Страница 116

Страница 116: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем

Результаты анализа частных случаев модели онтологии приведены в таблице 8.1.

Таблица 8.1.

Классификация моделей онтологии

Далее можно обобщить частные случаи модели онтологии таким образом, чтобы обеспечить возможность:

• представления множества концептов X в виде сетевой структуры;

• использования достаточно богатого множества отношений Â, включающего не только таксономические отношения, но и отношения, отражающие специфику конкретной предметной области, а также средства расширения множества Â;

• использования декларативных и процедурных интерпретаций и отношений, включая возможность определения новых интерпретаций.

Тогда можно ввести в рассмотрение модель расширяемой онтологии и исследовать ее свойства. Однако, учитывая техническую направленность данной книги, мы не будем делать этого здесь, а желающих познакомиться с такой моделью отсылаем к работе [Maikevich et al., 1999J. Как показано в этой работе, модель расширяемой онтологии является достаточно мощной для спецификации процессов формирования пространств знаний в среде Интернет. Вместе с тем и эта Модель является неполной в силу своей пассивности даже там, где определены соответствующие процедурные интерпретации и введены специальные функции пополнения онтологии. Ведь единственной точкой управления активностью в такой модели является запрос на интерпретацию определенного концепта. Этот запрос выполняется всегда одинаково и инициирует запуск соответствующей процедуры. А собственно вывод ответа на запрос и/или поиск необходимой для этого информации остается вне модели и должен реализовываться другими средствами.

Подпись: Под формальной моделью онтологической системы X будем понимать триплет вида:
 SO = áOmeta, {Od&t}, Xintñ
где
Оmeta — онтология верхнего уровня (метаонтология);
{Оd&t } — множество предметных онтологий и онтологии задач предметной области;
Xintf — модель машины вывода, ассоциированной с онтологической системой SO
Учитывая вышесказанное, а также необходимость эксплицитной спецификации процессов функционирования онтологии, введем в рассмотрение понятие онтологической системы

Использование системы онтологии и специальной машины вывода позволяет решать в такой модели различные задачи. Расширяя систему моделей (Оd&t}, можно учитывать предпочтения пользователя, а изменяя модель машины вывода, вводить специализированные критерии релевантности получаемой в процессе поиска информации и формировать специальные реггозитории накопленных данных, а также пополнять при необходимости используемые онтологии.

В модели SO имеются три онтологические компоненты:

• метаонтология;

• предметная онтология;

• онтология задач.

Как указывалось выше, метаонтология оперирует общими концептами и отношениями, которые не зависят от конкретной предметной области. Концептами метауровня являются общие понятия, такие как «объект», «свойство», «значение» и т. д. Тогда на уровне метаонтологии мы получаем интенсиональное описание свойств предметной онтологии и онтологии задач. Онтология метауровня является статической, что дает возможность обеспечить здесь эффективный вывод.

Предметная онтология Odomain содержит понятия, описывающие конкретную предметную область, отношения, семантически значимые для данной предметной области, и множество интерпретаций этих понятий и отношений (декларативных и процедурных). Понятия предметной области специфичны в каждой прикладной онтологии, но отношения — более универсальны. Поэтому в качестве базиса обычно выделяют такие отношения модели предметной онтологии, как part_of, kind_of, contained_in, member_pf, see_also и некоторые другие.

Отношение part_of определено на множестве концептов, является отношением принадлежности и показывает, что концепт может быть частью других концептов. Оно является отношением типа «часть-целое» и по свойствам близко к отношению is_a и может быть задано соответствующими аксиомами. Аналогичным образом можно ввести и другие отношения типа «часть-целое».

Иначе обстоит дело с отношением see_also. Оно обладает другой семантикой и другими свойствами. Поэтому целесообразно вводить его не декларативно, а процедурно, подобно тому, как это делается при определении новых типов в языках программирования, где поддерживаются абстрактные типы данных:

X see_also Y:

see_also member_of Relation {

if ( (X is_a Notion) & (Y is_a Notion) & (X see_also Y) )

if (Operation connected_with X)

Operation connected_with Y

};

Заметим, что и отношение see_also «не вполне» транзитивно. Действительно, если предположить, что (X1 see_also Х2) & (Х2 see_also X3), то можно считать, что (XI see_also ХЗ). Однако по мере увеличения длины цепочки объектов, связанных данным отношением, справедливость транзитивного переноса свойства connected_with падает. Поэтому в случае отношения see_also мы имеем дело не с отношением частичного порядка (как, например, в случае oтношения is_a), а с отношением толерантности. Однако для простоты это ограничение может быть перенесено из определения отношения в функцию его интерпретации. Анализ различных предметных областей показывает, что введенный выше набор отношений является достаточным для начального описания соответствующих онтологии. Понятно, что этот базис является открытым и может пополняться в зависимости от предметной области и целей, стоящих перед прикладной системой, в которой такая онтология используется.

Онтология задач в качестве понятий содержит типы решаемых задач, а отношения этой онтологии, как правило, специфицируют декомпозицию задач на подзадачи. Вместе с тем, если прикладной системой решается единственный тип задач (например, задачи поиска релевантной запросу информации), то онтология задач может в данном случае описываться словарной моделью, рассмотренной выше. Таким образом, модель онтологической системы позволяет описывать необходимые для ее функционирования онтологии разных уровней. Взаимосвязь между онтологиями показана на рис. 8.6.

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 116: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем