Диссертация (1090633), страница 9
Текст из файла (страница 9)
Между уровнями в многоуровневой модели устанавливаются отношенияклассификации, когда класс более высокого уровня рассматривается какклассификатор классов нижних уровней.[50]Рассмотренный подход обладает некоторыми недостатками. Во многихслучаях число уровней моделирования не известно и начальное значение potencyне определено. Для преодоления этого недостатка предлагается использоватьаннотирование семантических конструкции, принадлежащих одному уровнюмоделирования, семантическими конструкциями, определенными на болеевысоком уровне моделирования.2.1.5. Метод семантического согласования для многоуровневой семантической моделиВ [57] предложен метод для поддержки интеграции между онтологиямигрупп описаний, основанный на механизме семантической аннотации, которыйпозволяет определять семантическую близость классов разных онтологий.
Вметоде предложено выделять в некоторой онтологии О наборы семантическихконструкций, используемых в достаточно широком классе информационныхмоделей и использовать классы, связи и индивидуалы, представляющих этиконструкции, для пометки (аннотации) понятий или группы понятий,представленных в других онтологиях, например, в онтологиях V и U. Введенопонятие аннотации, обозначающее пару <u, c>, где с – понятие из О, либо ихкомпозиция, u – экземпляры некоторой онтологии. Классы и объекты онтологийV и U могут быть помечены экземплярами понятий, которые в свою очередь естьподтипы понятий онтологии O (Рисунок 10).Рисунок 10.Схема механизма аннотацийВведем определение операции аннотирования как установление специального отношения между подграфом из V или U и понятием О, определяемого связью имеет метатип. Для обеспечения интероперабельности моделей введем отображение MU(V) модели V в модель U.
Однако модели изначально никак не связаныи необходимо найти семантически близкие конструкции моделей. Будем считать37семантически близкими пары конструкций <u, v>, u ∈ U, v ∈ V, для которых существуют аннотации <v, c>∈ AV и <u,d>∈ AU, такие, что с является подпонятием d.Например, выражениемодель интерфейса пользователя.имеет метатип=модельсвязывает класс модель из онтологии ISO 24744 с классом модель интерфейсапользователя онтологии пользовательского интерфейса отношением аннотации.Аналогичным образом, в выражениимодель источника данных.имеет метатип=модельсвязывается класс модель из онтологии ISO 24744 с классом модель источникаданных онтологии информационных элементов.Представленные формализмы определяют набор математических инструментов для формального описания многоуровневых семантических моделей.2.2.
Обоснование моделей и алгоритмов обработки информацииПредметная область ИС в большинстве случаев оказывается слабоструктурированной, что лишает возможности разработчиков ИС применятьматематические методы исследования, традиционно используемые для сильноструктурированных предметных областей. Отметим, что модели сложныхреальных объектов и явлений нередко оказываются интегрированными, т.е.включающими в себя и содержательно-описательную, и формальноматематическую составляющие. По сути, процесс разработки ИС являетсяпроцессом формализации концептуальной модели ее предметной области.
Вкачествебазовыхинструментовданнойформализациивыступаютинформационные объекты (данные и специальным образом конструируемыеструктуры данных) и алгоритмы (организуемые специальным образомпоследовательности встроенных операций преобразования информационныхобъектов). Технологии перехода от формально-математических моделей иметодов к алгоритмам и данным складывалась на протяжении всей историиразвития вычислительной математики и численных методов.Для формализации предметной области ее модель необходимо представитьнекоторой теорией, в которой предметная область отражается в видесовокупности: базовых структурированных понятий – базовых модельных объектов иотношений между ними (законов): правил формирования моделей объектов, не сводимых к одной из базовыхмоделей, в виде специальных структур, образуемых из базовых понятий; методов анализа моделей, обеспечивающих получение ответов навопросы, рассматриваемые этой теорией.Использование семантических подходов обеспечивается переходом ктехнологиям управления знаниями и, соответственно, к использованию38инструментов управления знаниями.
В этих предположениях такой программныйпродукт как СУБЗ может быть рассмотрен как инструментальная средауправления знаниями, представленными в виде онтологий. Таким образом,имеется необходимость рассмотреть процессы создания и сопровождения СУБЗ,организацию навигационной структуры доступа к знаниям и обеспечениеадаптации визуального интерфейса с учётом потребностей пользователя с точкизрения управления специфическими знаниями.Разработка модели представления знаний, которые обеспечивали быавтоматизированную обработку информации на семантическом уровне всистемах управления знаниями (СУЗ) требует определения методов выделенияразличных типов знаний и определения языков для их описанияДля использования методологии разработки моделей и методов построенияИС основанных на знаниях и использование онтологий в информационныхсистемах необходимо рассмотреть следующие задачи [51]: построение методов и алгоритмов представления информационнойсистемы в виде семантической модели; разработка методов и алгоритмов управления базами знаний; разработка средства построения моделей предметных областей, средстваописания и хранения предметных данных и знаний построение алгоритмов проектирования архитектуры информационнойсистемы, основанной на знаниях; разработка модели универсального информационного пространства.Центральным понятием инженерии знаний является понятие «представлениезнаний».
Под этим термином может пониматься либо способ кодирования знанийв базе знаний, либо формальная система, которая используется для формализациизнаний. Практика разработки систем, основанных на знаниях, для сложныхпредметных областей и задач показала, что в каждой предметной областисуществует некоторая структура [35]. Эта структура, занимает промежуточноеположение между представлением знаний, используемым в модели предметнойобласти, и моделью предметной области (базой знаний).
Именно эта структураявляется основой для построения различных семантик, определяющих частныенаборы понятий и используемых для решения задач разных группзаинтересованных лиц. С конца 80-х гг. производится систематическое изучениеэтой структуры в работах зарубежных авторов. В этих работах эта структураполучила название «онтология предметной области».Онтологии по определению, принятому в философских науках, представляютсобой методологию и инструмент описания сущностей и природы бытия, в томчисле знаний и метазнаний.
Поскольку эта научная область в данное времяинтенсивно формируется, как отдельными учеными, так и многими ученымисообществами всего мира, обладающими своими субъективными точками зрения,то строгого и единственно правильного определения онтологии не существует.39Понятие онтологии в компьютерных науках, в частности, в областиискусственного интеллекта (ИИ),«характеризует попытку всеобъемлющей идетальной формализации некоторой области знаний с помощью прозрачнойлогической концептуальной схемы.
Иными словами, онтологии «позволяютформализовать и компактно представлять накопленные знания, одновременноопределяя и объединяя терминологию различных предметных областей, строитьединую научную картину мира как результат комплексных трансдисциплинарныхисследований» [52].Применительно к проектированию СУБЗ онтология – это точнаяспецификация некоторой предметной области. Она обеспечивает словарь дляпредставления и обмена знаниями об этой предметной области и множествосвязей, установленных между терминами в этом словаре. В простейшем случаепостроение онтологии сводится к: выделению концептов – базовых понятий данной предметной области; построению связей между концептами – определению соотношений ивзаимодействий базовых понятий.Одним из преимуществ использования онтологий в качестве инструментапознания является системный подход к изучению предметной области. При этомдостигаются систематичность (онтология представляет целостный взгляд напредметную область), единообразность (материал, представленный в единойформе, гораздо лучше воспринимается и воспроизводится) и научность(построение онтологии позволяет восстановить недостающие логические связи вовсей их полноте).В некоторых публикациях [53] онтологии напрямую отождествляются суниверсальными БЗ.
При таком подходе БЗ представляет собой описаниепонятийного аппарата определенных предметных областей, допускающеепоследовательные трансформации представлений знаний в формах,ориентированных на восприятие, и использование мультиагентнымиинтеллектуальными ИС..2.2.1. Классификация онтологийОсновываясь на анализе существующих онтологий, Шалфеева Е.А. и КлещевА.С.
делают вывод о наличии множества определений онтологии [54], которыечастично пересекаются и во многом отличаются друг от друга, большей частьюориентируясьнаотдельныестороныиспецифическиесвойстваинтеллектуальных систем. В указанной работе введено понятие «матрицыклассификаций» онтологии, одна из размерности которой определяетклассификацию онтологий по их назначению, а другое — «по их внутреннемуустройству».
Классифицировать онтологии можно по различным параметрам (взависимости от того, с какой целью их классифицируют), например: по степени зависимости от конкретной задачи или прикладной области;40 по языку представления онтологических знаний и его выразительнымвозможностям; по уровню детализации аксиоматизации; по предметной области.Дополнительно к этим характеристикам можно ввести и классификациионтологии, связанные с разработкой, реализацией и сопровождением онтологии,но такая типизация более уместна при обсуждении вопросов реализациионтологических систем.По степени зависимости от конкретной задачи или предметной областиобычно различают следующие онтологии.Онтология верхнего уровня. Такие онтологии описывают наиболее общиеконцепты (пространство, время, материя, объект, событие, действие и т. д.),которые независимы от конкретной проблемы или области.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
