Хранилище триплетов RDF

RDF или структура описания ресурсов— это стандарт обмена данными, который используется для представления взаимосвязанных данных. Каждый оператор RDF представляет собой структуру из трех частей (триплетов), состоящую из ресурсов, где каждый ресурс идентифицируется URI. Такое представление данных в RDF позволяет системам ИИ легко идентифицировать информацию, устранять неоднозначность и связывать ее между собой, извлекая смыслы.

Хранилище триплетов RDF

Хранилище триплетов RDF — это разновидность графовой базы данных, в которой хранятся семантические факты. RDF представляет собой модель публикации и обмена данными в Интернет, стандартизированную W3C.

Будучи графовой базой данных, хранилища триплетов хранят данные в виде сети объектов (ресурсов) с материализованными связями между ними. Этот компактный и очень гибкий способ хранения данных обладает огромными преимуществами перед реляционными базами данных, где данные хранятся в связанных таблицах, поскольку позволяет легко менять архитектуру хранения данных при изменении внешних обстоятельств и корректировке бизнес-моделей.

База данных RDF, часто называемая базой данных семантических графов, также способна обрабатывать мощные семантические запросы и использовать вывод для обнаружения новой информации из существующих отношений.

Хранилище триплетов RDF изнутри

В отличие от других типов графовых баз данных, механизмы хранилища триплетов RDF поддерживают необязательные модели схем, называемые онтологиями. Онтологии позволяют формально описать данные. Они определяют как классы объектов, так и свойства отношений, а также их иерархический порядок.

Данные в хранилища триплетов RDF хранятся в трех связанных фрагментах данных, которые называются триплетами (тройками), отсюда и название хранилище троек (триплетов). Триплеты также называются «утверждениями» или «утверждениями RDF».

Формат субъект->предикат->объект может взять любой субъект и связать его с любым другим объектом, используя предикат (глагол), чтобы показать тип отношений, существующих между субъектом и объектом.

Например, «Иван продает книги» может храниться как оператор RDF в хранилища триплетов, и он описывает отношения между субъектом предложения «Иваном» и объектом «книги». Сказуемое «продает» показывает, как связаны субъект и объект.

Схема триплета в хранилище RDF
Устройства триплета в хранилище RDF

Основной концепцией формата хранилища RDF, а также парадигмы связанных данных является универсальный идентификатор ресурсов (URI). URI — это единая глобальная система идентификации, используемая в Интернете, своего рода уникальный идентификатор.

Модель хранилища триплетов RDF
Модель компактного описания ресурсов в хранилище триплетов RDF

Часто хранилища триплетов RDF критикуют за то, что они не позволяют прикреплять описания или свойства к ребрам в графе (когда набор троек объединяется, они образуют естественный граф, где предикаты интерпретируются как ребра, а субъекты и объекты являются узлами). Некоторые считают это недостатком по сравнению с графиками свойств. Однако эта проблема была решена с помощью RDF-Star (сокращенно RDF*), который позволяет делать утверждения о других утверждениях и, таким образом, присоединять метаданные к ребрам графа.

Расширение возможностей связанных данных

Базы данных Triplestore RDF успешно используются для управления наборами связанных данных (Linked Open Data), такими как DBPedia и GeoNames, которые публикуются как RDF и взаимосвязаны. Связанные открытые данные позволяют гораздо быстрее запрашивать федеративные запросы и отвечать на них, а также получать высокорелевантные результаты поиска.

Хранилища триплетов RDF запрашивают разнообразные и развивающиеся данные из разных источников, что более экономично и требует меньше времени. И к ним применяются универсальные стандарты, они делают перемещение данных из одного хранилища в другое простым и тривиальным.

Корпоративное развертывание RDF хранилищ

Хранилища RDF обрабатывают огромные объемы данных, что расширяет возможности организаций по обнаружению знаний и аналитике. Еще важнее то, что хранилища RDF способны выводить неявные факты из явных утверждений. Вывод отношений из исходных данных с помощью базы данных семантических графов и превращает информацию в знания. Это позволяет организациям обнаруживать скрытые взаимосвязи во всех своих данных.

Получив больше знаний о предметной области, чем ваши конкуренты, компания сможет легче масштабировать (капитализировать) эти знания в более разумные решения по созданию новых продуктов или снижению затрат, и одерживать верх в конкурентной борьбе.

Крупные организации в сфере СМИ и фармацевтике, здравоохранения и энергетики, а также сектора финансовых услуг уже широко используют хранилища RDF для управления неструктурированными и структурированными данными.

Ссылки на неструктурированные данные

Хранилища RDF упрощают многие методы анализа текста, такие как извлечение информации из неструктурированных данных и обогащение контента. «Изучая» своё значение, а также контекст, в котором используются объекты, алгоритмы машинного обучения могут классифицировать объекты и устранять неоднозначность между ними (например, относится ли слово «Москва» в тексте к городу, реке или отелю).

Помимо определения отношений, триплеты RDF также позволяют устанавливать связи между базами данных со структурированными данными и документами, содержащими неструктурированный свободный текст, соединяя объекты из баз данных с документами, в которых упоминаются эти объекты. Так появляется возможность извлекать информацию из внешних реляционных баз данных и использовать ее с графом знаний.

Другие варианты использования

Графовые базы данных и, в частности, хранилища RDF имеют огромные преимущества для организаций, стремящихся использовать как текст, так и контекст.

Любые решения, основанные на графе знаний RDF в сочетании с передовыми методами текстовой аналитики, помогают организациям получить конкурентное преимущество, создать большую ценность и получить доступ к новым источникам дохода.

Вы дочитали статью до конца, видимо вас так же интересует эта тема. Пожалуйста, поставьте оценку пользы для вас этого материала.
Если у вас есть свои идеи по теме, напишите в комментариях — мы с радостью возьмем на вооружение и улучшим этот материал с пользой для других читателей.

Оцените автора
Онтограф
Добавить комментарий