第7章语义建模
语言模型 语义模型
语言模型语义模型语言模型和语义模型是自然语言处理领域中的重要概念，它们在文本理解、生成和应用等方面都具有重要作用。
本文将从语言模型和语义模型的定义、原理和应用等方面进行介绍，以便读者对这两个概念有更深入的理解。
我们来看一下语言模型。
语言模型是一种对语言的概率分布进行建模的模型，它可以用来计算一个句子或文本序列的概率。
语言模型可以基于不同的统计方法或神经网络模型进行建模，其中最著名的包括n-gram模型、RNN模型和Transformer模型等。
语言模型的目标是捕捉语言中的规律和结构，从而能够生成合乎语法和语义的句子。
接下来，我们来看一下语义模型。
语义模型是一种对语义信息进行建模的模型，它可以理解和表示文本的语义含义。
语义模型的目标是将文本映射到一个语义空间中，从而能够进行语义推理、信息检索和问答等任务。
语义模型可以基于传统的语义分析方法，如词义消歧和句法分析等，也可以基于深度学习模型，如词向量模型和语义匹配模型等。
语言模型和语义模型在自然语言处理中有着广泛的应用。
首先，语言模型可以用于自动文本生成，如机器翻译、文本摘要和对话系统等。
通过训练一个语言模型，我们可以让计算机自动生成合乎语法和语义的文本，从而提高人机交互的效果。
其次，语义模型可以用于语义搜索和问答系统。
通过训练一个语义模型，我们可以让计算机理解用户的查询意图，并给出准确的搜索结果或回答。
此外，语言模型和语义模型还可以用于情感分析、文本分类和信息抽取等任务。
语言模型和语义模型是自然语言处理领域中的重要概念，它们在文本理解、生成和应用等方面都具有重要作用。
通过对语言模型和语义模型的研究和应用，我们可以更好地理解和利用自然语言，从而提高人机交互的效果和人们的生活质量。
希望通过本文的介绍，读者对语言模型和语义模型有更清晰的认识，并对其在实际应用中的潜力有更深入的了解。
第7章 实体-联系(E-R)模型
第7章实体-联系(E(E--R)模型本章学习目标了解了解E E -R 模型的基本概念。
掌握实体、联系、属性及约束的概念。
清楚清楚E E -R 模型存在的扇形和深坑陷阱问题。
清楚清楚E E -R 图的一些主要符号。
本章概述E -R 模型是数据库设计者、编程者和用户之间有效、标准的交流方法。
它是一种非技术的方法，表达清晰，为形象化数据提供了一种标准和逻辑的途径。
准和逻辑的途径。
E E -R 模型能准确反映现实世界中的数据以及在用户业务中的使用情况，它提供了一种有用的概念，允许数据库设计者将用户对数据库需求的非正式描述转化成一种能在数据库管理系统中实施的更详细、准确的描述。
因此，施的更详细、准确的描述。
因此，E E -R 建模是数据库设计者必须掌握的重要技能。
这种技术已广泛应用于数据库设计中。
本章将主要介绍本章将主要介绍E E -R 模型的一些扩展知识，并在最后说明了模型的一些扩展知识，并在最后说明了E E -R 模型存在的一些问题。
7.1 E-R 模型的基本概念7.2 E-R 模型存在的问题7.3 E-R 图符号7.4 小结7.1 E-R 模型的基本概念7.2 E-R 模型存在的问题7.3 E-R 图符号7.4 小结E -R 模型是用于数据库设计的高层概念数据模型。
概念数据模型(Conceptual Data Model)(Conceptual Data Model)也称为信息模型。
它是对客观事物及其也称为信息模型。
它是对客观事物及其联系的抽象，用于信息世界的建模，是现实世界到信息世界的第一层抽象，是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具。
它强调其语义表达能力，即能够较方便、直接地表达应用中的各种语义知识。
这类模型概念简单、清晰、易于被用户理解，是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。
用户之间进行交流的语言。
E E -R 模型能够清楚地表达被描述对象的 实体：指用户业务中可区分的对象。
联系：指对象之间的相互关联。
面向对象分析与设计课件第7章 状态图与活动图建模
7.1 状态图的构成元素
统一建模语言中，状态图主要由状态和迁移两大类模型元素组成。对于图中 的每个状态，还定义了状态图主体对象在该状态下需要完成的各个动作及其触发 原因或机制。对于每个迁移，状态图还定义了迁移的触发事件、迁移条件以及迁 移时所要完成的动作。
状态图还对状态进行了多种分类，同时也为这些分类提供了必要的支持。如 把状态按照时间顺序分为初态、终态和中间态。按照状态的层次结构划分为简单 状态、复合状态和子状态。对于子状态，还可以根据它们是否参与了并发活动而 划分为串行子状态和并发子状态。另外，为简单地表达某种复杂语义，状态图中 还定义了历史子状态等这样的特殊模型元素。为了表示不同状态与其行为之间的 关系，UML还为每个状态和迁移定义了若干种相关的动作。
状态名可以是任何一个满足UML命名规则的字符串，其内容 可以由用户指定。
每个动作中，则包含了触发动作的事件、事件参数、守卫 条件以及伴发的动作序列。
7.1.1 状态
所有这些动作可分成入口动作（on Entry）、出口动作（On Exit）、 事件动作（On Event）和动作（Do）等四种类型。
其中，入口动作（on Entry）和出口动作（On Exit）分别指对象在 进入和离开当前状态时需要完成的动作。
7.1.2 转换与事件
例如，在Java语言中，事件处理机制的主要内容如下： 1）事件：一种用于封装事件属性（事件相关信息）的对象，其内容还应 包括为事件响应者提供的服务。 2）事件源：即产生事件的对象。当事件发生时，它负责创建事件信号并 调用事件激活程序，向事件订阅者们发出事件信号（事件对象）。 3）事件响应者：需要对事件做出相应的对象。一个事件可以有多个事件 响应者。
对于任何对象来说，对象的状态取决于它的各种行为不断积累所 产生的结果。在任何给定的时间点，对象的当前状态就包括它所具有 的所有特性、所处的具体情形、满足的条件以及其属性的当前值。
语言建模和语义建模的介绍
语言建模和语义建模的介绍
语言建模和语义建模是自然语言处理领域中重要的概念，它们
在文本生成、语言理解和机器翻译等任务中起着关键作用。
首先，让我们来看一下语言建模。
语言建模是指根据已有的文
本数据，训练模型来预测下一个单词或字符的概率分布。
这种模型
可以是统计模型，也可以是基于神经网络的模型。
语言建模的目标
是捕捉语言的统计规律，使得模型能够生成具有语言风格的文本，
同时也可以用于语音识别、拼写检查和机器翻译等任务。
接下来，我们来谈谈语义建模。
语义建模关注的是语言中的含
义和语境。
它致力于将自然语言转化为计算机可以理解和处理的形式，以便进行语义分析、信息检索和问答系统等任务。
语义建模的
方法包括词嵌入（Word Embedding）、句子嵌入（Sentence Embedding）和语义表示学习（Semantic Representation Learning），这些方法可以帮助计算机更好地理解和处理自然语言。
总的来说，语言建模和语义建模在自然语言处理中扮演着不可
或缺的角色。
语言建模关注语言的统计规律和生成能力，而语义建
模则关注语言的含义和语境，帮助计算机更好地理解和处理自然语
言。
这两者的结合可以为文本生成、语言理解和机器翻译等任务提供强大的支持。
uml建模第七章 交互图
图7-13 ref操作符
7．1 顺序图——顺序图的深入
顺序图中使用其它的技术： 1、使用注释 2、使用约束 3、使用状态
7．1 顺序图——顺序图建模
1. 为每一个用例编写事件流，包括一个基本事件 流和若干可选事件流或异常流； 2. 识别事件流中参与交互的对象； 3. 为每个事件流绘制顺序图，包括为每个对象设 置生命线，即确定哪些对象存在于整个交互过 程中，哪些对象在交互过程中被创建和撤销； 4. 从引发这个交互过程的初始消息开始，在生命 线之间自顶向下依次画出随后的各个消息； 5. 如果需要，可以画上交互片段、交互引用和约 束等。
7．2 通信图
三、组成元素 1、对象
（2）主动对象（活动对象） 一组属性和一组方法的封装体，其中至少有一 个方法不需要接收消息就能主动执行（称作主 动方法）。
UML中
Rose中
7．2 通信图
三、组成元素 2、链
用来连接对象，消息显示在链的旁边，一个链 上可以有多个消息。 在顺序图中不使用链，只有协作图中才使用链 的概念。
图7-5 嵌套编号
Rose中的消息
7．1 顺序图——顺序图的深入
顺序图中，对象的行为有循环和分支两
种方式，为了表示这两种行为，引入了 交互片段、区域和操作符的概念。
7．1 顺序图——顺序图的深入
每个交互片段都有一个操作符，操作符
决定了交互片段的执行方式。
1、表示分支的操作符
alt:支持多条件
表7-2常用迭代表达式
迭代表达式 [i:=1..n］ [I=1..10] [while(表达式)] [until(表达式)]
语义 迭代n次
I迭代10次 表达式为true时才进行迭代 迭代到表达识为true时，才停止迭代 在对象集合上迭代
第七章统一建模语言UML-Read
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需求分析
可以用用例来捕获用户的需求。通过用
例建模，可以描述对系统感兴趣的外部
角色及其对系统的功能要求(用例)。
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分析
分析阶段主要关心问题域中的基本概念(例如，抽 象、类和对象等)和机制，需要识别这些类以及它 们相互间的关系，可以用UML的逻辑视图和动态视 图来描述。
类图描述系统的静态结构，协作图、顺序图、活动 图和状态图描述系统的动态行为。
上下文相关)
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活动图
描述为满足用例要求而进行的动作以及
动作间的关系。活动图是状态图的一个
变种，它是另一种描述交互的方法。
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顺序图和协作图的选择
由于二者都描述对象间的交互关系，所以
建模者可以选择其中一种表示对象间的协
作关系：如果需要强调时间和顺序，最好
选用顺序图；如果需要强调上下文相关，
90年代中出现了一个高潮，统一建模语言UML就是这
个高潮的产物。UML是由面向对象方法领域的三位著 名专家Grady Booch，James Rumbaugh和Ivar Jacobson提出的，不仅统一了他们三人的表示方法， 而且融入了众多优秀的软件方法和思想，从而把面向 对象方法提高到一个崭新的高度，标志着面向对象建 模方法进入了第三代。
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测试
UML模型可作为测试阶段的依据，不同测试 小组使用不同的UML图作为他们工作的依据： 单元测试使用类图和类规格说明； 集成测试使用构件图和协作图； 系统测试使用用例图来验证系统的行为； 验收测试由用户进行，用与系统测试类似的 方法，验证系统是否满足在分析阶段确定的
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语义数据建模
语义数据建模语义数据建模是指将语义信息进行抽象和描述，将其转化为计算机可处理的数据模型的过程，其目的是为了更好地支持语义搜索、数据挖掘、自然语言处理等应用。
语义数据建模的关键在于如何统一地表示复杂的语义关系，以及如何将这些关系转化为计算机可处理的形式。
语义数据建模涉及到多个方面的知识，如本体论、认知语言学、领域知识、数据库等。
其中，本体论是语义数据建模的核心理论，它提供了一个形式化的描述语义知识的工具。
通过本体，我们可以描述实体、关系、属性等概念，在构建语义数据模型时，本体提供了统一的元语言和命名空间，保证了不同领域和不同组织之间的语义相容性和互操作性。
在语义数据建模中，常用的本体语言包括OWL、RDF/S、RDFS等。
不同的本体语言具有不同的优缺点，在选择本体语言时需要考虑应用的需求、本体库的复杂程度、以及本体的可扩展性等因素。
语义数据建模的过程一般包括以下几个步骤：1. 定义本体本体是语义数据建模的基础，它描述了实体、关系、属性等语义概念。
本体的定义应该清晰、准确、可重用。
在定义本体时，需要考虑应用场景、数据源、模型的粒度等因素。
2. 构建本体库本体库是组织和管理本体的系统，它包含了一组本体、实例数据以及推理规则等。
本体库可以被多个应用程序和系统共享，从而实现语义数据的互操作性。
3. 实例化本体实例化本体是将抽象的本体概念具体化，生成实例数据的过程。
实例数据是语义数据建模的核心，它描述了真实世界中的实体、关系和属性等。
实例化本体的过程需要考虑数据来源、数据结构、数据粒度等因素。
4. 推理推理是语义数据建模的关键环节，它基于本体和实例数据推导出新的语义关系。
推理可以使得语义数据更加精细化、一致化、准确化，进而增强语义数据的应用能力。
5. 应用语义数据建模的最终目的是为应用程序和系统提供语义数据支持，解决数据集成、数据查询、知识发现等问题。
应用方面的需求将决定语义数据建模的粒度、丰富度和实时性等。
数据库系统概论第五版第七章的习题解答和解析.doc
第七章习题解答和解析1. 试述数据库设计过程。
答：这里只概要列出数据库设计过程的六个阶段:(1) 需求分析;(2) 概念结构设计;(3) 逻辑结构设计;(4) 数据库物理设计;(5) 数据库实施;(6) 数据库运行和维护。
这是一个完整的实际数据库及其应用系统的设计过程。
不仅包括设计数据库本身,还包括数据库的实施、运行和维护。
设计一个完善的数据库应用系统往往是上述六个阶段的不断反复。
解析：希望读者能够认真阅读《概论》7.1 的内容,了解并掌握数据库设计过程。
2.试述数据库设计过程中结构设计部分形成的数据库模式。
答：数据库结构设计的不同阶段形成数据库的各级模式,即:(1) 在概念设计阶段形成独立于机器特点,独立于各个DB MS 产品的概念模式,在本篇中就是E-R 图;(2) 在逻辑设计阶段将E-R 图转换成具体的数据库产品支持的数据模型,如关系模型,形成数据库逻辑模式,然后在基本表的基础上再建立必要的视图(View),形成数据的外模式;(3) 在物理设计阶段,根据DB MS 特点和处理的需要,进行物理存储安排,建立索引,形成数据库内模式。
读者可以参考《概论》上图7.4。
图中概念模式是面向用户和设计人员的,属于概念模型的层次;逻辑模式、外模式、内模式是DBMS 支持的模式,属于数据模型的层次,可以在DBMS 中加以描述和存储。
3.需求分析阶段的设计目标是什么? 调查的内容是什么?答需求分析阶段的设计目标是通过详细调查现实世界要处理的对象(组织、部门、企业等),充分了解原系统(手工系统或计算机系统)工作概况,明确用户的各种需求,然后在此基础上确定新系统的功能。
调查的内容是“数据”和“处理”,即获得用户对数据库的如下要求:(1) 信息要求,指用户需要从数据库中获得信息的内容与性质,由信息要求可以导出数据要求,即在数据库中需要存储哪些数据;(2) 处理要求,指用户要完成什么处理功能,对处理的响应时间有什么要求,处理方式是批处理还是联机处理;(3) 安全性与完整性要求。
第7章 类图 对象图和包图
作者：冀振燕 《UML系统分析与设计教程》
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7.2 类图建模技术
7.2.1 对简单协作建模 7.2.2 对逻辑数据库模式建模 7.2.3 正向工程和逆向工程
作者：冀振燕 《UML系统分析与设计教程》
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7.2.1 对简单协作建模
① ②
③
④
识别要建模的机制。 对每种机制，识别参与协作的类、接口和其 他协作，并识别这些事物之间的关系。 用协作的脚本检测事物。 把元素和它们的内容聚合在一起。
作者：冀振燕 《UML系统分析与设计教程》
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依赖关系
表示两个或多个模型元素之间语义上的关系。 客户以某种形式依赖于提供者。 ，关联、实现和泛化都是依赖关系。
作者：冀振燕 《UML系统分析与设计教程》
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依赖关系
1. 2. 3. 4. 使用依赖（Usage） 抽象依赖（Abstraction） 授权依赖（Permission） 绑定依赖（Binding）
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对象图的表示法
•
对象名：由于对象是一个类的实例，因此其名称的格式 是“对象名：类名”，这两个部分是可选的，但如果是
•
包含了类名，则必须加上“：”，另外为了和类名区分， 还必须加上下划线。
作者：冀振燕 《UML系统分析与设计教程》
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（4） 返回类型
是可选的，即操作不一定必须有返回类型。 绝大部分编程语言只支持一个返回值。 具体的编程语言一般要加一个关键字void来表 示无返回值。
作者：冀振燕 《UML系统分析与设计教程》
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（5） 属性字符串
在操作的定义中加入一些除了预定义元素之外 的信息。
作者：冀振燕 《UML系统分析与设计教程》
语义理解模型 训练过程
语义理解模型训练过程
语义理解模型的训练过程是一个复杂而且关键的步骤，它涉及到多个阶段和技术。
首先，我们需要准备大规模的语料库，这些语料库包含了丰富的语言数据，例如句子、段落甚至是整个文档。
这些数据需要经过预处理，包括分词、词性标注、句法分析等，以便为模型提供更丰富的信息。
接下来，我们需要选择合适的模型架构，常见的语义理解模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer等。
每种模型都有其优势和局限性，需要根据具体任务和数据特点来选择合适的模型。
在选择了模型架构之后，我们需要进行模型的训练。
训练过程通常包括以下几个步骤，首先是输入数据的编码与嵌入，将文本数据转换成模型可以理解的向量表示；然后是模型的参数初始化，通常采用随机初始化的方式；接着是正向传播计算，将输入数据通过模型得到预测结果；再然后是损失函数的计算，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差距；最后是反向传播与参数更新，通过梯度下降等优化算法来调整模型参数，使得损失函数达到最小值。
在训练过程中，还需要考虑一些关键的技术，比如批量训练、学习率调整、正则化等，这些技术可以帮助模型更快地收敛并且避免过拟合。
此外，为了提高模型的泛化能力，通常还需要进行验证集的划分和模型的评估，以及超参数的调优等工作。
总的来说，语义理解模型的训练过程是一个复杂而且需要综合考虑多个因素的过程，需要结合理论知识和实践经验来进行设计和优化。
只有经过充分的训练和调优，模型才能在实际应用中取得良好的效果。
第7章 仿真模型的校核、验证与确认
7. 1 VV&A概述
VV&A的基本概念 仿真模型的校核、验证与确认三者之间的 联系: 第一，校核侧重于对建模过程的检验，为模型系 统的验收提供依据; 第二，验证侧重于对仿真结果的检验，为模型系 统的有效性评估提供依据; 第三，确认则是建立在校核与验证的基础上，指 的是由权威机构来确定仿真模型对某一特定应用 对象是否可以被接受的过程。
7. 1 VV&A概述
VV&A的基本概念 模型测试(Model Testing)。是指对仿真模 型中是否存在错误进行判断的过程。通常 是借助于给定的某些数据和案例来判断模 型输出的结果是否与实际系统(原型)相吻合 。 仿真精度(Simulation Accuracy)。是指仿 真模型能够达到的性能指标与所规定或期 望的参考值之间的误差。
7. 2 VV&A的过程、技术与方法
VV&A的技术与方法 2.正式方法 正式方法主要基于对正确性的较为正式的 数学证明。 常用的正式方法:归纳、推理、逻辑演绎、 谓词运算、谓词变换和正确性证明等。
7. 2 VV&A的过程、技术与方法
VV&A的技术与方法 3．静态方法 静态方法广泛应用于评估静态模型设计和 源代码的情况。 常用的静态方法:语法分析、语义分析、结 构分析、因果图、控制分析和数据流分析 等。
Hale Waihona Puke . 2 VV&A的过程、技术与方法
VV&A的过程 3.数据的校核与验证 数据校核的主要目的是保证对仿真应用而 言，所选择的数据确实是最合适的，数据 验证则主要是为了保证数据确实能够比较 精确地反映真实系统某些方面的特性。 主要内容应包括:①元数据的精度校核;②各 阶段数据转化方式的校核;③概念模型、编 码模型和集成模型的输入数据校核及输出 数据验证;④输出数据的有效性校核等。
第7章 包图
7.2.2 拥有的元素
包可以拥有其他元素，这些元素可以是类、接口、组件、 节点、协作、用例和图，甚至可以是其他包。拥有是一种组 成关系，这意味着模型元素被声明在包中，而且一个模型元 素不能被一个以上的包所拥有。如果包被撤销，其中的元素 也要被撤销。如下图所示，显示的是包的内容。
7.2.2 拥有的元素
7.2.4 引入与输出
引入(import)允许一个包中的元素单向访问另一包中的元 素。在UML中，用一个由构造型import修饰的依赖为引入关系 建模。通过把抽象包装成有含义的组块，然后用引入关系控制 对它们的访问，就能控制大量抽象的复杂性。包的公共部分称 为输出(export)。如下图所示，包Package3输出一个类—C1。 而C2是受保护的，所以没有被输出。一个包输出的部分仅对显 式地引入这个包的其他包中的元素是可见的。 如下图所示，图中包Packagel显式地引入了包Package2， 而包Package2也显式地引入了Package3。因此，Package3::C1 对包Package2的内容是可见的，但是由于Package3::C2受保护 的，因此它是不可见的。同样，Package::B2对包Packagel的 内容也是不可见的，因为它是私有的。由于包Package4没有引 入Package3，所以不允许Package4的内容访问Package3中的任 何内容。
7.5.1 使用Rose绘制包图的步骤
4．添加包之间的输入依赖 输入依赖需要两个包，首先在绘制区域创建两个包的图 标，分别取名为“Package1”和“Package2”。假设名为 “Package2”的包依赖于名为“Package1”的包，则在状态 栏选择按钮，从包“Package2”的图标到“Package1”包的 图标拖动鼠标，即可添加两者之间的输入依赖，如下图所示。
编译原理第7章 语法制导翻译和中间代码生成
• 检查静态语义 • 生成中间代码/目标代码
语义处理
语义处理的环境：符号表 • 为语义分析提供类型、作用域等信息。 • 为代码生成提供类型、作用域、存储类别、
存储（相对）位置等信息。
语义处理
PL/0编译程序的语义处理（一）call语句的处理
if sym = callsym
then
源语言程序
词法分析
前
语法分析
端
处理Biblioteka 语义分析语 义 处 理
后 端
代码生成
处
理
汇编代码
语义处理
语义处理的任务： • 静态语义检查
• 静态语义：语法规则的良形式条件 • 静态语义检查：审查静态语义
• 动态语义处理
• 动态语义：程序单元执行的操作 • 动态语义处理：生成(中间/目标)代码
语义处理
语义处理的实现： • 属性文法：描述语义规则。 • 语法制导翻译：在语法分析的同时，执行
类型的基本概念
声明和定义,使用： • 声明：
• 程序通过声明语句把标识符的名称、类型和 作用域等信息传递给编译器。
• 声明语句本身传递名字和类型信息，声明语 句的位置传递作用域信息。
• 定义：
• 变量、类的声明就是定义。 • 函数可以先声明一个原型，在定义中再给出
实现的代码。
类型的基本概念
强类型语言和弱类型语言： • 强类型语言
第七章语法制导翻译和中间代码生成
7.1语义处理概述 7.2属性文法和语法制导翻译 7.3 中间代码生成(一些语句的翻译) 7.4符号表
7.1 语义处理（语义分析和中间代码生成）
在编译中的逻辑阶段
源语言程序
词法分析
知识图谱中的语义关系建模研究
知识图谱中的语义关系建模研究知识图谱是一种用于描述和组织知识的结构化数据模型，它通过将实体、属性和关系表示为节点和边来呈现真实世界的事物和事实。
在知识图谱中，语义关系的建模是至关重要的一环，它能够帮助我们更好地理解和推理知识之间的联系和关联。
本文将探讨知识图谱中的语义关系建模研究，并介绍一些常见的建模方法和技术。
一、语义关系建模的背景和意义语义关系是指知识图谱中实体之间的关系，如"作者"与"书籍"之间的关系可以被建模为"写作"。
语义关系的建模可以帮助我们把握事物之间的联系和依赖，从而进一步理解和分析知识。
语义关系建模的研究意义在于：1) 优化知识图谱的结构，使其更加紧凑和可读性高；2) 提高知识的表达能力和语义理解能力，使得知识图谱可以用于更复杂的推理和应用场景；3) 为知识图谱的实体间关系发现和挖掘提供基础。
二、常见的语义关系建模方法和技术1. 本体建模本体是一种形式化的知识表示工具，用于描述实体及其之间的关系。
本体建模是一种常用的语义关系建模方法，通过定义类、属性和关系等概念，帮助我们更好地组织和表示知识。
2. 语义网络语义网络是一种图结构，用于表示实体及其之间的关系。
它通过节点和边的连接关系来表示实体和关系，可以用于构建知识图谱中的语义关系。
3. 知识图谱扩展知识图谱的扩展是一种常见的语义关系建模技术，它通过在图谱中添加新的实体和关系，使得知识图谱更加丰富和完整。
扩展方法包括实体识别和关系挖掘等。
4. 机器学习方法机器学习方法可以用于语义关系的建模和分类。
使用机器学习算法，可以从大规模的文本和语料中提取实体和关系，并进行自动的建模和分类。
三、挑战和未来发展虽然在语义关系建模的研究上已经取得了一些进展，但仍然面临一些挑战。
首先，语义关系的建模需要考虑多样性和复杂性，不能简单地用一种模型和方法进行概括。
其次，语义关系可能存在语义模糊性和歧义性，需要进一步研究如何进行准确的建模和表示。
语义模型
Yonyou Software Corporation
语义模型-设计器-选择表-语义脚本
语义脚本，是基于sql的脚本语言，允许使用语义函数 “标准SQL”：表示该脚本不会经过脚本引擎处理，直接提交数据库执行，其中只 支持参数、宏变量函数。 下面页签面板中列出的语义函数都可以在脚本中 使用，使用方式为，双击函数， 弹出函数设计器，完成后生成函数表达式片段。
Yonyou Software Corporation
语义模型-设计器-选择表-元数据
基于UAP元数据业务实体进行取数，支持多级关联。 左边是模块-实体树，展开后选择业务实体； 右边是实体-属性树，存在关联的属性会继续以层级关系进行展开，支持无限极展 开，并支持勾选不同层级属性，自动生成语义模型内部的表、字段、关联关系。 注意： 通过元数据方式会自动在语义模型设计器内部生成表、关联、字段，此过程不支 持修改，后续修改只能基于表、字段来做。
语义模型-定义
定义信息包括如下属性： 编码、名称、数据源，模型。其他审计信息属性不再赘述 需要注意以下几点： 编码：语义模型定义编码是全局唯一的，不允许重复； 数据源：是指执行数据源，即取数数据源。取值范围为“数据源”节点配置的 “执行数据源”。
Yonyou Software Corporation
应用模型
语义模型应用结构图。语义模型通过语义提供者，可以将多个数据源的数据进行整合
Yonyou Software Corporation
内部结构
下图展示了语义模型的内部结构
元数据 MetaData
语义模型 SmartModel
语义提供者 Provider
描述器 Descriptor
首选项 Preferences
语言建模和语义建模的介绍
语言建模和语义建模的介绍全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：近年来，随着人工智能的迅猛发展，自然语言处理领域也获得了巨大的进步。
语言建模和语义建模作为自然语言处理中的两个重要内容，对于机器理解和生成语言起到了至关重要的作用。
本文将围绕着语言建模和语义建模展开介绍，分析它们的定义、应用、发展现状和未来趋势。
一、语言建模语言建模是利用统计学方法对自然语言进行建模的过程，其主要目的是为了分析文本的结构和语法规则。
语言建模的核心是预测一个句子或文字序列的下一个单词或字符，并通过这种方式来理解语言的规律和特点。
最常用的语言建模方法是n-gram模型，即基于前n个单词或字符来预测下一个单词或字符的概率分布。
通过语言建模，可以实现自然语言处理中的诸多任务，如机器翻译、语音识别、文本生成等。
在语言建模领域，深度学习技术的应用极大地提升了模型的性能。
神经网络模型如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等，已经成为了解决语言建模问题的主流方法。
这些模型能够充分捕捉句子之间的上下文关系，提高了对语言规律的学习能力，从而取得了更好的预测结果。
语义建模是指对语言中的语义信息进行建模和表达的过程，其目标是理解和表达句子、文本或对话中的语义内容。
语义建模与语言建模不同，它更加关注语言中的含义和语境。
传统的语义建模方法主要包括词向量表示（Word Embedding）、语义分析、语义关系模型等技术。
随着深度学习技术的不断发展，基于深度神经网络的语义建模技术取得了巨大的突破。
如今，诸如BERT、GPT等预训练模型已经成为语义建模领域的明星模型。
这些模型利用大规模文本数据进行预训练，能够很好地捕捉句子之间的语义关系和语境信息，为各种自然语言处理任务提供了强大的基础。
三、语言建模与语义建模的关系语言建模和语义建模都是自然语言处理中的重要组成部分，二者密切相关但又有着不同的侧重点。
语言建模主要关注语言结构和规律，着重于预测下一个单词或字符，以实现文本生成、语音识别等任务；而语义建模则更注重语义信息的表达和理解，目的是准确地识别句子中的语义内容，从而实现更高级的自然语言处理任务。
《实用软件工程》第7章 面向对象分析
21
划分主题
B．主题图 上述的主题划分的最终结果能够形成一个完整的对象类图和一个主题图。 主题图一般有如下3种表示方式。 • 展开方式
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建立对象模型
复杂问题（大型系统）的对象模型 通常由下述5个层次组成：主题层（也称 为范畴层）、类与对象层、结构层、属 性层和服务层，如图所示。
上述5个层次对应着在面向对象分析 过程中建立对象模型的5项主要活动：划 分主题；找出类与对象；识别结构；定 义属性；定义服务。实际上五项活动没 有必要的完成顺序，设计时也不需要严 格遵守自顶向下原则。
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面向对象分析原则
1．定义有实际意义的对象 特别要注意的是，一定要把在应用领域中有意义的、与所要解决的问题有关系的所有事物作为对象，
既不能遗漏，也不要定义无关对象。 2．模型的描述要规范、准确
强调实体的本质，忽略无关的属性。对象描述应尽量使用现在时态，陈述语句，以保证语义的清晰。 定义对象时还应该描述对象之间的关系及对象的背景信息 3．共享性
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确定属性
例：多媒体商店销售系统
需要处理的文件：图像文件和声音文件，都拥有名称和唯一编码，作者信息和 格式信息，声音文件还包括文件时长(秒)。 功能：①添加新的媒体文件；
②通过编码查找需要的文件； ③删除指定文件； ④统计系统中文件的数量。
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确定属性
分析过程：根据文件的信息，图像文件和声音文件的类都需要有属性：id-编码，author-作者， format-格式。为了方便处理，还可加入source-文件位置。由功能①③，应该有按参数构造和按编码 删除的两个方法。此外还有findByld-查找，count-查找两个方法。
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数据库原理与应用
信息学院软件工程系
1
第7章 语义建模
关系数据理论(即“模式设计理论”)主要
研究的问题是如何构造合理的关系，使之 能准确地反应现实世界，有利于应用和具 体的操作。
优秀的数据库设计是应用成功的基石
2
7.1 概述 理解数据含义是永远不会停止的任务 “语义建模”：是对试图表示语义的所有 行为的一个恰当描述
3.设计一组正规的常用的完整性规则
4.设计一组用来操作这些正规对象的操作符
对象、规则和操作符组成一个扩展的数据模型
4
7.2 ER模型
7.2.1 概念模型
7.2.2 E/R图
数据的三种范畴
5
7.2.1 概念模型(Conceptual Model)
概念模型的用途
用于信息世界的建模
器件只能存放在一个仓库，仓库与器件--1：1
如果规定一个仓库可以存放多种器件，但是一种 器件只能存放在一个仓库，仓库与器件--1：n 如果规定一个仓库可以存放多种器件，同时一种 器件可以存放在多个仓库，仓库与器件--m：n
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多个实体型间的联系
多个实体之间可以有不同的联系
例如：零件、供应商、仓库三个实体
多个实体型间的多对多联系
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多个实体型的1:n联系
同一实体集内各实体间的联系
一对多联系---实例
职工实体集内部具有领导与被领
导的联系：某一职工（干部）“ 领导”若干名职工，一个职工仅 被另外一个职工直接领导 这是一对多的联系
同一实体型内 部的1:n联系 1 领导 职工 n
一对一联系 多对多联系
语义建模的多种称呼：数据建模、实体/
联系建模、实体建模和对象建模等 “语义建模”的称呼更恰当
3
7.1 概述
语义建模的总体方法
1.辨别一组语义概念：讨论现实世界
世界是由实体组成的，每个实体都有用来识别自
身的特性
任何实体都可以通过联系与其他实体建立关联
2.设计一组相应的符号化的对象代表上述语义对象
例如：身份证号是人的唯一标识
域（Domain）
属性的取值范围称为该属性的域 如：年龄的取值范围：正整数（<200） 如：性别的取值范围：男、女
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7.2.2 E/R图 联系（Relationship）
现实世界中事物内部以及事物之间的联系
实体内部的联系和实体之间的联系
联系的表示
器件名称 显示卡 声卡 解压卡 散热风扇
联系的属性
联系本身也是一种
实体型，也可以有属 性 如果一个联系具有 属性，则这些属性也
课程 m 选修 n 学生 成绩
要用无向边与该联系
连接起来
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联系的表示方法（小结）
实体型1mFra bibliotek实体型1
1 联系名 1 实体型2 1:1联系
实体型1
1 联系名 n 实体型2 1:n联系
班级
1
组成
n 学生 1:n联系
例如：班级与学生之间
16
两个实体型间的联系 (续)
多对多联系（m:n）
如果对于实体集 A 中的每一个实体 ，实体集 B 中有 n 个实体（ n≥0 ） 与之联系，反之，对于 B 中的每一 个实体， A中也有 m个实体（m≥0 ）与之联系，则称实体集A与实体B 具有多对多联系。记为m:n
体，实体集 B 中至多有一个实体
与之联系，反之亦然，则称实体
集 A 与实体集 B 具有一对一联系
。记为1:1。
例如，班级与班长之间
15
两个实体型间的联系 (续)
一对多联系
如果对于实体集 A 中的每一个 实体，实体集B中有n个实体（ n≥0）与之联系，反之，对于 B中的每一个实体，A中至多只 有一个实体与之联系，则称实 体集A与实体集B有一对多联系 ，记为1:n
绍,这里只介绍E―R模型的设计方法。
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E―R模型的设计方法 E―R模型的三条设计原则：
(1) 相对原则：关系、 实体、 属性、 联系等,是对 同一对象抽象过程的不同解释和理解。 即建模过程 实际上是一个对对象的抽象过程 ,不同的人或同一人 在不同的情况下,抽象的结果可能不同。
(2) 一致原则：同一对象在不同的业务系统中的抽 象结果要求保持一致。业务系统是指建立系统的各 子系统。
25
为什么要讨论实体之间的联系？
仓库号 WH1 WH2 WH3 WH4 城 市 北京 上海 广州 重庆 面 积 500 450 200 300
如果仓库和器件之间的联 系是一对一的：
器件号 P1 P2 P3 P4
器件名称 显示卡 声卡 解压卡 散热风扇
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仓库保存器件
仓库号 WH1 城市 北京 面积 500 器件号 P1 器件名称 显示卡
课程 m 选修 n 学生 m:n联系
例如，课程与学生之间的联系
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注意：
实体之间的联系类型并 不取决于实体本身，而是 取决于语义 同样两个实体，如果有 不同的语义则可以得到不 同的联系类型
18
仓库
？ 仓库-器件 ？
器件
讨论：仓库和器件两个实体之间的关联
如果规定一个仓库只能存放一种器件，并且一种
42
7.4 设计关系模式的工具 一些工具可以辅助设计ER图
PowerDesigner
ERWin UML
43
7.4 设计关系模式的工具
PowerDesigner是功能强大、使用简单的工具
集，提供交互环境，支持开发生命周期的所有阶段
，从处理流程建模到对象和组件的生成
PowerDesigner产生的模型和应用可以不断地 增长，适应并随组织的变化而变化 PowerDesigner系列产品提供了一个完整的建 模解决方案，对其裁剪以满足特定的需要；模块化 的结构为扩展提供了极大的灵活性，从而可以根据 其项目的规模和范围来使用所需要的工具
菱形框内写明联系名 连线连接有关实体 标注联系的类型（1:1、1:n或m:n）
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7.2.2 E-R 图
实体型间联系
一对一联系（1:1） 一对多联系（1:n）
多对多联系（m:n）
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两个实体型间的联系
一对一联系
班级 1 班级-班长 1 班长 1:1联系
如果对于实体集 A 中的每一个实
(3) 简单原则：为简化 E―R 模型 , 现实世界的事物 能作为属性对待的,尽量归为属性处理。
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E―R模型的设计方法
属性和实体间并无一定的界限。 如果一个
事物满足以下两个条件之一的,一般可作为属
性对待：
①属性不再具有需要描述的性质。 属性在 含义上是不可分的数据项。 ② 属 性 不 能 再 与 其 他 实 体 集 具 有联系 , 即 E―R模型指定联系只能是实体集间的联系
41
7.2.3 E―R模型的设计方法 （3）原订单和产品的联系实际上是订单细
节和产品的联系。每条订货细节对应一个产
品描述，订单处理时从中获得当前单价、产
品重量等信息。
（4）工厂对大宗订货给予优惠。每种产品
都规定了不同订货数量的折扣，应增加一个
“折扣规则”实体存放这些信息，而不应把
它们放在产品描述实体中
联系名
n 实体型2 m:n联系
32
联系的表示方法（小结）
实体型1
1
实体型1
m n
联系名
m 实体型2 n 实体型3
联系名
同一实体型内 部的m:n联系
多个实体型间的1:n联系
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7.2.3 E―R模型的设计方法
在设计 E―R 模型时 , 首先必须根据需 求分析,确认实体集、 联系集和属性。 一个企业（单位）有许多部门 , 就会有 各种业务应用的要求 , 需求说明来自对 它们的调查和分析 有关需求分析的方法将在第 8 章中介
三个实体之间的关系如何表达，根据 语义
20
两 种 联 系 方 式 的 区 别
仓库 库存 业务
器件
供应
仓库 订购
供应商
器件
供应商
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仓库
库存
器件 供应
业务
供应商
器件的存放位置与供应商没有关系
器件的存放决定于器件的类别，不论是 哪个供应商提供的器件
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仓库 订购
供应商 器件 某个供应商提供的某种器件保存在某 个指定的仓库
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7.4 设计关系模式的工具 ERWin 是一个关系实体模型（ER Model ）设计工具，与Power Designer成为最常 用的两种数据库设计工具 ERWin提供数据库正向工程、逆向工程和文 档正向工程功能，可以把设计直接实施到数 据库，或把数据库中的对象信息读到ERWin
实体: An entity is an object in the real world that is distinguishable from
other object.
客观存在并可相互区别的事物 客观对象，如仓库、器件、职工……等 抽象事件，如订货、借书、足球赛……等
实体集（Entity Set）
是现实世界到机器世界的一个中间层次 是数据库设计的有力工具 数据库设计人员和用户之间进行交流的语言
对概念模型的基本要求
较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达 应用中的各种语义知识
简单、清晰、易于用户理解
6
7.2.2 E/R 图
信息世界的对象----实体、属性、联系
将现实世界的研究抽象为信息世界的对象 例如：学生个体抽象为 学生（姓名，性别，出生日期，住址，电话）