Анализ предметной области (ПдО) представляет особый вид
научной деятельности, в результате которой строится интерпретационная модель предмет-
ных знаний (в широком смысле). В процессе анализа последние делятся на инвариантные и
прагматические знания, концептуальные составляющие которых представляют онтологиче-
ские знания ПдО.
Некоторые идеи по разработке методологии проектирования онтологии ПдО берут своё
начало в литературе по объектно-ориентированному подходу (ООП), возникшему как техно-
логия программирования больших программных продуктов [2]. Однако разработка онтоло-
гий как иерархической структуры понятий (концептов) отличается от проектирования объек-
тов как классов и отношений в объектно-ориентированном программировании. Последний
сосредотачивается главным образом на методах описания классов - программист принимает
проектные решения, основанные на операторных свойствах класса, тогда как разработчик
онтологии принимает эти решения, основываясь на структурных свойствах класса
Сказанное выше и ряд других факторов "подтолкнули" учёных к разработке парадигмы
компьютерных онтологий, основные принципыкоторой были сформулированыв [4].
1. Доходчивость, ясность (Clarity). Термины (и понятия) онтологии должныотражать
реальную действительность. Их символьные обозначения (знаки) должныформироваться на
основе общепринятых правил в семиотике и должнывыражать общепринятые смыслыре-
альных объектов. Всвою очередь, эти смыслыизвлекаются из общепринятых определений
терминов (понятий), зафиксированных в толковых словарях, различных глоссариях ПдО.
Суждения, входящие в определения, формализуются на основе формального общепринятого
аппарата в виде тождественно истинных логических аксиом.
2. Обоснованность, связность (Coherency). Формирование начального набора понятий
онтологии и их добавление должно быть обоснованным, определяемым, в первую очередь,
требованиями предполагаемой совокупности решаемых задач. Логические аксиомыначаль-
ного набора понятий должныбыть непротиворечивыми. Для этого должен быть предусмот-
рен механизм логического вывода, который, в том числе, проверяет на непротиворечивость
добавляемые аксиомыи выводимые в онтологии утверждения.
3. Расширяемость (Extendibility). Ядром онтологии являются первоначально введенные
(спроектированные) понятия и описывающие их аксиомы. Вонтологии должен быть преду-
смотрен механизм расширения (ограничения) совместно используемых словарей понятий без
нарушения целостности системы.
4. Минимальное влияние кодирования (Minimal encoding bias). Вонтологической си-
стеме (ОнС) должен быть реализован принцип совместного использования онтологий, кото-
рый предполагает: спецификацию онтологии на уровне представления, а не символьного ко-
дирования; запись такой спецификации на общепринятом и платформонезависимом языке
описания онтологий можно передать для использования любому программному агенту.
5. Минимальные онтологические обязательства (Minimal ontological commitment). Этот
принцип перекликается с принципами обоснованности и расширяемости/ограничения. Важ-
но, чтобымножество понятий онтологии отображало концептуальную структуру ПдО, отно-
сительно стабильную на протяжении "жизненного цикла" ОнС. А последняя предоставляла
возможность расширения или специализации отдельных ветвей онтологического графа (он-
тографа, ОГ). Отделение концептуальных знаний от знаний, выраженных фактами, является
стратегией построения ОнС, а точнее - онтологических баззнаний.
методика IDEF5 предназначена для онтологического анализа ПдО, анализа основных
терминов и понятий, используемых для описания объектов и процессов, границ исполь-
зования, а также взаимосвязей между ними. Служит для эффективного исследования и
документирования: словаря терминов, используемых при описании характеристик объек-
тов и процессов, имеющих отношение к рассматриваемой ПдО, точных и однозначных
определений всех терминов и классификации логических взаимосвязей между ними
А.В. Палагин, Н.Г. Петренко
К ПРОЕКТИРОВАНИЮ ОНТОЛОГОУПРАВЛЯЕМОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ
СИСТЕМЫ С ОБРАБОТКОЙ ЕСТЕСТВЕННО-ЯЗЫКОВЫХ ОБЪЕКТОВ
Abstract: In this work the approach to the formalized projection ontology-driven an intelligence system with natural language processing objects is considered. Primal problems of the analysis and the synthesis, solved on all design stages are
briefly considered. Also the example of solution of the task of classification of text documents is considered.
Keywords: domain ontology, natural language processing.
Анотація: У роботі розглянуто підхід до формалізованого проектування онтологокерованої інформаційної
системи обробки природномовних об"єктів. Коротко розглянуто основні задачі аналізу та синтезу,
вирішувані на всіх етапах проектування. Також розглянуто приклад вирішення задачі класифікації
текстових документів.
Ключові слова: онтологія прикладної області, комп"ютерна обробка природномовних об"єктів.
Аннотация: Вработе рассмотрен подход к формализованному проектированиюонтологоуправляемой инфор-
мационной системы с обработкой естественно-языковых объектов. Кратко рассмотрены основные задачи ана-
лиза и синтеза, решаемые на всех этапах проектирования. Также рассмотрен пример решения задачи классифи-
кации текстовых документов.
Ключевые слова: онтология прикладной области, компьютерная обработка естественно-языковых объ-
ектов.
1. Введение
Одной из важных ветвей современного развития интеллектуальных информационных систем яв-
ляются онтологоуправляемые информационные системы (ОУИС). Построение последних тесно
связано с разработкой теоретических основ и методологии проектирования, включающих фор-
мальный подход, фундаментальные принципы и механизмы, обобщённую архитектуру и структуру
системы, формальную модель и методологию проектирования онтологии предметной области
(ПрО), формальную модель представления знаний, обобщённые алгоритмы процедур обработки
знаний и др. В свою очередь, каждая из перечисленных составляющих общей методологии проек-
тирования представляет собой сложную информационно-алгоритмическую структуру, например
разработка онтологии ПрО тесно связана с концептуализацией онтологических категорий, разра-
боткой и усовершенствованием иерархических структур сущностей на всех уровнях, построением
формальной системы аксиом и ограничений. Комплексное решение указанных задач проектирова-
ния должно повысить роль онтологических (концептуальных) знаний при решении конкретных за-
дач в прикладных областях
А.В. Палагин, Н.Г. Петренко
К ВОПРОСУ СИСТЕМНО-ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ ИНТЕГРАЦИИ ЗНАНИЙ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
Abstract: In this work are researched some aspects of system integration of knowledge of a subject domain and
their orientation to effective realization knowledge-based of information technologies of natural language processing
objects.
Keywords: ontology, natural language processing, an ontology-language picture of the world.
Анотація: У роботі досліджено деякі аспекти системної інтеграції знань предметної області та їх
орієнтацію на ефективну реалізацію знання-орієнтованих інформаційних технологій обробки
природномовних об"єктів.
Ключові слова: онтологія, комп"ютерна обробка природної мови, мовно-онтологічна картина світу.
Аннотация: В работе исследованы некоторые аспекты системной интеграции знаний предметной об-
ласти и их ориентацию на эффективную реализацию знание-ориентированных информационных техно-
логий обработки естественно языковых объектов.
Ключевые слова: онтология, компьютерная обработка естественного языка, языково-онтологическая
картина мира.
1. Введение
Разработка и коммерческое использование баз знаний (БЗ) и соответствующего инструментария
во многих прикладных областях (Knowledge based engineering systems) на основе онтолого-
управляемых информационных систем во многих научно-исследовательских центрах и корпораци-
ях привела к росту теоретических разработок формализованных методологий проектирования
онтологических структур. При этом сущность указанных методологий сводилась к формальному
обоснованию структурирования иерархического дерева онтологии (формализованного построения
наборов концептов и связывающих их концептуальных отношений или категоризации) и разработ-
ке формальных языков представления знаний, которые описывают аксиоматизацию концептов
предметной области (ПрО). Следующим шагом развития теории баз знаний являлась необходи-
мость теоретически обоснованного объединения (или системной интеграции) уже разработанных
как общедоступных онтологий, так и коммерческих баз знаний для разнообразных прикладных
задач, проблем, целых предметных областей и мультидисциплинарных знаний общего характера
В настоящее время в мире известны несколько широко используемых онтологий, на основе кото-
рых разрабатываются информационные системы управления базами знаний в различных пред-
метных областях. Кратко рассмотрим их.
WordNet. Онтология разработана в Принстонском университете (штат Нью Джерси), свободно
распространяется в сети Интернет и представляет собой лексикографическую базу данных, струк-
турированную в соответствии с лингво-семантическими отношениями: синонимия, антонимия, ги-
понимия, меронимия и морфологические отношения [1,2]. База данных разделена по частям речи
на существительное, глагол, прилагательное, наречие и функциональные слова. Части речи орга-
низованы в иерархию узлов, где каждый узел представляет смысл слова, или синсет. У WordNet
существует более 66 тыс. синсетов существительных, около 18 тыс. синсетов прилагательных,
более 3600 синсетов наречий и более 12 тыс. синсетов глаголов (на сегодняшний день она вклю-
чает более 130 тыс. английских слов и фраз).
Технически, WordNet есть электронный тезаурус, определяющий широкий класс значений
слов, связанных между собой семантическими указателями.
- Подробнее о Решениях IBM для управления большими данными (IBM Big Data)
- Статьи по теме Big Data
- Новости по теме Big Data
- Услуги по внедрению решений для обработки больших объемов данных
- Заказать проведение презентации
- Консультация по выбору решений и технологий для обработки больших объемов данных