Проблемы и решения прикладной информатики в области онтологии

Федеральное государственное бюджетное учреждение

высшего образования
«Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет»

Факультет компьютерных технологий

Кафедра информационных систем

Реферат

на тему «Проблемы и решения прикладной информатики в области онтологии»

Работу выполнил

студент группы 6Пим-1:

Больбат Е.П.

Комсомольск-на-Амуре

2017 г.

Содержание

Ведение. 3

Применение онтологии. 5

Проблемы и решения прикладной информатики при использовании онтологии. 7

Проблемы формирования и использования библиотек онтологий. 7

Проблемы реализации. 7

Направления преодоления трудностей формирования и использования больших библиотек онтологий. 8

Вывод: 9

Список использованных источников. 11

 

Ведение

Развитие  наукоемких  областей  человеческой  деятельности  в  современном обществе  сопровождается  возрастанием  роли  компьютерных  технологий.  Сейчас значительно  увеличивается  поток  информации,  появилась  необходимость  поиска новых способов ее хранения, представления, формализации и систематизации, а также автоматической  обработки.  Таким  образом, растет  интерес  к  всеобъемлющим  базам знаний, которые возможно использовать для различных практических целей. Огромный интерес  вызывают  системы,  способные  без  участия  человека  извлечь  какие-либо сведения  из  текста.  Как  результат,  на  фоне  вновь  возникающих  потребностей развиваются новые технологии, призванные решить заявленные проблемы.

Системы, основанные на знаниях, – это довольно широкая область в компьютерной науке, в которой  складываются  собственные  методы  и  принципы  и  которая  оказывает существенное влияние на развитие информационных технологий. Один из существенных принципов, сложившихся в этой области – это разделение декларативных (непроцедурных) и императивных (процедурных) знаний и создание баз декларативных знаний. Тенденция  такого  разделения  в  программировании  привела  к  принципам объектно-ориентированного программирования и логического программирования. В базах данных декларативные знания выделяются в виде описании схем баз данных. Особое место базы декларативных знаний получают в связи с развитием Интернет. В 1991 году вводится  (Gruber T.R., [1])  термин  «онтология»  для обозначения связного фрагмента декларативного  знания  и  использования его в информационных  технологиях. До этого этот термин использовался в философии.

Онтологии  представляют собой спецификации на формальном языке, в которых фиксируются договоренности группы специалистов о том, что как называется в их области и каким свойствам (соотношениям) удовлетворяет.

На логическом  уровне каждой онтологии  соответствует  некоторая  теория (сигнатура+аксиомы), а иногда и некоторая фиксированная модель (множества+операции+отношения). Вопросы к онтологии интерпретируются как запросы к соответствующей ей теории (модели).

Онтологии, как правило, строятся  по  модульному  принципу:  при  определении новой онтологии могут использоваться уже ранее построенные онтологии.

Онтологии должны быть удобны для понимания специалистами и интерпретироваться системами при использовании.

Простейшими, но распространенными и очень важными примерами онтологий, являются системы классификаций. Всем известно значение классификационных систем К. Линнея в биологии и Д. Менделеева в химии. Более того, имеется представление, что в любой  области знаний  имеется  своя  классификационная система, которая лежит в ее основе. Естественно, эти классификационные системы довольно устойчивы, но все-таки развиваются по мере развития наук.

Применение онтологии

Ниже представлен ряд способов использования онтологий:

·для совместного использования людьми или программными агентами общего понимания структуры информации;

·для возможности повторного использования знаний в предметной области;

·для того чтобы сделать допущения в предметной области явными;

·для отделения знаний в предметной области от оперативных знаний;

·для анализа знаний в предметной области.

Построение онтологии часто не является само по себе конечной целью, обычно онтологии далее используются другими программами для решения практических целей. На данном этапе развития науки существует ряд задач, где применение онтологий может дать хорошие результаты. Однако сейчас лишь малое количество приложений на естественном языке включают в себя онтологические базы, откуда черпаются знания об окружающей действительности. С.Ниренбург и В.Раскин [5] говорят о возможности использования онтологий в:

·машинном переводе;

·вопросно-ответных системах;

·информационном поиске;

·системах извлечения знаний;

·общих системах ведения диалога между компьютером и

человеком;

·системах понимания языка (автоматическое реферирование текста, рубрикация и др.)

В  искусственном интеллекте онтологии  используются  для  формальной спецификации понятий и отношений, которые характеризуют определенную область знаний. Поскольку компьютер не может понимать, как человек, положение вещей в мире, ему необходимо представление всей информации в формальном виде. Таким образом, онтологии служат своеобразной моделью окружающего мира, а их структура такова, что легко поддаются машинной обработке и анализу.

Проблемы и решения прикладной информатики  при использовании онтологии.

Проблемы формирования и использования библиотек онтологий

1. Так как онтология есть фиксация в формальном виде договоренностей группы специалистов в определенной области о системе используемых ими понятий, их свойствах и аксиомах, то каждая система онтологий имеет смысл только для группы людей, принимающих эти договоренности (социальный характер онтологий). Поэтому должна быть обеспечена возможность формирования онтологий для различных групп специалистов [2, 3].

2. Так как науки и представления в областях знаний меняются, то в компьютерных системах онтологий требуются средства поддержки целостности и версионности онтологий при изменениях и постепенном накоплении онтологий.

3. Так как в онтологиях фиксируются договоренности специалистов, представлять онтологии должны специалисты в предметных областях.

Поэтому язык представления онтологий должен быть удобен для этих специалистов. Заметим, что в каждой области знания при формировании понятий этой области формируются и специализированные языки. Поэтому язык представления онтологий должен быть открытым для пользователей.

При этом внутреннее представление онтологий для компьютерного использования и межмашинного обмена должно быть стандартизованным [3].

Проблемы реализации.

1. Большие онтологии и большие библиотеки онтологий требуют разработки специальных средств их ведения.

2. Формирование сложных систем онтологий требует соответствующих средств опробования и отладки онтологий.

3. Для сложных онтологий полностью отделить непроцедурные и процедурные знания не удается (эффективность использования онтологий, прагматика).

4. Модульность построения библиотек онтологий. При этом следует учитывать контекстность онтологий (их возможную взаимную противоречивость), целевое создание и многоцелевое, многоразовое использование.

5. Проблема интеграции онтологий, представленных на разных языках в разных логиках и моделях.

Направления преодоления трудностей формирования и использования больших библиотек онтологий

1. Использование Web 2.0-технологий в Web для создания социальных сетей и сред в Web, наполняемых самими пользователями (яркий пример – Wikipedia).

2.  Построение  систем  с  открытым  языком  пользователя  и  стандартным  языком внутреннего представления онтологий.

3. Предоставление пользователям Web, при формировании своих страниц, удобных средств модульного (с  использованием чужих модулей) формирования внутреннего (семантического) представления  данных  воих страниц  и языка запросов к странице (новые сервисы).

4. Алгебраический подход к моделированию онтологий, как путь выработки принципов интеграции разнородных онтологий [4].

Вывод:

Создание онтологий является перспективным направлением современных исследований по обработке информации, представляемой на естественном языке. В рамках работы освещены различные точки зрения на понятие онтологии, рассмотрены различные классификации онтологий. При создании  онтологий  пользователь сталкивается с рядом проблем, которые необходимо последовательно решать. Уже сейчас существует ряд обширных онтологий, построенных как в рамках отдельных предметных областей, так и для незамкнутых областей знания. Наиболее перспективной является автоматизация создания онтологий, однако на данном этапе еще не разработаны эффективные процедуры, применение которых позволит сократить долю ошибок. Поэтому процесс создания онтологий является столь трудоемким. Однако уже сейчас существует ряд приложений, успешно использующих онтологии в своей работе.

 Как известно онтосистемы и онтопроекты создаются и развиваются уже более 10 лет. Успех и значимость этого направления очевидны, однако, темп внедрения онтотехнологий все еще невелик. Пока практические успехи получены при финансовой поддержке государственных органов, либо внутри больших корпораций. Для широкого внедрения онтотехнологий предлагается строить онтосистемы с использованием следующих трех принципов.

Три принципа построения новых баз онтологий:

1. Онтологии строятся в стиле Wikipedia с поддержкой модульности, коллективной работы, версий и системы согласований.

2. В системе поддерживается среда открытого языка работы с онтологиями, который формируется самими пользователями, по мере пополнения базы онтологий.

3. Вместе с текстом онтологии в системе формируется внутреннее представление онтологии, которое используется при семантическом анализе выражений языка, при формировании ответов на запросы к онтологии и ее отладке, при межмашинном обмене онтологиями в некотором стандарте и при использовании онтологий в приложениях [4].

Список использованных источников

1.     The First Conference on Artificial General  Intelligence / P. Wang et al. (Eds.), AGI - 08, 1-3 March,2008, Memphis, USA. IOS Press, 2008

2.     Хахалин Г.К., Воскресенский А.Л. Мультизадачное использование прикладной онтологи /Труды  XI  национальной  конференции  по  Искусственному Интеллекту с международным участием – КИИ-2008. М.: URSS, 2008, т.1, С. 112-123.

3.     Добров Б. В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В., Соловьев В.Д. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения. — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. — 173 с. — ISBN 978-5-9963-0007-5

4.     Боргест Н.М. Антология онтологии. — Самара, 2010. — 88 с. — УДК 004.9(075) ББК 32.97

5.     Добров  Б.В.,  Лукашевич  Н.В. Лингвистическая  онтология  по естественным наукам и технологиям для приложений в сфере информационного поиска. //URL: http://fccl.ksu.ru/issue_spec/docs/oent-kgu.doc