
- •5.4. Висновки 182
- •1.1. Основні означення менеджменту знань
- •1.1.1. Структура менеджменту знань
- •Маркетинґ Проектування Підготовка виробництва Виробництво Збут.
- •1.1.2. Формування знань
- •1.1.3. Введення даних
- •1.1.4. Адміністрування
- •1.1.5. Мотивація
- •1.1.6. Особливості впровадження мз
- •1.2. Менеджмент знань
- •1.3. Базові поняття менеджменту знань
- •1.3.1. Видобування знань
- •1.3.2. Системи пізнання
- •1.3.3. Організація доступу до знань
- •1.3.4. Інновації в області автоматизації
- •1.3.5. Менеджмент знань та інформації
- •1.3.6. Менеджмент знань та Інтернет
- •1.4. Онтологічний інжиніринґ
- •1.4.1. Системи керування знаннями
- •1.4.2. Онтологія
- •1.5. Висновки
- •9. Базові поняття менеджменту знань.
- •2.1. Поле знань
- •2.1.1. Мова опису поля знань
- •2.1.3. «Піраміда» знань
- •2.2. Стратегії одержання знань
- •2.3. Теоретичні аспекти видобування знань
- •2.3.1. Психологічний аспект
- •2.3.2. Лінгвістичний аспект
- •2.3.3. Гносеологічний аспект видобування знань
- •2.4. Теоретичні аспекти структурування знань
- •2.4.1. Історична довідка
- •2.4.2. Ієрархічний підхід
- •2.4.3. Традиційні методології структуризації
- •2.4.4. Об'єктно-структурний підхід (осп)
- •3.1. Класифікація методів практичного видобування знань
- •3.2. Комунікативні методи
- •3.2.1. Пасивні методи
- •3.2.2. Активні індивідуальні методи
- •3.2.3. Активні групові методи
- •3.3. Текстологічні методи
- •3.3.1. Методи структурування
- •3.3.2. Еволюція систем одержання знань
- •4.1. Латентні структури знань і психосемантика
- •4.1.1. Семантичні простори і психологічне градуювання
- •4.1.2. Методи багатовимірного градуювання
- •4.1.3. Використання метафор для виявлення «прихованих» структур знань
- •4.2. Метод репертуарних решіток
- •4.2.1. Основні поняття
- •4.2.2. Методи виявлення конструктів. Метод мінімального контексту
- •4.2.3. Аналіз репертуарних решіток
- •4.2.4. Автоматизовані методи
- •4.3. Керування знаннями
- •4.3.1. Що таке «керування знаннями»?
- •4.3.2. Керування знаннями і корпоративна пам'ять
- •4.3.3. Системи omis
- •4.3.4. Особливості розроблення омis
- •4.4. Візуальне проектування баз знань як інструмент пізнання
- •4.4.1. Від понятійних карт до семантичних мереж
- •4.4.2. База знань як пізнавальний інструмент
- •4.5. Проектування гіпермедіа бд і адаптивних навчальних систем
- •4.5.1. Гіпертекстові системи
- •4.5.2. Від мультимедіа до гіпермедіа
- •4.5.3. На шляху до адаптивних навчальних систем
- •5.1. Важливість правильної класифікації
- •5.1.1. Класифікація й об’єктно-орієнтовне проектування
- •5.1.2. Труднощі класифікації
- •5.2. Ідентифікація класів і об'єктів
- •5.2.1. Класичний і сучасний підходи
- •5.2.2. Об’єктно-орієнтований аналіз
- •5.3. Ключові абстракції й механізми
- •5.3.1. Ключові абстракції
- •5.3.2. Ідентифікація механізмів
- •5.4. Висновки
- •6.1. Поняття онтології
- •6.2. Моделі онтології й онтологічної системи
- •6.3. Методології створення і «життєвий цикл» онтології
- •6.4. Мови опису онтологій
- •6.4.1. Види owl
- •6.4.2. Структура онтологій
- •7.1. Онтологія як засіб формалізації та алгоритмізації знань в інтелектуальній системі
- •7.1.1. Аналіз підходів до навчання онтологій
- •7.1.2. Загальні принципи проектування онтологій
- •7.1.3. Формати та стандарти подання інформації
- •7.1.4. Засоби для створення онтології
- •7.2. Технологія розроблення онтологій в редакторі Protégé
- •7.2.1. Еволюція Protégé
- •7.2.2. Protégé-owl. Мова Web онтологій owl
- •7.2.3. Основні терміни та поняття у Protégé-owl
- •7.2.4. Методика розроблення онтології засобами Protégé
- •Створення й експлуатація онтології
- •7.2.5. Створення онтології
7.1.3. Формати та стандарти подання інформації
У світі загалом і наукових дослідженнях зокрема існує ряд факторів, що приводять до появи загальних вимог до інтелектуальних систем. До них належать: збільшення масштабу завдань, які ставлять у сфері інформаційних систем; зростання кількості сторін, які створюють і використовують інформацію; збільшення об’єму інформації та частоти її змін; розподіленість інформації. При цьому ця система повинна бути гнучкою, масштабованою і відкритою.
Під відкритістю розуміється побудова інтелектуальної інформаційної системи на основі світових інформаційних стандартів. Масштабованість — це можливість побудови (в тому числі поетапного) системи з готових або стандартних компонентів. Це дозволяє легко змінювати масштаби кола задач, розв’язуваних системою, змінювати і поетапно нарощувати систему. Гнучкість означає здатність системи до налаштування під інформаційні потреби користувача, можливість перенесення з одного середовища експлуатації в інше та незалежність від конкретних компонентів і програм, залучених у систему.
Що ж необхідно для розроблення інтелектуальних систем, які б задовольняли ці вимоги? Відповідь — стандарти. Їх завдання полягає в тому, щоб надати можливість користувачам і програмам спілкуватися між собою і один з одним, не обмежуючись конкретною предметною областю. Сьогодні кілька загальноприйнятих відкритих Інтернет-стандартів становлять базу для побудови таких систем. До стандартів, що задовольняють вищеописані вимоги, належать:
інтернет-стандарти, розроблені консорціумами IETF, WWW та WS-I (наприклад, XML);
Wеб-служби як метод забезпечення обміну інформацією між різними системами різних розробників;
єдиний підхід до організації метаданих (Дублінське ядро, стандарт RDF).
Вже розроблені та програмно підтримані десятки стандартів в області обміну інформацією. Серед інших можна виділити фундаментальні стандарти: InfoSet, Namespace, XML.
InfoSet — (XML Information set), специфікація цього стандарту визначає набір абстрактних інформаційних елементів, що використовуються в правильно побудованих XML-документах.
Namespace — (Namespaces in XML), простір імен. Використовується для усунення неоднозначності в іменах елементів і атрибутів при розподіленому розробленні.
XML — (Extensible markup language), мова, що описує клас об’єктів XML document, а також частково роботу комп’ютерних програм, котрі опрацьовують об’єкти з даними, що реалізують цей клас. XML стала стандартом відображення структурованих електронних документів для більшості сучасних програмних засобів, зокрема загальновживаних пакетів Microsoft Office та OpenOffice.org.
Найсуттєвіша заслуга XML — відображення даних однією мовою. Універсальний синтаксис відкрив дорогу появі ряду важливих XML-технологій. Це мови XSL і XPath, призначені для роботи з деревовидною структурою документів; XML Schema — стандарт опису конкретних мов розмітки з використанням синтаксису XML; це самостійна специфікація, яка підтримує більш сувору типізацію даних, надає ширші можливості для визначення типів даних елементів та їх атрибутів; XLink і XPointer — засоби зв’язування розподілених блоків інформації в один загальний документ.
Окрім фундаментальних стандартів відображення даних, розглянемо й інші. Необхідне для унiфiкацiї відображення даних та знань сімейство стандартів вже розроблене і широко використовується. Зокрема, формат RDF (Resource Descriptiption Framework — інструмент опису ресурсів) є різновидом формату XML. Він призначений для формування електронного інформаційного середовища між джерелами та споживачами інформації, об’єднаними в єдину мережу. Формат RDF — набір інструментів для роботи з метаданими, який забезпечує єдине (стандартизоване) середовище взаємодії програм, які обмінюються інформацією у Web на зрозумілій мові. RDF робить наголос на легкість автоматизованого опрацювання Web-ресурсів. Загалом, RDF забезпечує основу для елементарних інструментів авторизації, пошуку і редагування даних, що сприяє трансформації Web в апаратно-опрацьовуване сховище інформації. У лютому 2004 р. був прийнятий цілий ряд специфікацій до нього, які суттєво полегшують опис ресурсів. Серед них важливо виділити такі: Concepts and abstract syntax; RDF Semantics; RDF Primer; RDF Vocabulary description language 1.0: RDF schema; RDF/XML Syntax specification (revised); RDF Test cases.
Як стандарт відображення онтологій в Інтернеті консорціумом W3C (http://www.w3.org) пропонується мова DAML (DARPA markup language), що є надбудовою над іншими мовами: RDF та RDFS, які, у свою чергу, є розширеннями XML. DAML базована на фреймах, в яких концептуалізація задається у форматі об’єктів та властивостей. Ряд DAML-орієнтованих (або підтримуваних) інструментів досить широкий. Серед них можна виділити: редактори онтологій, візуалізатори у вигляді графів, браузери, транслятори на інші мови, машини виведення тощо.
Зараз перспективною є ініціатива консорціуму W3C під назвою Семантичний Web (Semantic Web), метою якого є інтелектуалізація всієї мережі Інтернет. У рамках проекту Semantic Web, спрямованого на аналіз семантики інформаційних ресурсів, здійснюється робота групи Web Ontology, оскільки саме онтологічний підхід є основою для подання знань про різні предметні області. Нещодавно ця група опублікувала першу версію робочого проекту, в якому викладені основні вимоги до нової мови подання онтологій — OWL (Ontology Web Language).
Закономірно виникає запитання: навіщо нам ще одна мова опису даних?
Українською мовою абревіатуру OWL можна перекласти як «мова опису онтологій у Web». Під онтологією в цьому випадку розуміється сукупність термінів і понять, що використовуються в певній області знань або діяльності (наприклад, машинобудуванні, біології, матеріалознавстві тощо). Онтологія також містить формальні, а значить, зрозумілі для комп’ютерів описи ключових понять і взаємозв’язків між ними. Зараз широко використовувана мова XML та деякі інші механізми дозволяють забезпечити гнучкість при обміні даними між різними програмами, сервісами, базами даних тощо. Проте, вони ефективні тільки в тих випадках, коли контраґенти обміну використовують для відображення інформації однакові системи змістових координат. Засоби опису й опрацювання онтологій OWL дозволять «порозумітися» найрізноманітнішим прикладним програмам, основне завдання яких полягає не в поданні інформації для людини, а безпосередньо в опрацюванні вмісту інформаційних ресурсів. При створенні цієї мови був використаний і узагальнений досвід попередніх розроблень подібних мов. Прототипом для розроблення OWL є мова опису онтологій DAML+OIL (друга версія мови в рамках проекту DAML), розроблена Аґентством перспективних досліджень Міністерства оборони США DARPA. У цій версії мови були використані результати проекту OIL (Ontology Inference Layer або Ontology Interchange Language), який виконувався в рамках програми Information Society Technologies за підтримки Європейського Союзу. Створена зусиллями консорціуму W3C мова OWL являє собою мову для визначення структурованих, підтримуваних у Web-онтологіях даних, які забезпечують багатшу інтеґрацію, ніж попередні мови, що не були орієнтовані на Web і, зокрема, на Семантичний Web (рис. 7.3).
Стандарт OWL визначає три рівні мови або три підмови, що відрізняються рівнем своїх виразних можливостей: OWL Lite, OWL DL і OWL Full, які детально будуть описані в наступних параграфах.
Важливою якістю всіх описаних стандартів є їх відкритість і незалежність від конкретних областей застосування і розділів знань.
Рис. 7.3. Дерево технологій Семантичного Webу.