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Triplete semántico

Una tripleta semántica , o tripleta RDF , o simplemente tripleta , es la entidad de datos atómica en el modelo de datos del Marco de Descripción de Recursos (RDF) . [ 1 ] Como s...

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Una tripleta semántica , o tripleta RDF , o simplemente tripleta , es la entidad de datos atómica en el modelo de datos del Marco de Descripción de Recursos (RDF) . [ 1 ] Como su nombre indica, una tripleta es una secuencia de tres entidades que codifica una declaración sobre datos semánticos en forma de expresiones sujeto-predicado-objeto (por ejemplo, "Bob tiene 35 años" o "Bob conoce a John").

Sujeto, predicado y objeto

Este formato permite representar el conocimiento de forma legible por máquina. En particular, cada parte de una tripleta RDF es direccionable individualmente mediante URI únicas ; por ejemplo, la afirmación "Bob conoce a John" podría representarse en RDF como:

http://example.name#BobSmith12 http://xmlns.com/foaf/spec/#term_knows http://example.name#JohnDoe34.

Dada esta representación precisa, los datos semánticos pueden consultarse y analizarse de forma inequívoca .

Imagen que representa la relación sujeto-predicado-objeto.
El modelo básico de tripleta semántica

Los componentes de una tripleta, como la afirmación "El cielo es azul", constan de un sujeto ("el cielo"), un predicado ("es azul") y un objeto ("azul"). Esto es similar a la notación clásica de un modelo entidad-atributo-valor en el diseño orientado a objetos , donde este ejemplo se expresaría como una entidad (cielo), un atributo (color) y un valor (azul).

A partir de esta estructura básica, las ternas se pueden componer en modelos más complejos , utilizando ternas como objetos o sujetos de otras ternas, por ejemplo, Mike → said → (triples → can be → objects).

Dada su estructura particular y consistente, una colección de triples se suele almacenar en bases de datos diseñadas específicamente para ello, denominadas almacenes de triples .

Diferencia con las bases de datos relacionales

Una base de datos relacional es la forma clásica de almacenamiento de información, que trabaja con diferentes tablas, las cuales constan de filas. El lenguaje de consulta SQL permite recuperar información de dicha base de datos. En cambio, el almacenamiento de triples RDF trabaja con predicados lógicos. No se necesitan tablas ni filas, sino que la información se almacena en un archivo de texto. Un almacén de triples RDF se puede convertir en una base de datos SQL y viceversa. [ 2 ] Si el conocimiento es altamente no estructurado y las tablas dedicadas no son lo suficientemente flexibles, se utilizan triples semánticos en lugar del almacenamiento relacional clásico.

A diferencia de una base de datos SQL tradicional, un almacén de triples RDF no se crea con un editor de tablas. La herramienta preferida es un editor de conocimiento , por ejemplo, Protégé . [ 3 ] Protégé se parece a una aplicación de modelado orientado a objetos utilizada para la ingeniería de software , pero se centra en información en lenguaje natural. Los triples RDF se agregan en una base de conocimiento , lo que permite a los analizadores externos ejecutar consultas. Entre las posibles aplicaciones se incluye la creación de personajes no jugables en videojuegos. [ 4 ]

Limitaciones

Una preocupación sobre el almacenamiento de triples es su falta de escalabilidad de base de datos . [ 5 ] Este problema es especialmente relevante si se almacenan y recuperan millones de triples en una base de datos. El tiempo de búsqueda es mayor que para las bases de datos clásicas basadas en SQL .

Un problema más complejo es la incapacidad de un modelo de conocimiento para predecir estados futuros. Incluso si todo el conocimiento del dominio está disponible como predicados lógicos , el modelo no logra responder preguntas hipotéticas . Por ejemplo, supongamos que en formato RDF se describe una habitación con un robot y una mesa. El robot sabe dónde está la mesa, conoce la distancia a la misma y también sabe que una mesa es un tipo de mueble. Antes de que el robot pueda planificar su siguiente acción, necesita capacidades de razonamiento temporal . [ 6 ] Por lo tanto, el modelo de conocimiento debería responder preguntas hipotéticas con anticipación, antes de que se realice una acción.

Véase también

Referencias

  1. ↑ http://www.w3.org/TR/PR-rdf-syntax/ "Modelo y especificación de sintaxis del Marco de Descripción de Recursos (RDF)"
  2. ↑ Cuddihy, Paul y McHugh, Justin y Williams, Jenny Weisenberg y Mulwad, Varish y Aggour, Kareem S (2017). "SemTK: Un kit de herramientas semánticas de código abierto, basado en ontologías, para gestionar y consultar grafos de conocimiento". arXiv : 1710.11531 [ cs.AI ].{{cite arXiv}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  3. ↑ Katis, Evangelos (2018). Modelado semántico del currículo y el programa educativo (Tesis doctoral). Instituto Tecnológico Educativo de Creta.
  4. ↑ Kluwer, Tina y Adolphs, Peter y Xu, Feiyu y Uszkoreit, Hans y Cheng, Xiwen (2010). Personajes no jugables parlantes en un mundo de juego virtual . Actas de las demostraciones de sistemas de la ACL 2010. págs. 36–41 . {{cite conference}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
  5. ↑ Jaroslav Pokorny (2015). «Bases de datos gráficas: su potencia y limitaciones» (PDF) . Sistemas de información informática y gestión industrial . Notas de clase en informática. Vol. 9339. Springer International Publishing. pp. 58–69 . doi : 10.1007/978-3-319-24369-6_5 . ISBN   978-3-319-24368-9.
  6. ↑ Claudio Gutierrez y Carlos Hurtado y Alejandro Vaisman (2007). "Introducción del tiempo en RDF". IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering . 19 (2). Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE): 207– 218. Bibcode : 2007ITKDE..19..207G . doi : 10.1109/tkde.2007.34 . S2CID 9749119 . 
  • "RDF 1.1 Primer § Triples" . W3C .
  • "El ruolo delle triple semantiche nella SEO" .