![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •В.В. Литвин технології менеджменту знань
- •Розділ 1 основні поняття менеджменту знань
- •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 інжиніринг
- •1.4.1. Системи керування знаннями
- •1.4.2. Онтологія
- •1.5. Висновки
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 2 теоретичні аспекти менеджменту та інженерії знань
- •2.1. Поле знань
- •2.1.1. Мова опису поля знань
- •2.1.2. Семіотична модель 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)
- •Стратифікація знань предметної області
- •Матриця об’єктно-структурного аналізу
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 3 технології менеджменту та інженерії знань
- •3.1. Класифікація методів практичного видобування знань
- •3.2. Комунікативні методи
- •3.2.1. Пасивні методи
- •Порівняльні характеристики пасивних методів видобування знань
- •3.2.2. Активні індивідуальні методи
- •Порівняльні характеристики активних індивідуальних методів видобування
- •3.2.3. Активні групові методи
- •3.3. Текстологічні методи
- •3.3.1. Методи структурування
- •Дані концептуалізації
- •3.3.2. Еволюція систем одержання знань
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Завдання для самостійного розв’язування
- •Розділ 4 прикладні аспекти менеджменту та інженерії знань
- •4.1. Латентні структури знань і психосемантика
- •4.1.1. Семантичні простори і психологічне градуювання
- •Опис зв’язку між поняттями
- •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
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 5 Класифікація даних та знань
- •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
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 6 онтології й онтологічні системи
- •6.1. Поняття онтології
- •6.2. Моделі онтології й онтологічної системи
- •Класифікація моделей онтології
- •6.3. Методології створення і “життєвий цикл”онтології
- •6.4. Мови опису онтологій
- •6.4.1. Види owl
- •6.4.2. Структура онтологій
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Розділ 7 Програмні засоби побудови 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
- •Терміни та їх синоніми
- •7.2.4. Методика розроблення онтології засобами Protégé
- •Створення й експлуатація онтології
- •7.2.5. Створення онтології
- •Запитання для повторення та контролю знань
- •Завдання для самостійного розв’язування
- •Література
- •Литвин Василь Володимирович технології менеджменту знань
- •V lp.Com.Ua, ел. Пошта: vmr@vlp.Com.Ua
7.1.3. Формати та стандарти подання інформації
У світі загалом і наукових дослідженнях зокрема існує багато 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. Ця система повинна бути гнучкою, масштабованою і відкритою.
Під відкритістю розуміється побудова інтелектуальної інформаційної системи на основі світових інформаційних стандартів. Масшабованість – це можливість побудови (зокрема поетапного) системи з готових або стандартних компонентів. Це дає змогу 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 використовують у правильно побудованих XML-документах.
Namespace – (Namespaces in XML), простір імен. Використовується для усунення неоднозначності в іменах елементів і атрибутів у процесі розподіленого розроблення.
XML – (Extensible markup language), мова, що описує клас об’єктів XML document, а також частково роботу комп’ютерних програм, які 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.
Найістотніша заслуга XML – відображення даних однією мовою. Універсальний синтаксис привів до появи низки важливих XML-технологій. Це мови XSL і XPath, призначені для роботи з деревоподібною структурою документів; XML Schema – стандарт опису конкретних мов розмітки з використанням синтаксису XML; це самостійна специфікація, яка підтримує суворішу типізацію даних, надає ширші можливості для визначення типів даних елементів та їх атрибутів; XLink і XPointer – засоби зв’язування розподілених блоків інформації в 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 зрозумілою мовою. 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. прийнято низку специфікацій до нього, які значно 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) пропонують мову DAML (DARPA markup language), що є надбудовою над іншими мовами: RDF та RDFS, які, своєю чергою, є розширеннями XML. DAML основана на фреймах, в яких концептуалізація задається у форматі об’єктів та властивостей. Ряд DAML-орієнтованих (або підтримуваних) інструментів доволі 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 межах 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 разі розуміють сукупність термінів і понять, що використовують у певній області знань або діяльності (наприклад, машинобудуванні, біології, матеріалознавстві тощо). Онтологія також містить формальні, а отже, зрозумілі для комп’ютерів описи ключових понять і взаємозв’язків між ними. Зараз широко використовувана мова XML та деякі інші механізми дають змогу забезпечити гнучкість процесу обміну даними між різними програмами, сервісами, базами даних тощо. Проте, вони ефективні тільки в тих випадках, коли контрагенти обміну використовують для відображення інформації однакові системи змістових координат. Засоби опису й опрацювання онтологій OWL дають змогу “порозумітися” найрізноманітнішим прикладним програмам, основне завдання яких полягає не в поданні інформації для людини, а безпосередньо в опрацюванні вмісту інформаційних ресурсів. Для створення цієї мови використаний і узагальнений досвід попередніх розроблень подібних мов. Прототипом для розроблення OWL є мова опису онтологій DAML+OIL (друга версія мови в межах проекту DAML), розроблена Аґентством перспективних досліджень Міністерства оборони США DARPA. У цій версії мови використані результати проекту OIL (Ontology Inference Layer або Ontology Interchange Language), який виконувався в межах програми Information Society Technologies за підтримки Європейського Союзу. Створена зусиллями консорціуму W3C мова OWL є мовою для визначення структурованих, підтримуваних у Web-онтологіях даних, які забезпечують багатшу інтеграцію, 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 описані в наступних параграфах.
Важливою якістю всіх описаних стандартів є їх відкритість і незалежність від конкретних сфер застосування і розділів знань.
Рис. 7.3. Дерево технологій Семантичного Web