Das einfache Subjekt-Prädikat-Objekt Datenmodell von RDF verführt dazu, Beziehungen und Verben als einfache Prädikate oder Eigenschaften/Properties zu behandeln.
Das wird der Realität aber oft nicht gerecht.
Wenn wir z.B. Daten über Arbeitsverhältnisse oder Projektauftragnehmer sammeln, ist ein erster Ansatz vielleicht:
Oder Reifizieren vs. RDF-Star. Oder Davidsonsche Ereignissemantik beim Modellieren.
Ich glaube obiges Beispiel mit Caesar habe ich aus John Sowas „Knowledge Representation“, dass ich leider verliehen und nie zurückbekommen habe, darum fehlt die genau Seitenangabe.
Heute hörte ich mir den Workshop "Democratise the Knowledge Graph and Concrete Tooling Requirements" von Adam Keresztes auf der 2023 Knowledge Graph Conference in NYC an.
Verschiedene Leute betonten dort die Schwierigkeit, Nichtontologen den Unterschied zwischen Klassen und Instanzen zu erklären.
Das hat mich dazu gebracht, darüber nachzudenken, wie ich mit dieser Terminologie arbeite, und ich habe festgestellt, dass ich dazu neige,
'Set' statt 'Klasse' zu verwenden.
Als ich heute morgen den Artikel "Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges" las, habe ich wieder einmal an das Verhältnis zwischen symbolischer KI, sagen wir, in Gestalt vom Semantischen Web, also RDF und OWL, und statistischer KI in Gestalt von neuronalen Netzen, Sprachmodellen und Transformern gedacht.
ChatGPT zeigt, wie weit die statistische KI gekommen ist, hier sind ganz klar Ansätze zu genereller Intelligenz, AGI, zu erkennen.
Ein aktuelles Kundenprojekt hat mir wieder zwei wichtige Vorteile der W3C-Standards um semantische Technologien und Graphdaten vor Augen geführt:
Warum RDF? Weil es Ihre Investitionen schützt!
Logik und Semantik spielen bei der Datenmodellierung eine entscheidende Rolle, da sie dabei helfen, Daten auf klare und sinnvolle Weise zu strukturieren und zu organisieren. Durch die Verwendung logischer und semantisch reichhaltiger Datenmodelle können Unternehmen und Organisationen ihre Daten besser verstehen und nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und das Wachstum zu fördern.
Es werden keine Dienste zur Analyse Ihres Verhaltens genutzt, wir tracken sie nicht.
