ГОСы / Avdeenko_Otvety_1

37 Подход к формированию онтологий в редакторе Protégé. Последовательность создания онтологий.

Protege - это одна из наиболее популярных систем работы с онтологиями, созданная в Стэнфордском университете (США). По версии разработчиков системы Protege все понятия предметной области делятся на классы, подклассы, экземпляры. Экземпляры могут быть как у класса, так и подкласса и описываются они фреймами [Минский].

Разработка онтологий для PROTEGE состоит из 5 шагов:

1.Выделение области (масштаба) онтологии, иначе определение границ онтологии.

2.Определение классов;

3.Организация иерархии классов;

4.Формирование фреймов для описания классов, подклассов, экземпляров, через определение слотов, т.е. свойств;

5.Определение значений.

Protege предлагает нисходящую стратегию проектирования онтологий (сверху вниз). Существуют и восходящие стратегии. Возможно комбинирование стратегий.

Узлы-братья в онтологии должны находиться на одном уровне. Братьев должно быть не меньше двух и не больше двенадцати, иначе по мнению разработчиков Protеgе, можно выделить еще один подкласс.

Слот следует относить к самому высокому классу в иерархии. Слоты делятся на:

–Внутренние (определяются внутренним свойством объекта. Например, у фрейма "вино" - вкус).

–Внешние (определяются внешним свойством объекта. Например, у "вина" - название).

–Части (например "Содержание сахара в вине").

–Другие.

Разработчики Protege считают, что нет правильного способа создания онтологии, так как онтология - это взгляд аналитика, т.е. всегда субъективна.

51

38 Элементы фреймовых онтологий – классы, экземпляры, слоты (типы значений, кардинальность), отношения и т.д.

Фреймовые и гибридные онтологии

Продукционная модель представления знаний (реализуемая, в частности, в логических языках Prolog, CLIPS), в общем случае может быть представлена в виде:

где S – описание класса ситуаций; L – условие, при котором продукция активизируется; A®B – ядро продукции; Q – постусловие продукционного правила.

Такая модель является одним из самых распространённых средств представления знаний в интеллектуальных системах благодаря своей наглядности, модульности (как следствие – легкости внесения изменений и дополнений) и удобства для осуществления вывода. Тем не менее, продукционная модель обладает и существенными недостатками:

1)отсутствие иерархии продукционных правил (и вообще отношений между правилами), что приводит

кмалой пригодности модели для описания поля знаний сложной предметной области;

2)сложность учёта правил, которые могут начать противоречить друг другу, и управления очерёдностью их выполнения.

Для устранения этих недостатков возможно использование продукционной модели в симбиозе средств представления знаний, который в последнее время приобрёл популярность при формализации знаний. В этом случае продукционная модель может выступать в качестве процедурного компонента во фреймовой[1] модели, которая способна сочетать декларативный и процедурный компоненты представления знаний.

Фреймовая онтология, как и другие виды онтологий, представляется в виде сети, состоящей из узлов и связей между ними, причем «верхние уровни» фрейма образованы общими понятиями (классами), а на более низких уровнях фрейма располагаются вершины-терминалы (так называемые слоты), которые должны быть заполнены конкретными данными или примерами. Характерной особенностью фреймовой модели является то, что первоначально слоты могут быть заполнены «заданиями отсутствия» – заранее заготовленными значениями, не обязательно имеющими место в конкретной ситуации. Следовательно, в составе фреймовой структуры фрейм содержит: имя фрейма, указатели наследования (если фреймовая структура является иерархической), слоты (с именами слотов), тип данных значения слотов и сами значения слотов (могут отсутствовать). В большинстве фреймовых структур значениями слотов могут выступать другие фреймы, реализовывая тем самым различные виды связей между понятиями, а в некоторых случаях – и присоединённые процедуры, реализующие процедурный компонент в представлении знаний.

В качестве процедурного компонента во фреймовой онтологии может выступать продукционная модель, при этом фреймы будут являться главными источниками знаний, а правила продукционной модели

– играть вспомогательную роль, используясь, например, для заполнения значениями фреймов-экземпляров.

52

39 Язык создания экспертных систем CLIPS: поддерживаемые парадигмы, основные структуры данных, конструкции языка для обработки данных и осуществления вывода.

CLIPS является одним из распространенных инструментальных средств разработки экспертных систем (ЭС). Представляя собой логически полную среду, содержащую встроенный редактор и средства отладки, CLIPS является оболочкой ЭС.

CLIPS использует продукционную модель представления знаний и поэтому содержит три основных элемента:

1.список фактов

2.базу знаний

3.блок вывода

Кроме того, CLIPS поддерживает еще две парадигмы программирования: объектно-ориентированную и процедурную.

CLIPS поддерживает эвристическую и процедурную парадигму представления знаний. Для представления знаний в процедурной парадигме CLIPS предоставляет такие механизмы, как глобальные переменные, функции и родовые функции.

Кроме того, существует такой способ представления знаний, как правила. Правила в CLIPS служат для представления эвристик или так называемых "эмпирических правил" действий при возникновении некоторой ситуации. Правила состоят из предпосылок и следствия. Предпосылки называются также ЕСЛИчастью правила, левой частью правила или LHS правила (left-hand side of rule). Следствие называется ТОчастью правила, правой частью правила или RHS правила (right-hand side of rule).

Одной из основных форм представления информации в системе CLIPS являются факты. Каждый факт представляет фрагмент информации, который был помещен в текущий список фактов. Этот список называется fact-list. Факт представляет собой основную единицу данных, используемую правилами.

Для описания чисел в CLIPS есть два типа данных: float для вещественных и integer для целых. Число типа float может быть задано как в форме с точкой, так и в экспоненциальной форме.

Для описания символов в CLIPS используются типы данных string и symbol.

В CLIPS система ввода/вывода реализована при помощи концепции логических имён. Логические имена позволяют обращаться к устройствам ввода/вывода без необходимости понимать детали этого обращения. Для всех операций вывода, логическим именем по умолчанию назначается stdout.

Для вывода данных на печать в CLIPS определена функция printout. Её синтаксис: (printout <логическое имя> <выражение>*)

53