать список тегов. Все связи между статьями и списками автоматически обновляются движком блога и отпадает необходимость в ручном перемещении статьи из категории в категорию.

Тегами принято ассоциировать для участников события и конференции для использования в публикациях, например в блогах, фотоотчётах и презентациях. Поисковые движки могут индексировать их для подборок соответствующей тематики при выдаче результатов.

Исследователи могут работать с большим количеством объектов (цитаты, библиографии, изображения) в цифровом виде. При необходимости их можно привязать к нужным меткам или группам меток.

История

Присвоение меток, или тегирование, было создано в качестве инструмента для помощи в классификации, обозначении принадлежности, указании границ, определении идентичности. Может быть словом, изображением или любой другой идентификационной меткой. Аналогом в реальном мире являются топографические описи и научно-справочные картотеки экспонатов музеев. Идентификация и классификация объектов и информации с помощью слов возникло задолго до появления компьютеров. Однако поисковые запросы значительно ускоряют исследование записей.

Сетевые и интернет-базы данных, а также ранние интернет-сайты применяют метки при опубликовании данных для помощи при поиске контента конечными пользователями. Со времён веб 1.0 пользователи приняли понятие тег как любое буквенное или словесное описание, и более не уточняют его.

В 2003 году вебсайт социальных закладок Delicious предложил своим пользователям добавлять теги к своим закладкам, чтобы ускорить последующий их поиск. Также появилась возможность видеть в одном месте всю информацию, связанную с конкретным тегом. Flickr предложил пользователям добавлять собственные текстовые метки каждой своей фотографии создавая гибкую и простую систему метаданных для ускорения поиска изображения. Успешное развитие Flickr и влияние Delicious сделали идею широко известной, и прочие социальные сети и софт — YouTube, Technorati, Last.fm — поддержали её. Остальные компьютерные и интернет-приложения также внедрили идею в виде «меток» в Gmail или возможности добавления и редактирования тегов в iTunes или Winamp.

В ранних версиях сайтов теги использовались дизайнерами для информирования поисковых машин о содержании страниц. Сегодня для этих целей используют мета теги.

Теги-ключевые слова впервые начали использовать в созданной Jumper Networks в сентябре 2008 года платформе Jumper 2.0. Она была первой совместной поисковой системой использующей метод расширенного тегирования в управлении знаниями.

Вебсайты, использующие теги, часто показывают подборки популярных меток в облаках тегов. Пользовательские теги одинаково полезны как для самих пользователей, так и для остальных посетителей сайта.

Теги могут иметь «восходящий» тип классификации, в отличие от «нисходящего» иерархического. В традиционных иерархических системах основанных на таксономии существует ограниченное количество терминов используемых для корректной идентификации каждого объекта. Тегирование позволяет иметь неограниченное количество меток для классификации. Вместо принадлежности к одной категории объект может иметь несколько различных тегов. Некоторые поисковики и приложения экспериментируют комбинируя иерархическую структуру и «плоские» теги при поиске информации.

Метаданные файлов в программе Adobe Lightroom

Adobe Lightroom – это «рабочая лошадка» продвинутых любителей и профессиональных фотографов. Приложение предназначено для управления коллекциями из тысяч фотографий и имеет мощные инструменты для редактирования метаданных и автоматического отбора фотографий на их основе.

1. Шаг 1. После запуска программы Adobe Lightroom Вы найдете в модуле Библиотека, где сгруппированы инструменты для редактирования метаданных. Lightroom позволяет изменять метаданные уже на этапе загрузки фотографий. Подключите камеру и нажмите кнопку Импорт. В окне, которое появится, с правой стороны будет панель Apply During Import. Там вы можете ввести теги, а также создать свой собственный набор метаданных, которые будут добавлены к загружаемым фотографиям.
2. Шаг 2. После загрузки фотографий и возвращения в библиотеку, Вы сможете увидеть и ключевые слова, метаданные и загруженные файлы. Справа панель Ключевые слова показывает список недавно использованных ключевых слов, а также помогает создать Новое ключевое слово, то есть набор тегов для определенного типа изображений. Тэги добавляются для всех изображений, выбранных в окне «Библиотеки».
3. Шаг 3. Ниже располагается панель Метаданные, которая содержит краткое изложение основных элементов имени файла с фотографией. Если нажать на раскрывающийся список Default, расположенный рядом с названием панели, Вы сможете выбрать подробный вид, например, EXIF & IPTC, который производит предварительное отображение параметров фотографий и поля для ввода информации о теме.
4. Шаг 4. Если у Dас есть в библиотеке несколько изображений, вы можете использовать метаданные для их быстрой фильтрации. Для этого на панели Библиотеки, выше предварительного просмотра миниатюр, нажмите кнопку Метаданные. Появится панель с параметрами сортировки, которые вы можете изменить, нажав на название каждого столбца.
5. Шаг 5. Для ограничения списка миниатюр для изображений, записанных тем же оборудованием, выберите параметр Камера и установите модель камеры, например, Canon EOS 40D. В столбце Объектив выберите интересующий вас модель объектива, в столбце Скорость ISO выберите чувствительность матрицы, в столбце Вспышка укажите, что фото сделано со вспышкой.
6. Шаг 6. В Lightroom есть также встроенная система поиска метаданных. Нажмите на кнопку выше списка эскизов. Появится поиск. При помощи первого списка выберите категорию для поиска. При помощи следующего поля Contains words определите логическую структуру вопроса и введите его в поле с лупой.
7. Шаг 7. В программе также имеются интересные инструменты, которые используют метаданные для автоматической цветокоррекции изображений на основе информации об оборудовании. Нажмите на Коррекции для перехода в модуль коррекции фотографий. Затем найдите и разверните панель Коррекция объектива и выберите Включить профиль коррекции. Lightroom определяет тип датчика, тип объектива и фокусное расстояние и на этой основе улучшить геометрию изображения.

Классификация метаданных

Метаданные можно классифицировать по

• Содержанию. Метаданные могут либо описывать сам ресурс (например, название и размер файла), либо содержимое ресурса (например, «в этом видеофайле показано как парень играет в футбол»).
• По отношению к ресурсу в целом. Метаданные могут относиться к ресурсу в целом или к его частям. Например, «Title» (название фильма) относится к фильму в целом, а «Scene description» (описание эпизода фильма) отдельное для каждого эпизода фильма.
• По возможности логического вывода. Метаданные можно подразделить на три слоя: нижний слой — это «сырые» данные сами по себе; средний слой — метаданные, описывающие указанные «сырые» данные; и верхний слой — метаданные, которые позволяют делать логический вывод, используя второй слой.

Тремя наиболее используемыми классами метаданных являются:

• Внутренние метаданные, описывающие структуру или составные части вещи, то, чем вещь является. Например, формат и размер файла.
• Административные метаданные, требующиеся для процессов обработки информации, назначение вещи. Например, информация об авторе, редакторе, дата публикации и т. п.
• Описательные метаданные, которые описывают природу вещи, её признаки. Например, набор связанных с информацией категорий, ссылки на другие вещи, связанные с данной.

Как посмотреть exif

Информационную составляющую фото можно легко посмотреть в изображениях, например, OC Windows. Для этого нужно открыть любую фотографию, кликнуть правой кнопкой мыши и выбрать пункт «Свойства». В верхней строке окна открыть вкладку «Подробно». Там вся информация разделена на следующие подзаголовки:

• Описание
• Источник
• Изображение
• Камера
• Улучшенное фото
• Файл

Часть полей автор фотокарточки может заполнить самостоятельно, а информация о параметрах настройки фотоаппарата, размере файла и использовании редактора для улучшения характеристик снимка, заполняется автоматически. Всё, что находится в этой таблице, является exif данными. Это далеко не полный список метаданных, которые могут храниться в файле с фото. Это, скорее, необходимый минимум, который покажет любая программа, предназначенная для просмотра файлов с фотографиями. Например, такая мощная программа, как Photoshop может сгенерировать таблицу «История», где будет описано, какими инструментами и с какими параметрами работал фотограф, улучшая качество базовой фотографии. После сохранения файла все “эксиф” данные в нём останутся.

Если открыть фото в этом редакторе, на любом компьютере, можно ознакомиться с протоколом редактирования. Для другой программы, типа GIMP, эта вкладка будет недоступна. Если метаданные нужно просмотреть в Photoshop, то следует одновременно нажать «Shift» + «Alt» + «Ctrl» + «I». Перед этим нужное фото должно быть открыто в этой программе. С помощью ключевых слов, записанных в exif, программа Adobe Bridge, или ей подобная, может выполнять сортировку фотографий, отбирая нужные файлы из десятков тысяч снимков.

Хранение метаданных

Сборки содержат в себе таблицы метаданных, описанные в спецификации CIL. Таблицы метаданных могут иметь ноль или более записей (вхождений), причем позиция записи определяет её индекс. Когда код CIL использует метаданные, то он делает это по меткам метаданных. Это 32-битное значение, в котором первые 8 бит содержат данные, идентифицирующие соответствующую таблицу метаданных, а оставшиеся 24 бита определяют индекс метаданных в таблице. SDK платформы содержит пример, именуемый metainfo (рус. метаинформация), перечисляющий в виде списка таблицы метаданных в сборке. Однако, эта информация довольно редко используется разработчиком. Метаданные в сборке можно просматривать при помощи утилиты ILDASM (Intermediate Language Disassembler), поставляемой в составе .NET Framework SDK.