Семантическая тройка - Википедия - Semantic triple

А семантическая тройка, или же RDF тройной или просто тройной, является атомарным объектом данных в Структура описания ресурсов (RDF) модель данных.[1] Как видно из названия, тройка - это набор из трех сущностей который кодифицирует утверждение о семантические данные в форме выражений субъект-предикат-объект (например, «Бобу 35 лет» или «Боб знает Джона»).

Субъект, сказуемое и объект

Этот формат позволяет знания должны быть представлены машиночитаемым способом. В частности, каждая часть тройки RDF адресуется индивидуально через уникальный URI - например, утверждение «Боб знает Джона» может быть представлено в RDF как:

http: //example.name#BobSmith12 http://xmlns.com/foaf/0.1/knows http: //example.name#JohnDoe34.

При таком точном представлении семантические данные могут быть однозначно запрошенный и аргументированный о.

Изображение, изображающее объектное отношение субъект-предикат.
Базовая семантическая тройная модель.

Компоненты тройки, такие как утверждение «Небо имеет синий цвет», состоят из предмет ("небо"), предикат («имеет цвет»), и объект ("синий"). Это похоже на классические обозначения модель сущность – атрибут – значение в объектно-ориентированный дизайн, где этот пример может быть выражен как объект (небо), атрибут (цвет) и значение (синий).

Исходя из этой базовой структуры, тройки могут быть составлены в более сложные модели, используя тройки как объекты или субъекты других троек - например, Майк → сказал → (тройки → может быть → объекты).

Учитывая их особую согласованную структуру, набор троек часто хранится в специально созданных базах данных, называемых Triplestores.

Отличие от реляционных баз данных

А реляционная база данных это классическая форма хранения информации. Он работает с разными таблицами, состоящими из строк. Хорошо известный SQL -language может извлекать информацию из базы данных. Напротив, тройное хранилище RDF работает с логическими предикатами. Никаких таблиц или строк не требуется, но информация хранится в текстовом файле. Хранилище RDF-triple может быть преобразовано в базу данных SQL и наоборот.[2] Если знания высоки неструктурированный а выделенные таблицы недостаточно гибки, семантические тройки используются вместо классического хранилища SQL.

В отличие от традиционной базы данных SQL, тройное хранилище RDF не создается с помощью редакторов таблиц, но предпочтительным инструментом является редактор знаний, например Protege.[3] Протеже выглядит похоже на приложение объектно-ориентированного моделирования, используемое для программная инженерия, но он ориентирован на информацию на естественном языке. Тройки RDF объединяются в база знаний что позволяет внешнему парсеру запускать запросы. Возможные приложения находятся в видеоиграх для создания неигровых персонажей.[4]

Ограничения

Проблема с тройным хранилищем легко решается. Масштабируемость базы данных в сторону больших наборов данных.[5] Проблема стала очевидной, если в базе данных хранятся и извлекаются не только немного информации, но и миллионы троек. Время поиска больше, чем для классических баз данных на базе SQL.

Немного сложнее исправить отсутствующую способность предсказывать будущую ситуацию с помощью данной модели знаний. Даже если вся информация доступна как логические предикаты, модель не отвечает что, если вопросы. Например, предположим, что в RDF-формате очень хорошо описан мир робота. Робот знает, где находится стол, знает расстояние до стола в сантиметрах, а также знает, что стол - это мебель. Прежде чем робот сможет спланировать следующее действие, которое ему нужно временное рассуждение возможности.[6] Это означает, что модель знаний должна отвечать на гипотетические вопросы заранее, прежде чем будет предпринято действие.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ http://www.w3.org/TR/PR-rdf-syntax/ "Модель описания ресурсов (RDF) и спецификация синтаксиса"
  2. ^ Каддихи, Пол и МакХью, Джастин и Уильямс, Дженни Вайзенберг и Малвад, Вариш и Аггур, Карим С. (2017). «SemTK: Онтологи-первые, семантические инструменты с открытым исходным кодом для управления и запросов к графам знаний». arXiv:1710.11531 [cs.AI ].CS1 maint: несколько имен: список авторов (связь)
  3. ^ Катис, Евангелос (2018). Семантическое моделирование образовательной программы и учебных планов (Кандидат наук). Технологический образовательный институт Крита.
  4. ^ Клувер, Тина и Адольф, Питер и Сю, Фейю и Ушкорейт, Ханс и Ченг, Сивен (2010). Говорящие NPC в виртуальном игровом мире. Материалы демонстраций системы ACL 2010. С. 36–41.CS1 maint: несколько имен: список авторов (связь)
  5. ^ Ярослав Покорный (2015). «Графические базы данных: их возможности и ограничения». Компьютерные информационные системы и промышленный менеджмент (PDF). Конспект лекций по информатике. 9339. Издательство Springer International. С. 58–69. Дои:10.1007/978-3-319-24369-6_5. ISBN  978-3-319-24368-9.
  6. ^ Клаудио Гутьеррес и Карлос Уртадо и Алехандро Вайсман (2007). «Введение времени в RDF». IEEE Transactions по разработке знаний и данных. Институт инженеров по электротехнике и радиоэлектронике (IEEE). 19 (2): 207–218. Дои:10.1109 / tkde.2007.34.

внешняя ссылка