什么是语义建模

语义建模的总体目标是通过将关系概念与人工智能领域更强大的抽象概念相结合，来捕获更多数据的含义。这是通过在数据模型中作为一个组成部分提供高级建模原语来实现的，以促进对现实情况的表示。

语义数据模型可用于各种目的，如规划数据资源、构建可共享的数据库、评估供应商软件和集成现有数据库。它们支持创建语义数据库，其中实例可以表达包含自身含义的事实，从而有助于构建分布式数据库，使应用程序能够从内容中解释含义。

构建语义建模可以使用各种技术，如基于Word2Vec的词嵌入技术、基于Transformer的语言模型（如BERT）、语义网技术（如RDF和OWL）以及语义搜索技术。这些技术使应用程序能够更好地理解和解释客户数据，并捕获单词之间的语义关系。

初步的语义数据模型可以提供企业运营所需的整体数据视图，从而可以分析并确定构建共享数据资源的项目范围。

完整的语义数据模型可以定义与应用无关的数据视图，经过用户验证后可转换为物理数据库设计。这种方式可以生成一致且可共享的数据库，同时通过数据建模降低开发成本。

由于语义数据模型代表了组织的基础架构，因此可用于评估供应商软件，并识别软件与公司实际业务运作之间的潜在不一致之处。

通过使用语义数据模型定义现有数据库的内容，可以导出集成的数据定义，用于控制分布式数据库环境中的事务处理。

语义网技术如资源描述框架（RDF）和Web本体语言（OWL）使应用程序能够更好地理解和解释客户数据。RDF允许以主语-谓语-宾语的三元组形式表达语句，创建基于图形的数据结构来表示不同实体之间的关系。OWL是定义本体（概念及其关系的形式表示）的语言，可用于指定类、属性和实例，并促进推理和推导。各种区块链技术应用程序也作为Web 3.0应用程序的示例而构建和公开为API和服务，这些应用程序利用了语义建模。

语义建模采用面向事实的方式表达数据，将数据表示为元素之间的二元关系，例如"埃菲尔铁塔 <位于> 巴黎"。相比之下，传统的面向对象模型将数据定义为静态的层次结构，具有单一继承特性。

语义建模遵循开放世界假设，即如果某个陈述没有被明确说明，则将其视为未知。这与传统模型中的封闭世界假设不同，后者会将未说明的事实视为假。

语义建模提供了高级建模原语，能够更好地表示现实世界的情况，突破了关系型或面向对象数据库的局限性。

语义建模的目的是通过将关系概念与人工智能中的抽象概念相结合，来捕获数据的更多含义，从而更好地表示现实世界情况。

在20世纪90年代，语义建模技术的应用导致了语义数据模型的发展，该模型于2002年被标准化为ISO 15926-2。随后在2005年，它进一步发展成为语义建模语言Gellish。Gellish本身是一种语义建模语言，可用于创建其他语义模型，然后将这些模型存储在Gellish数据库中作为语义数据库。

语义数据模型的总体目标是通过将关系概念与人工智能领域中更强大的抽象概念相结合，来捕获更多数据的含义，从而有助于表示现实世界情况。语义数据模型已被用于各种应用，如数据资源规划、构建可共享数据库、评估供应商软件以及集成现有数据库。

这种类型的语义建模通常使用二元关系来表示事实，即以"对象-关系类型-对象"的三元组形式表示，如"埃菲尔铁塔 <位于> 巴黎"。高阶关系则被表示为二元关系的集合。这种建模方式简单直观，易于理解和实现。

这种类型的语义建模旨在创建语义数据库，其中的实例本身就包含了语义信息。这使得应用程序能够从内容中解释出含义，并有助于构建可以相互集成的分布式数据库。ISO 15926-2（2002）标准和Gellish语义建模语言（2005）就属于这一类型。

语义网技术如资源描述框架（RDF）和Web本体语言（OWL）也是语义建模的重要方式。RDF使用"主语-谓语-宾语"的三元组形式来表达语句，构建基于图的数据结构来表示实体之间的关系。SPARQL则是用于查询RDF数据的查询语言。 OWL是一种定义本体的语言，用于形式化表示概念及其之间的关系。它可以指定类、属性和实例，并支持推理和推导。这些语义建模技术使应用程序能够更好地理解数据的含义和关系，从而提高对客户信息的解释和利用能力。