Modelong semantiko
isang sistema ng mga kahulugan na itinalaga sa mga pagpapahayag ng ilang pormal na wika, katulad ng interpretasyon. Ang mga lohikal na sistema ay madalas na itinayo sa anyo ng pormal na calculus, na isinasaalang-alang lamang ang hitsura ng mga formula at simbolo. Nagiging wika ang Calculus pagkatapos mabigyan ng ilang kahulugan ang simbolo nito at ipahiwatig ang domain ng mga bagay kung saan nauugnay ang mga expression at formula nito. Pagkatapos nito ay maaari nating pag-usapan ang katotohanan at kamalian ng mga formula ng calculus. MS. Ito ay tiyak na pangalan na ibinigay sa sistema ng mga halaga o domain ng mga bagay na nagbabago sa mga formula ng lohikal na calculus sa totoo o maling mga pahayag.
Diksyunaryo ng lohika. - M.: Tumanit, ed. VLADOS center. A.A.Ivin, A.L.Nikiforov. 1997 .
Tingnan kung ano ang "semantic model" sa ibang mga diksyunaryo:
Ang control model ay isang scheme na biswal na sumasalamin sa semantic at syntactic actants ng isang lexeme at ang mga pamamaraan ng kanilang morphosyntactic na disenyo. Ang konsepto ay ipinakilala sa teoryang "Kahulugan ↔ Teksto". Syntax Pangunahing konsepto Pangungusap: simple, kumplikado... Wikipedia
Ang terminong ito ay may iba pang kahulugan, tingnan ang Network ... Wikipedia
Isang halimbawa ng isang semantic network Ang isang semantic network ay isang modelo ng impormasyon ng isang lugar ng paksa, sa anyo ng isang nakadirekta na graph, ang mga vertice nito ay tumutugma sa mga bagay ng lugar ng paksa, at ang mga arko (mga gilid) ay tumutukoy sa mga ugnayan sa pagitan ng mga ito. . Ang mga bagay ay maaaring... ... Wikipedia
Aklat ni I. A. Melchuk "Wikang Ruso sa modelong "Kahulugan ↔ Teksto"" Teorya "Kahulugan ↔ Teksto" ay isang teorya ng wika na nilikha ni I. A. Melchuk at kinakatawan ito bilang isang multi-level na modelo ng pagbabago ng kahulugan sa teksto at pabalik (modelo “Kahulugan ↔ Teksto” ");… … Wikipedia
MODELONG TRAIT- Isang klase ng mga modelo ng memorya ng tao batay sa pag-aakalang ang impormasyon ay nakaimbak sa anyo ng isang hanay ng mga natatanging (semantiko) na tampok na natatanging tumutukoy sa bawat konsepto. Para sa higit pang mga detalye, tingnan ang semantic feature at cf. Sa……
Semantic Web (modelo)- – isang klase ng mga teoretikal na modelo ng istraktura ng pangmatagalang memorya ng tao. Sa ganitong mga modelo, pinaniniwalaan na ang impormasyon ay naka-imbak sa anyo ng mga salita, konsepto o pangungusap bilang mga independiyenteng yunit na pinagsama ng ilang mga koneksyon o relasyon.... ... Encyclopedic Dictionary of Psychology and Pedagogy
SEMANTIKONG NETWORK (MODEL)- Isang klase ng mga teoretikal na modelo ng istraktura ng pangmatagalang memorya ng tao. Sa ganitong mga modelo, ang impormasyon ay itinuturing na nakaimbak sa anyo ng mga salita, konsepto o pangungusap bilang mga independiyenteng yunit na konektado ng ilang partikular na koneksyon o relasyon. Halimbawa,…… Paliwanag na diksyunaryo ng sikolohiya
Ang terminong ito ay may iba pang kahulugan, tingnan ang Modelo. Ang modelo ng network ay isang teoretikal na paglalarawan ng mga prinsipyo ng pagpapatakbo ng isang hanay ng mga protocol ng network na nakikipag-ugnayan sa isa't isa. Ang modelo ay karaniwang nahahati sa mga layer, upang ang mga protocol sa mas mataas na antas ... Wikipedia
Ang artikulo o seksyong ito ay naglalaman ng isang listahan ng mga mapagkukunan o panlabas na sanggunian, ngunit ang mga pinagmumulan ng mga indibidwal na pahayag ay nananatiling hindi malinaw dahil sa kakulangan ng mga talababa... Wikipedia
Ang modelong nakabatay sa panuntunan ay nagbibigay-daan sa iyo na kumatawan sa kaalaman sa anyo ng mga pangungusap tulad ng "Kung (kondisyon), pagkatapos ay (pagkilos)." Ang modelo ng produksyon ay mga fragment ng Semantic Network batay sa mga pansamantalang ugnayan sa pagitan ng mga estado ng mga bagay. Produksyon... ...Wikipedia
Mga libro
- Mga pangungusap sa pandiwa ng Ruso. Eksperimental na syntactic na diksyunaryo. Ang Experimental Syntactic Dictionary ay isang panimula na bagong lexicographic publication, dahil ito ang una sa lexicography ng Russian na nag-systematize ng mga semantic na modelo ng Russian...
- Teorya ng functional syntax. Mula sa mga istrukturang semantiko hanggang sa linguistic na paraan, A. Mustajoki. Nagpapakita ang aklat ng bagong modelo ng functional syntax, na sistematikong sumusunod sa prinsipyong "mula sa kahulugan hanggang sa anyo". Ang panimulang punto ng konsepto ay ang istrukturang semantiko na sumasalamin sa...
Ang isa sa mga pagtatangka na palawakin ang mga kakayahan ng AIS ay ang paggamit ng kumbinasyon ng iba't ibang mga MT frame at produkto (ang mga panuntunan sa produksyon sa mga frame slot ay isang paraan ng pag-attach ng kaalaman sa pamamaraan sa frame), mga semantic network at mga lohikal na modelo ng mga semantic network at produkto. . Gayunpaman, ang simpleng pagsasama-sama ng ilang MPZ sa isang base ng kaalaman, na tinatawag na pinagsama o halo-halong, ay, bilang panuntunan, ay hindi epektibo. Ang iba't ibang IPM ay hindi nangangahulugang hindi tugma sa isa't isa, ngunit naiiba ang mga ito sa antas kung saan tumutugma ang mga ito sa mga partikular na panloob na paniniwala ng eksperto.
Ang yugto ng konseptong disenyo ay nagsasangkot ng paglikha ng isang konseptwal na diagram ng database. Ang mga pagtutukoy ay binuo sa lawak na kinakailangan upang lumipat sa pagpapatupad. Sa yugtong ito, ang mga detalyadong modelo ng mga view ng data ng user ay nilikha, pagkatapos ay isinama ang mga ito sa isang konseptwal na modelo (semantic model) na kumukuha ng lahat ng elemento ng corporate data na naglalaman ng database.
Ang isang medyo malaking bilang ng mga modelo ng semantic data ay kilala (halimbawa, ang modelo ng "entity-relationship", ang semantic network model, atbp.), ngunit ang mga konsepto, ideya at pamamaraan na ginamit sa mga ito ay nailalarawan sa pamamagitan ng mahusay na pagkakatulad, na nagpapadali sa kanilang pinagsamang pagsasaalang-alang.
Modelo ng Semantic Networks
Ang mga posibilidad para sa pagpapahayag ng mga semantika sa mga tuntunin ng mga entity at relasyon ay napakalimitado. Ang pagtaas ng nagpapahayag na kapangyarihan ng visual na paraan ay nakakamit sa semantic network model. Sa isang tiyak na kahulugan, ang mga kakayahan ng semantic web ay ang pinaka-unibersal sa mga kilala hanggang ngayon.
May mga pangunahing pagkakaiba ang tatlong modelo ng representasyon ng kaalaman - ang modelo ng produksyon, ang modelo ng frame at ang modelo ng semantic network.
Ang konseptong disenyo ay nagsisilbi upang makakuha ng mga modelo sa antas ng semantiko na tumutukoy sa isang partikular na lugar ng paksa. Ang paglalarawan ng mga konseptwal na modelo ay sumasalamin sa mga bagay ng EIS at ang mga ugnayan sa pagitan ng mga ito, ngunit hindi dapat depende sa mga pamamaraan ng pagtatanghal ng data sa isang partikular na sistema ng pamamahala ng database. Ang isang konseptwal na modelo ay ilang pormal, tahasang tinukoy, na representasyon ng isang paksa na tumutukoy sa isang hanay ng mga estado nito, kabilang ang mga panuntunan para sa pagbabago ng mga ito. Ang modelong ito ay idinisenyo upang matiyak ang matatag at pangmatagalang operasyon ng buong system at makatiis sa pagpapalit ng isang control complex sa isa pa.
Ang pag-uuri ng mga tagapagpahiwatig ng pambansang pagpaplano ng ekonomiya ay dapat na multidimensional sa likas na katangian at binuo sa malapit na pakikipag-ugnayan sa lahat ng iba pang all-Union at lokal na mga classifier at nomenclature. Ang huli ay ipinaliwanag sa pamamagitan ng katotohanan na ang mga pangalan ng mga tagapagpahiwatig ay naglalaman ng mga terminong kasama sa iba't ibang mga classifier at nomenclature. Gamit ang mga ugnayan sa pagitan ng mga terminong naitala sa kanila (genus - species, buong - bahagi, atbp.), Posible upang matukoy ang mga koneksyon sa semantiko sa pagitan ng mga tagapagpahiwatig, kabilang ang kanilang pagsasama sa ilang mga uri, uri at klase. Ang buong komposisyon ng mga pamantayan sa pag-uuri ay dapat matukoy batay sa isang pagsusuri ng istruktura ng mga plano, ang likas na katangian ng mga modelong pang-ekonomiya at matematika na ginamit, at mga pamamaraan para sa paglutas ng mga problema na kasama sa metodolohikal na suporta ng ASPR.
Ang impormasyon tungkol sa paglitaw nito at mga kasunod na pagbabago ay dumaan sa tatlong yugto, na, sa katunayan, ay tumutukoy sa mga aspetong semantiko, syntactic at pragmatic nito. Ang isang tao ay unang nagmamasid sa isang tiyak na katotohanan ng nakapaligid na katotohanan, na makikita sa kanyang kamalayan sa anyo ng isang tiyak na hanay ng data. Dito pumapasok ang syntactic na aspeto. Pagkatapos, pagkatapos ayusin ang data na ito alinsunod sa isang tiyak na lugar ng paksa, ang isang tao ay bumubuo ng kaalaman tungkol sa naobserbahang katotohanan. Ito ang semantikong aspeto ng impormasyong natanggap. Ang impormasyon sa anyo ng kaalaman ay may mataas na antas ng structuring, na nagpapahintulot sa amin na ihiwalay ang kumpletong impormasyon tungkol sa katotohanan sa paligid natin at lumikha ng mga modelo ng impormasyon ng mga bagay na pinag-aaralan-18
Ang mga uri ng kaalaman ay maaaring katawanin ng isa sa mga sumusunod na modelo ng semantiko
Ang pagpaplano ng database ay ibinibigay, ang lugar ng paksa ay pinag-aaralan at ang isang object-relationship diagram ay itinayo, ang mga elemento ng data ay naka-highlight at ang mga semantic na panuntunan ay nabuo. Ang isang modelo ng data ay idinisenyo, na pagkatapos ay na-convert sa isang lohikal na modelo ng isang partikular na sistema ng pamamahala ng database.
TUNGO SA ISANG SEMANTIKAL NA KUMPLETO NA MODEL
Dahil ang mga relasyon ng isang semantically kumpletong modelo ay maaaring
Ang huling yugto ng pagsusuri ng domain ay ang disenyo ng istruktura ng impormasyon nito (o conceptual diagram). Maaari mong ilarawan ang isang lugar ng paksa o magdisenyo ng isang konseptwal na diagram gamit ang isang medyo malaking bilang ng mga modelo na partikular na nilikha para sa mga layuning ito. Sa mga simpleng kaso, ginagamit ang mga tradisyonal na pamamaraan ng pagsasama-sama at paglalahat upang makabuo ng isang konseptwal na pamamaraan. Sa panahon ng pagsasama-sama, ang mga bagay ng impormasyon (mga elemento ng data) ay pinagsama sa isa alinsunod sa mga semantikong relasyon sa pagitan ng mga bagay.
Sa loob ng bawat database, ang mga konseptong kinakailangan ay pangkalahatan sa isang konseptwal na modelo, na ipinahayag sa pamamagitan ng abstract na paraan, na nagpapahintulot sa isa na makita ang lahat ng nilalaman ng impormasyon ng lugar ng paksa. Ang isang konseptwal na modelo ay nagpapahintulot sa iyo na tumaas sa ibabaw ng lugar ng paksa at makita ang mga indibidwal na elemento nito. Kasabay nito, ang detalye, detalye at lalim ng lugar ng paksa ay nakasalalay sa napiling modelo. Ang isang modelo na may kaunting mga kakayahan ay dapat magbigay ng kakayahang tukuyin ang data at ang kanilang mga relasyon. Alinsunod dito, ang semantikong kapangyarihan ng isang konseptwal na modelo ay tumataas sa karagdagang bilang ng mga katangian na pinapayagan nito para sa operasyon.
Ang mga aktibong modelo ng konsepto ay binuo hindi lamang upang mag-imbak ng mga paglalarawan ng mga konseptong ginamit at ang mga ugnayan sa pagitan ng mga ito. Ang mga layunin ay itinakda upang dynamic na bumuo ng mga bagong paghuhusga, matukoy ang pagkakakilanlan o pagkakatulad ng mga konsepto, at isagawa ang kanilang interpretasyon ng isang computational na kalikasan. Kasama sa mga naturang modelo ang iba't ibang representasyon ng mga semantic network, ilang mga espesyal na modelong konseptwal, halimbawa. Gayunpaman, ang paglikha ng mga teknolohikal na kumpletong mekanismo ng ganitong uri ay napatunayang napakahirap na gawain. Hanggang kamakailan, ang mga aktibong modelong konseptwal ay hindi angkop para sa direktang paggamit sa mga pagpapaunlad ng pang-industriya na IS.
Ang mga bahagi ng modelo ng impormasyon, ang kanilang kaugnayan at pagkakasunud-sunod ng pag-unlad ay tinutukoy. Ang isang teknolohikal na ruta ng pag-unlad ay itinayo, ang mga indibidwal na yugto (mga yugto) ng proseso ay natukoy, ang istraktura at nilalaman ng paunang at panghuling data ng bawat yugto ay itinatag. Ang mga pormal na pamamaraan para sa kontrol ng semantiko ng data ng output ng bawat yugto ay isinasagawa upang i-debug ang modelo ng impormasyon at kontrolin ang proseso ng pagbuo ng proyekto.
Tatlong uri ng kaalaman ang tumutugma sa tatlong uri ng mga modelo para sa kanilang representasyon: syntactic, semantic at pragmatic. Ang pagkakaroon ng huling dalawa ay ang pinaka makabuluhang tampok na nagpapakilala sa mga matalinong sistema mula sa lahat ng iba pa.
Ang mga modelo ng ganitong uri ay batay sa isang istraktura na dating tinatawag na semantic network. Maaaring pormal na tukuyin ang mga modelo ng network sa form
Ang isang frame ay kadalasang tinutukoy bilang isang istraktura ng data para sa kumakatawan sa mga stereotypical na sitwasyon. Kasabay nito, ang paraan ng pag-grupo ng maraming partikular na sitwasyon sa isang stereotypical, bilang panuntunan, ay hindi maaaring mahigpit na matukoy. Kadalasan, ang mga stereotypical na sitwasyon (para sa isang partikular na paksa) ay tinutukoy ng mananaliksik, batay sa karanasan at obserbasyonal na data. Ang impormal na kaalaman ng mananaliksik sa lugar ng paksa ay maaaring ituring bilang isang sistema ng mga konsepto na tumutukoy sa ideya ng mga partikular na sitwasyon. Ang bawat konsepto ay nauugnay sa isang partikular na sitwasyon, at ang mga partikular na sitwasyon ay pare-pareho sa kaukulang stereotype. Kung ang mga konsepto ay kumakatawan sa impormal na kaalaman tungkol sa isang stereotypical na sitwasyon, kung gayon ang mga frame ay pormal na kaalaman. Kaya, ang mga frame ay tumutugma sa mga konsepto na nagpapakita ng mga bagay, phenomena, at mga katangian ng lugar ng paksa. Nagbibigay ito ng mga batayan upang isaalang-alang ang frame bilang isang semantic block o module ng isang modelo ng representasyon ng kaalaman. Ang modelo ng representasyon ng kaalaman ay itinayo sa anyo ng isang network ng mga frame, iyon ay, isang sistema ng mga frame na magkakaugnay sa isang tiyak na paraan. Samakatuwid, sa aming
Ang ilang mga sistema ay gumagamit ng mga kumbinasyon ng mga modelo ng representasyon ng kaalaman sa network at produksyon. Sa ganitong mga modelo, ang deklaratibong kaalaman ay inilalarawan sa bahagi ng network ng modelo, at kaalaman sa pamamaraan sa bahagi ng produksyon. Sa kasong ito, pinag-uusapan nila ang gawain ng isang sistema ng produksyon sa isang semantic network.
Sa modernong mundo, ang propaganda ay matagal nang tumigil sa pagiging isang purong ideolohikal na aktibidad. Ito ang huling digmaan, na tinatawag na "Cold War," na sa katunayan ay isang semantic war, isang semiotic war. Nagbigay ito ng makabuluhang impetus sa pagbuo ng mga modelo ng impluwensyang komunikasyon. Ang mga ito ay medyo pang-agham, bagama't ang mga ito ay nabuo sa isang antas ng pangungutya na hindi karaniwan para sa ating mga tainga. Kaya, naniniwala ang mga Amerikano na mas mabuti para sa kanila na magproseso ng isang mamamahayag kaysa sampung maybahay o limang doktor. Dahil ang isang tao ay itinuturing bilang isang channel, at hindi bilang isang addressee ng impormasyon.
Modelo ng semantic network (modelo ng Quilian). Ang semantic network ay isang direktang graph na may pinangalanan
Ang mga semantic barrier ay maaaring lumikha ng mga problema sa komunikasyon para sa mga kumpanyang tumatakbo sa mga multinational na kapaligiran. Halimbawa, ang General Motors, na itinapon sa Latin American
Normalisasyon
Pangunahing artikulo:Normal na anyo
Kapag nagdidisenyo ng mga relational database, karaniwang ginagawa ang tinatawag na normalisasyon.
Mga modelo ng relasyon sa entity
Pangunahing artikulo:Modelo ng data ng ER
Modelo ng relasyon sa entity "Modelo ng Entity-Relationship"), o ang modelong ER, na iminungkahi ni P. Chen noong 1976, ay ang pinakatanyag na kinatawan ng klase ng mga modelong semantiko (konsepto, infolohikal) ng lugar ng paksa. Ang modelong ER ay karaniwang kinakatawan sa graphical na anyo, gamit ang orihinal na notasyon ni P. Chen, na tinatawag ER diagram, o paggamit ng iba pang mga graphic na notasyon ( Paa ng Uwak, Information Engineering atbp.).
Ang pangunahing bentahe ng mga modelo ng ER:
· kakayahang makita;
· Hinahayaan ka ng mga modelo na magdisenyo ng mga database na may malaking bilang ng mga bagay at katangian;
· Ang mga modelo ng ER ay ipinatupad sa maraming mga sistema ng disenyo ng database na tinutulungan ng computer (halimbawa, ERWin).
Mga pangunahing elemento ng mga modelo ng ER:
· mga bagay (entities);
· mga katangian ng mga bagay;
· koneksyon sa pagitan ng mga bagay.
Ang entity ay isang domain object na may mga katangian.
Ang ugnayan sa pagitan ng mga entity ay nailalarawan sa pamamagitan ng:
· uri ng koneksyon (1:1, 1:N, N:M);
· klase ng pagiging kasapi. Maaaring kailanganin o opsyonal ang isang klase. Kung ang bawat entity instance ay kasangkot sa isang relasyon, ang membership class ay mandatory, kung hindi, ito ay opsyonal.
Ang semantic model (conceptual model, infological model) ay isang modelo ng isang subject area na idinisenyo upang kumatawan sa semantics ng isang subject area sa pinakamataas na antas ng abstraction. Nangangahulugan ito na ang pangangailangang gumamit ng mga konseptong "mababang antas" na nauugnay sa partikular na pisikal na representasyon at pag-iimbak ng data ay inaalis o pinaliit.
Ang semantic modeling ay naging paksa ng matinding pananaliksik mula noong huling bahagi ng 1970s. Ang pangunahing motibasyon para sa naturang pananaliksik (i.e., ang problemang sinusubukang lutasin ng mga mananaliksik) ay ang sumusunod na katotohanan. Ang katotohanan ay ang mga sistema ng database ay karaniwang may limitadong kaalaman tungkol sa kahulugan ng data na nakaimbak sa kanila. Kadalasan, pinapayagan lamang nila ang pagmamanipula ng data ng ilang mga simpleng uri at tukuyin ang ilang simpleng mga hadlang sa integridad na ipinataw sa data na ito. Ang anumang mas kumplikadong interpretasyon ay responsibilidad ng gumagamit. Gayunpaman, magiging maganda kung ang mga system ay maaaring maging mas may kaalaman at medyo mas matalino sa pagtugon sa mga query ng user, pati na rin ang pagsuporta sa mas kumplikado (ibig sabihin, mas mataas na antas) na mga interface ng gumagamit.
[…]
Ang mga ideya sa pagmomolde ng semantiko ay maaaring maging kapaki-pakinabang bilang tool sa disenyo ng database kahit na hindi sila direktang sinusuportahan ng DBMS.
Ang pinakatanyag na kinatawan ng klase ng mga modelong semantiko ay ang modelo ng entity-relasyon (modelo ng ER).
Ang mga pangangailangan ng mga taga-disenyo ng database para sa mas maginhawa at makapangyarihang mga tool sa pagmomodelo ng domain ay nagbunga ng direksyon ng mga semantic data model. Dahil sa anumang binuong semantic data model, tulad ng isang relational na modelo, ay may kasamang istruktura, manipulasyon at mga integral na bahagi, ang pangunahing layunin ng mga semantic na modelo ay magbigay ng kakayahang ipahayag ang mga semantiko ng data.
Bago natin maikling tingnan ang mga tampok ng karaniwang mga modelo ng semantiko, tingnan natin ang kanilang mga posibleng aplikasyon.
Kadalasan sa pagsasanay, ang semantic modeling ay ginagamit sa unang yugto ng disenyo ng database. Sa kasong ito, ang isang konseptwal na database schema ay ginawa sa mga tuntunin ng semantic na modelo, na pagkatapos ay manu-manong na-convert sa isang relational (o ilang iba pang) schema. Ang prosesong ito ay isinasagawa sa ilalim ng kontrol ng mga pamamaraan kung saan ang lahat ng mga yugto ng naturang pagbabago ay medyo malinaw na tinukoy.
Ang hindi gaanong madalas na ipinatupad ay ang awtomatikong pagsasama-sama ng isang konseptwal na schema sa isang relational. Mayroong dalawang kilalang diskarte: isang diskarte na batay sa tahasang pagtatanghal ng isang conceptual diagram bilang paunang impormasyon para sa compilation, at isang diskarte na nakatuon sa pagbuo ng mga integrated design system na may awtomatikong paggawa ng conceptual diagram batay sa mga panayam sa mga eksperto sa domain. Sa parehong mga kaso, ang resulta ay isang relational database schema sa ikatlong normal na anyo.
Sa wakas, ang pangatlong posibilidad, na hindi pa lumalampas sa pananaliksik at mga eksperimentong proyekto, ay direktang trabaho sa database sa isang semantiko na modelo, i.e. DBMS batay sa semantic data models. Sa kasong ito, dalawang opsyon ang muling isasaalang-alang: ang pagbibigay ng user interface batay sa isang semantic data model na may awtomatikong pagmamapa ng mga construct sa isang relational data model, at direktang pagpapatupad ng isang DBMS batay sa ilang semantic data model. Ang pinakamalapit sa pangalawang diskarte ay ang mga modernong object-oriented na DBMS, na ang mga modelo ng data ay malapit sa mga semantic na modelo sa maraming aspeto.
Semantic model Entity-Relationship (Entity-Relationship)
Ang isa sa mga pinakasikat na semantic data model ay ang Entity-Relationship model (madalas na tinatawag na ER model para sa maikli).
Karamihan sa mga modernong diskarte sa disenyo ng database (pangunahin ang relational) ay batay sa paggamit ng mga pagkakaiba-iba ng modelo ng ER. Ang modelo ay iminungkahi ni Chen noong 1976. Ang pagmomodelo ng domain ay batay sa paggamit ng mga graphical na diagram na kinabibilangan ng maliit na bilang ng mga magkakaibang bahagi. Dahil sa kalinawan ng presentasyon ng mga conceptual database diagram, ang mga modelo ng ER ay naging laganap sa mga CASE system na sumusuporta sa computer-aided na disenyo ng mga relational database.
Ang modelo ng ER ay hindi isa sa mga modelo ng data na ginagamit sa mga kasalukuyang wika ng kahulugan ng data, bagama't malapit itong nauugnay sa ilan sa mga ito. Ito ay nagsisilbi upang bigyang-katwiran kung anong uri ng impormasyon ang kailangang maimbak sa sistema ng database. Ginagawa ng object-relationship model ang mga function ng pagmomodelo ng mga real-world na bagay kung saan dapat gamitin ang mga database system.
Ang terminong "bagay" ay hindi nagbibigay ng sarili sa isang komprehensibong kahulugan. Sapat na sabihin na ang isang bagay ay isang bagay na umiiral at nakikilala, iyon ay, maaari nating makilala ang isang bagay mula sa isa pa. Halimbawa, ang bawat upuan ay isang bagay. Ang mga bagay ay isa ring partikular na tao at isang kotse. Anumang langgam ay maaaring ituring na isang bagay kung mayroong isang paraan upang makilala ito mula sa iba pang mga langgam. Kung hindi, hindi natin napapansin ang langgam bilang isang bagay. Ang mga bagay ay maaari ding maging mas mataas na antas ng mga konsepto, tulad ng spider, rodent, baboon, at halaman sa isang biological database. Kung hindi tayo masyadong mahigpit, kung gayon ang mga konsepto tulad ng pag-ibig at pagkamuhi ay maaari ding iuri bilang mga bagay.
Ang pangkat ng lahat ng magkatulad na bagay ay bumubuo ng isang hanay ng mga bagay. Kaya, ang mga hanay ng mga bagay ay maaaring lahat ng tao, lahat ng kotse, lahat ng hayop, lahat ng emosyon.
Ang terminong "katulad na mga bagay" ay hindi tiyak na tinukoy, at posible na magtatag ng isang walang katapusang bilang ng iba't ibang mga katangian na tutukuyin ang isang hanay ng mga bagay. Ang isa sa mga pangunahing punto sa pagdidisenyo ng isang real-world na modelo na may kaugnayan sa isang partikular na database ay ang pagpili ng mga hanay ng mga bagay.
Mga Katangian at Susi
Ang mga bagay ay may mga katangian na tinatawag na mga katangian na nag-uugnay ng ilang halaga mula sa domain ng halaga ng isang ibinigay na katangian sa bawat bagay sa hanay ng mga bagay. Karaniwan ang domain ng isang attribute ay isang set ng mga integer, totoong numero, o mga string ng character, ngunit hindi namin inaalis ang iba pang mga uri ng halaga. Halimbawa, maaari nating sabihin na ang mga bagay sa hanay ng mga bagay ng mga tao ay may mga katangian tulad ng pangalan (isang string ng character), taas (isang tunay na numero), atbp.
Ang pagpili ng naaangkop na mga katangian para sa mga hanay ng mga bagay ay ang pangalawang pangunahing punto sa pagdidisenyo ng isang tunay na modelo sa mundo. Ang isang katangian o hanay ng mga katangian na ang mga halaga ay natatanging tumutukoy sa bawat bagay sa isang hanay ng mga bagay ay tinatawag na susi ng hanay ng mga bagay na iyon. Sa prinsipyo, ang bawat hanay ng mga bagay ay may susi, dahil tinanggap namin ang hypothesis na ang bawat bagay ay nakikilala mula sa iba. Ngunit kung para sa isang hanay ng mga bagay ay pumili kami ng isang hanay ng mga katangian na hindi naglalaman ng isang susi, kung gayon imposibleng makilala ang isang bagay sa hanay mula sa isa pa. Kadalasan ang isang random na napiling sequence number ay ibinibigay bilang isang katangian na nagsisilbing isang susi. Halimbawa, sa isang hanay ng mga bagay na kinabibilangan lamang ng mga mamamayan ng US, maaaring gamitin ang isang katangiang tinatawag na "social security number" bilang isang susi.
Maaaring may mga kaso kapag ang mga bagay sa isang set ay naiiba hindi sa mga katangian, ngunit sa kanilang kaugnayan sa mga bagay ng ibang uri. Ang pinakamahalagang uri ng "built-in" na mga relasyon (ang mga ugnayang tinukoy ng user ay ilalarawan sa ibang pagkakataon) ay ang "ay" na relasyon. Sinasabi namin na ang A ay B at isulat ang "A ay B" kung ang hanay ng mga bagay B ay isang paglalahat ng hanay ng mga bagay na A, o, katumbas din nito, ang A ay isang espesyal na uri ng B.
Isaalang-alang ang isang database ng kotse na may isang hanay ng mga bagay na BRAND na may mga attribute na TYPE at MODEL. Ang isang bagay sa set ng BRANDS ay, halimbawa, "Datsun-280". Gayunpaman, malamang na ang dalawang uri ng mga sasakyan ay gumagamit ng parehong mga serial number. Upang gawing kakaiba ang mga bagay sa set ng CARS, kailangan namin ng ugnayan sa pagitan ng mga hanay ng CARS at BRANDS, na kumakatawan sa katotohanang may partikular na make ang anumang sasakyan. Pagkatapos, ang bawat instance mula sa hanay ng mga bagay na CARS ay natatanging makikilala sa pamamagitan ng SERIAL NUMBER nito at ang TYPE attribute ng nauugnay na object mula sa BRANDS set.
Ang isang relasyon sa pagitan ng mga hanay ng mga bagay ay isang nakaayos na listahan ng mga hanay ng mga bagay. Ang isang partikular na hanay ng mga bagay ay maaaring lumitaw sa listahang ito nang higit sa isang beses. Kung mayroong isang koneksyon sa REL sa pagitan ng mga hanay ng mga bagay E 1, E 2, ..., E k, pagkatapos ay ipinapalagay na mayroong isang hanay ng mga tuple ng dimensyon k, na ang pangalan ay REL ng mga koneksyon. Ang bawat tuple (e 1, e 2, ..., e k) sa set REL ay nagpapahiwatig na ang mga bagay na e 1, e 2, ..., e k, kung saan ang e i ay kabilang sa set E i, ay nasa isang REL na relasyon sa bawat isa bilang isang grupo. Ang pinakakaraniwang kaso ay walang alinlangan kapag k=2, ngunit kung minsan ang mga listahan ay binubuo ng tatlo o higit pang mga hanay ng mga bagay.
Sabihin nating mayroon tayong isang hanay ng mga bagay na TAO at isang kaugnayan AY-INA na ang listahan ng mga hanay ng mga bagay ay TAO, TAO. Ipinapalagay namin na ang set ng IS-MOTHER link ay kinabibilangan ng lahat ng pares (pi,p j) na ang taong p i ay ang ina ng taong p j.
Ang isang semantic network ay isang modelo ng impormasyon ng isang lugar ng paksa, sa anyo ng isang nakadirekta na graph, ang mga vertices na tumutugma sa mga bagay ng lugar ng paksa, at ang mga arko (mga gilid) ay tumutukoy sa mga ugnayan sa pagitan nila. Ang mga bagay ay maaaring mga konsepto, kaganapan, katangian, proseso. Kaya, ang semantic network ay isa sa mga paraan upang kumatawan sa kaalaman. Pinagsasama ng pangalan ang mga termino mula sa dalawang agham: ang semantika sa linggwistika ay nag-aaral ng kahulugan ng mga yunit ng wika, at ang isang network sa matematika ay isang uri ng graph - isang hanay ng mga vertex na konektado ng mga arko (mga gilid). Sa isang semantic network, ang papel ng mga vertices ay ginagampanan ng mga konsepto ng base ng kaalaman, at ang mga arko (at mga nakadirekta) ay tumutukoy sa mga ugnayan sa pagitan nila. Kaya, ang semantic network ay sumasalamin sa mga semantika ng paksa sa anyo ng mga konsepto at relasyon.
Ang ideya ng systematization batay sa ilang mga relasyon sa semantiko ay iminungkahi ng mga siyentipiko ng maagang agham. Ang isang halimbawa nito ay ang biyolohikal na pag-uuri ni Carl Linnaeus ng 1735. Kung isasaalang-alang natin ito bilang isang semantic network, kung gayon ang pag-uuri na ito ay gumagamit ng isang subset na relasyon, modernong AKO.
Ang mga ninuno ng modernong semantic network ay maaaring ituring na mga existential graph, na iminungkahi ni Charles Peirce noong 1909. Ginamit ang mga ito upang kumatawan sa mga lohikal na pahayag sa anyo ng mga espesyal na diagram. Tinawag ni Peirce ang pamamaraang ito na "lohika ng hinaharap."
Ang gawain ng German psychologist na si Otto Seltz noong 1913 at 1922 ay isang mahalagang simula sa pag-aaral ng mga network. Sa mga ito, gumamit siya ng mga graph at semantikong relasyon upang ayusin ang mga istruktura ng mga konsepto at asosasyon, pati na rin ang mga paraan ng pag-aaral ng pagmamana ng mga ari-arian. Ginamit ng mga mananaliksik na sina J. Anderson (1973), D. Norman (1975) at iba pa ang gawaing ito upang gawing modelo ang memorya ng tao at mga intelektwal na katangian.
Ang mga computer semantic network ay binuo nang detalyado ni Richard Richens noong 1956 bilang bahagi ng proyekto ng Cambridge Language Center sa pagsasalin ng makina. Ang proseso ng pagsasalin ng makina ay nahahati sa 2 bahagi: pagsasalin ng pinagmulang teksto sa isang intermediate na anyo ng representasyon, at pagkatapos ang intermediate form na ito ay isinalin sa nais na wika. Ang mga semantic network ay isang intermediate form lamang.
Pinapayagan tayo ng matematika na ilarawan ang karamihan sa mga phenomena sa mundo sa paligid natin sa anyo ng mga lohikal na pahayag. Ang mga semantic network ay lumitaw bilang isang pagtatangka upang mailarawan ang mga mathematical formula. Ang pangunahing representasyon para sa isang semantic network ay isang graph. Gayunpaman, hindi natin dapat kalimutan na sa likod ng graphic na imahe ay tiyak na mayroong mahigpit na notasyon sa matematika, at ang parehong mga form na ito ay hindi nakikipagkumpitensya, ngunit komplementaryo.
Ang pangunahing anyo ng representasyon ng isang semantic network ay isang graph. Ang mga konsepto ng semantic network ay nakasulat sa mga oval o parihaba at konektado sa pamamagitan ng mga arrow na may mga lagda - mga arko. Ito ang pinaka-maginhawang anyo para makita ng mga tao. Lumilitaw ang mga pagkukulang nito kapag nagsimula tayong bumuo ng mas kumplikadong mga network o subukang isaalang-alang ang mga tampok ng natural na wika.
Pag-uuri ng mga semantic network:
Para sa lahat ng semantic network, wasto ang paghahati ayon sa arity at bilang ng mga uri ng relasyon.
Ayon sa bilang ng mga uri, ang mga network ay maaaring homogenous o heterogenous. Ang mga homogenous na network ay mayroon lamang isang uri ng relasyon (arrow), halimbawa, ang nabanggit na pag-uuri ng biological species (na may isang solong relasyon na AKO). Sa mga magkakaibang network, ang bilang ng mga uri ng relasyon ay higit sa dalawa. Ang mga klasikong paglalarawan ng modelong ito ng representasyon ng kaalaman ay tiyak na kumakatawan sa mga naturang network. Ang mga heterogenous na network ay higit na interesado para sa mga praktikal na layunin, ngunit mas mahirap ding pag-aralan.
Sa pamamagitan ng arity, ang mga network na may binary relations (pagkonekta ng eksaktong dalawang konsepto) ay tipikal. Ang mga binary na relasyon ay talagang napaka-simple at maginhawang magmukhang isang arrow sa pagitan ng dalawang konsepto sa isang graph. Bilang karagdagan, gumaganap sila ng isang pambihirang papel sa matematika. Sa pagsasagawa, gayunpaman, maaaring kailanganin mo ang mga relasyon na nagkokonekta ng higit sa dalawang bagay—mga N-ary. Sa kasong ito, lumitaw ang isang kahirapan - kung paano ilarawan ang gayong koneksyon sa isang graph upang hindi malito. Ang mga konseptong graph ay nagpapagaan sa kahirapan na ito sa pamamagitan ng pagrepresenta sa bawat relasyon bilang isang hiwalay na node.
Bilang karagdagan sa mga konseptwal na graph, mayroong iba pang mga pagbabago ng mga semantic network na ito ay isa pang batayan para sa pag-uuri (sa pamamagitan ng pagpapatupad).
