На рис. 8 изображен пример семантической сети.
Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети или подсети, соответствующей поставленному вопросу.
Семантическая связь (СС) от-ражает отношение понятий в понятийной системе. В лексике им соответствуют лексемы любого вида, в том числе представляющие предикаторы «меньше», «равно», «если, то» и др.
Внелексические свойства СС выражаются через:
- Rf — рефлексивность;
- Nrf — нерефлексив-ность;
- Arf — антирефлексивность (ни одной рефлексии);
- Sm — симметричность;
- Ns — несимметричность;
- Ans — антисим-метричность (ни одной симметрии);
- As — асимметричность (кон-текстное свойство — обращение связи дает иную связь из списка);
- Тг — транзитивность;
Ntr — нетранзитивность.
Внелексические свойства семантических связей в суждениях проверяются следующим образом.
Относительно сочетания перечисленных свойств СС делятся на типы, представленные в (табл. 2.1.).
1. Рефлексивность определяется по критерию подстановки:
вме-сто объекта А подставляется объект В(АгВ -> ВгВ) и выбирается один из следующих ответов:
вполне возможно (тавтология) ~» Rf;
не исключено -> Nrf;
невозможно —> Arf.
Пример. Вегетативные расстройства сопровождаются вегета-тивными расстройствами. Ответ 1 для Com.
2. Симметричность определяется по критерию перестановки:
объекты А и В меняются местами (АгВ -» ВгА) и выясняется спра-ведливость полученного предложения. При утвердительном ответе высказыванию приписывается свойство Sm, в противном слу-чае — свойство Ns.
Пример. Головная боль всегда сопровождается вегетативными расстройствами, и Вегетативные расстройства всегда сопровожда-ются головной болью. Ответ «Нет» для Com. Это соответствует свой-ству Ns.
Свойство Ns уточняется на более сильные свойства: Ans и As. Первое имеет место для любых примеров анализируемой связи. Например, для связи Com имеет место свойство Ans.
Плюс модели: Легка в реализации.
Минус модели: Плохо структурирована - при большом количестве элементов можно запутаться, а при увеличении объема информации - может произоти комбинаторный взрыв.При создании любой вещи, любого изделия, любого произведения человек встает перед необходимостью неизбежного выбора среди огромного числа возможных вариантов. К чему при этом может привести простой перебор этих вариантов проследим на следующем явлении. Это явление известно в кибернетике под названием комбинаторный взрыв. Что это за "зверь" нетрудно продемонстрировать на простом примере. Допустим, что имеется некий алфавит, состоящий всего из 10 символов (букв). ...
Из такого алфавита можно составить 10^^100 текстов длиной по 100 букв. Гипотетический компьютер, обладающий возможностью обрабатывать 10^^18 таких текстов в секунду, потратит на общий анализ всех текстов 10^^74 лет. Для сравнения - по современным космогоническим представлениям с момента Большого взрыва исследованной части Вселенной прошло ~10^^10 лет.
Нормализация
Основная статья: Нормальная форма
При проектировании реляционных баз данных обычно выполняется так называемая нормализация.
Модели «сущность-связь»
Основная статья: ER-модель данных
Модель «сущность-связь» (англ. “Entity-Relationship model” ), или ER-модель, предложенная П. Ченом в 1976 г., является наиболее известным представителем класса семантических (концептуальных, инфологических) моделей предметной области. ER-модель обычно представляется в графической форме, с использованием оригинальной нотации П. Чена, называемой ER-диаграмма , либо с использованием других графических нотаций (Crow"s Foot , Information Engineering и др.).
Основные преимущества ER-моделей:
· наглядность;
· модели позволяют проектировать базы данных с большим количеством объектов и атрибутов;
· ER-модели реализованы во многих системах автоматизированного проектирования баз данных (например, ERWin).
Основные элементы ER-моделей:
· объекты (сущности);
· атрибуты объектов;
· связи между объектами.
Сущность - объект предметной области, имеющий атрибуты.
Связь между сущностями характеризуется:
· типом связи (1:1, 1:N, N:М);
· классом принадлежности. Класс может быть обязательным и необязательным. Если каждый экземпляр сущности участвует в связи, то класс принадлежности - обязательный, иначе - необязательный.
Семантическая модель (концептуальная модель, инфологическая модель) – модель предметной области, предназначенная для представления семантики предметной области на самом высоком уровне абстракции. Это означает, что устранена или минимизирована необходимость использовать понятия «низкого уровня», связанные со спецификой физического представления и хранения данных.
Семантическое моделирование стало предметом интенсивных исследований с конца 1970-х годов. Основным побудительным мотивом подобных исследований (т.е. проблемой, которую пытались разрешить исследователи) был следующий факт. Дело в том, что системы баз данных обычно обладают весьма ограниченными сведениями о смысле хранящихся в них данных. Чаще всего они позволяют лишь манипулировать данными определенных простых типов и определяют некоторые простейшие ограничения целостности, наложенные на эти данные. Любая более сложная интерпретация возлагается на пользователя. Однако было бы замечательно, если бы системы могли обладать немного более широким объемом сведений и несколько интеллектуальнее отвечать на запросы пользователя, а также поддерживать более сложные (т.е. более высокоуровневые) интерфейсы пользователя.
[…]
Идеи семантического моделирования могут быть полезны как средство проектирования базы данных даже при отсутствии их непосредственной поддержки в СУБД.
Наиболее известным представителем класса семантических моделей является модель «сущность-связь» (ER-модель).
Потребности проектировщиков баз данных в более удобных и мощных средствах моделирования предметной области вызвали к жизни направление семантических моделей данных. Притом, что любая развитая семантическая модель данных, как и реляционная модель, включает структурную, манипуляционную и целостную части, главным назначением семантических моделей является обеспечение возможности выражения семантики данных.
Семантическая модель - модель предметной области, предназначенная для представления семантики предметной области на самом высоком уровне абстракции. Это означает, что устранена или минимизирована необходимость использовать понятия «низкого уровня», связанные со спецификой физического представления и хранения данных.
Наиболее часто на практике семантическое моделирование используется на первой стадии проектирования базы данных. При этом в терминах семантической модели производится концептуальная схема базы данных, которая затем вручную преобразуется к реляционной (или какой-либо другой) схеме. Этот процесс выполняется под управлением методик, в которых достаточно четко оговорены все этапы такого преобразования.
Наиболее известным представителем класса семантических моделей является модель «сущность-связь» (ER-модель).
Основные преимущества ER-моделей:
- § наглядность;
- § модели позволяют проектировать базы данных с большим количеством объектов и атрибутов;
- § ER-модели реализованы во многих системах автоматизированного проектирования баз данных (например, ERWin).
Основные элементы ER-моделей:
- § объекты (сущности);
- § атрибуты объектов;
- § связи между объектами
Сущность - это реальный или представляемый объект, информация о котором должна сохраняться и быть доступна. В диаграммах ER-модели сущность представляется в виде прямоугольника, содержащего имя сущности. При этом имя сущности - это имя типа, а не некоторого конкретного экземпляра этого типа. Для большей выразительности и лучшего понимания имя сущности может сопровождаться примерами конкретных объектов этого типа.
Атрибут сущности - это именованная характеристика, являющаяся некоторым свойством сущности.
Связь - это графически изображаемая ассоциация, устанавливаемая между двумя сущностями. Эта ассоциация всегда является бинарной и может существовать между двумя разными сущностями или между сущностью и ей же самой. В любой связи выделяются два конца (в соответствии с существующей парой связываемых сущностей), на каждом из которых указывается имя конца связи, степень конца связи (сколько экземпляров данной сущности связывается), обязательность связи (т.е. любой ли экземпляр данной сущности должен участвовать в данной связи). Связи позволяют по одной сущности находить другие сущности, связанные с нею.
Графически связь изображается в виде линии, связывающей две сущности или ведущей от сущности к ней же самой. При этом в месте "стыковки" связи с сущностью используются трехточечный вход в прямоугольник сущности, если для этой сущности в связи могут использоваться много экземпляров сущности, и одноточечный вход, если в связи может участвовать только один экземпляр сущности. Обязательный конец связи изображается сплошной линией, а необязательный - прерывистой линией.
- · Связь типа один-к-одному означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с одним экземпляром второй сущности (правой).
- · Связь типа один-ко-многим означает, что один экземпляр первой сущности (левой) связан с несколькими экземплярами второй сущности (правой).
- · Связь типа много-ко-многим означает, что каждый экземпляр первой сущности может быть связан с несколькими экземплярами второй сущности, и каждый экземпляр второй сущности может быть связан с несколькими экземплярами первой сущности.
В моем курсовом проекте ER-модель имеет связь типа один-ко-многим.
Глава 12
В последней двенадцатой главе мы нарушим одну традицию, сложившуюся при обучении базам данных. Не принято слишком глубоко интересоваться природой отображаемых сущностей и семантикой данных. Не рассматриваются двухслойные модели данных, в которых первый слой обеспечивает структуры хранения и работу с данными в некоторой базисной модели. Второй слой работает со структурами данных, которые в первом слое рассматривались как неделимые, атомарные.
В предыдущих главах предполагалось, что в базах данных хранятся сущности, у которых есть имя и атрибуты. Атрибуты имеют тип. В объектных моделях к атрибутам добавляются ещё методы. Появляются объектные типы, а сами сущности (классы) и их члены могут иметь не только предопределённые скалярные типы, но и объектные. Такая вот благостная и вполне привычная для программистского взгляда картина, немного усложненная свойством персистентности.
Для того, чтобы не путать сущности, хранимые в базе, с их прообразами в предметной области будем называть последние концептами (понятиями) этой области. Оказывается, что в базах данных обычно представляются всего два вида концептов. Это, как правило, концепты с одним сортом атрибутов, которые мы будем называть обязательными, и, изредка, полуструктурированные концепты, допускающие необязательные атрибуты.
Мы попробуем расширить модель представимого концепта, введя атрибуты состояния, ресурсов и смыслов. При этом обнаружится, что концепты с обязательными и необязательными атрибутами описывают замкнутые системы. Атрибуты состояния, как и следовало ожидать, характерны для динамических объектов. Атрибуты ресурсов позволяют описать обмен энергетическими, предметными и информационными сущностями и, тем самым, моделировать открытые системы.
Рассмотрим моделирование одних моделей данных в других (эмулирование), выясним достоинства, недостатки и области применения такого подхода, а также связанные с ним изменения семантики данных.
Много внимания будет уделено атрибутам смыслов, реализация которых может существенно расширить объём семантики, хранимой в базе. Мы классифицируем смыслы и опишем их реализации с помощью препроцессоров в обычных СУБД, а также предложим несложные изменения, которые необходимо внести в СУБД, чтобы получить возможность работы со смыслами.
Существуют предметные области, в которых природа данных требует использования в рассуждениях неклассических логик – модальных логик веры, знания и др. В частности, темпоральные данные могут рассматриваться как особая система смыслов, может быть, требующая использования модальных темпоральных логик.
Встраивание дедуктивных систем в обычные СУБД позволяет наряду с табличными и объектными моделями использовать вспомогательные дедуктивные модели, основанные на классической логике и, может быть, модальных логиках.
Как далеко следует заходить в насыщении базы данных семантикой? Всё зависит от того, имеется ли необходимая информация, насколько нужна семантика, что позволит сделать используемая СУБД и имеющиеся в распоряжении дополнительные программные средства, что даёт использования внешних источников семантики, например, онтологий, и от возможностей второго слоя СУБД.
В предыдущих главах значения, хранящиеся в базе, предполагались атомарными. С точки зрения отображаемой модели бизнеса они могли быть сколько угодно сложными, но рамках использованной модели данных работать с их компонентами нельзя. В базах данных давно используются модели, которые мы будем называть двухслойными. Роль первого слоя выполняет любая модель данных, для которой организованы структуры хранения данных. Второй слой работает с данными, которые ему предоставляет первый слой, но данные в нём считаются не атомарными, а известным образом организованными. Практически во всех СУБД во втором слое применяются регулярные выражения и/или различные виды XML данных. Понятно, что второй слой не влияет на структуры хранения данных непосредственно, но может предъявлять свои требования к их организации.
Вторая возможность расширения обычных моделей данных связана с хранением дополнительной семантики данных. Можно учесть особенности использования атрибутов, выделяя их разновидности – сорта. Дальше мы отметим, что сущности с обычными (обязательными) атрибутами определяют замкнутые и статические объекты. Сущности с атрибутами других сортов могут быть открытыми и динамическими.
Изучению семантики данных в базах данных препятствует некоторая недовыясненность сути предмета, отсутствие единых признанных подходов и терминологическая путаница. Определенные затруднения вызывает увеличение количества предметных областей, с которыми необходимо работать, и неизбежное усиление роли лингвистического аспекта.
Полезно заимствовать опыт тех областей знания, в которых давно занимаются семантикой. Это лингвистика, исследующаяся естественные языки (ЕЯ), и теория языков программирования.
Прежде всего, отметим несоответствие некоторых терминов в лингвистике и информатике. Лингвисты выделяют два противопоставляемых вида элементов семантики – значения и смыслы. Значение лингвистического знака понимается как нечто стабильное, что можно сначала установить, выяснить, а затем знать. Смысл приходится всё время искать, устанавливать, разгадывать. В информатике термин ”значение” уже занят. Говоря ”переменная имеет значение” подразумеваем не семантику этой переменной, а присваивание ей конкретного экземпляра данных, или означивание, или создание экземпляра переменной, содержащего этот элемент данных. Поэтому элементы семантики мы всегда будем называть смыслами, а ”стабильность” или “контекстность” или “вариативность” смыслов будем задавать через классификацию смыслов или вводя в них дополнительные свойства.
Давно известно, что значения и смыслы -- это внеязыковые сущности. В частности, для перевода с одного естественного языка на другой ЕЯ может создаваться специальный язык функций для представления семантики, в который транслируются фразы исходного языка. А уже с этого промежуточного языка осуществляется трансляция на второй ЕЯ. Тезис о внеязыковой природе смыслов мы трансформируем для баз данных в несколько смягчённую форму как утверждение о возможности разделения данных и смыслов.
В языках программирования обратим внимание на возможность выделения нескольких видов семантики: операционной (описывается в терминах перехода состояний некоторой абстрактной машины), денотационной (в языке для представления семантики используются математические структуры, позволяющие установить возможность вычисления конструкций языка посредством специализированных функций), дедуктивной (позволяет доказывать свойства программ, в первую очередь их правильность), трансляционной (использует правила перевода на язык, семантика которого известна), основанной на таблицах решений и т.д.
Вернемся к терминологии баз данных. Существует безосновательная, но устойчивая традиция выделять некоторые модели и базы данных как семантические (и мы тут не без греха). Так модель «сущность-связь» считается семантической моделью, по-видимому, по сравнению с табличными моделями данных. Однако, семантика, обычно ограниченная, есть в любых моделях данных. Поэтому, еще в 1988 году Э. Кодд отметил, что “ярлык “семантическое” не должен интерпретироваться в каком-либо абсолютном смысле”. В тех же табличных базах семантику определяют, в частности, ключи и ограничения целостности. В базах данных с декларативными языками всегда реализуется операционная семантика, представляемая, например, планами исполнения SQL. Так что следует говорить только о большей или меньшей насыщенности моделей и баз данных семантикой.
Как же отделить элементы семантики, хранимые в базе, от обычных данных? По очень простому признаку: элементы семантики, они же смыслы, обладают активностью. Данные всегда пассивны.
Поясним сказанное на простом примере. Пусть, необходимо выбрать все записи из таблицы, например, инструкцией SELECT * FROM emp. Очевидно, СУБД должна сначала проверить существование таблицы emp по словарю и, может быть, установить, имеются ли у действующего пользователя необходимые права на эту таблицу. Если таблица не существует или недоступна, выдать сообщение об ошибке. В противном случае, установить список столбцов emp и только после этого приступить к выборке данных. Как много делается того, что прямо не было указано! Всё это обеспечивает активность, которой обладают метаданные.
Ещё один пример. Пусть мы вставляем строку в таблицу, имеющую первичный ключ. Поскольку ограничение ”первичный ключ” активно, СУБД сначала проверит уникальность вводимого значения ключа, и только если это условие выполнено, сделает то, что ей приказали – введёт запись.
Заметим, что активность смыслов выводит модели данных со смыслами за рамки обычных чисто алгебраических моделей данных.
В следующих разделах мы постараемся ответить на вопрос о том, какие смыслы, кроме перечисленных выше, можно хранить в базах данных и как это сделать. Но сначала уточним, какие виды сущностей могут храниться в базах данных.
Модель семантическая
система значений, приписываемых выражениям некоторого формализованного языка, то же, что интерпретация. Логические системы часто строятся в виде формального исчисления, принимающего во внимание лишь внешний вид формул и символов. Исчисление превращается в язык после того, как его символом придано некоторое значение и указана область объектов, к которой относятся его выражения и формулы. После этого мы можем говорить об истинности и ложности формул исчисления. М. с. как раз и называют систему значений или область объектов, которые превращают формулы логического исчисления в истинные или ложные утверждения.
Словарь по логике. - М.: Туманит, изд. центр ВЛАДОС . А.А.Ивин, А.Л.Никифоров . 1997 .
Смотреть что такое "модель семантическая" в других словарях:
Модель управления схема, наглядно отражающая семантические и синтаксические актанты лексемы и способы их морфосинтаксического оформления. Понятие введено в теории «Смысл ↔ Текст». Синтаксис Основные понятия Предложение: простое, осложнённое … Википедия
У этого термина существуют и другие значения, см. Сеть … Википедия
Пример семантической сети Семантическая сеть информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут… … Википедия
Книга И. А. Мельчука «Русский язык в модели „Смысл ↔ Текст“» Теория «Смысл ↔ Текст» теория языка, созданная И. А. Мельчуком и представляющая его как многоуровневую модель преобразований смысла в текст и обратно (модель «Смысл ↔ Текст»);… … Википедия
МОДЕЛЬ ЧЕРТ - Класс моделей человеческой памяти, основывающихся на допущении, что информация хранится в форме набора отличительных (семантических) черт, которые однозначно идентифицируют каждое понятие. Более подробно см. семантическая черта и ср. с… …
Семантическая сеть (модель) - – класс теоретических моделей структуры человеческой долговременной памяти. В таких моделях считается, что информация хранится в форме слов, понятий или предложений как независимых единиц, объединённых определёнными связями или отношениями.… … Энциклопедический словарь по психологии и педагогике
СЕМАНТИЧЕСКАЯ СЕТЬ (МОДЕЛЬ) - Класс теоретических моделей структуры человеческой долговременной памяти. В таких моделях считается, что информация хранится в форме слов, понятий или предложений как независимых единиц, связанных определенными связями или отношениями. Например,… … Толковый словарь по психологии
У этого термина существуют и другие значения, см. Модель. Сетевая модель теоретическое описание принципов работы набора сетевых протоколов, взаимодействующих друг с другом. Модель обычно делится на уровни, так, чтобы протоколы вышестоящего уровня … Википедия
В данной статье или разделе имеется список источников или внешних ссылок, но источники отдельных утверждений остаются неясными из за отсутствия сносок … Википедия
Модель основанная на правилах, позволяет представить знание в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)». Продукционная модель фрагменты Семантической сети, основанные на временных отношениях между состояниями объектов. Продукционная… … Википедия
Книги
- Русские глагольные предложения. Экспериментальный синтаксический словарь , . Экспериментальный синтаксический словарь является принципиально новым лексикографическим изданием, так как в нем впервые в русской лексикографии систематизированы семантические модели русских…
- Теория функционального синтаксиса. От семантических структур к языковым средствам , А. Мустайоки. В книге представлена новая модель функционального синтаксиса, систематически следующая принципу "от значения к форме" . Исходным пунктом концепции является семантическая структура, отражающая…
