Страница 126

Страница 126: 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

<RELATION "our. employee" FROM="http://www. ccas. ru">

……………………………………………………………………

</BODY>

Анализ приведенного HTML-текста показывает, что даже в таком, казалось бы, простом случае задача аннотации Web-документа достаточно сложна. Ситуация становится еще более сложной при аннотировании реальных HTML-документов. Во-первых, уже выбор объектов текста, подлежащих аннотированию, не тривиален, особенно, если Web-документ представляет объекты реального мира. Во-вторых, гиперссылки часто фиксируют лишь наличие определенных отношений между объектами, но не их семантику. И, наконец, можно, конечно, аннотировать каждую именную группу в естественно-языковом представлении HTML-страницы, но для реальных документов это слишком трудоемкая задача, которая, к тому же, чревата большим количеством ошибок.

Поэтому в рамках проекта SHOE для автоматизации процессов аннотирования Web-документов разработана специальная система Knowledge Annotator [KA, 1999], одна из экранных форм которой представлена на рис. 8.12.

Основными информационными блоками в приведенной выше экранной форме являются экземпляры (instances), онтологии (ontologies) и утверждения (claims). Пользователь может добавлять, редактировать и/или удалять любой из элементов этих блоков. При создании новых объектов пользователю выдаются соответствующие подсказки в виде, например, списка доступных онтологии, описанных в них категорий, отношений и т.п.

Для визуализации знаний, содержащихся в обрабатываемом документе, Knowledge Annotator использует различные методы, начиная с аннотированного HTML-текста и заканчивая описаниями утверждений на естественном (английском) языке. Кроме того, система осуществляет проверку корректности действий пользователя и транслирует его выборы в синтаксически правильные конструкции SHOE.

Формализм запросов

В настоящее время существуют различные примеры языков запросов к документам, проаннотированным на основе формализмов SHOE, рассмотренных выше. Так, в университете Мэрилэнд (University of Maryland at College Park) разработан робот Expos, который обрабатывает SHOE-документы и добавляет их в свою базу знаний, используя систему представления знаний PARKA [Stoffcl et al., 1997].

Пример PARKA-запроса для поиска домашних страниц может быть специфицирован следующим образом:

(query! "(:and

(ft! instanceOf ?X #! Person) (ft! instanceOf ?Y #!Person)

(tt!instanceOf ?Z #!Organization)

(tfllastName ?X "Ivanov") (#!lastName ?Y "Ivanova")

(ft! employee ?Z ?X) (#! employee ?Z ?Y)

(tflmarriedTo ?X ?Y)

(#! involvedln ?Z "РФФИ-проекты")))

По существу, это достаточно простой SQL-запрос, расширенный за счет использования понятий онтологии, переменных и ограниченных по мощности образцов. Оценивая формализм представления онтологических знаний SHOE и поддержку процессов аннотирования Web-ресурсов в этом проекте в целом, можно констатировать, что это достаточно мощная система методов и средств, которая вместе с тем сложнее для пользователя, чем Ontobroker.

8.3.4. Другие подходы и тенденции

В заключение настоящего параграфа необходимо, хотя бы в общих чертах, рассмотреть усилия World Wide Web Consortium (W3C) по созданию и внедрению средств маркировки Интернет-ресурсов.

До недавнего времени в распоряжении Интернет-авторов для этого почти исключительно использовался уже обсуждавшийся выше язык HTML. Однако с точки зрения семантической разметки Интернет-документов этот язык обладает рядом недостатков, основными среди которых являются следующие [Johnson, 1999]:

• жесткая ориентация на визуализацию;

• единственная «точка зрения» на данные;

• нерасширяемость;

• весьма ограниченные средства спецификации семантической структуры документов.

Справедливости ради следует заметить, что еще в конце 60-х годов в рамках исследований по представлению документов компанией IBM был разработан язык SGML (Standard Generalized Markup Language), который лишен многих из перечисленных недостатков. К середине 80-х годов этот язык стал стандартом для многих промышленных компаний и правительственных учреждений США, но, по мнению специалистов рабочей группы SGML W3C [Bosak, 1997], он слишком сложен для широкого использования Интернет-авторами. Вот почему в рамках W3C, начиная с 1996 года, предпринимаются усилия по разработке средств разметки документов, сравнимых но мощности с SGML, а по простоте использования — с HTML. И среди работ данного направления в первую очередь следует отметить язык XML (extensible Markup Language) [XML, 1998].

В языке XML «сняты» многие ограничения HTML, язык разметки стал существенно мощнее. И одновременно XML-тексты остаются понятными для всех, кто работал с языком HTML. Отличительные свойства XML и в том, что здесь фиксируется стандарт на определение синтаксиса и единообразные средства введения в языки разметки (Markup Language) новых тегов. А это, в свою очередь, позволяет конструировать на основе XML новые языки маркировки Web-документов и, кроме того, обеспечивает возможность различным приложениям (и, в частности, программным агентам) «понимать» и обрабатывать XML-документы.

Каждый XML-документ обладает определенной логической и физической структурой. Физически это композиция элементов, называемых единицами (entities), которые могут быть связаны взаимными ссылками. Логически документ состоит из деклараций, единиц, комментариев, собственно текстов и инструкций обработки, причем каждая конструкция XML маркируется специальными тегами явным образом. Все теги XML — парные, а конструкции могут быть вложены друг в друга, образуя правильно построенное дерево. Так, например, конструкция <ltem Attribute1=«Va!ue1»> </ltern> определяет единицу с именем Item и списком пар атрибут-значение, который в нашем случае представлен единственным атрибутом с именем Attribute"!, имеющим значение «Valuel».

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 126: 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