|
Информационная Интеграция для Параллельной Разработки
Information Integration for Concurrent Engineering
(IICE)
Отчет о методологии IDEF5
Подготовлена для:
Armstrong Laboratory
AL/HRGA
Wright-Patterson Air Force Base, Ohio 45433
Составители:
Knowledge Based Systems, Inc.
1408 University Drive East
College Station, Texas 77840
(409) 260-5274
Дата: Сентябрь 21, 1994
Номер контракта: F33615-C-90-0012
Информационная Интеграция для Параллельной Разработки
Information Integration for Concurrent Engineering
(IICE)
Отчет о методологии IDEF5
Этот документ был подготовлен командой разработчиков методологии IDEF5 в рамках концепции IICE.
Разработчики:
Perakath C. Benjamin, Ph.D.
Christopher P. Menzel, Ph.D.
Richard J. Mayer, Ph.D.
Florence Fillion
Michael T. Futrell
Paula S. deWitte, Ph.D.
Madhavi Lingineni
Дата: Сентябрь 21, 1994
Предисловие
Этот документ обеспечивает всестороннее рассмотрение IDEF5 Метода Онтологического Описания Данных. IDEF5 метод был разработан в рамках проекта IICE, F33615-90-C-0012, консолидированно Armstrong Laboratory, Logistics Research Division, Wright-Patterson Air Force Base, Ohio 45433, под техническим руководством капитана JoAnn Sartor и мистера James McManus. Главный подрядчик IICE - Knowledge Based Systems, Inc. (KBSI), College Station, Texas. Авторы желают отметить и выразить специальную благодарность следующим людям, которые помогли составить этот отчет:
Julie Holden
James MacDougall
Richard McGuire
Оглавление.
Оглавление. 3
1 Резюме. 7
1.1 Мотивации 8
1.1.1 Мотивации для онтологии 11
1.1.2 Мотивации для методов разработки онтологий. 13
1.2 Выгоды от создания онтологии 14
1.3 Краткий обзор отчета 15
1.4 Связь между IDEF5 и другими методами 17
2 Концептуальные основы онтологии 20
2.1 Природа онтологического исследования 20
2.2 Центральные концепции онтологии 21
2.2.1 Виды 21
2.2.2 Виды как выдающиеся свойства 24
2.2.3 Противопоставление свойств и атрибутов 24
2.2.4 Отношения 25
2.2.5 Свойства и отношения второго уровня 26
2.2.6 Два пути представления видов в онтологии. 28
2.2.7 Части, целые, и комплексные виды 28
2.2.8 Процессы, состояния и виды процессов 29
2.3 Уровни онтологий 31
2.4 Потребность в отдельном методе моделирования онтологии 32
Глоссарий 177
1 Резюме.
Этот документ обеспечивает всестороннее рассмотрение IDEF5 Метода Онтологического Описания Данных. Его цель состоит в ознакомлении и применении метода IDEF5 для эффективной разработки и управления в области онтологии.
Отчет о методолгии IDEF5 предназначен для следующей аудитории:
• инженеры по знаниям и эксперты в прикладных областях, заинтересованные в разработке, документировании, хранении, и совместного использования знаний в прикладной области;
• системные аналитики и конструкторы, заинтересованные в эффективном управлении онтологическим знанием с целью анализа и проектирования; и
• исследователи в приложении методов представления знания к проблемам проектирования и производства.
Документ разделен на следующие четыре раздела и два приложения:
1. Исполнительное Резюме, в котором обсуждается проблема и содержание метода онтологического сбора данных, рассматривает краткий обзор метода (Раздел 1);
2. Раздел по концептуальным основам онтологии (Раздел 2);
3. Раздел о процедуре развития онтологии в IDEF5, которая обсуждает приложение метода для сбора и поддержания онтологической информации (Раздел 3);
4. Раздел по языкам представления онтологий: графический язык для выражения основной онтологической информации и намного более богатого, линейного языка («язык разработок» "elaboration language") для выражения детальной онтологической информации (Раздел 4);
5. Приложение, содержащее библиотеку IDEF5 отношений, состоящих из коллекции детальных характеристик общих отношений домена (Приложение A); и
6. Приложение, содержащее формальную Форму Бекуса - Наура "Backus-Naur Form" (BNF) для языка разработок (Приложение B).
Авторы ожидают, что этот документа будет использован для широкого разнообразия целей. Материал представлен таким образом, который позволяет читателям получать необходимую информацию без необходимости читать весь документ. Ниже переведены следующие рекомендации и предложения по использованию этого документа.
· Для краткого обзора, читайте Разделы 1 и 2.
· Чтобы стать "продвинутым" в разработке точных IDEF5 онтологических описаний, читайте полный справочник, со специальным акцентом на Разделах 3 и 4.
· Руководители IDEF5-проектов, должны изучить Раздел 3 более подробно, и при этом также должны иметь понимание методологии полностью. Введение (Раздел 2) описывает мотивации и возможные использования IDEF5 методологии. Раздел 3 описывает процедуру разработки IDEF5 онтологического описания. Наконец, Раздел 4 описывает IDEF5 язык онтологий.
1.1 Мотивации
В значение слова "онтология" мы включяем каталог терминов (понятий), используемых в предметной области; правила говорящие о том, как эти понятия могут быть скомбинированны и размещены в этом домене, чтобы отразить адекватное описание предметной области; и «санкционированные выводы», которые могут быть сделаны, когда такие утверждения использованы в домене. В каждом домене, наблюдается ситуация, такая что люди выделяют в этой предметной области: (концептуальные или физические) объекты, зависимости, и местоположения. Через различные языковые механизмы, мы присоединяем определенные описатели (такие как, названия, имена существительные и т.д.) к этой ситуации. В контексте «онтологии», мы используем термин «отношение», чтобы ссылаться к определенному описателю, который, в свою очередь, ассоциирован с зависимостью в реальном мире. Мы используем термин "понятие", чтобы обратиться к определенному описателю, который относится к объекту или вещи в реальном мире. В онтологии, мы пробуем каталогизировать описатели (подобно словарю данных) и создать модель домена, описанного этеми описателями. Таким образом, при формировании онтологии, вы должны сделать три вещи. Вы должны каталогизировать понятия, фиксировать ограничения, которые управляют тем, как эти понятия могут использоваться, чтобы делать описательные утверждения относительно домена, и затем сформировать модель, которая, когда обеспечено определенное описательное утверждение, может генерировать «соответствующие» дополнительные описательные утверждения. Соответствующие описательные "утверждения" мы обозначаем (i), потому что имеется вообще большое количество возможных "утверждений", которые могли быть сгенерированы, модель генерирует только то подмножество, которое является «полезным» в контексте, и (ii) - описательные "утверждения", которые сгенерированы существующими фактами или аксиомами, которые могут быть поддержаны интеллектуальным агентом в домене, который получил ту же самую информацию. Модель, как вышеупомянуто, воплощает «санкционированные выводы» в домене. Это «характеризует» поведение объектов и зависимостей в домене. Таким образом, онтология подобна теперь знакомому словарю данных, плюс грамматика, плюс модель поведения домена.
Другое описание значения «онтологии» дается в следующей выборке от Тома Грубера (см. также [Gruber 93]):
Слово «онтология», кажется, вызывает много противоречивых обсуждений в области ИИ. Это понятие имеет длинную историю в философии, в которой этот термин относится к теме существования. Также онтология часто путается с эпистимологией, которая рассматривает вопросы знания (knowedege) и знания (knowing).
В контексте совместного использования знания, я использую термин онтология, чтобы обозначить спецификацию концептуализации. То есть онтология - описание (подобно формальной спецификации программы) концепций и отношений, которые могут существовать для агента или семейства агентов. Это определение совместимо с понятием онтологии как set-of-concept-definitions, но более общее. И это - конечно придает другой смысл слову, отличный от его понимания в философии.
Онтологии часто приравнивают к таксономическими иерархиями классов, определениям класса и внутренним отношениям, но онтологии не должны быть ограничены этими формами. Онтологии также не ограничены консервативными определениями, то есть определениями в традиционном логическом смысле, которые только представляют терминологию и не прибавляют никакого знания относительно мира (Enderton, 1972). Для определения концепции, требуется определить аксиомы, которые ограничивают возможные интерпретации для определенных терминов.
Прагматически, типичная онтология определяет словарь, с помощью которого агенты обменениваются запросами и утверждениями. Онтологические ограничения - соглашения, чтобы использовать общедоступный словарь последовательным и непротиворечивым способом. Агенты, совместно использующие словарь не нуждаются в совместном использовании базы знаний; каждый знает вещи, которые другие не делают, и от агента, который взаимодействует с онтологией, не требуется, чтобы он мог ответить на все запросы, которые могут быть сформулированы в общедоступном словаре.
Любой домен с определенной предметной областью имеет свою собственную терминологию, отличительный словарь, который используется, чтобы говорить относительно характерных объектов и процессов, которые образуютют домен. Библиотека, например, вовлекает в ее собственный словарь, понятия имеющие отношение к книгам, ссылкам, библиографиям, журналам, и т.д. Точно так же производство полупроводника имеет собственный язык - чипы, подложки, проекты, и так далее. Характер данного домена, таким образом отражается в языке, используемом для общения в этой предметной области. Ясно, однако, что природа домена не ограничивается его одним соответствующем ему словарем; кроме того, (i) должен обеспечивать строгие определения грамматики, управляющей путем, которым термины в словаре могут быть объединены, чтобы формировать утверждения, и (ii) разъясняют логические связи между такими утверждениями. Только, когда эта дополнительная информация доступна, становится возможный понять, и характер экземпляров, которые существуют в домене и критические отношения, которыми они связаны друг с другом. Онтология - структурное представление этой информации. Более точно, онтология - словарь домена вместе с набором точных определений, или аксиом, которые ограничивают значения терминов в словаре таким образом, чтобы не допустить противоречивой интерпретации утверждений котоые используют этот словарь.
Взятый отдельно, может показаться, что имеется не много различий между онтологией и словарем данных. Однако, словарь данных, обычно, только конспект терминов вместе с определениями для экземпляров терминов, заявленных на естественном языке. В то время как, грамматика и аксиомы онтологии заявлены на точном формальном языке с очень точным синтаксисом и ясной формальной семантикой (см. Раздел 4.2). Следовательно, онтологии, вообще, гораздо более строги и точны в своем содержании чем типичный словарь данных (и, следовательно, они больше чем типичные данные «энциклопедия», потому что энциклопедия - только коллекция связанных словарей данных). Онтологии также имеют тенденцию быть более законченными: отношения между концепциями и объектами в домене, и ограничениях на и между объектами домена, сделаны более явными, чем неявным, таким образом уменьшается шанс неправильных логических связей в пределах домена. Словарь данных, в отличии от этого, вообще полагается на интуитивное понимание рассматриваемых терминов и логических связей между концепциями и объектами, которые они замещают. Это работает достаточно хорошо в маленьких ограниченных доменах. Но когда информационные системы объединяют организационные, логистические и производственные области, возникают проблемы. Традиционный подход проблематичен по нескольким причинам, не последней из них, является то, что различные люди в различных областях могут понимать один и тот же самый термин немного по разному, и важные моменты, могут быть не раскрыты в определении естественным языком (что может вести к
|
