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Un triple semántico , o RDF triple o simplemente triple , es la entidad de datos atómicos en el modelo de datos de Resource Description Framework (RDF). [1] Como su nombre lo indica, un triple es un conjunto de tres entidades que codifica una declaración sobre datos semánticos en forma de expresiones sujeto-predicado-objeto (por ejemplo, "Bob tiene 35" o "Bob conoce a John").

Sujeto, predicado y objeto [ editar ]

Este formato permite representar el conocimiento de forma legible por máquina. En particular, cada parte de un triple RDF es direccionable individualmente a través de URI únicos ; por ejemplo, la declaración "Bob conoce a John" podría representarse en RDF como:

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

Dada esta representación precisa, los datos semánticos pueden ser consultados y razonados sin ambigüedades .

Image depicting the subject predicate object relation.
El modelo triple semántico básico.

Los componentes de un triple, como el enunciado "El cielo tiene el color azul", consisten en un sujeto ("el cielo"), un predicado ("tiene el color") y un objeto ("azul"). Esto es similar a la notación clásica de un modelo entidad-atributo-valor dentro del 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, triples pueden estar compuestos en modelos más complejos , mediante el uso de triples como objetos o sujetos de otros triples - por ejemplo, Mike → said → (triples → can be → objects).

Dada su estructura particular y consistente, una colección de triples a menudo se almacena en bases de datos especialmente diseñadas llamadas Triplestores .

Diferencia con las bases de datos relacionales [ editar ]

Una base de datos relacional es la forma clásica de almacenamiento de información. Está trabajando con diferentes tablas que constan de filas. El conocido lenguaje SQL es capaz de recuperar información de una base de datos. Por el contrario, el almacenamiento triple RDF funciona con predicados lógicos. No se necesitan tablas ni filas, pero la información se almacena en un archivo de texto. Un almacenamiento triple RDF se puede convertir en una base de datos SQL y viceversa. [2] Si el conocimiento es muy desestructurado y las tablas dedicadas no son lo suficientemente flexibles, se utilizan triples semánticos sobre el almacenamiento SQL clásico.

A diferencia de una base de datos SQL tradicional, el almacenamiento triple RDF no se crea con editores de tablas, pero la herramienta preferida es un editor de conocimiento , por ejemplo Protégé. [3] Protégé se parece a una aplicación de modelado orientada a objetos utilizada para la ingeniería de software , pero se centra en la información del lenguaje natural. Los triples RDF se agregan a una base de conocimientos que permite al analizador externo ejecutar solicitudes. Las posibles aplicaciones se encuentran dentro de los videojuegos para la creación de personajes no jugadores. [4]

Limitaciones [ editar ]

Una manera fácil de resolver la preocupación por el almacenamiento triple es la falta de escalabilidad de la base de datos hacia conjuntos de datos más grandes. [5] El problema se ha hecho visible si no solo se almacenan y recuperan unos pocos datos, sino millones de triples en una base de datos. El tiempo de búsqueda es mayor que el de las bases de datos clásicas basadas en SQL.

Un poco más difícil de solucionar es la falta de capacidad para predecir situaciones futuras con un modelo de conocimiento dado. Incluso si toda la información está disponible como predicados lógicos , el modelo falla al responder preguntas de tipo hipotético . Por ejemplo, supongamos que en el formato RDF se describe muy bien el mundo de un robot. El robot sabe cuál es la ubicación de la mesa, es consciente de la distancia a la mesa y sabe también que una mesa es un mueble. Antes de que el robot pueda planificar la siguiente acción, necesita capacidades de razonamiento temporal . [6] Eso significa que el modelo de conocimiento debe responder preguntas hipotéticas por adelantado antes de que se tome una acción.

Ver también [ editar ]

Referencias [ editar ]

  1. ^ http://www.w3.org/TR/PR-rdf-syntax/ "Modelo de marco de descripción de recursos (RDF) y especificación de sintaxis"
  2. ^ Cuddihy, Paul y McHugh, Justin y Williams, Jenny Weisenberg y Mulwad, Varish y Aggour, Kareem S (2017). "SemTK: un kit de herramientas semántico de código abierto, primero en ontología para la gestión y consulta de gráficos de conocimiento". arXiv : 1710,11531 [ cs.AI ].CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  3. ^ Katis, Evangelos (2018). Modelado semántico de currículo y plan de estudios educativos (PhD). Instituto de Educación Tecnológica de Creta.
  4. ^ Kluwer, Tina y Adolphs, Peter y Xu, Feiyu y Uszkoreit, Hans y Cheng, Xiwen (2010). Hablar NPC en un mundo de juego virtual . Actas de las demostraciones del sistema ACL 2010. págs. 36–41.CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  5. ^ Jaroslav Pokorny (2015). "Bases de datos de gráficos: su poder y limitaciones". Sistemas de Información Informática y Gestión Industrial (PDF) . Apuntes de conferencias en Ciencias de la Computación. 9339 . Springer International Publishing. págs. 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). "Introduciendo el tiempo en RDF". Transacciones IEEE sobre conocimiento e ingeniería de datos . Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE). 19 (2): 207–218. doi : 10.1109 / tkde.2007.34 .

Enlaces externos [ editar ]

  • "RDF 1.1 Primer § Triples" . W3C .