🤾🏻 🏑 👨🏿‍✈️ 语义与活动 🎅🏾 🕴🏾 🕺🏻

文本“ 语义数字系统 ”指出，现代语义技术还没有用于描述活动的完整工具。传统上，语义数据以对象图的形式表示，对象图的节点是实体或值，以及边-属性（关系和属性）。这样的图形固定了主题区域的静态。而且，这种同时捕获的数据集应被视为关于主题领域的知识图，而不是其模型，尤其是如果主题领域是一项活动，而不是一组不变的事实。

在将主题领域视为一项活动时，我们首先不应该对实体及其属性感兴趣，而对行为（即属性更改事件）感兴趣。当然，对于主题领域的建模，很多相关的语句是必要的，这些语句不应该局限于对当前活动状态的描述，而应该是固定变化实体事件的一系列语句。从本质上讲，重点是主题区域的语义模型不应由静态对象图表示，而应由时间非循环有向图表示。

为了更清楚地说明这是什么，让我们看几个简单的例子。

从具有“ Sasha男人”，“ Masha女人”，“ Sasha丈夫玛莎”，“ Masha的妻子Sasha”的个体的固定属性的“ Sasha和Masha的配偶”的关系，以及配偶与父母之间的关系：女son，daughter妇，婆婆，岳父等。但是，应注意的是，所有这些事实都是由一个事件“ Sasha和Masha结婚”（获得结婚证书）生成的，应将其保存为肯定声明，并且此事件生成的所有关系都可以自动生成。使用公理响应搜索查询。但是，此示例中最有趣和最重要的事情是，可以将事件“已婚”记录为事件“ Sasha和Masha离婚”，这应该取消第一个事件所产生的所有关系。

上述考虑建议我们严格区分定义语义的活动行为和它们生成的关系，而无需添加内容，这些行为仅用于通信，即简化通信。事件的有序序列，例如“亚伯拉罕·贝加特·以撒”；以撒生雅各;雅各生下了犹大……”这是了解谁是他的儿子，祖父或曾祖父的详尽依据。也就是说，本体可以分为（1）记录个人状态或属性改变事件的实质（事件，活动）级别，和（2）纯粹的语言学，其中确定了个人之间的关系命名规则。此外，本体的第二级仅对于提供搜索查询是必需的，因为很明显，用户将对“ Magog拥有多少侄子？”感兴趣，他不会以这样的方式提出问题：“有多少个孩子是由与Magog出生的同一个孩子出生的？”

以上对于所有关系都是正确的-它们都源自活动行为。 “ Ivanov被Gazprom雇用”事件产生了“ Ivanov在俄罗斯天然气工业股份公司工作”和“ Gazprom有一名雇员Ivanov”的关系。这是最后一个应保留为关于个人的陈述，并且伊万诺夫在Gazprom员工列表和伊万诺夫的工作地点中的存在是根据基本规则（轴）从该陈述中获得的。好吧，很明显，关于个人的数据应该包含所有雇用和解雇事件的序列，也就是说，它们应该是时间定向的无环图。

例如，不仅说明优点，而且说明事件方法的语义必要性，我们可以引用固定关系“一块-整个”（一块面包-一个面包）。试图通过部分-整体关系来直接描述将导致荒谬的“一块面包是一块面包的一部分”。毕竟，很明显，当我们有一块面包时，就不会有一块这样的物体，而当我们切一块面包时，就不会有整个，也就是一块面包。正确地，这种情况只能用口头陈述“从一块面包上切下一块”来描述，该陈述与特定的时间有关，从中可以得出关于切块之前存在的面包与仅在此事件之后才出现的新的单个“块”之间的联系的所有结论。。

因此，如果我们为建模活动设定目标，那么我们应该将行为/事件（带有动词连接词）记录为陈述，并将其构建为时间序列（过程和动作）。通过这种方法，数据将被组织成有向无环图。在这种情况下，应该根据行为的整体即属性变化的事件作为逻辑结论的结果，获得描述主题区域实体的属性的对象图。

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