| |||
|
Автомобили Онтология на Protege - работа Пономарева Биллиард Онтология на Protege - работа Береснева Методология создания онтологий. - Тропин Владимир Александрович Методология создания онтологий. Тропин Владимир Александрович (студент кафедры СИМ МФТИ(ГУ)) Москва, 2004г. Введение. Создание WWW сделало Internet доступным для миллионов людей, с его помощью можно легко размещать и получать доступ к различным Internet документам. Однако, быстрый рост количества опубликованных документов привел к проблеме информационной перегрузки сети. Исследователи из различных отраслей науки и техники сейчас исследуют возможность создания так называемой Semantic Web, где значение слова описывается явно, позволяя машинам обрабатывать и интегрировать Web ресурсы «по-человечески». Кроме осуществления точного контекстного поиска документа по его семантике, использование онтологий позволяет осуществить создание интеллектуальных агентных систем и упростить процесс коммуникации между различными системами. К сожалению, большинство доступной сейчас информации имеет такой формат, что понятна только человеку, и поэтому автоматизация процесса поиска и получения информации является очень сложным процессом. Онтологии предоставляют необходимое значение для Web содержания, т.о. позволяя агентным системам понимать и получать контекстную информацию. Зачем создавать онтологии? Вот несколько причин, которые можно четко сформулировать[1]: Для понимания структуры информации как среди людей, так и среди агентов Для возможности повторного использования Для четкого определения сделанных предположений в рамках доменной информации Для разделения доменного и повседневного знания Для анализа доменного знания Что такое онтология? Литература по Искусственному Интеллекту содержит множество опредеения для онтологии, многие из них противоречат друг другу. Понятие онтологии в Искусственном Интеллекте было введено для упрощения обмена знаниями, поэтому в данном документе онтология определяется как формальное явное описание понятий внутри домена. Онтология состоит из классов (classes или concepts), свойств каждого класса описывающих различные черты и атрибуты(slots, roles или properties), и ограничений на эти свойства (facets или role restrictions). В результате, онтология представляет собой набор индивидуальных представителей классов, объединенных в базу знаний. Следует заметить, что в реальном мире существует очень тонкая грань между тем, где заканчивается онтология и начинается база знаний. Процесс создания онтологий. В обозначенных терминах, связанных с онтологиями, процесс создания можно разделить на: Определение классов в онтологии, Распределение объектов в иерархическую структуру (taxonomy), Определение свойств и описание их ограничений, Заполнение значений для свойств экземпляров классов. Прежде всего следует отметить несколько фундаментальных правил, на которые мы будем постоянно ссылаться при создании онтологий: 1. Не существует единственно правильного пути для моделирования домена – всегда есть множество альтернатив. Выбор наилучшего решения всегда зависит от выбора приложения, в котором будет использоваться созданная онтология. 2. Создание онтологий всегда итеративный процесс. 3. Классы в создаваемой онтологии должны быть близки к физическим или логическим объектам, а их взаимоотношения к взаимоотношениям этих объектов. Как правило в случае классов это должны быть существительные, а в качестве отношений – глаголы. Советы по созданию онтологий 1. Определение домена и пределов создаваемой онтологии. Для этого необходимо ответить на следующие вопросы[1]: · Что представляет из себя домен, который будет описывать создаваемая онтология? · Для чего будет использоваться эта онтология? · На какие типы вопросов информация, представленная в онтологии, будет давать ответы? · Кто будет использовать эту онтологию? Ответы на эти вопросы могут меняться в процессе создания онтологии, но в любой момент они помогут определить границы онтологии. Особенно важным из них является третий. При создании онтологии очень помогут наборы вопросов, на которые будет отвечать онтология, поэтому не поленитесь и напишите несколько экземпляров таких вопросов, перед тем как садиться и делать что-то… 2. Очень полезным окажется набор терминов, которые будут входить в создаваемую онтологию. На начальной стадии важно создать полный список терминов, не боясь произвести дублирование и перекрытие между понятиями. 3. Следующим шагом при создании онтологий является определение классов и создания иерархии между ними. Существует несколько подходов при создании иерархии [2]: · Процесс создания сверху-вниз начинается с определения самых общих понятий домена и последующее детализирование объектов в иерархии. · Процесс создания снизу-вверх начинается с определения самых детализированных и специфических классов (концов дерева иерархии) с последующей их группировкой в более общие понятия. · Можно выделить процесс, который представляет собой комбинацию первых двух, когда мы созданием самые понятный для нас объекты, а потом объединяем их в группы и создаем более специфические объекты после этого. Следует отметить, что ни один из трех процессов создания не является абсолютно правильным и человек, создающий онтологию, определяет для себя наиболее удобный и понятный, исходя из целей создания онтологии. Кроме того, часто получается так, что прибегнув к одному из первых двух методов, приходится возвращаться к третьему. Это получается в том случае, если не был создан полный список понятий, который должен быть описан в создаваемой онтологии. Процессы группировки и детализации следует проводить с учетом того, что онтология обладает чертой наследования свойств классов. 4. Класс без свойств не сможет дать ответы на все вопросы, которые предполагались при создании онтологии. Когда мы создали классы, нам необходимо создать его свойства. В целом, можно выделить несколько типов свойств, которые станут свойствами понятий в онтологии: · Внутренние свойства – это те свойства, которые неразрывно связаны с объектом · Внешние свойства – те свойства, которые описывают данный объект исходя из каких-то внешних предположений · Части объекта, если он структурирован. Это могут юыть как физические, так и абстрактные части объекта · Отношения между экземплярами данного класса · Отношения между экземплярами разных классов из разных ветвей иерархии 5. Ограничения на свойства понятий представляют описывают допустимые значения, тип, количество допустимых значений и другие черты, которыми может обладать свойство данного класса. 6. Завершающим этапом при создании онтологии можно считать создание экземпляров классов. На этом этапе производится проверка правильности созданной онтологии. Следует остановиться на самой часто совершаемой ошибке при моделировании, а точнее на вопросе: «Создавать ли новый подкласс или сделать новое значение свойством существующего класса?» Есть несколько правил, которые можно использовать для получения ответа на этот вопрос: · Подкласс существующего класса обычно: o Имеет свойства, которые не имеет суперкласс o Имеет другие ограничения на свойства, в отличие от ограничений в суперклассе o Принимает участие в других взаимодействиях между классами, в отличие от суперкласса Таким образом, можно вывести более практичное правило. Подкласс должен иметь свойство, которое не может быть приписано суперклассу. · Если различие между понятиями в домене является важным, и объекты с разными свойствами рассматриваются как разный объекты, то следует создать подкласс. · Если классы с разными значениями свойств являются ограничениями для свойств других классов, то следует создать новый класс, а не представлять его значениями свойств данного. Заключение В заключении следует отметить, что это далеко не полная методология создания онтологий, т.к. не формализованы последние шаги при создании экземпляров классов, не описано понятие экземпляра класса, как конечного наиболее детализированного элемента онтологии, разницы между классом и его экземпляром. Кроме того, существуют альтернативные методы создания онтологий, которые здесь не упомянуты. Литература: 1. Natalya F. Noy and Deborah L. McGuinness – Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. 2. Ushold M. and Gruninger M. – Ontologies: Principles, Methods and Applications. 3. Karin Koogan Breitman and Julio Cesar Sampaio do Prado Leite – Ontology as a Requirements Engineering Product 4. Fabien Gandon – Experience in Onotology Engineering for a Multi-Agents Corporate Memory Systems Бизнес процессы и онтологии ... Включая дипломы МФТИ ... Добров ... Тезаурусы и онтологии ... План - литература к этой книге ... ... Статья Азаровой ... Конструирование онтологий из корпуса текстов (фактически из текстов, которые удалось найти) ... Диплом Дмитриевского Александра ... Исследование и разработка онтологии геополитической системы РФ ... Текст по созданию онтологий в Protege на русском в формате google docs ... Разработка онтологий 101: руководство по созданию Вашей первой онтологии1 Наталья Ф. Ной (Natalya F. Noy) и Дэбора Л. МакГиннесс (Deborah L. McGuinness) Стэнфордский Университет, Стэнфорд, Калифорния, 94305 noy@smi.stanford.edu и dlm@ksl.stanford.edu Natalya F. Noy and Deborah L. McGuinness. ``Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology''''. Stanford Knowledge Systems Laboratory Technical Report KSL-01-05 and Stanford Medical Informatics Technical Report SMI-2001-0880, March 2001. http://protege.stanford.edu/publications/ontology_development/ontology101.html Аннотация Онтологии стали центральными компонентами многих больших приложений, хотя учебный материал не соответствует растущему интересу. В этой работе обсуждается вопрос, зачем строить онтологию, и предлагается методология создания онтологий, основанная на системах представления декларативных знаний. Она использует опыт двух авторов в построении и поддержке онтологий в ряде онтологических сред, включая Protege-2000, Ontolingua и Chimaera. В ней представлена методология на примере учебной базы знаний по винам. Несмотря на то, что статья адресована пользователям фреймовых систем, она может быть полезна для построения онтологий в любой объектно-ориентированной системе. 1. Зачем создавать онтологию? В последние годы разработка онтологий - формальных явных описаний терминов предметной области и отношений между ними (Gruber 1993) – переходит из мира лабораторий по искусственному интеллекту на рабочие столы экспертов по предметным областям. Во всемирной паутине онтологии стали обычным явлением. Онтологии в сети варьируются от больших таксономий, категоризирующих веб-сайты (как на сайте Yahoo!), до категоризаций продаваемых товаров и их характеристик (как на сайте Amazon.com). Консорциум WWW (W3C) разрабатывает RDF (Resource Description Framework) (Brickley and Guha 1999), язык кодирования знаний на веб- страницах, для того, чтобы сделать их понятными для электронных агентов, которые осуществляют поиск информации. Управление перспективных исследований и разработок министерства обороны США (The Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA) в сотрудничестве с W3C разрабатывает Язык Разметки для Агентов DARPA (DARPA Agent Markup Language, DAML), расширяя RDF более выразительными конструкциями, предназначенными для облегчения взаимодействия агентов в сети (Hendler and McGuinness 2000). Во многих дисциплинах сейчас разрабатываются стандартные онтологии, которые могут использоваться экспертами по предметным областям для совместного использования и аннотирования информации в своей области. Например, в области медицины созданы большие стандартные, структурированные словари, такие как SNOMED (Price and Spackman 2000) и семантическая сеть Системы Унифицированного Медицинского Языка (the Unified Medical Language System) (Humphreys and Lindberg 1993). Также появляются обширные общецелевые онтологии. Например, Программа ООН по развитию (the United Nations Development Program) и компания Dun & Bradstreet объединили усилия для разработки онтологии UNSPSC, которая предоставляет терминологию товаров и услуг (http://www.unspsc.org/). Онтология определяет общий словарь для ученых, которым нужно совместно использовать информацию в предметной области. Она включает машинно-интерпретируемые формулировки основных понятий предметной области и отношения между ними. Почему возникает потребность в разработке онтологии? Вот некоторые причины: ... Онтологии в корпоративных системах ... К ключевым идеям, влияющим на современные тенденции развития корпоративных систем и бизнеса, можно отнести управление знаниями, виртуальные предприятия, реинжиниринг, организационное обучение, инновации в бизнес-процессах, комплексные системные приложения для бизнеса, самоадаптирующиеся системы, электронную коммерцию, Интернет/Интранет-стратегии, права интеллектуальной собственности, технологии аутсорсинга, информационные порталы. Эти идеи могут быть выражены одной фразой: "радикальные непрекращающиеся изменения". БИЗНЕС И ЗНАНИЯ Для современного бизнеса характерно постоянное изменение среды, в которой работают, адаптируются и выживают общества, организации, люди. В условиях конкуренции судьба бизнеса во многом определяется скоростью и точностью реакции компании на изменение внешней среды, а это требует применения в менеджменте новых концепций, техник и инструментария. Деятельность как отдельных людей, так и организаций сейчас все в большей степени зависит от имеющихся у них знаний — одного из самых ценных ресурсов — и способности их эффективно использовать. Однако средства, предназначенные для представления знаний, еще недостаточно совершенны и часто заставляют вновь и вновь искать решения одних и тех же задач. Различные группы пользователей, занимающиеся обработкой и анализом информации, используют специальную терминологию, которая применяется другими сообществами в ином контексте. В то же время в различных сообществах часто встречаются различные обозначения для одних и тех же понятий. Все это значительно усложняет взаимопонимание, поэтому важно разрабатывать модели представления знаний, которые обеспечивали бы автоматизированную обработку информации на семантическом уровне в системах управления знаниями (СУЗ). ... Создание простейшей онтологии в программе Protege ... В рамках предметной области можно выделим несколько основных классов, а именно: Попугай – главный класс, содержащий 3 классса-наследника – мелкие попугаи, крупные попугаи и средние попугаи. Владелец – класс, содержащий информацию о человеке-владельце. Регион – класс, содержащий информацию о месте обитания попугая. Далее можно переходить к созданию проекта. Первым шагом запускаем программу Protege и создаем новый проект. В окне настроек выбираем Protege Files. ... Некоторые проблемы широкого внедрения онтологий в IT ... Хороший обзор - ppt ... Онто инжиниринг на Protege ... Самое лучшее руководство ... Protege 4 ... Последняя версия ... Создание онтологии в Protege 4 ... ... Хорошее рук-во по онтологиям ... ... Классическая онтология вин ... На русском ... |
