slide1 l.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Gomez-Perez A., Fernando-Lopez M., Corcho O. Ontology Engineering. – Springer – Ferlag, 2004. PowerPoint Presentation
Download Presentation
Gomez-Perez A., Fernando-Lopez M., Corcho O. Ontology Engineering. – Springer – Ferlag, 2004.

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 27

Gomez-Perez A., Fernando-Lopez M., Corcho O. Ontology Engineering. – Springer – Ferlag, 2004. - PowerPoint PPT Presentation


  • 149 Views
  • Uploaded on

ОНТОРЕДАКТОР КАК К ОМПЛЕКСНЫЙ И НСТРУМЕНТ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ ИНЖЕНЕРИИ Рубашкин В. Ш. Пивоварова Л. М. Чуприн Б. Ю. кафедр а информационных систем в искусстве и гуманитарных науках Факультет филологии и искусств СПбГУ.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about 'Gomez-Perez A., Fernando-Lopez M., Corcho O. Ontology Engineering. – Springer – Ferlag, 2004.' - hija


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
slide1

ОНТОРЕДАКТОР КАК КОМПЛЕКСНЫЙ ИНСТРУМЕНТОНТОЛОГИЧЕСКОЙ ИНЖЕНЕРИИРубашкин В. Ш.Пивоварова Л. М.Чуприн Б. Ю.кафедраинформационных систем в искусстве и гуманитарных науках Факультет филологии и искусств СПбГУ

slide2

Gomez-Perez A., Fernando-Lopez M., Corcho O. Ontology Engineering. – Springer – Ferlag, 2004.

  • Staab Steffen, Studer Rudi (eds). Handbook on Ontologies. – Berlin—Heidelberg: Springer—Verlag, 2004
  • Nirenburg S., Raskin V. Ontological Semantics. – Cambridge, MA: MIT Press, 2004
  • Denny M. Ontology Tools Survey, Revisited – 2004 http://www.xml.com/pub/a/2004/07/14/onto.html
  • =========================
  • Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2000. С. 271 – 316
  • Рубашкин В. Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах. - М.: Наука, 1989
slide3

Рубашкин В. Ш. Универсальный понятийный словарь: функциональность и средства ведения // КИИ-2002. Восьмая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. Труды конференции. М., 2002. С. 231 – 237.

  • Рубашкин В. Ш., Лахути Д.Г. Семантический (концептуальный) словарь для информационных технологий. // Научно-техническая информация. - Сер. 2. Часть1. 1998.- N 1. - С. 19 –24; Часть2. 1999.- N 5. - С. 1 -12. Часть3. 2000. - N 7. - С. 1 – 9
  • Рубашкин В. Ш., Лахути Д.Г. Онтология: от натурфилософии к научному мировоззрению и инженерии знаний // Вопросы философии № 1, 2005. С. 64 – 81.
  • Guarino Nicola. Formal Ontology and Information Systems // Formal Ontology in Information Systems. Proceedings of FOIS’98, Trento, Italy, 6-8 June 1998. Amsterdam, IOS Press, pp. 3-15.
slide4

Русский семантический словарь. Толковый словарь, систематизированный по классам слов и значений / РАН. Ин-т рус. яз.; Под общей ред. Н.Ю.Шведовой. – М.: Азбуковник.

  • Том I.-1998; Том II. - 2000; Том III. – 2003.
  • Толковый словарь русских глаголов: Идеографическое описание. Английские эквиваленты. Синонимы. Антонимы. – М.: АСТ-ПРЕСС, 1999.
slide5

Wiki:

Ontology editors are applications designed to assist

in the creation or manipulation of ontologies.

slide6

Онтология

Том Грубер (1991):

T. R. Gruber.The Role of Common Ontology in Achieving Sharable, Reusable Knowledge Bases // Principles of Knowledge Representation and Reasoning: Proceedings of the Second International Conference, 1991.

An ontology is an explicit specification of a conceptualisation.

Michael Denny. Ontology Tools Survey, 2004:

Ontologies are a way of specifying the structure of domain knowledge in a formal logic designed for machine processing.

slide7

Существенны три пункта:

  • Концептуальная структура
  • Формальная модель
  • Информационно-вычислительный ресурс
slide8

Онтология

  • Концептуальная структура
  • а) единицы – понятия, а не слова!
  • б) система, включающая множество понятий и набор утверждений об этих понятиях.(классификация понятий, отношения между понятиями; в частности иерархии понятий по отношениям общее – частное и часть - целое)
  • Проблема выбора и уровня детализации единиц; граница между понятиями и лексическими вариантами.
  • - линейный размер, цвета и оттенки
slide9

Онтология

  • Формальная модель (Модель знаний)
  • Формализованное (посредством некоторого ЯПЗ) описание концептуальной системы, специфицирующее:
  • а) используемую классификацию концептов
  • б) набор допустимых парадигматических отношений между концептами
  • в) аксиомы и правила вывода
  • Принципиальная важность выбора той или иной модели знаний
  • OKBC – фреймовая модель: концепты (классы), экземпляры, слоты, фасеты
  • OWL– классы, экземпляры, свойства (datatype property, object property)
  • InfoL – концепты, их словарные характеристики, связи между концептами; дерево признаков.
slide10

Информационно-вычислительный ресурс

    • (а не просто словарь!)
    • Технически – исполняемый модуль
    • (напр., dllбиблиотека, COM-объект),
    • обладающий некоторой функциональностью и стандартным образом подключаемый к любым информационным технологиям.
  • Формально – это набор функций вида :
  • F (D), F (D1, D2)
    • ===========================
  • Поэтому ближайшим и непосредственным предшественником можно считать информационно-поисковые тезаурусы (ИПТ), а переход к онтологиям интерпретировать как процесс
  • интеллектуализации ИПТ.
slide11

Наша мотивировка функциональности онтологии –

  • семантический анализ текста
  • вопрос – ответные соответствия (цвет - красный);
  • представление числовых данных;
  • кореференция;
  • предикат – актанты;
  • Функциональность:
  • полный набор объемных отношений (тигр – охотник - повар);
  • предметно –ассоциативные отношения (тигр – лапа);
  • функциональные отношения (кг - масса)
slide12

Представление данных и операционная среда онтологии:

  • СУБД как "естественная операционная среда".
  • Варианты: продукционная система.
slide13

Онторедактор –

не просто средство ввода и редактирования,

но интегрированная среда разработки и использования

(integrated development environment - IDE)

Функциональность онтологии (использование)

vs

функциональность онторедактора (создание и поддержка)

Онтология предоставляет программный интерфейс

приложениям;

онторедактор реализует человеко-машинный интерфейс,

обеспечивающий администрирование онтологий.

NB: Для реализации части функций онторедактора должна использоваться функциональность самой онтологии.

slide14

Функциональность онторедактора

  • Функциональный стандарт еще только формируется.
  • Традиционные функции:
  • навигация, броузинг и поиск;
  • ввод и редактирование.
  • Нетрадиционные:
  • тестирование онтологии;
  • экспорт – импорт;
  • интеграция разнородных концептуальных систем (ontology merging);
  • (полу)автоматическое пополнение онтологий;
  • определение взаимного соответствие концептов и единиц ЕЯ ("Лексикон");
  • работа с описаниями экземпляров, являющихся "примерами" (instance) концептов.
  • (+ Функциональность онтологии)
slide15

Специфика навигации, броузинга, поиска

  • Просмотр и навигация предполагают некоторую "естественную" упорядоченность материала. "Естественный порядок в концептуальной системе = ???!
      • по алфавиту?
      • по ключу?
      • в порядке "физического" следования?
  • - Поиск как средство навигации
  • "Лексическая" навигация
  • Классификационные фильтры и фильтры администрирования
slide16

"Естественной" для концептуальной системы можно считать, скорее, таксономическую (общее - частное) упорядоченность концептов; она образует ядро всякой концептуальной модели.

  • Просмотр "сверху вниз" (от общего к частному).
  • А также, возможно, просмотр групп концептов связанных иерархическими связями другого типа (например, целое - часть).
slide17

Отсюда - потребность графического представления всех или некоторых связей между концептами и поддержки процедур графического редактирования.

  • Вопрос об объеме графического представления связей:
    • только общее – частное?
    • + целое – часть?
    • + другие виды связей?
      • (артефакт – функция: судно – плыть;
      • единица измерения – признак: ватт – мощность
      • и т.д.)
  • Складывающееся решение:
  • в графике представляется только таксономия.
slide18

Специфика ввода и редактирования

  • "ручной" ввод (собственно ввод);
  • автоматический или автоматизированный ввод на основе анализа корпуса текстов;
  • автоматизированный ввод с использованием традиционной лексикографической информации (энциклопедических и толковых словарей).
  • Главные проблемы:
    • достоверность;
    • эргономичность.
slide19

Конечная цель при проектировании процедур собственно ввода –

максимально исключить формально определимые ошибки.

Самое плохое решение – неконтролируемый ввод.

Не лучшее решение - обнаруживать ошибки post factum.

Технологически "хорошее" решение -

процедура ввода должна бытьорганизована так, чтобы ввод некорректных элементов описания оказался вообщеневозможным.

slide20

Требование достоверности ввода – конкретизация:

  • Неизбыточность и полнота описания –
  • должны быть определены те и только те словарные признаки, которые релевантны для концептов данного типа.
  • 2)   Непротиворечивость описания –
  • элементы словарных характеристик не должны противоречить
  • друг другу.
  • Пример:
  • Для концепта, определяемого конъюнкцией(пересечением объектных классов; в других терминах– класс, определяемый через множественное наследование), определяющие концепты должны быть совместимы (в терминах OWL –не должны находиться в отношении Disjoint):
  • 'слон' 'животное'And 'металлический'???
  • NB: Вызов машины вывода!
slide21

3)Правильность означивания –

  • значения определяемых словарных признаков должны
  • принадлежать области их допустимых значений.
  • Пример1:
  • Формально неправильно:
  • БАЗОВЫЙ_ПРИЗНАК ( 'метр' )= 'нагрев' ???
  • правильно:
  • БАЗОВЫЙ_ПРИЗНАК ( 'метр' )= 'линейный размер'
  • (допустим только концепт класса 'наименование числового признака', подкласс 'сочетающийся с числом').
  • Пример2 :
  • 'лед' 'агрегатное состояние'And 'химический состав'???
  • категориальная ошибка: формальное толкование типа "конъюнкция" для объектного термина может содержать только объектные термины, либо означенные признаки.
slide22

4)Содержательная правильность –

вводимые словарные характеристики должны быть адекватны смыслу добавляемого или редактируемого концепта.

Примеры:

ОБОБЩАЮЩИЙ_ПРИЗНАК ( 'цвет' )=

'химические свойства вещества' ???

БАЗОВЫЙ_ПРИЗНАК ( 'метр' )= 'температура' ???

'лед' 'отверстие'And 'цилиндрической формы'???

- определение является формально правильным. 

Такого рода ошибки не являются формальноконтролируемыми;

они могут оставаться не выявленными, пока онтология не начнет использоваться в приложениях, для которых именно эта связь окажется существенной.

slide23

Решение задач формального контроля обусловлено возможностью построить формальное описание системы словарных признаков.

    • определение области значений каждого признака;
    • установление отношений зависимости по условиям применимости между признаками.
slide24

Тестирование

  • Тестирование как проверка формальной корректности (вместо
  • контроля ввода)
  • vs
  • тестирование каксодержательный экспертный контроль.
  • Предмет тестирования во 2-м случае = ?
  • Формальный ответ:
  • проверка отдельного концепта = просмотр словарной статьи;
  • собственно тестирование как экспертный контроль связей:
    • объемные отношения;
    • ассоциативные отношения;
    • функциональные отношения.
slide25

Тестирование

  • Терминология [Gomez-Perez]:
    • evaluation- общее название для процедур проверки;
    • verification - whether the ontology is building correctly
    • validation – whether the ontology definitions really model
    • thereal world
    • assessment – judgingthe ontology from the user's &
    • application's point of view
slide26

Автоматизация пополнения

  • Интеграция онтологий (ontology merging)
  • Собственно пополнение (ontology learning)
    • - по корпусу текстов
    • - из традиционных словарей (+WordNet ?)
slide27

Интеграция номологических и фактографических знаний

(представление экземпляров)

Онтология – знание о применимости признаков к классу объектов.

Фактография (напр., БД) – знание о значениях признаков для конкретного объекта.

Относительность разделения на классы и экземпляры (ср. марки и автомобили).