Найханова Л.С. Методы и алгоритмы трансляции естественно-языковых запросов к базе данных в SQL запросы

Подождите немного. Документ загружается.

закономерность, описываемая конъюнкцией следующих фактов:

имеет характеристику v

∈V

со значением «предлог» - (∃х

:X) Р(x

, t(v

предлог));

имеет характеристику v

со значением «существительное» - (∃x

:X) Р(x

, t(v

существительное));

имеет характеристику v

со значением сорта «падеж» - (∃x

:X) Р(x

, t(v

, v

));

4) лексема

принадлежит сорту b

∈B - P

(х

), y

, f

), где f

– ссылка на процедуру

определения названия категории предлога х

, а переменная y

может принимать значение

«родительный», «дательный», «винительный», «творительный» или «предложный»;

равен v

- Р

(у

, v

);

6) лексема

стоит раньше х

лексемы - P

(i,j), y

, f

), где f

– ссылка на процедуру

проверки условия i>j, а переменная y

может принимать значения «раньше» или

«позже»;

имеет значение «раньше» - Р

(у

, раньше).

Предикат (∃

:X) (∃x

:X) Р

(ПС, t(х

, x

)) соответствует утверждению, что существуют

лексемы

и x

, которые образуют синтаксическую группу с именем ПС, а областью

значений переменных

, x

является множество Х лексем запроса g (х

, x

∈Х).

Необходимо также отметить, что факты 2) и 3) можно описать в одном предикате, т.к.

рассматривается одна и та же лексема

, следовательно, имеет место параметрический

предикат

par

, t(v

, существительное), t(v

, v

)).

В этом случае продукция записывается в виде:

=<q

, r

>, где

= (∃х

:X) Р(x

, t(v

, предлог) ∧ (∃x

:X) Р

par

, t(v

, существительное), t(v

, v

)) ∧

(х

), y

, f

) ∧ Р

(у

, v

) ∧ P

(i, j), y

, f

) ∧ Р

(у

, раньше) ↔ (∃х

:X) (∃x

:X) Р

(ПС, t(х

));

= add [P

(ПС, t(x

, x

))]; elim[(X, {x

})].

2 подсистема правил. Нахождение связи между парой лексем на примере построения

правила формирования пары СущП (существительное и прилагательное): пара лексем

i+1

образуют пару СущП тогда и только тогда, когда имеет место закономерность,

описываемая конъюнкцией следующих фактов:

имеет характеристику v

∈V

со значением «прилагательное» - (∃х

:X) Р(x

, t(v

прилагательное));

имеет характеристику v

со значением сорта «род» - (∃х

:X) Р(x

, t(v

, v

));

имеет характеристику v

со значением сорта «число» - (∃х

:X) Р(x

, t(v

, v

));

имеет характеристику v

со значением сорта «падеж» - (∃х

:X) Р(x

, t(v

, v

));

i+1

имеет характеристику v

(i+1)1

∈V

i+1

со значением «существительное» - (∃x

i+1

:X)

Р(x

i+1

, t(v

(i+1)1

, существительное));

i+1

имеет характеристику v

(i+1)3

со значением сорта «род» - (∃х

i+1

:X) Р(x

i+1

, t(v

(i+1)3

));

i+1

имеет характеристику v

(i+1)4

со значением сорта «число» - (∃х

i+1

:X) Р(x

i+1

t(v

(i+1)4

, v

(i+1)4

));

i+1

имеет характеристику v

(i+1)5

со значением сорта «падеж» - (∃х

i+1

:X) Р(x

i+1

t(v

(i+1)5

, v

(i+1)5

));

должна быть эквивалентна v

(i+1)3

- Р

, v

(i+1)3

);

10)

должна быть эквивалентна v

(i+1)4

- Р

, v

(i+1)4

);

11)

должна быть эквивалентна v

(i+1)5

- Р

, v

(i+1)5

Тогда продукцию можно представить в виде пары:

=<q

, r

>, где

= (∃х

:X) Р

par

, t(v

, прилагательное), t(v

, v

), t(v

, v

), t(v

, v

)) ∧ (∃x

i+1

:X)

par

i+1

, t(v

(i+1)1

, существительное), t(v

(i+1)3

, v

(i+1)3

), t(v

(i+1)4

, v

(i+1)4

), t(v

(i+1)5

, v

(i+1)5

)) ∧ Р

(i+1)3

) ∧ Р

, v

(i+1)4

) ∧ Р

, v

(i+1)5

) ↔ (∃х

:X) (∃x

i+1

:X) Р

(СущП, t(х

, x

i+1

));

= add [L

(D, (x

i+1

, x

)) ∧ L

i+1

) ∧ L

)]; elim [(X, {x

})].

3 подсистема правил.

Нахождение связи между лексемой и синтаксической группой

на примере построения правила формирования ОЧПС (существительное и прилагательное,

входящее в синтаксическую группу однородные члены прилагательных ОЧП): пара лексем

и х

через х

i+1

лексему (х

i+1

∈ОЧП) образуют словосочетание ОЧПС тогда и только тогда,

когда имеет место закономерность, описываемая конъюнкцией следующих фактов:

имеет характеристику v

∈V

со значением «прилагательное» - (∃х

:X) Р(x

, t(v

прилагательное));

имеет характеристику v

со значением сорта «число» - (∃х

:X) Р(x

, t(v

, v

));

имеет характеристику v

со значением сорта «падеж» - (∃х

:X) Р(x

, t(v

, v

));

лексема входит в состав синтаксической группы ОЧП - Р

(ОЧП, t(х

, x

)) или

(ОЧП, t(х

, x

));

i+1

имеет характеристику v

(i+1)1

∈V

i+1

со значением «существительное» - (∃x

i+1

:X)

Р(x

i+1

, t(v

(i+1)1

, существительное));

i+1

имеет характеристику v

(i+1)4

со значением сорта «число» - (∃х

i+1

:X) Р(x

i+1

t(v

(i+1)4

, v

(i+1)4

));

i+1

имеет характеристику v

(i+1)5

со значением сорта «падеж» - (∃х

i+1

:X) Р(x

i+1

t(v

(i+1)5

, v

(i+1)5

));

(i+1)5

должна быть эквивалентна v

- Р

, v

(i+1)5

);

(i+1)4

имеет значение «множественное» - Р

(i+1)4

, множественное);

10)

имеет значение «единственное» или «множественное» - Р

, единственное)

или

, множественное).

Тогда продукции можно представить в виде пары:

=<q

, r

>, где

= (∃х

:X) Р

par

, t(v

, прилагательное), t(v

, v

), t(v

, v

)) ∧ Р

(ОЧП, t(х

, x

)) ∧

(∃

i+1

:X) Р

par

i+1

, t(v

(i+1)1

, существительное), t(v

(i+1)4

, v

(i+1)4

), t(v

(i+1)5

, v

(i+1)5

)) ∧ Р

, v

(i+1)5

) ∧

(i+1)4

, множественное) ∧ (Р

, единственное) ∨ Р

, множественное)) ↔ (∃х

i+1

:X)

(∃

:X) Р

(ОЧПС, t(х

i+1

, x

));

= add [L

(D, (x

i+1

, x

)) ∧ L

(D, (x

i+1

, x

)) ∧ L

i+1

) ∧ L

)].

И в виде пары

=<q

, r

>, где

= (∃х

:X) Р

par

, t(v

, прилагательное), t(v

, v

), t(v

, v

)) ∧ Р

(ОЧП, t(х

, x

)) ∧

(∃

i+1

:X) Р

par

i+1

, t(v

(i+1)1

, существительное), t(v

(i+1)4

, v

(i+1)4

), t(v

(i+1)5

, v

(i+1)5

)) ∧ Р

, v

(i+1)5

) ∧

(i+1)4

, множественное) ∧ (Р

, единственное) ∨ Р

, множественное)) ↔ (∃х

i+1

:X)

(∃

:X) Р

(ОЧПС, t(х

i+1

, x

)) ∧ (∃х

i+1

:X) (∃x

:X) Р

(ОЧПС, t(х

i+1

, x

));

= add [M

(D, (x

i+1

, x

)) ∧ M

(D, (x

i+1

, x

)) ∧ M

(D, (x

i+1

, x

)) ∧ M

i+1

) ∧ M

) ∧

) ∧ M

)].

Активация продукционных правил осуществляется аналогично активации продукций

морфологического анализа.

Таким образом, осуществляется преобразование Ψ

: Х→G, где X - множество лексем с

вектором морфологической информации

v, G - граф зависимостей, в вершинах которого

располагаются словоформы (лексемы), а дуги отображают связь от вершины “предок” к

вершине “потомок”.

2.5. Выводы по второй главе

В данной главе рассмотрена математическая модель лингвистического транслятора, в

которой определены модели морфологического, синтаксического и проблемного анализов,

приведено содержательное описание морфологического и синтаксического анализов. На

основе предложенного формального аппарата разработаны их формальные модели.

Формальный аппарат позволил найти единый подход описания всех моделей

лингвистического транслятора. Подход заключается в том, что все задачи решаются как

преобразования в пространстве ситуаций. Каждая ситуация описывается продукционным

правилом. Условие применимости продукции описывает ситуацию в виде конъюнкции

фактов, что дает возмозможность использовать для его формального определения

предикатное представление.

Достоинство предложенного в работе подхода описания моделей заключается в его

универсальности.

3. Модель трансляции

В данном разделе необходимо описать два последних преобразования Ψ

: G→G

и Ψ

→Q, где G - граф зависимостей, в вершинах которого располагаются словоформы

(лексемы), полученные в результате выполнения морфологического и синтаксического

анализов,

- граф зависимостей в терминах физической модели данных, Q - SQL-запрос.

Для построения Ψ

необходимо выполнить два последовательных преобразования:

GGG

→

′

→

′′

′

, где G - граф зависимостей синтаксического анализа естественно-

языкового запроса,

′

- граф зависимостей в терминах логической модели данных, G

- граф

зависимостей в терминах физической модели данных.

Для построения Ψ

необходимо выполнить преобразования:

QGG →→

′′

′

, где

- граф зависимостей в терминах физической модели данных, G - граф SQL-запроса, Q -

SQL-запрос.

Для выполнения преобразований необходимо рассмотреть структуру

лингвистического обеспечения, описанного в разделе 3.1, преобразование Ψ

рассмотрено в

разделе 3.2 и преобразование Ψ

– в разделе 3.3.

3.1. Интерпретационная модель лингвистического транслятора

Интерпретационная модель включает в себя метаописание базы данных и формальное

описание проблемной среды.

3.1.1. Метаописание базы данных

Метаописание базы данных представляет собой описание её концептуальной схемы.

Описание концептуальной схемы базы данных состоит из: знаний об элементах базы

данных и структуре базы данных; знаний о взаимосвязи понятий базы данных с понятиями

естественного языка.

Приведем основные понятия и их определения.

Понятие в формальной логике – элементарная единица мыслительной деятельности,

обладающая известной целостностью и устойчивостью и взятая в отвлечении от словесного

выражения этой деятельности [88]. Понятие – это то, что выражается (или обозначается)

любой значащей (самостоятельной) частью речи (кроме местоимений), а если перейти от

масштабов языка в целом к "микроуровню", то членом предложения. Для трактовки

проблемы понятия в её формально-логическом аспекте можно воспользоваться готовым

арсеналом трёх областей современного знания: общей алгебры, логической семантики,

математической логики.

Процесс образования понятия естественно описывается в терминах гомоморфизма.

Разбивая множество объектов на классы "эквивалентных" в каком-либо отношении

элементов, т.е. игнорируя все различия между элементами одного класса, не являющимися

существенными для рассматриваемой предметной области, получаем новое множество.

Множество, полученное по выделенному отношению эквивалентности, гомоморфно

исходному и называется фактор-множество. Тогда элементы этого нового множества

(классы эквивалентности) можно воспринимать как единые, не расчленяемые объекты,

полученные в результате "склеивания" всех неразличимых в фиксированных отношениях

исходных объектов в один "комок". Эти "комки" отождествленных между собой образов

исходных объектов и есть то, что называется понятием, полученными в результате

мысленной замены класса близких между собой представлений одним "родовым" понятием

[67].

С семантической точки зрения необходимо различать понятие как некоторый

абстрактный объект и называющее его слово (являющееся вполне конкретным объектом),

имя, термин.

Объёмом понятия является совокупность "склеиваемых" в это понятие

элементов, а содержанием понятия - перечень признаков (свойств), на основании которых

производилось это "склеивание". Таким образом, объём понятия - это

денотат (значение)

обозначающего его имени, а содержание -

концепт (смысл), который это имя выражает.

Чем обширнее набор признаков, тем уже класс объектов, удовлетворяющих этим

признакам, и, наоборот, чем уже содержание понятия, тем шире его объём. Это очевидное

обстоятельство часто именуют законом обратного отношения.

Концепт понятия – включает в себя как собственные признаки, идентифицирующие

понятие, так и признаки, позволяющие установить связь данного понятия с другими

(валентные признаки). Если понятие является сложным, то в концепт могут входить

правила, необходимые и достаточные для принятия решения о принадлежности данной

сущности объему понятия. Другими словами,

концепт - это то знание, которое выражается

данным понятием при концептуальном моделировании предметной области [91].

Денотат понятия – это пара, состоящая из имени и знака, обозначающая сущность

предметной области, при этом отдельно выделяют понятия - денотат знака и денотат

имени.

Денотат знака – это значение, которое может иметь в рамках данной знаковой

ситуации. Следует иметь в виду, что связь "имя-денотат" многозначна. Некоторое имя

может обозначать множество денотатов -

омонимия, и, наоборот, одному денотату можно

поставить несколько имен -

синонимия.

Экстенсионал понятия –

это совокупность всех его допустимых денотатов,

соответствующих концепту этого понятия.

Интенсионал понятия – это тот смысл, который мы вкладываем в понятие, т.е.

интенсионал характеризует концепт данного понятия, его содержание

(intP).

Признаки понятий, составляющие интенсионал понятий, подразделяются на три типа

[89]:

- дифференциальный (

d) – используется в качестве характеристики содержания

атрибута и указывает, что атрибут является уникальным идентификатором (ID) сущности

базы данных в терминах физической модели данных;

- характеристический (

h) – признак, позволяющий отличать сущности, относящиеся

к объему одного и того же понятия, и указывает, что атрибут относится только к одной

сущности базы данных;

- валентный (

v) – признак, обеспечивающий связь между различными понятиями, и

в терминах физической модели данных обозначается как атрибут со свойством Foreign Key

(FK).

Элемент базы данных – это термин логической или физической модели данных. Его

примерами являются тип данных, запись данных и лексическая характеристика термина

базы данных. Термин логической и физической модели данных является либо классом

понятий, либо его свойством. К терминам логической модели данных Ξ

относятся

сущность - понятие и атрибут - свойство понятия. К терминам физической модели данных

относятся таблица - понятие, столбец - свойство понятия. Понятия логической и

физической моделей данных изоморфны.

Тип данных – традиционный термин базы данных.

Запись данных – набор столбцов таблицы базы данных (денотат свойства понятия).

Лексическая характеристика термина базы данных – это либо часть речи, которая

отображается на множество {существительное, прилагательное, количественное

числительное, числительное}, либо синтаксическая группа, отображающаяся на множество

значений {ДАТА, ФИО, число, текст}.

Тип отношения – взаимосвязь двух терминов, отображающаяся на множество

основных типов абстрагирования понятий: обобщение, агрегацию, типизацию, ассоциацию.

Типы абстрагирования понятий задают уровень абстракции. Возможно как повышение

уровня абстракции, так и его понижение. Существуют следующие пары [90]: агрегация ↔

декомпозиция; обобщение ↔ специализация; типизация ↔ конкретизация; ассоциация ↔

индивидуализация.

Все знания о концептуальной схеме базы данных и проблемной среде можно описать

посредством биноминативных предложений. Биноминативные предложения задают

отношения между двумя и более объектами, им свойственны следующие виды отношений:

подобие, перевод, характеризация, идентификация (тождество), квалификация и номинация

(именование) и т.д. [76].

Отношения абстрагирования можно соотнести с отношениями, заданными в

биноминативных предложениях. Так, например, отношение ассоциации соотносится со

следующими видами отношений биноминативных предложений: подобием, переводом,

характеризацией, идентификацией.

Отношениям обобщения, агрегации, типизации соответствуют отношения

квалификации и номинации. При описании знаний об элементах базы данных и их

взаимосвязях будем использовать уточненное отношение ассоциации в терминах

биноминативных предложений, в остальных случаях будем использовать отношения

обобщения, агрегации, типизации, конкретизации.

Все знания будем описывать как закономерности, используя различные типы

отношений, извлекаемые из биноминативных предложений. Например, в биноминативном

предложении «Студент является сущностью» между объектами предложения «Студент» и

«сущность» существует отношение типизации.

Все отношения, используемые для описания закономерностей метаописания базы

данных, можно классифицировать на пять групп:

- отношение агрегации между понятием «часть»

х и агрегированным понятием у

«целое»;

- отношение характеризации между атрибутами физической модели данных и их

признаками;

- отношение типизации между термином логической модели данных и его типом;

- отношение перевода между понятиями проблемной среды и терминами

логической модели данных, между терминами логической и физической моделей данных;

- отношение конкретизации между термином физической модели данных и его

лексической характеристикой.

Для представления закономерностей введем параметрический и два вида составных

предикатов. Посредством параметрического предиката будем описывать отношения

агрегации и характеризации, задавая при этом схему понятия (сущности) через

перечисление его свойств (атрибутов) и признаков этих свойств:

par

(х, t(p

), …, t(p

)),

(3.1)

где

х – сущность в терминах физической модели данных; t(p

) – терм, задающий

отношение характеризации в виде соответствия между

– идентификатором атрибута

физической модели данных и его

j-тым признаком v

; m – количество атрибутов,

составляющих сущность

х.

Составные предикаты используются для описания отношений типизации, перевода и

конкретизации.

Первый составной предикат описывает отношения типизации, перевода и

конкретизации между двумя объектами биноминативного предложения:

(x, y, t

(3.2)

где

x – первый объект биноминативного предложения, y – второй объект

биноминативного предложения,

– тип отношения r между ними.

Второй составной предикат позволяет описывать отношения типизации и перевода

между двумя объектами биноминативного предложения, первый из которых

представляется в виде множества понятий естественного языка:

(t(x

,…,x

), y, t

(3.3)

где

t(x

,…,x

) – терм, задающий множество понятий естественного языка (x

,…,x

которые в совокупности определяют второй объект биноминативного предложения

y, t

–

тип отношения

r между ними.

Знания об элементах базы данных подразделяются на три группы

: первая включает в

себя знания о понятиях логической модели данных, вторая – знания о взаимосвязи

терминов логической и физической моделей данных, третья – знания о понятиях

физической модели данных. Знания о моделях данных содержат знания об интенсионале

понятий, о типах данных и лексических характеристиках атрибутов базы данных.

Для описания знаний первой группы используются составные предикаты с

отношениями: типизации

tip

агрегации и обобщения

agr

, которые позволяют задать

понятия, составляющие логическую модель данных, и их свойства. Вторая группа

описывается составным предикатом с отношением перевода

t . С помощью этого

предиката устанавливается соответствие между терминами логической и физической

моделей данных. Для описания третьей группы используются составной предикат с

отношением конкретизации

con

t и параметрический предикат. Посредством составного

предиката уточняется термин физической модели данных. Каждому термину могут быть

приписаны: тип данных, запись данных и лексическая характеристика. Параметрический

предикат задает схему понятия – термина физической модели, а валентные признаки

понятия позволяют создать семантическую сеть понятий.

Приведем примеры предикатов, которые соответствуют метаописанию модели

данных «Контингент студентов»:

),,(

tips

tyxP - предикат, задающий отношение типизации

tip

t , например, предикат

Три группы предикатов, соответствующие знаниям об элементах базы данных, приведены в Приложении В.

),,(

tips

tсущностьстудентP утверждает, что термин студент∈Ξ

и является сущностью

базы данных, а предикат

),,(

tips

tатрибутфамилияP

утверждает, что термин фамилия∈Ξ

является

атрибутом базы данных;

),),,...,((

tipks

tyxxtP - предикат, также задающий отношение типизации

tip

t ,

например, предикат

),),,((

tips

tатрибутдомашнийтелефонtP утверждает, что термины

телефон и домашний∈Ξ

и в совокупности составляют атрибут базы данных;

3) ),,(

trs

tyxP - предикат, задающий отношение перевода

t , например, предикат

),,(

trs

tstudentстудентP

утверждает, что термин студент

∈Ξ

соответствует термину

student

∈Ξ

физической модели данных;

),),,...,((

trks

tyxxtP

- предикат, задающий отношение перевода

, например,

предикат ),),,((

trs

tnhtelдомашнийтелефонtP утверждает, что термины телефон и

домашний

∈Ξ

и в совокупности соответствуют термину nhtel∈Ξ

физической модели

данных;

)),(),...,,(),...,,(,(

jikpar

vptvptvptxP - предикат, задающий отношение агрегации

agr

t между таблицей х и p

столбцом базы данных в терминах t∈Ξ

, а также – отношение

характеризации между p

атрибутом сущности х и ее признаком v

. Например, предикат:

)),(),,(),,(),,(),,(),,(),,(,( vCodeSexthBirthDaythNamethFamilytvtCodeStudentvstCodeEducIntdNChildtChildStudP

par

утверждает, что таблица ChildStud∈Ξ

и включает в себя атрибуты NChild, CodeEducInst, CodeStudent, Family, Name, BirthDay, CodeSex,

каждый из которых имеет признак одного из трех типов: дифференциальный –

d, характеристический – h или валентный – v, а предикат

)),(),,(,( hSextdCodeSextSprSexP

par

утверждает, что таблица SprSex∈Ξ

и включает в себя атрибуты CodeSex, Sex, которые имеют

дифференциальный и характеристический признаки соответственно.

Примеры приведенных предикатов соответствуют описанию фрагмента физической

модели данных, изображенному на рисунке 3.1.

ChildStu d

CodeEducIns t: int NOT NULL (FK)

CodeStudent: int NOT NULL (FK)

Child: int NOT NUL

Family: char(18) NULL

ame: char(18) NUL

BirthDay: datetime NULL

CodeSex: int NULL (FK)

CodeZ: int NULL

DateZ: datetime NULL

SprSex

CodeSex: int NOT NULL

Sex: char(7) NOT NULL

Рис. 3.1. Фрагмент физической модели данных «Контингент учащихся»

Представление таблиц в виде такого параметрического предиката позволяет также

показать их взаимосвязь. Для примера рассмотрим предыдущие два предиката:

)),(),,(,(2

)),,(),,(),,(),,(),,(),,(),,(,(1

hSextdCodeSextSprSexP

vCodeSexthBirthDaythNamethFamilytvtCodeStudentvstCodeEducIntdNChildtChildStudP

par

−

Они имеют общий атрибут CodeSex, при этом в таблице SprSex этот атрибут является

дифференциальным, а в таблице ChildStud – валентным. Это говорит о том, что таблицы

SprSex и ChildStud связаны через этот атрибут и при этом таблица SprSex является главной,

а ChildStud – зависимой;

),,(

cons

tyxP

- предикат, задающий отношение конкретизации

con

. Например,

предикат

),,(

cons

tдатаBirthDayP

утверждает, что термин физической модели данных

BirthDay имеет лексическую характеристику «признак синтаксической группы» - ДАТА.

Таким образом, каждая группа знаний об элементах базы данных включает в себя

следующие типы предикатов:

· первая группа знаний - множество предикатов типизации вида

),,(

tips

tyxP и

),),,...,((

tipks

tyxxtP ;

· вторая группа знаний - множество параметрических предикатов

)),(),...,,(),...,,(,(

jikpar

vptvptvptxP

, задающих отношения агрегации и характеризации,

а также множество предикатов конкретизации

),,(

cons

tyxP

;

· третья группа знаний - множество предикатов перевода ),,(

trs

tyxP и

),),,...,((

trks

tyxxtP .

3.1.2. Описание знаний проблемной среды

Знания проблемной среды можно разделить на две категории: знания, которые имеют

прямое отношение к базе данных; знания, имеющие косвенное отношение к базе данных.

Знания, имеющие прямое отношение к базе данных, представляют собой понятия на

естественном языке, которые находятся в отношении перевода с терминами логической и

физической модели данных. Логические операции, операторы SQL-запроса, агрегатные

функции составляют знания об языке SQL-ориентированных баз данных.

К знаниям, имеющим прямое отношение к базе данных, относятся:

- знания об определениях терминов логической модели данных и понятий

естественного языка, релевантных проблемной среде;

- специальные знания, относящиеся к устройству рассматриваемой системы

(транслятора), или знания о себе.

К знаниям, имеющим косвенное отношение к базе данных, относятся:

- знания о синонимах терминов логической модели данных и понятий естественного

языка, релевантных проблемной среде;

- знания, составляющие базовую модель и не относящиеся к проблемной среде.

Специальные знания составляют понятия, концепт которых связан с логическими

операциями (операндами SQL-запроса), операторами SQL-запроса или стандартными

агрегатными функциями, которые определяются служебными терминами SQL-

ориентированной базы данных.

Все знания проблемной среды составляют множество

– множество терминов

проблемной среды и описываются в виде закономерностей на основе различных типов

отношений (прямых и обратных), которые разбиты на восемь групп:

1) отношение тождества между понятием проблемной среды и понятием логической

модели данных;

2) отношение подобия между понятием логической модели данных и понятием-

синонимом проблемной среды;

3) отношение подобия между понятием естественного языка, релевантным

проблемной среде, и лексемой – синонимом данного понятия;

4) отношение номинации между понятием проблемной среды и множеством понятий

логической модели данных;

5) отношение номинации между понятием проблемной среды и множеством понятий

проблемной среды, часть из которых может принадлежать множеству терминов логической

модели данных или множеству понятий, релевантных проблемной среде;

6) отношение типизации между специальным понятием проблемной среды и его

типом;

7) отношение перевода между специальным понятием проблемной среды и

служебным термином базы данных SQL;

8) отношение агрегации понятий проблемной среды и термина логической модели

данных.

Для представления закономерностей проблемной среды будем использовать

составные предикаты (3.2) и (3.3), а также составной предикат вида:

(x, y, r(verb),t(z

, …,z

nom

t ),

(3.4)

где х - понятие проблемной среды, y - понятие логической модели данных (y

∈Ξ

) или

понятие проблемной среды (y

∈Ξ

), t(z

,…,z

) – терм, задающий множество понятий

логической модели данных или проблемной среды (z

,…,z

), которые совместно с y

составляют определение понятия х, r(verb) – отношение связи между y и t(z

,…,z

выраженное глаголом естественного языка verb,

nom

t –отношение номинации между х и его

определением.

Приведем примеры видов предикатов, которые необходимы для представления

закономерностей проблемной среды

),,(

tgs

tyxP

или

)),,...,(),,...,((

tgkns

tyytxxtP - предикаты, задающие отношение

тождества

t , например, предикат

)),,,(),((

tgs

tотчествоимяфамилияtФИОtP

утверждает,

что понятия ФИО и фамилия, имя, отчество являются тождественными понятиями в

данной проблемной среде;

),,(

ans

tyxP

или

)),,...,(),,...,((

ankns

tyytxxtP

- предикаты, задающие отношение

подобия

. Во-первых, между термином логической модели данных х

∈Ξ

и понятием -

синонимом y

∈Ξ

. Так, например, предикат

),,(

ans

tучащийсястудентP

утверждает, что

понятие учащийся является синонимом термина студент. Во-вторых, между понятием

естественного языка х

∉Ξ

и понятием-синонимом y∈Ξ

понятия х, например, предикат

),,(

ans

tпереченьсписокP

утверждает, что понятие список является синонимом понятия

перечень;

- P

(x, t(z

, …,z

nom

t ), - предикат, задающий отношение номинации

nom

t между

понятием проблемной среды х и термом ),...,(

1 k

zzt . Отношение номинации говорит о том,

что понятие х определяется через множество понятий логической модели данных

),...,(

1 k

zz . Например: предикат )),,,т(,(

noms

tmaileфакселефонtданныеконтактныеP −

Полная версия предикатов проблемной среды приведена в Приложении Г.