Программа (мероприятие): Федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России»

Скачать 1.55 Mb.

Название	Программа (мероприятие): Федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России»
страница	8/15
Дата публикации	14.02.2015
Размер	1.55 Mb.
Тип	Программа

100-bal.ru > Экономика > Программа

1 ... 4 5 6 7 8 9 10 11 ... 15

Глава 2. Создание модели репозитория учебных объектов

2.1. Подходы к созданию и использованию онтологий предметных областей

Впервые термин "онтология" появился в 1993 году в статье Томаса Грубера [65], в которой представлены различные аспекты взаимодействия интеллектуальных систем между собой и c человеком. Онтология является описанием декларативных знаний, предназначенным для чтения человеком и выполненное в виде классов с отношением иерархии между ними [49]. Для формирования описания декларативных знаний необходима большая работа и наличие определенных навыков. С пояснением этой работы, а также ее результата, Грубер ввел специальный термин - «концептуализация». Описание он назвал «спецификацией». Поэтому онтология по Груберу определяется как «спецификация концептуализации».

Концептуализация – это структура реальности, рассматриваемая независимо от словаря предметной области и конкретной ситуации. При рассмотрении предметной области, описывающей кубики на столе, концептуализацией является набор возможных положений кубиков, а не конкретное их расположение в текущий момент времени [32].

В более позднем определении Грубера онтология определяется как формальная спецификация согласованной концептуализации. При этом под согласованной концептуализацией понимается, что данная концептуализация не есть частное мнение, а является общей для некоторой группы людей[32].

К настоящему времени имеется много разных определений онтологии. Так Н. Гуарино определяет онтологию как формальную теорию, ограничивающую возможные концептуализации мира [32].

В других определениях отражаются способы, которыми авторы строят и используют онтологии, например: Онтология – это иерархически структурированное множество терминов, описывающих предметную область, которая может быть использована как исходная структура для базы знаний [ 32].

Слово «онтология» может использоваться в различных контекстах. Онтология может рассматриваться как философская дисциплина, которая изучает наиболее общие характеристики бытия и сущностей и онтология может рассматриваться как артефакт, структура, описывающая значения элементов некоторой системы [32]. В этом контексте слово «онтология» и будет рассматриваться в работе. При неформальном подходе онтология представляет собой некоторое описание взгляда на мир применительно к конкретной области интересов. Такое описание состоит из терминов и правил использования этих терминов, которые ограничивают их значения в рамках конкретной области.

При формальном подходе онтология может быть представлена как система, состоящая из набора понятий и набора утверждений об этих понятиях, на основе которых можно описывать классы, отношения, функции и теории.

Основными компонентами онтологии являются [ 32 ]:

классы или понятия;
отношения;
функции;
аксиомы;
примеры.

Классы в онтологиях обычно организованы в таксономии. Классы или понятия используются в широком смысле. Понятием может быть любая сущность, о которой может быть дана какая-либо информация.

Отношения представляют тип взаимодействия между понятиями области. Они формально определяются как подмножество произведения n множеств. Пример бинарного отношения – отношение части.

Функции – это специальный случай отношений, для которых n-й элемент отношения однозначно определяется n-1 предшествующими элементами.

Аксиомы используются, чтобы записать высказывания, которые всегда истинны. Они могут быть включены в онтологию для разных целей, например, для определения комплексных ограничений на значения атрибутов, аргументы отношений, для проверки корректности информации, описанной в онтологии, или для вывода новой информации.

При создании и использовании онтологий условно можно выделить два направления, до некоторого времени развивавшихся отдельно. В рамках первого направления онтология представлялась как формальная система, основанная на математически точных аксиомах. Развитие второго направлении происходило в рамках компьютерной лингвистики и когнитивной науки. Там онтология понималась как система абстрактных понятий, существующих только в сознании человека, которая может быть выражена на естественном языке (или средствами какой-то другой системы символов). Вопрос о точности или непротиворечивости такой системы обычно не стоял.

На данный момент существует два альтернативных подхода к созданию и исследованию онтологий [32]:

Формальный, основан на логике (предикатов первого порядка, дескриптивной, модальной и т.п.).

Лингвистический, основан на изучении естественного языка (в частности, семантики) и построении онтологий на больших текстовых массивах, так называемых корпусах.

Эти подходы тесно взаимодействуют. Идет поиск связей, позволяющих комбинировать соответствующие методы. Поэтому иногда бывает сложно отделить лексические онтологии с элементами формальных аксиоматик от логических систем с включениями лингвистических знаний.

Но независимо от различных подходов можно выделить 3 основных принципа классификации онтологий [ 32 ]:

по степени формальности;
по наполнению, содержимому;
по цели создания.

Классификация по степени формальности.

Для обычных пользователей-непрофессионалов и компьютерным агентам (программам) создаются некоторые представления о значениях терминов. При использовании программных агентов также представляется спецификацию входных и выходных данных и эти данные также могут быть использованы как спецификация программы. Аналогично онтологии могут быть применены, чтобы предоставить конкретную спецификацию имен терминов и значений терминов. При данном подходе (где онтология является спецификацией концептуальной модели - концептуализации) существует простор для вариаций. В работе [32] отмечается, что некоторые виды онтологий могут быть представлены как точки на спектре в зависимости от деталей их реализации. На рис. 11 изображен так называемый спектр онтологий по степени формальности представления, использованию тех или иных синтаксических конструкций. Каждая точка соответствует наличию некоторых ключевых структур в онтологии, отличающих ее от других точек на спектре. Косая черта условно отделяет онтологии от других ресурсов, имеющих онтологический характер. Она разделяет системы, представляющие "человеко-понятные" (выше черты) и "машино-понятные" (ниже черты) описания.

Рис. 11. Спектр онтологий [32]

На спектре первой точке соответствует контролируемый словарь, т.е. конечный список терминов (простейшим примером является каталог на основе идентификаторов). Такие каталоги представляют точную (не многозначную) интерпретацию терминов.

Еще одной спецификацией онтологии может быть глоссарий, представляющий собой список терминов с их значениями. Значения описываются в виде комментариев на естественном языке. Это дает больше информации, поскольку люди могут прочесть такой комментарий и понять смысл термина. При этом интерпретации терминов могут быть многозначными. В основном глоссарии непригодны для автоматической обработки программными агентами, но можно, как и ранее, присвоить терминам ID. Все тезаурусы несут дополнительную семантику, определяя связи между терминами. Основные отношения, свойственные для тезаурусов: синонимия, иерархическое отношение и ассоциация. Ранние иерархии терминов, появившиеся в Сети, определяли термины через операции обобщения и уточнения [ 32 ].

Ниже следует точка «формальные таксономии». Такая разновидность онтологий включает точное определение отношения ПОДКЛАСС-КЛАСС(обозначаемого как is A ). В таких системах строго соблюдается транзитивность отношения is A: если A является подклассом класса B, то каждый подкласс класса A также является подклассом класса B. Строгая иерархия классов необходима при использовании наследования для процедуры логического вывода.

Следующая точка спектра - наличие в онтологической системе формального отношения ЭКЗЕМПЛЯР-КЛАСС (обозначаемого как isInstanceOf). Некоторые классификации включают только имена классов, другие содержат на нижнем уровне экземпляры (индивиды). Для отношения ЭКЗЕМПЛЯР-КЛАСС выполняется так называемая "наследуемость" вдоль отношения is A: если A является подклассом класса B, то каждый экземпляр класса A также является экземпляром класса B. Поэтому в приведенном выше примере " броши " не могут быть помещены в иерархии ниже " предмет одежды ", даже в подкатегорию " женские предметы одежды ", или стать экземпляром этой категории.

Ниже среди структурных элементов появляются слоты. Здесь классы (иногда их называют фреймами ) могут иметь информацию о свойствах (слотах). Используемые свойства бывают особенно полезными, когда они определены на верхних уровнях иерархии и наследуются подклассами [32].

Следующей является классификация по цели создания В рамках этой классификации выделяют 4 уровня (рис. 12): онтология представления, онтология верхнего уровня, онтология предметной области и прикладная онтология.

Рис. 12. Классификация онтологий по цели создания

Онтология представления

Создание данной онтологии связано с необходимостью описать область представления знаний, создать язык для спецификации других онтологий более низких уровней.

Онтология верхнего уровня

Назначение данной онтологии состоит в создании единой "правильной" онтологии, фиксирующей знания, общие для нескольких предметных областей, и в многократном использовании данной онтологии. Существует несколько крупных онтологий верхнего уровня: Cyc, DOLCE, SUMO, онтология Джона Совы (J.Sowa) и другие. Попытки создать онтологию верхнего уровня на все случаи жизни пока не привели к ожидаемым результатам. Многие онтологии верхнего уровня похожи друг на друга. Они содержат одни и те же концепты: сущность, явление, процесс, объект, роль, пространство, время, материя, событие, действие и т.п.

Онтология предметной области

Такая онтология еще называется онтологией домена. Ее назначение схоже с назначением онтологии верхнего уровня, но область интереса ограничена одной предметной областью (т.н. доменом), например, авиация, медицина, культура, дистанционное обучение, Интернет-технологии. Онтология предметной области обобщает понятия, использующиеся в некоторых задачах домена, абстрагируясь от самих задач (так, онтология автомобилей независима от любых особенностей конкретных марок машин). Во многих дисциплинах сейчас разрабатываются стандартные онтологии, которые могут использоваться экспертами по предметным областям для совместного использования и аннотирования информации в своей области.

Прикладная онтология

Служит для описания концептуальной модели конкретной задачи или приложения. Эти онтологии описывают концепты, которые зависят как от онтологии задач (см. ниже), так и от онтологии предметной области. Примером может служить онтология для автомобилей, строительных материалов, вычислительной техники. Такие онтологии содержат наиболее специфичную информацию.

Следующей является классификация онтологий по содержимому [32]. Эта классификация очень похожа (рис.13) на предыдущую, но здесь акцент смещается на реальное содержимое онтологии, а не на абстрактную цель, преследуемую авторами.

Рис. 13. Классификация онтологий по содержимому

Общие онтологии описывают наиболее общие концепты (пространство, время, материя, объект, событие, действие и т.д.), которые независимы от конкретной проблемы или области. В эту категорию попадают и онтологии представления, и онтологии верхнего уровня.

Онтология, ориентированная на задачу - это онтология, используемая конкретной прикладной программой и содержащая термины, которые используются при разработке ПО, выполняющего конкретную задачу. Она отражает специфику приложения, но может также содержать некоторые общие термины (например, в графическом редакторе будут и специфические термины - палитра, тип заливки, наложение слоев и т.д., и общие - сохранить и загрузить файл). Задачи, которым может быть посвящена онтология, могут быть самыми разнообразными: составления расписания, определение целей, диагностика, продажа, разработка ПО, построение классификации. При этом онтология задачи использует специализацию терминов, представленных в онтологиях верхнего уровня (общих онтологиях).

Предметная онтология (или онтология предметов) описывает реальные предметы, участвующие в какой-либо деятельности (производстве). Например, это может быть онтология всех частей и компонентов самолетов определененной марки (Boeing) и сведения об их поставщиках.

В работе [35] отмечается, что создание промышленных систем, основанных на онтологиях, требует методов и инструментов, как для построения онтологий, так и для целого ряда задач, связанных с их сопровождением. С середины 1990-х годов начали создаваться среды разработки онтологий. Параллельно с развитием средств разработки онтологий появились средства редактирования и сопровождения онтологий, средства отображения, выравнивания и объединения онтологий, а также средства аннотирования онтологий. В итоге, к настоящему времени сформировалась целая инженерия онтологий [48].

Важным понятием инженерии онтологий является понятие «отображение онтологий» (ontologymapping), под которым понимается деятельность по установлению соответствия между несколькими онтологиями или, другими словами, нахождение семантических связей подобных элементов из разных онтологий. Важность задачи отображения онтологий обусловлена тем фактом, что мощность знаний, заключенных в онтологиях, проявляется в полной мере только в том случае, когда удается учесть взаимосвязи независимых онтологий - установление факта подобия сущностей в разных онтологиях означает извлечение из этих онтологий дополнительных знаний.

Одной из близких к проблеме отображения онтологий является проблема выравнивания онтологий (ontologyalignment), которая заключается в том, чтобы установить различные виды соответствия между двумя онтологиями, а затем сохранить исходные онтологии вместе с информацией о найденных соответствиях с тем, чтобы в дальнейшем использовать информацию о взаимосвязях онтологий. На основе отображения онтологий решается задача интеграции онтологий (ontologymerging) – задача создания новой онтологии или ее фрагментов из двух и более исходных онтологий.

Необходимость использования отображения онтологий возникает во многих областях науки и техники, например, при организации понятийного контроля знаний субъекта обучения в интеллектуальной обучающей системе [35], при моделировании организаций в задачах организационного проектирования [39], при проектировании персонифицированных информационных ресурсов над WEB-сайтами со слабоструктурированными данными [62], при построении цифровых (электронных) библиотек [48].

Многие современные формации представляют собой совокупность взаимосвязанных между собой объектов и процессов, в которых эти объекты тем или иным образом участвуют. Онтологическое исследование подобных сложных систем позволяет накопить ценную информацию об их работе, результаты анализа которой будут иметь решающее мнение при проведении процесса реорганизации существующих и построении новых систем. Существует множество подходов и методик для онтологических исследований, наиболее проработанной из которых является методология IDEF5 [ 27], которая обеспечивает наглядное представление данных, полученных в результате обработки онтологических запросов в простой естественной графической форме. Онтологический анализ начинается с составления словаря терминов, который используется при обсуждении и исследовании характеристик объектов и процессов, составляющих рассматриваемую систему, а также создания системы точных определений этих терминов. Документируются основные логические взаимосвязи между соответствующими введенным терминам понятиями. Итогом такого анализа является онтология системы, или же совокупность словаря терминов, точных их определений взаимосвязей между ними.

Созданная онтология включает в себя совокупность терминов и правила, согласно которым эти термины могут быть скомбинированы для построения достоверных утверждений о состоянии рассматриваемой системы в некоторый момент времени. На основе этих утверждений, могут быть сделаны соответствующие выводы, позволяющие вносить изменения в систему, для повышения эффективности её функционирования.

В любой системе существует две основные категории предметов восприятия, такие как сами объекты, составляющие систему (физические и интеллектуальные) и взаимосвязи между этими объектами, характеризующие состояние системы. В терминах онтологии, понятие взаимосвязи является точным дескриптором зависимости между объектами системы в реальном мире, а термины - являются, соответственно, точными дескрипторами самих реальных объектов. При построении онтологии, в первую очередь происходит создание списка или базы данных дескрипторов и с помощью них, если их набор достаточен, создается модель системы. На начальном этапе должны быть выполнены следующие задачи:

Создание и документирования словаря терминов
Описание правил и ограничений, согласно которым на базе введенной терминологии формируются достоверные утверждения, описывающие состояние системы.
Построение модели, которая на основе существующих утверждений, позволяет формировать необходимые дополнительные утверждения.

Процесс построения онтологии, согласно методологии IDEF5 состоит из пяти основных действий:

1. Изучение и систематизирование начальных условий. Это действие устанавливает основные цели и контексты проекта разработки онтологии, а также распределяет роли между членами проекта

2. Сбор и накапливание данных. На этом этапе происходит сбор и накапливание необходимых начальных данных для построения онтологии

3. Анализ данных. Эта стадия заключается в анализе и группировке собранных данных и предназначена для облегчения построения терминологии.

4. Начальное развитие онтологии. На этом этапе формируется предварительная онтология, на основе отобранных данных.

5. Уточнение и утверждение онтологии - Заключительная стадия процесса.

На первом шаге устанавливаются основные цели и контексты проекта разработки онтологии, а также распределяются роли между членами проекта. При этом необходимо очень четко сформулировать все требования к построению онтологии, которые могут оформляться в виде специального документа (таблица 4).

Таблица 4. Спецификация требований к онтологии.

Название раздела	Содержание раздела
Предметная область:	Определяется предметная область, область знаний, сущности, описываемые проектируемой онтологией
Назначение:	Определяются цели и задачи, которые будут решаться с использованием онтологии
Область значений:	Уточняется содержание онтологии, определяется глубина детализации и конкретизации терминов, оценивается общее количество терминов
Поддерживаемые приложения:	Определяется перечень приложений, которые будут использовать разработанную онтологию в рамках системы управления знаниями
Источники знаний:	Определяются источники, для использования в онтологическом анализе и включения в рамках системы управления знаниями на основе разрабатываемой онтологии

На втором шаге происходит сбор и накапливание необходимых начальных данных для построения онтологии. Здесь важно определить подход к понятию знания и набор методов, с помощью которых предполагается извлекать знания экспертов.

Третий шаг заключается в анализе и группировке собранных данных. Он предназначен для облегчения концептуализации.

Онтология предметной области – это важный элемент подсистемы хранения знаний, в процессе создания и использования которого задействованы как основные пользователи онтологии, эксперты предметной области, так и инженеры по знаниям, специалисты в области информационных технологий. Кроме того, необходимо учитывать возможность использования онтологий для взаимодействия программных средств. Поэтому в ходе разработки к онтологии должны предъявляться следующие требования [6]:

Ясность — онтология должна точно и полно передавать смысл введенных понятий;

Согласованность — все определения должны быть логически непротиворечивы, а все утверждения, полученные в результате логического вывода на основе онтологии, не должны противоречить существующим аксиомам;

Расширяемость — онтология должна быть спроектирована таким образом, чтобы обеспечивать возможность расширения и/или уточнения без необходимости пересмотра существующих понятий;

Минимум влияния кодирования — концептуализация должна быть специфицирована на уровне представления, а не символьного кодирования;

Минимум онтологических обязательств — онтология должна содержать только существенные предположения о предметной области, чтобы оставлять возможность ее расширения и уточнения.

Эти требования в значительной степени определяют качество работ выполняемых на четвертом шаге, когда на основе отобранных данных формируется предварительная онтология.

Так, в соответствии со структурой онтологии методологией IDEF5 предлагается использование четырех типов схем, базирующихся на схематическом языке онтологического анализа – IDEF5 Schematic Language (схематический язык):

Диаграмма классификации;

Композиционная схема;

Схема взаимосвязей;

Диаграмма состояния объекта.

Схематический язык в IDEF5 представляет собой наглядный графический язык, специально предназначенный для изложения экспертами в рассматриваемой области системы основных данных в форме онтологической информации. Он используется только на первом этапе проектирования онтологии. Структурирование информации с использованием этого языка сложно автоматизировать, поэтому предполагается, что диаграммы полностью создаются экспертами и инженерами по знаниям.

Семантическая Сеть (Semantic Web, согласно терминологии W3C), архитектура которой предполагает наличие у любой информации, находящейся в сети, связанный с этой информацией точный смысл, который нельзя было бы перепутать даже в случае совпадения фраз или слов, встреченных в разных контекстах. Получается, что любая информация связана с некоторым неотделимым от нее контекстом. Семантическая Сеть активно использует язык XML для определения собственной структуры документов и язык RDF (Resource Definition Framework), предоставляющий удобную среду формализации метаданных и сведений о контексте. Язык RDF предназначен для описания метаданных, является подмножеством языка XML и имеет собственный язык RDF Schema для описания структуры документов. Однако RDF — это самый низкоуровневый из существующих языков описания метаданных, поскольку оперирует лишь понятиями связей примитивных сущностей, например, «объект A владеет субъектом Б». Со временем разработчикам Семантической Сети стало очевидно, что средств XML и RDF для представления информации и метаданных для построения полноценной семантически связанной сети недостаточно. RDF подобен ассемблеру, если сравнивать семантическую нагрузку отдельных конструкций языка, и слишком сложен для решения задачи подобного масштаба. Чистый XML, в свою очередь, являясь метаязыком, включает в себя RDF как подмножество, и не создан для какого-либо конкретного применения, а потому для построения семантической сети его также недостаточно. Поэтому консорциумом W3C и был создан язык онтологий OWL (Web Ontology Language) [ 45].

Язык онтологий OWL предоставляет три подмножества, имеющие различную степень детализации.

OWL Lite предназначено для пользователей или приложений, которым необходима лишь классификационная иерархия сущностей и некоторые простые условия согласованности сущностей.

OWL DL (Description Logic) рассчитано на пользователей, которым необходима максимальная степень выразительных возможностей языка без потери вычислительной полноты (без потери ни одного из семантических воплощений - содержательных толкований выводов, полученных формально-логическим путем) и разрешимости (вычисления будут закончены за конечное время). Уровень OWL DL ориентирован на существующие сегодня системы описания знаний и системы логического программирования.

OWL Full рассчитано на пользователей, которым необходимы максимальные выразительные возможности языка и свобода выбора конечного формата RDF, но без каких-либо гарантий вычислительной полноты и разрешимости. OWL Full позволяет расширить смысл термина, взятого из какого-либо заданного словаря, и добавить его в онтологию [27].

Очень важно перед началом создания онтологии знать для чего предполагается ее использовать, насколько детальной или общей она будет. Такая информация, может повлиять на многие решения, касающиеся моделирования. Онтология нужна чтобы определить, какая из альтернатив поможет лучше решить поставленную задачу и будет более наглядной, более расширяемой и более простой в обслуживании. Следует постоянно помнить, что онтология - это модель реального мира, и понятия в онтологии должны отражать эту реальность. Получив начальную версию онтологии, можно проводить оценку и отладку, используя ее в каких-то приложениях и/или обсудив ее с экспертами предметной области. Результатом оценки начальной онтологии, скорее всего, будет ее пересмотр. Этот процесс итеративного проектирования будет продолжаться в течение всего жизненного цикла онтологии. Повторное использование существующих онтологии может быть необходимым, если системе нужно взаимодействовать с другими приложениями, которые уже вошли в отдельные онтологии или контролируемые словари. Многие полезные онтологии уже доступны в электронном виде и могут быть импортированы. Существуют библиотеки повторно используемых онтологий.