6.4.2. Структура онтологій

OWL — це компонент ініціативи Semantic Web. Це спроба зробити Web-ресурси доступнішими для автоматизованих процесів шляхом додавання інформації про ресурси, яка описує або забезпечує Web-сервер-контент. Оскільки семантична мережа за визначенням розподілена, OWL повинен дозволяти збирати інформацію з розподілених джерел. Це частково забезпечується можливістю онтологій бути зв’язаними, включаючи прямий імпорт інформації з інших онтологій.

На додаток, OWL припускає, що описи ресурсів не обмежені єдиним файлом або темою. Тоді як клас C₁ спочатку може бути визначений в онтології O₁, він може бути розширений в інших онтологіях. Наслідки з цих додаткових думок про C₁ є монотонними. Нова інформація не може спростовувати попередню інформацію. Нова інформація може бути такою, що суперечить, але факти і наслідки можуть тільки додаватися, і не можуть віддалятися.

Можливість таких суперечностей  це те, що розробник онтології повинен враховувати. Очікується, що інструменти, які підтримують OWL, допоможуть виявляти такі випадки.

Щоб написати онтологію, яка може однозначно інтерпретуватися і використовуватися програмними аґентами, вимагається синтаксис і формальна семантика OWL. OWL — це розширення словника RDF. Семантика OWL визначена в документі «Семантика і абстрактний синтаксис OWL».

Запитання для повторення та контролю знань

1. Що таке онтологія?

2. Як задається формальна модель онтології?

3. Які бувають частинні випадки моделі онтологій?

4. Яка структура називається таксономічною?

5. Як класифікуються моделі онтологій?

6. Як задається формальна модель онтологічної системи?

7. Які компоненти входять у формальну модель онто­логічної системи?

8. Відобразіть взаємозв'язок між онтологіями онтологічної системи.

9. Які Ви знаєте методології, що орієнтовані на побудову онтології? На яких принципах вони базуються?

10. Як класифікуються онтології?

11. Наведіть приклад онтології верхнього рівня.

12. Як онтологічні знання використовуються в Інтернеті?

Розділ 7. Програмні засоби побудови онтологій

7.1. Онтологія як засіб формалізації та алгоритмізації знань в інтелектуальній системі

На сьогодні отримання знань залишається найвужчим місцем процесу проектування інтелектуальних систем. Систе­му, наділену вмінням визначати, зберігати та використовува­ти в потрібний момент необхідні релевантні знання, будемо на­зивати інтелектуальною. Зазвичай, інтелектуальні системи застосовуються для розв’язання складних задач; основна складність їх розв’язування пов’язана з використанням слабоформалізованих знань спеціалістів-практиків, і логічне (або змістове) опрацювання інформації переважає над обчислю­вальним. Тому в основі архітектури сучасних інтелектуальних систем лежать бази знань (БЗ), які формуються відповідно до предметної області (ПО), в якій застосовується певна інтелек­туальна система.

На етапі проектування та реалізації інтелектуальних сис­тем виділяють ряд методологічних і технологічних проблем, з якими безпосередньо стикаються їх розробники. Зокре­ма в Україні такі проблеми полягають у відсутності концеп­туальної цілісності й узгодженості між окремими прийомами та методами інженерії знань; нестачі кваліфікованих фахівців у цій області; жорсткості розроблених програмних засобів та їх низької адаптивної здатності; складності впровадження експертних та інтелектуальних систем, що зумовлені психо­логічними аспектами, неприйнятті персоналом нових техно­логій; відсутності в Україні техніко-економічних показників оцінювання ефективності таких систем; емпіричності проце­дури вибору програмного інструментарію і процесу тестування (відсутність єдиних критеріїв). Перерахунок, звичайно, мож­на продовжувати, але тим не менше, перспективи розвитку і впровадження інтелектуальних систем у більшість галузей науки очевидні.

Успіх у розв’язанні задачі побудови ефективної спеціалізо­ваної інтелектуальної системи визначається відповідністю її бази знань та онтології (ядра бази знань) до особливостей пред­метної області.

Тому дослідження онтологій стає все популярнішим серед науковців в області інформаційних технологій. І ще більше, на сьогодні розроблення онтологій — явних формальних описів понять предметної області та зв’язків між ними — переходить зі світу лабораторій штучного інтелекту на робочі столи експертів з певних предметних областей, інженерів та користувачів. Нині онтології широко за­стосовуються в інформаційних технологіях (робота пошуко­вих машин, електронна комерція, системи опрацювання інформації), матеріалознавстві (системи аналізу стану ма­теріалів), машинобудуванні та інших галузях науки та про­мисловості (рис. 7.1).

Онтологію можна розглядати, як загальний словник понять для вчених, який спільно використовується в певній пред­метній області. Вона включає машинно-інтерпретовані форму­лювання основних понять предметної області та зв’язків між ними.

Рис. 7.1. Застосування онтології в системі знань.

Цей підрозділ книги присвячений онтології — базовому компоненту інтелектуальної системи. У наступних парагра­фах розглянемо основні методики навчання онтологій, форма­ти і стандарти відображення та наявні інструменти для їх створення. Особлива увага приділена технології розроблення онтології в редакторі Protégé, найбільш зручному та адаптова­ному для побудови спеціалізованих предметно-орієнтованих онтологій. Авторами також розроблено інструкцію користува­ча з цього пакету на прикладі онтології в області матеріало­знавства. В інструкції описано процедури створення, редагу­вання, збереження та перегляду онтологій.