16. Дайте определение и приведите описание модели онтологического анализа.

Пользователь – человек и система искусственного интеллекта должны иметь до некоторой степени общие язык, знания и методы мышления. Онтология обеспечивает общий словарь для решения задач управления, определяет семантику сообщений и отвечает за интерпретацию контекста сообщения. Таким образом, онтология создает основу для того, чтобы при управлении сложными системами стороны, обменивающиеся информацией, могли правильно понимать друг друга.

Онтологический анализ – аналитическая работа с целью определения и объединения релевантных информационно-логических и функциональных аспектов исследуемой системы в соответствующей содержательной онтологии [Гаврилова]. Онтологический анализ направлен на исследование и интерпретацию системных связей в сложных предметных областях с применением методов и средств компьютерного моделирования.

Онтологический анализ используется в системах искусственного интеллекта, так как необходим для исследования плохо структурированных предметных областей, какой яв-ся, например, область управления сложными системами в проблемных ситуациях. Современное определение термина “онтология” в теории искусственного интеллекта неоднозначно; для практического использования наиболее подходящим яв-ся определение онтологии как знаний, формально представленных на базе концептуализации. Концептуализация предполагает описание множества объектов и понятий, знаний о них и связей между ними. Для структурирования знаний о предметной области предложено использовать три основные категории [26]:

• статическая онтология – в нее входят сущности предметной области, их свойства и отношения;

• динамическая онтология – определяет состояния, возникающие в процессе решения проблемы, и способ преобразования одних состояний в другие;

• эпистемическая онтология – описывает знания, управляющие процессом перехода из одного состояния в другое.

Под формальной моделью MO онтологической системы [3] понимается триада вида:

M ^O = < O ^meta, {O ^app}, Inf ^F>,

где O ^meta – онтология верхнего уровня (метаонтология);

{O ^app} – множество предметных онтологий и онтологий задач предметной области;

Inf ^F – модель машины вывода, ассоциированной с онтологической системой M ^O.

Формально предметная онтология состоит из множества терминов предметной области, организованных в таксономию, их определений и атрибутов, а также связанных с ними аксиом и правил вывода [52], то есть модель предметной онтологии - это упорядоченная тройка вида:

O ^app = <T,R,F>,

где T – конечное множество концептов (понятий, терминов) предметной области, которую представляет онтология O ^app;

R – конечное множество отношений между концептами (понятиями, терминами) заданной предметной области;

F – конечное множество функций интерпретации (аксиоматизация), заданных на концептах и/или отношениях онтологии O app.

Естественным ограничением, накладываемым на множество T, яв-ся его конечность и не пустота. Множества R и F также должны быть конечными, а граничные случаи, связанные с их пустотой, яв-ся следующие.

При R = 0 и F = 0 онтология O app трансформируется в словарь (V):

O app = V = <T,{},{}>.

При R  0 и F = 0 онтология представляет собой тезаурус (Th), состоящий из множества концептов и множества отношений, отражающих специфику конкретной предметной области .

O app = Th = <T,R,{}>.

В случае единственного типа отношений is_a («быть элементом класса») тезаурус трансформируется в таксономию, используемую для представления иерархии понятий.

Тезаурус. Термин тезаурус (от греч. thesauros - сокровищница, богатство, клад, запас и т. п.) в общем случае характеризует «совокупность научных знаний о явлениях и законах внешнего мира и духовной деятельности людей, накопленную всем человеческим обществом» [Д3].

Этот термин был введен в современную литературу по языкознанию и информатике в 1956 г. Кембриджской группой по изучению языков. В то же время термин существовал раньше: в эпоху Возрождения тезаурусами называли энциклопедии.

В математической лингвистике и семиотике термин тезаурус используется в более узком смысле, для характеристики конкретного языка, его многоуровневой структуры. Для этих целей удобно пользоваться одним из принятых в лингвистике определений тезауруса как «множества смысловыражающих элементов языка с заданными смысловыми отношениями.» [Д4].

Э то определение позволяет представить структуру языка в виде уровней (страт) множеств (например, слов, словосочетаний, предложений, абзацев и т. п.), смысловыражающие элементы каждого из которых формируются из смысловыражающих элементов предшествующих структурных уровней (см. рисунок 5.1).

Правила (Gl, G2) формирования смысловыражающих элементов второго и третьего уровней в тезаурус не входят, в тезаурусе определяется только вид и наименование уровня, характер и вид смысловыражающих элементов.Иногда вместо термина смысловыражающие элементы используется термин синтаксические единицы тезауруса. На наш взгляд, это менее удачный термин, так как при формировании элементов нового множества смысловыражающих элементов каждого последующего уровня (при образовании слов из букв, фраз и предложений из слов, и т. д.) у элементов вновь образованного множества появ-ся новый смысл, т. е. как бы прояв-ся закономерность целостности, и это хорошо отражает термин «смысловыражающий элемент».В таком толковании понятие тезауруса можно конструктивно использовать при создании искусственных языков - языков моделирования, автоматизации проектирования, информационно-поисковых языков. Оно позволяет охарактеризовать язык с точки зрения уровней обобщения, ввести правила их использования при индексировании информации.

Можно говорить о глубине тезауруса того или иного языка, характеризуемой числом уровней, о видах уровней обобщения и, пользуясь этими понятиями, сравнивать языки, выбирать более подходящий для рассматриваемой задачи или, охарактеризовав структуру языка, организовать процесс его разработки.

Сущностями метаонтологии O^meta яв-ся такие понятия, как «объект», «атрибут», «значение», «отношение» и т.п. В качестве базового модуля онтологии используется модель метаонтологии. Онтология высшего порядка, в общем случае, яв-ся графом, порожденным включенными в нее отношениями, такими как is_a (быть элементом класса), part_of (являться частью), connected_with (быть связанным с), "роль-событие" и другими отношениями.

Из приведенного определения онтологической системы следует, что разработку онтологии следует начинать с простейшей понятийной модели - словаря терминов предметной области, совместно используемого для упрощения коммуникации, общения, запоминания и представления. Словарь V разрабатывается на этапе объектного моделирования предметной области, при этом используются словари, уже существующие в данной области. Разработанный словарь служит материалом для представления лингвистической компоненты системы поддержки принятия решений. Для более полного и системного лингвистического описания предметной области нужен тезаурус Th, разработка которого потребует создания специальных методов и алгоритмов анализа и моделирования. Предметом дальнейших исследований яв-ся определение множества функций интерпретации F, заданных на концептах и отношениях онтологии предметной области O app. В большинстве предметных областей управления сложными системами (авиация, энергетика, вычислительные сети) существует значительное количество текстовых документов, содержащих описания конкретных критических ситуаций, устанавливающих регламент и стандарты управления объектами в критических ситуациях. Однако использование только текстовой базы предметной области для разработки тезауруса привносит инородные контекстуальные связи, не относящиеся к рассматриваемой проблеме. Тем не менее, при разработке баз знаний в качестве источников знаний чаще всего рассматриваются знания, содержащиеся в текстах, относящихся к предметной области, и знания экспертов, выявляемые инженерами знаний в процессе диалогов. Предлагается использовать третий источник знаний –визуальную модель процесса, разработанную с использованием UML, в качестве средства, аккумулирующего знания экспертов, описания процесса управления и опыт проектирования информационных систем. Следовательно, предметно – ориентированный тезаурус системы поддержки принятия решений должен объединять тезаурус экспертов в данной предметной области, тезаурус, формируемый на основе лингвистического анализа методических, нормативных, регламентирующих документов, а также тезаурус, формируемый по результатам моделирования процессов управления в проблемных ситуациях.