本体论系统
制度逐渐僵化，我们该如何运作？ 如果我们选择补充光照，就有可能做到这一点。
回答问题需要在所有可用的信息源中进行搜索。 此操作可以在线（在响应时间允许的意义上）或离线（通过填写 数据库 的答案）。
如果我们的问题没有得到解答 数据 通过数据挖掘收集的数据，我们想知道是否还有其他方法来聚合 数据 得到答案。
例如，让我们面对这样一种情况：一家公司有兴趣隔离那些既是公司又是个人的公司或个人。 客户 什么供应商。 他们有税码或增值税号作为标识符，因此单个代码可识别单个实体。 通过整合我 数据 数据并利用冗余，可以以新的方式组织信息，并以相对简单的方式识别既是客户又是供应商的实体。
增值是在实现时实现的，而不是通过分割实现的 客户 和供应商，我们谈论的是一个一般类别，即对话者，其中包括其他主题（例如 PA，例如纳税的市政府）。 在这种情况下，我们的想法是将概念而不是语法视为聚合的极点。 这使我们能够避免整合基础 数据 从而进行光积分。
客户和供应商是关键字，可让我识别与我有关系的一些实体。
此时，可以为我们的对话者创建一个结构，他们是个人或法人实体，可以是与之建立关系的新公司，但他们都不是 客户 也不是供应商（例如市政当局、邻居）。 然后我们发现我们与一组人和一组法律实体进行交互。
有一种方法可以访问 数据库 通过未预见到的相关性：我们发现我 客户 他们也是供应商，因为我们提到的结构 数据，但是，加入我 数据 并找到相关性，我们不仅依赖于我们找到的值，还依赖于冗余和结构（例如我如何知道Mac Donalds和McDonald's是否是同一家公司？）。
为了避免使用关键字，即避免用词汇属性来表征实体，我们必须使用本体论系统：我们对某个实体的同义词不感兴趣，但我们对理解世界的结构，即本体论感兴趣。
本体论与语义学不同：后者与语言相关，而本体论与世界相关。本体论是对存在或“我们在世界上的存在方式”的研究，而语义学则与语言相关：为了具有意义，语言必须存在。世界是由语言生成的，因此使我们能够永远超越我们所看到的，而本体论 帕尔拉 一个特定的世界。
例如，如果我们将术语“摩天大楼”定义为“高于 X 米的建筑物”，则句子
类型“我口袋里装着摩天大楼回家”在我们定义的本体论中是没有意义的，而如果本体论预见到术语“摩天大楼”也意味着“复制建筑物的雕像纪念品”的含义，那么句子将呈现精确的含义。
建立之间的相关性 数据库，我们描述世界：是世界说它决定了我们使用的词语。 这样的世界总是有限的：组织生命周期中的事实数量是有限的。 相反，语言唤起的世界是无限的，通过语言我们可以代表任何可能的世界，因为语言关注的是潜力，而不仅仅是现有的。 无论如何，逻辑让我们了解语义的本质：如果有人提供服务，那么他就是供应商，因为我们知道服务是供应的一种类型。
本体允许我们分离两个阶段：聚合和最终集成。 聚合就是将我们感兴趣的内容聚集在一起，这是集成的重要组成部分：如果我有两个具有相同内容的文档 数据 并汇总它们的含义，已经付出了最大的努力。 文件的实际集成（合并或编辑）是次要部分。
可以将其中包含的信息关联起来 数据库，还有使用语义的文档和视频。 优点是拥有更多 数据库，而不仅仅是一个，是我们可以保持nei 数据库 原子水平的分析信息。
然后，我们必须能够将信息关联起来，以获得标准化的响应，从而使我们能够优化成本并保证与所有人员建立正确的关系 客户 （能够以同样的方式回答）。
为了理解什么与什么相关，让我们考虑一个来自网络思想的例子：我们可以将标签应用于资源，以便识别所有相关信息。 这种方法的问题是我们可以使用不同形状的标签来表示相同的事物（标签受语法限制）。 第二种解决方案是引用语义维度，从词典（即使用单词来获取标签）传递到语义维度（归纳概念和实体）。
然而，我们感兴趣的语义与自然语言的语义具有不同的性质，自然语言通常比所提出的目标具有更广泛的目标。 借助语义，我们可以描述一种语言，通过它我们可以描述我们感兴趣的世界，这就是本体论。
本体可以使用逻辑语言来描述，最常见的一种是OWL（本体网络语言）。
通过它，我们能够在世界上移动并解释事实。 这是一个非常抽象的描述，对于我们想要执行的操作很有用。
在本体中，节点之间的关系定义了什么是可能的以及什么与所讨论的本体相关，而不是在本体之外，并且对于我们可以执行的操作而言，它是完整的。
它还经常用于关联不同的事物，例如当一家公司想要了解另一家公司的情况时。 在这种情况下，我必须找到关联不同信息的方法。 使用抽象是最常用的技术：
- 组织诊断；
- 人的诊断；
- 机器诊断。
抽象的类型取决于我们想要给出的答案：这三个诊断彼此相关，即使这些概念显然属于不同的类别。
每个类别都确定了个人与组织关系中的一组权利和义务。
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