Desarrollo de un modelo de datos semántico. Definición de un sistema como modelo semántico.

Al diseñar bases de datos, el modelado semántico se utiliza para crear un modelo conceptual del área temática y reflejar sus especificaciones en el entorno de un DBMS específico. Sin embargo, a menudo el esquema de base de datos conceptual resultante difiere significativamente del modelo conceptual original.
En los años 70, el modelo de datos relacionales surgió como respuesta a la necesidad de un DBMS simple que correspondiera al nivel de desarrollo de la tecnología informática de su época. Base de datos relacional- es un conjunto de relaciones que contienen toda la información que debe almacenarse en la base de datos; Los usuarios pueden percibir dicha base de datos como una colección de tablas. Hoy en día, la facilidad de diseño y operación de las bases de datos es mucho más importante, y lo que antes parecía simple, matemáticamente riguroso y lógico ahora se percibe como inconveniente. Extensión semántica del modelo relacional.
La mayoría de los datos que surgen en el curso de actividades, por ejemplo, una empresa, se presentan en forma de documentos electrónicos y en papel. Desde el punto de vista de la manipulación de estos datos, todos los aspectos de la actividad empresarial son flujo de documentos o pueden reducirse formalmente a él. Hoy en día, la posición dominante la ocupan los DBMS relacionales, que proporcionan una forma conveniente de almacenar información en forma de tablas. La estructura de datos de la mayoría de los documentos reales se puede representar como un árbol jerárquico arbitrario con conexiones horizontales. Los documentos se almacenan completamente en una celda de una tabla de base de datos relacional o se dividen en muchas tablas y algunas tablas de diferentes documentos se combinan. Sin embargo, en una base de datos relacional ya estamos trabajando con otros documentos, por lo que el algoritmo para procesar un documento real no puede basarse en un algoritmo de código de procedimiento almacenado. Los documentos reales sólo vuelven a aparecer a nivel de aplicación. Aquí, de hecho, no se trata de visualización, sino de rediseñar los documentos y, en consecuencia, del flujo de documentos. Como se sabe, el objetivo del enfoque relacional era superar las limitaciones de los primeros sistemas: jerárquicos y de red. El modelo relacional es suficiente para modelar dominios, pero diseñar una base de datos en términos de relaciones suele ser muy difícil. La necesidad de los diseñadores de medios más convenientes y potentes para representar el área temática ha provocado la aparición de modelado semántico El objetivo principal de la investigación en esta área es hacer que los DBMS sean más “inteligentes”, reflejando al máximo las características del área de aplicación. Si el DBMS se basa en un modelo de datos que es más consistente con la semántica del área temática, entonces las bases de datos construidas sobre esta base serán más consistentes con los sistemas reales y el diseño de la base de datos se simplificará significativamente. Modelado semántico Es un modelado de la estructura de datos basado en el significado de estos datos. Se utilizan varias opciones de diagramas como herramienta de modelado semántico. entidad-relación (ER - Entidad-Relación). Primera opción modelos entidad-relación Fue propuesto en 1976 por Peter Ping-Sheng Chen. Posteriormente, muchos autores desarrollaron sus propias versiones de dichos modelos (notación Martin, notación IDEF1X, notación Barker, etc.). Además, diferentes herramientas de software que implementan la misma notación pueden diferir en sus capacidades. De hecho, todas. variantes de diagramas entidad-relación surgen de una idea: un dibujo siempre es más claro que una descripción textual. Todos estos diagramas utilizan una representación gráfica de entidades de dominio, sus propiedades (atributos) y relaciones entre entidades. Conceptos básicos de los diagramas ER.(cerca de la notación de Barker) Definición 1. Esencia- esta es una clase de objetos del mismo tipo, cuya información debe tenerse en cuenta en el modelo. Cada entidad debe tener un nombre expresado por un sustantivo singular. Ejemplos de entidades pueden ser clases de objetos como "Proveedor". “Empleado”, “Factura”. Cada entidad en el modelo se representa como un rectángulo con el nombre: Definición 2. Instancia de entidad- este es un representante específico de una entidad determinada. Por ejemplo, un representante de la entidad "Empleado" puede ser "Empleado Ivanov". Las instancias de las entidades deben ser distinguibles, es decir. Las entidades deben tener algunas propiedades que sean únicas para cada instancia de esa entidad..Definición 3. atributo de entidad- esta es una característica nombrada, que es alguna propiedad de la entidad. El nombre del atributo debe expresarse como un sustantivo singular (posiblemente con adjetivos característicos). Ejemplos de atributos de la entidad "Empleado" pueden ser atributos como "Personal". número”, “Apellido”, “Nombre”, “Segundo nombre”, “Puesto”, “Salario”, etc. Los atributos se representan dentro de un rectángulo que define la entidad: Definición 4. Clave de entidad es un conjunto no redundante de atributos, cuyos valores juntos son únicos para cada instancia de una entidad. La no redundancia radica en el hecho de que eliminar cualquier atributo de una clave viola su unicidad. Una entidad puede tener varias claves diferentes, que se muestran en el diagrama subrayado: Definición 5. Conexión- Se trata de alguna asociación entre dos entidades. Una entidad puede estar conectada a otra entidad o consigo misma. Las relaciones permiten que una entidad encuentre otras entidades asociadas con ella. Por ejemplo, las conexiones entre entidades se pueden expresar mediante las siguientes frases: "Un EMPLEADO puede tener varios HIJOS", "cada EMPLEADO". debe estar listado exactamente en un DEPARTAMENTO." Gráficamente, una conexión se representa mediante una línea que conecta dos entidades: cada conexión tiene dos extremos y uno o dos nombres. El nombre suele expresarse en forma verbal indefinida: “tener”, “pertenecer”, etc. Cada nombre se refiere a su propio extremo de la conexión. A veces los nombres no se escriben porque son obvios. Cada enlace puede tener uno de los siguientes tipos de enlace: Comunicación uno a uno significa que una instancia de la primera entidad (izquierda) está asociada con una instancia de la segunda entidad (derecha). Una relación uno a uno indica con mayor frecuencia que en realidad tenemos una sola entidad, dividida incorrectamente en dos. Relación uno a muchos significa que una instancia de la primera entidad (izquierda) está asociada con varias instancias de la segunda entidad (derecha). Este es el tipo de comunicación más utilizado. La entidad izquierda (en el lado "uno") se llama padre, la derecha (en el lado "muchos") se llama hijo. Relación de muchos a muchos significa que cada instancia de la primera entidad puede asociarse con múltiples instancias de la segunda entidad, y cada instancia de la segunda entidad puede asociarse con múltiples instancias de la primera entidad. El tipo de relación de muchos a muchos es un tipo de relación temporal, aceptable en las primeras etapas del desarrollo del modelo. En el futuro, este tipo de relación deberá ser reemplazada por dos relaciones de uno a muchos creando una entidad intermedia. Cada relación puede tener una de dos. modalidades de comunicación:La modalidad "puede" significa que una instancia de una entidad puede estar asociada con una o más instancias de otra entidad, o no puede estar asociada con ninguna instancia. La modalidad "debe" significa que una instancia de una entidad debe estar asociada con. al menos una instancia de otra entidad Una relación puede tener diferentes modalidades en diferentes extremos La sintaxis gráfica descrita le permite leer diagramas sin ambigüedades utilizando la siguiente estructura de frases: Cada instancia de ENTIDAD 1 MODALIDAD DE RELACIÓN NOMBRE DE RELACIÓN TIPO DE RELACIÓN instancia de ENTIDAD. 2. Cada relación se puede leer de izquierda a derecha y de derecha a izquierda. Por ejemplo,
De izquierda a derecha: "cada empleado puede tener varios hijos".
De derecha a izquierda: “Cada hijo debe pertenecer exactamente a un empleado”. Desarrollo de un modelo ER simple. Al desarrollar modelos ER, debemos obtener la siguiente información sobre el área temática: *Lista de entidades del área temática.
*Lista de atributos de entidad.
*Descripción de relaciones entre entidades. Los diagramas ER son convenientes porque el proceso de identificación de entidades, atributos y relaciones es iterativo. Habiendo desarrollado la primera versión aproximada de los diagramas, los perfeccionamos entrevistando a expertos en la materia. En este caso, la documentación en la que se registran los resultados de las conversaciones son los propios diagramas ER. Por ejemplo, el sistema diseñado debe realizar las siguientes acciones: Almacenar información sobre los clientes.
Imprimir facturas de mercancías liberadas.
Supervise la disponibilidad de productos en el almacén. Resaltemos todos los sustantivos en estas oraciones; estos serán candidatos potenciales para entidades y atributos, y analícelos (resaltaremos los términos poco claros con un signo de interrogación): El comprador es un candidato obvio para un. entidad.
La factura es un claro candidato a entidad.
El producto es un claro candidato a entidad.
(?)Almacén - en general, ¿cuántos almacenes tiene la empresa? Si son varios, entonces será candidato a una nueva entidad.
(?) La disponibilidad de un producto es muy probablemente un atributo, pero ¿un atributo de qué entidad?
Inmediatamente surge una conexión obvia entre las entidades: "los compradores pueden comprar muchos bienes" y "los bienes pueden venderse a muchos compradores". La primera versión del diagrama se ve así: ¿Dónde deberíamos colocar las entidades “Factura” y “Almacén” y a qué deberíamos vincularlas? Preguntémonos ¿cómo se relacionan estas entidades entre sí y con las entidades “Comprador” y “Producto”? Los compradores compran bienes y reciben facturas que contienen datos sobre la cantidad y el precio de los bienes adquiridos. Cada comprador puede recibir varias facturas. Cada factura debe emitirse a un solo comprador. Cada factura debe contener varios bienes (no hay facturas vacías). Cada producto, a su vez, puede venderse a varios compradores mediante varias facturas. Además, cada factura debe emitirse desde un almacén específico y muchas facturas se pueden emitir desde cualquier almacén. Así, tras la aclaración, el diagrama quedará así: Es hora de pensar en los atributos de las entidades: Cada comprador es una entidad jurídica y tiene un nombre, dirección y datos bancarios.
Cada producto tiene un nombre, precio y también se caracteriza por unidades de medida.
Cada factura tiene un número único, fecha de emisión, una lista de bienes con cantidades y precios, así como el monto total de la factura. La factura se emite desde un almacén específico y a un comprador específico.
Cada almacén tiene su propio nombre. Anotemos nuevamente todos los sustantivos que serán atributos potenciales y analicémoslos: Persona jurídica es un término retórico, no trabajamos con individuos. No prestamos atención.
El nombre del comprador es una característica clara del comprador.
La dirección es una característica clara del comprador.
Los datos bancarios son una característica clara del comprador.
El nombre del producto es una característica clara del producto.
(?) El precio del producto: parece que esta es una característica del producto. ¿Esta característica difiere del precio de la factura?
Una unidad de medida es una característica clara de un producto.
El número de factura es una característica clara y única de la factura.
La fecha de la factura es una característica clara de la factura.
(?) Lista de bienes en la factura: la lista no puede ser un atributo. Probablemente necesites separar esta lista en una entidad separada.
(?) La cantidad de mercancías en la factura es una característica obvia, pero ¿característica de qué? Esta es una característica no sólo de un “producto”, sino de un “producto en la factura”.
(?) El precio del producto en la factura; nuevamente, esto no debe ser solo una característica del producto, sino una característica del producto en la factura. Pero el precio del producto ya lo hemos visto arriba, ¿es lo mismo?
El importe de la factura es una característica explícita de la factura. Esta característica no es independiente. El importe de la factura es igual a la suma de los costes de todos los bienes incluidos en la factura.
El nombre del almacén es una característica obvia del almacén. Con el concepto emergente de “Lista de mercancías en la factura”, todo queda bastante claro. Las entidades "Factura" y "Producto" están relacionadas entre sí mediante una relación de muchos a muchos. Tal relación, como señalamos anteriormente, debe dividirse en dos relaciones de uno a muchos. Esto requiere una entidad adicional. Esta entidad será la entidad “Lista de bienes en la factura”. Su conexión con las entidades "Factura" y "Producto" se caracteriza por las siguientes frases: "cada factura debe tener varias entradas de la lista de bienes en la factura", "cada entrada de la lista de bienes en la factura debe incluirse en exactamente una factura”, “cada producto puede incluirse en varias entradas de la lista de mercancías de la factura”, “cada entrada de la lista de mercancías de la factura debe estar asociada exactamente a un producto”. Los atributos “Cantidad de bienes en factura” y “Precio de bienes en factura” son atributos de la entidad “Lista de bienes en factura”. Lo mismo haremos con la conexión que conecta las entidades “Almacén” y “”. Producto". Introduzcamos una entidad adicional "Artículo en almacén". El atributo de esta entidad será “Cantidad de bienes en stock”. Así, el producto estará listado en cualquier almacén y su cantidad en cada almacén será diferente. Ahora puedes ingresar todo esto en el diagrama: Modelos ER conceptuales y físicos. El diagrama ER de ejemplo desarrollado anteriormente es un ejemplo de diagrama conceptual. Esto significa que el diagrama no tiene en cuenta las características de un DBMS en particular. Usando este diagrama conceptual, puede construir un diagrama físico que ya tendrá en cuenta características del DBMS como tipos y nombres aceptables de campos y tablas, restricciones de integridad, etc. La versión física dada del diagrama puede verse, por ejemplo, como sigue: En este diagrama, cada entidad representa una tabla de base de datos, cada atributo se convierte en una columna de la tabla correspondiente. Tenga en cuenta que en muchas tablas, por ejemplo, "CUST_DETAIL" y "PROD_IN_SKLAD", correspondientes a las entidades "Registro de lista de facturas" y "Artículo en almacén", han aparecido nuevos atributos que no estaban en el modelo conceptual: esta es la clave. atributos de las tablas principales, migrados a tablas secundarias para proporcionar relaciones entre tablas a través de claves externas. Por lo tanto, el verdadero medio de modelado de datos no es el método formal de normalizar las relaciones, sino el llamado modelado semántico. Los diagramas de relación se utilizan como herramienta de modelado semántico (ER - Entidad-Relación). Los diagramas de entidad-relación permiten el uso de notaciones gráficas visuales para modelar entidades y sus relaciones. Las entidades definidas en un diagrama conceptual se convierten en tablas, los atributos se convierten en columnas de tabla (. teniendo en cuenta los tipos de datos y nombres de columnas permitidos para un DBMS determinado), las relaciones se implementan migrando atributos clave de entidades principales y creando claves externas La principal ventaja del método es que el modelo se construye mediante el método de refinamientos sucesivos de los diagramas iniciales. Aspectos más complejos de la construcción del diagrama, como subtipos, roles, enlaces exclusivos, enlaces no transferibles, enlaces de identificación, etc. no fueron considerados.

Modelo semántico

un sistema de significados asignados a expresiones de algún lenguaje formalizado, al igual que la interpretación. Los sistemas lógicos a menudo se construyen en forma de cálculo formal, que sólo tiene en cuenta la apariencia de fórmulas y símbolos. El cálculo se convierte en lenguaje después de que se le ha dado algún significado a su símbolo y se ha indicado el dominio de los objetos con los que se relacionan sus expresiones y fórmulas. Después de esto podemos hablar de la verdad y falsedad de las fórmulas de cálculo. EM. Precisamente así se llama al sistema de valores o dominio de objetos que transforman las fórmulas del cálculo lógico en enunciados verdaderos o falsos.

Diccionario de lógica. - M.: Tumanit, ed. centro VLADOS. A. A. Ivin, A. L. Nikiforov. 1997 .

Vea qué es un "modelo semántico" en otros diccionarios:

Un modelo de control es un esquema que refleja visualmente los actantes semánticos y sintácticos de un lexema y los métodos de su diseño morfosintáctico. El concepto fue introducido en la teoría “Significado ↔ Texto”. Sintaxis Conceptos básicos Oración: simple, complicada... Wikipedia

Este término tiene otros significados, consulte Red ... Wikipedia

Un ejemplo de red semántica Una red semántica es un modelo de información de un área temática, en forma de un gráfico dirigido, cuyos vértices corresponden a los objetos del área temática, y los arcos (bordes) definen las relaciones entre ellos. . Los objetos pueden... ... Wikipedia

Libro de I. A. Melchuk “Lengua rusa en el modelo “Significado ↔ Texto”” Teoría “Significado ↔ Texto” es una teoría del lenguaje creada por I. A. Melchuk y que lo representa como un modelo multinivel de transformaciones de significado en texto y viceversa (modelo “Significado ↔ Texto” ");… … Wikipedia

RASGO MODELO- Una clase de modelos de memoria humana basada en el supuesto de que la información se almacena en forma de un conjunto de características distintivas (semánticas) que identifican de forma única cada concepto. Para obtener más detalles, consulte característica semántica y cf. Con… …

Web Semántica (modelo)- – una clase de modelos teóricos de la estructura de la memoria humana a largo plazo. En tales modelos, se cree que la información se almacena en forma de palabras, conceptos u oraciones como unidades independientes unidas por ciertas conexiones o relaciones... ... Diccionario enciclopédico de psicología y pedagogía.

RED SEMÁNTICA (MODELO)- Una clase de modelos teóricos de la estructura de la memoria humana a largo plazo. En tales modelos, se considera que la información se almacena en forma de palabras, conceptos u oraciones como unidades independientes conectadas por ciertas conexiones o relaciones. Por ejemplo,… … Diccionario explicativo de psicología.

Este término tiene otros significados, consulte Modelo. Un modelo de red es una descripción teórica de los principios operativos de un conjunto de protocolos de red que interactúan entre sí. El modelo suele dividirse en capas, de modo que los protocolos del nivel superior... Wikipedia

Este artículo o sección contiene una lista de fuentes o referencias externas, pero las fuentes de las declaraciones individuales no están claras debido a la falta de notas a pie de página... Wikipedia

El modelo basado en reglas le permite representar el conocimiento en forma de oraciones como "Si (condición), entonces (acción)". El modelo de producción son fragmentos de la Red Semántica basados ​​en relaciones temporales entre los estados de los objetos. Producción... ...Wikipedia

Libros

• Oraciones verbales rusas. Diccionario sintáctico experimental. El Diccionario sintáctico experimental es una publicación lexicográfica fundamentalmente nueva, ya que es la primera en la lexicografía rusa que sistematiza los modelos semánticos del idioma ruso...
• Teoría de la sintaxis funcional. De las estructuras semánticas a los medios lingüísticos, A. Mustajoki. El libro presenta un nuevo modelo de sintaxis funcional, siguiendo sistemáticamente el principio "del significado a la forma". El punto de partida del concepto es una estructura semántica que refleja...

Modelo lógico del conocimiento.

Un modelo lógico es un sistema formal: algún tipo de cálculo lógico. Todo el conocimiento sobre el área temática se describe en forma de fórmulas de este cálculo o reglas de inferencia. La descripción en forma de fórmulas permite representar el conocimiento declarativo y las reglas de inferencia proporcionan conocimiento procedimental. Los lenguajes de representación del conocimiento de tipo lógico se utilizaron ampliamente en las primeras etapas del desarrollo de sistemas inteligentes, pero pronto fueron suplantados (o, en cualquier caso, en gran medida suplantados) por lenguajes de otros tipos. Esto se explica por la complejidad de los registros basados ​​en el cálculo lógico clásico. Al crear dichos registros, es fácil cometer errores y buscarlos es muy difícil. La falta de visibilidad y legibilidad (especialmente para aquellos cuyas actividades no están relacionadas con las ciencias exactas) dificultó la difusión de lenguas de este tipo.

Modelo marco de conocimiento..

Marco(Marco inglés - marco o marco) propuesto por M. Minsky en los años 1970. como estructura de conocimiento para la percepción de escenas espaciales. Este modelo tiene una base psicológica profunda. Un marco es una imagen o situación abstracta. Un marco también es un modelo formalizado para mostrar una imagen. Distinguir marcos de muestra o prototipos, almacenado en la base de conocimientos, y marcos de instancia, que se crean para mostrar situaciones reales basadas en datos entrantes. El modelo de marco es bastante universal, ya que permite mostrar toda la diversidad de conocimientos sobre el mundo a través de: - estructuras de marco, designar objetos y conceptos (préstamo, prenda, letra); - roles de marco(gerente, cajero, cliente); - marcos de guion(quiebra, junta de accionistas); - marcos de situación(alarma, accidente, modo de funcionamiento del dispositivo), etc. La principal ventaja de los marcos como modelo de representación del conocimiento es la capacidad de reflejar la base conceptual de la organización de la memoria humana, así como su flexibilidad y claridad. Los lenguajes de representación de conocimientos especiales en redes de marcos FRL (lenguaje de representación de marcos) y otros hacen posible construir ES industriales de manera efectiva. Los sistemas expertos orientados a marcos como ANALYST y MODIS son ampliamente conocidos.

Término semántico significa "semántica", y la semántica en sí es una ciencia que establece relaciones entre los símbolos y los objetos que designan, es decir. la ciencia que determina el significado de los signos. Una red semántica es un grafo dirigido cuyos vértices son conceptos y cuyos arcos son relaciones entre ellos. Un rasgo característico de las redes semánticas es la presencia obligatoria de tres tipos de relaciones: - clase - elemento de clase; - propiedad - valor; - un ejemplo de un elemento de clase. El problema de encontrar una solución en una base de conocimiento como una red semántica se reduce al problema de encontrar un fragmento de la red correspondiente a una determinada subred correspondiente a la pregunta planteada. La principal ventaja de este modelo es que está de acuerdo con las ideas modernas sobre la organización de la memoria humana a largo plazo. La desventaja del modelo es la dificultad de buscar resultados en la red semántica. Para implementar redes semánticas, existen lenguajes de red especiales, por ejemplo NET, etc. Son ampliamente conocidos los sistemas expertos que utilizan redes semánticas como lenguaje de representación del conocimiento: PROSPECTOR, CASNET, TORUS.

Según la forma de descripción, el conocimiento se divide en:

Declarativo (hechos)- este es el conocimiento de la forma "A es A". El conocimiento declarativo se divide en objetos, clases de objetos y relaciones. Objeto Es un hecho que viene dado por su significado. Clase de objeto es el nombre bajo el cual se une una colección específica de objetos factuales. Relación- determinar las conexiones entre clases de objetos y objetos individuales que han surgido dentro del área temática.

Procesal- este es el conocimiento de la forma "Si A, entonces B". El conocimiento procedimental incluye conjuntos de reglas que muestran cómo derivar nuevas características distintivas de clases o relaciones para objetos. Las reglas utilizan todo tipo de conocimiento declarativo, así como conectivos lógicos. Al procesar reglas, cabe señalar que el análisis de relaciones es recursivo, es decir Una regla provoca una búsqueda profunda de todas las variantes posibles de los objetos de la base de conocimiento.

La frontera entre el conocimiento declarativo y el procedimental es muy fluida, es decir el diseñador puede describir lo mismo como una relación o como una regla.

Normalización

Artículo principal:forma normal

Al diseñar bases de datos relacionales, generalmente se realiza algo llamado normalización.

Modelos entidad-relación

Artículo principal:modelo de datos ER

Modelo entidad-relación “Modelo Entidad-Relación”), o el modelo ER, propuesto por P. Chen en 1976, es el representante más famoso de la clase de modelos semánticos (conceptuales, infológicos) del área temática. El modelo ER generalmente se representa en forma gráfica, utilizando la notación original de P. Chen, llamada diagrama ER, o usando otras notaciones gráficas ( pata de gallo, Ingeniería de la información etc.).

Las principales ventajas de los modelos ER:

· visibilidad;

· los modelos le permiten diseñar bases de datos con una gran cantidad de objetos y atributos;

· Los modelos ER se implementan en muchos sistemas de diseño de bases de datos asistidos por computadora (por ejemplo, ERWin).

Elementos básicos de los modelos ER:

· objetos (entidades);

· atributos de objetos;

· conexiones entre objetos.

Una entidad es un objeto de dominio que tiene atributos.

La relación entre entidades se caracteriza por:

· tipo de conexión (1:1, 1:N, N:M);

· clase de membresía. La clase debe ser obligatoria y opcional. Si cada instancia de una entidad está involucrada en una relación, entonces la clase de membresía es obligatoria; de lo contrario, es opcional.

El modelo semántico (modelo conceptual, modelo infológico) es un modelo de un área temática diseñado para representar la semántica de un área temática en el más alto nivel de abstracción. Esto significa que se elimina o minimiza la importancia crítica del uso de conceptos de bajo nivel asociados con la representación física específica y el almacenamiento de datos.

El modelado semántico ha sido objeto de intensas investigaciones desde finales de los años 1970. La principal motivación para dicha investigación (ᴛ.ᴇ. el problema que los investigadores intentaron resolver) fue el siguiente hecho. El hecho es que los sistemas de bases de datos suelen tener un conocimiento muy limitado sobre el significado de los datos almacenados en ellos. La mayoría de las veces, sólo permiten la manipulación de datos de ciertos tipos simples y definen algunas restricciones de integridad simples impuestas a estos datos. Cualquier interpretación más compleja es responsabilidad del usuario. Al mismo tiempo, sería fantástico si los sistemas pudieran tener un poco más de información y responder de forma un poco más inteligente a las solicitudes de los usuarios, además de admitir interfaces de usuario más complejas (ᴛ.ᴇ. de nivel superior). […] Las ideas de modelado semántico pueden resultar útiles como herramienta de diseño de bases de datos incluso en ausencia de su soporte directo en el DBMS.

El representante más famoso de la clase de modelos semánticos es el modelo "entidad-relación" (modelo ER).

Modelos semánticos: concepto y tipos. Clasificación y características de la categoría "Modelos semánticos" 2017, 2018.

En la figura. La Figura 8 muestra un ejemplo de una red semántica.

El problema de encontrar una solución en una base de conocimiento como una red semántica se reduce a la tarea de encontrar un fragmento de una red o subred que corresponda a la pregunta planteada.

La conexión semántica (SS) refleja la relación de conceptos en un sistema conceptual. En el léxico corresponden a lexemas de cualquier tipo, incluidos los que representan los predicadores “menos”, “igual”, “si, entonces”, etc.
Las propiedades extraléxicas del SS se expresan mediante:

• Rf - reflexividad;
• Nrf - no reflexividad;
• Arf - antirreflexividad (ni un solo reflejo);
• Sm - simetría;
• Ns - asimetría;
• Respuesta: antisimetría (sin simetría);
• As - asimetría (propiedad contextual - invertir una conexión da una conexión diferente de la lista);
• Tg - transitividad;

Ntr - intransitividad.

Las propiedades extraléxicas de las conexiones semánticas en los juicios se verifican de la siguiente manera.

En cuanto a la combinación de las propiedades enumeradas, los SS se dividen en los tipos que se presentan en (Tabla 2.1.).
1. La reflexividad viene determinada por el criterio de sustitución:

en lugar del objeto A, se sustituye el objeto B (AgB -> BgB) y se selecciona una de las siguientes respuestas:
muy posible (tautología) ~» Rf;
no excluido -> Nrf;
imposible -> Arf.
Ejemplo. Los trastornos autónomos van acompañados de trastornos autónomos. Respuesta 1 para Com.

2. La simetría está determinada por el criterio de permutación:
Se intercambian los objetos A y B (AgB - BgA) y se determina la validez de la propuesta recibida. Si la respuesta es afirmativa, al enunciado se le asigna la propiedad Sm, en caso contrario, la propiedad Ns.

Ejemplo. El dolor de cabeza siempre va acompañado de trastornos autonómicos y los trastornos autonómicos siempre van acompañados de dolor de cabeza. La respuesta es "No" para Com. Esto corresponde a la propiedad Ns.
La propiedad Ns se refina en propiedades más fuertes: Ans y As. El primero ocurre para cualquier ejemplo de la conexión analizada. Por ejemplo, para la conexión Com se cumple la propiedad Ans.

Plus del modelo: Fácil de implementar.

Desventaja del modelo: mal estructurado: con una gran cantidad de elementos, uno puede confundirse y, con un aumento en la cantidad de información, puede ocurrir una explosión combinatoria. Al crear cualquier cosa, cualquier producto, cualquier trabajo, una persona se enfrenta a un problema. necesidad de una elección inevitable entre un enorme número de opciones posibles. Veamos a qué puede conducir una simple enumeración de estas opciones en el siguiente fenómeno. Este fenómeno se conoce en cibernética como explosión combinatoria. Qué tipo de "bestia" es esta es fácil de demostrar con un ejemplo sencillo. Digamos que existe un determinado alfabeto que consta de sólo 10 caracteres (letras). ...
A partir de dicho alfabeto se pueden componer 10^^100 textos de 100 letras cada uno. Una computadora hipotética capaz de procesar 10^^18 textos de este tipo por segundo tardaría 10^^74 años en el análisis general de todos los textos. A modo de comparación, según los conceptos cosmogónicos modernos, han pasado ~10^^10 años desde el Big Bang de la parte explorada del Universo.