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Modelado semántico de datos

by Panos Alexopoulos

September 2024

Intermediate to advanced

330 pages

10h 27m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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¿Qué es el modelado semántico de datos?¿Por qué desarrollar y utilizar un modelo de datos semántico?Mal modelado semánticoEvitar ErroresRompiendo Dilemas
Elementos generalesEntidadesRelacionesClases e IndividuosAtributosAxiomas, restricciones y reglas complejasTérminosElementos comunes y normalizadosLexicalización y sinonimiaInstanciaciónInclusión de significado y subsunción de clase/relaciónRelación parte-todoRelación semánticaCartografía y relaciones entrelazadasElementos de documentaciónResumen
AmbigüedadIncertidumbreVaguedadRigidez, Identidad, Unidad y DependenciaSimetría, inversión y transitividadSupuestos de mundo cerrado y abiertoCambio semánticoResumen
Precisión semánticaIntegridadCoherenciaConcisiónPuntualidadRelevanciaComprensibilidadFiabilidadDisponibilidad, versatilidad y rendimientoResumen
Actividades de desarrolloPreparar el escenarioDecidir qué construirConstruirloAsegurarse de que es buenoHacerlo útilHacer que dureVocabularios, patrones y modelos ejemplaresOntologías superioresPatrones de diseñoModelos estándar y de referenciaModelos y conjuntos de datos públicosMinería de modelos semánticosTareas de mineríaMétodos y técnicas de mineríaResumen
Dar malos nombresDar mal ejemploPor qué ponemos malos nombresEmpujando hacia la claridadOmitir definiciones o darlas malCuando necesitas definicionesPor qué omitimos las definicionesDefiniciones buenas y malasCómo conseguir las definicionesIgnorar la vaguedadLa vaguedad es una característica, no un errorDetectar y describir la vaguedadNo documentar los prejuicios y las suposicionesMantener a tus enemigos cercaResumen
Mala identidadMala sinonimiaMapeo e interrelación incorrectosSubclases malasInstanciación como subclasePartes como subclasesClases rígidas como subclases de clases no rígidasSuperclases comunes con criterios de identidad incompatiblesAxiomas y Reglas MalasDefinir las relaciones jerárquicas como transitivasDefinir las relaciones vagas como transitivasClases Vagas ComplementariasConfundir reglas de inferencia con restriccionesResumen

Construir lo equivocadoPor qué tenemos malas especificacionesCómo conseguir las especificaciones adecuadasMala adquisición de conocimientosFuentes de conocimiento erróneasMétodos y herramientas de adquisición erróneosUna historia de especificación y adquisición de conocimientosEspecificación y diseño del modeloPoblación modeloResumen
No tratar la calidad como un conjunto de contrapartidasPrecisión semántica frente a exhaustividadConcisión frente a exhaustividadConcisión frente a comprensibilidadRelevancia para el Contexto A Versus Relevancia para el Contexto BNo vincular la calidad a los riesgos y beneficiosNo utilizar las métricas adecuadasUtilizar métricas con interpretaciones engañosasUtilizar métricas con escaso valor comparativoUtilizar métricas con umbrales de valor arbitrariosUtilizar métricas que sean realmente señales de calidadMedir la exactitud de las afirmaciones vagas de forma nítidaEquiparar la calidad del modelo con la calidad de la extracción de informaciónResumen
Resolución de entidades defectuosasCómo utilizan los modelos semánticos los sistemas de resolución de entidadesCuando el conocimiento puede perjudicarteCómo seleccionar conocimientos útiles para la desambiguaciónDos historias de resolución de entidadesMala relación semánticaPor qué la relación semántica es complicadaCómo conseguir la relación semántica que realmente necesitasUna historia de relación semánticaResumen
Mala estrategia¿En qué consiste una estrategia de modelo semántico?Creer mitos y medias verdadesSubestimar la complejidad y el costeNo conocer o aplicar tu contextoMala organizaciónNo formar el equipo adecuadoSubestimar la necesidad de gobernanzaResumen
¿Clase o individuo?¿Subclasificar o no subclasificar?¿Atributo o relación?¿Fuzzificar o nouzzificar?En qué consiste la fuzzificaciónCuándo FuzzificarDos Historias de FuzzificaciónResumen
¿Qué lexicalizaciones tener?¿Cómo de granular?¿Cómo ser general?¿Cómo ser negativo?¿Cuántas verdades hay que manejar?¿Cómo estar interrelacionado?Resumen
Evolución del modelo¿Recordar u olvidar?¿Correr o seguir el ritmo?¿Reaccionar o prevenir?Conocer tu deriva semántica y actuar en consecuenciaModelo de gobernanza¿Democracia, oligarquía o dictadura?Una historia de centralizaciónResumen
El mapa no es el territorioSer optimista, pero no ingenuoEvitar la visión de túnelEvitar debates que distraiganMarcos semánticos frente a marcos no semánticosRepresentación simbólica del conocimiento frente al aprendizaje automáticoNo hacer dañoColmar la brecha semántica

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Capítulo 5. Desarrollo del modelo semántico

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

"Si explotas los datos lo suficiente, también puedes encontrar mensajes de Dios". [Dogbert]

Scott Adams, Dilbert

Hasta ahora hemos visto en qué puede consistir un modelo semántico, qué fenómenos deben preocuparnos durante su desarrollo y utilización, y qué dimensiones de calidad debemos evaluar antes de utilizarlo. En este capítulo, nos centraremos en el proceso de desarrollo de un modelo semántico, examinando los retos, pasos y actividades que implica, y el apoyo metodológico y tecnológico disponible para cada uno de ellos.

Si eres principalmente un consumidor de modelos semánticos más que un creador, este capítulo te ayudará a comprender lo difícil que puede ser el proceso de desarrollo, y cómo puedes ayudar a los creadores de modelos a construirte los modelos que realmente necesitas.

Actividades de desarrollo

Existen varias metodologías y ciclos de vida en la bibliografía sobre modelado semántico que intentan definir los pasos y actividades implicados en el desarrollo de un modelo semántico de datos [93]. Algunas sólo prescriben unas pocas actividades de alto nivel, mientras que otras contienen tareas más detalladas y específicas. Algunas son específicas de determinados tipos de modelos y/o marcos de modelado, mientras que otras son más genéricas. Algunas se basan en una filosofía más centralizada, mientras que otras ...