Страница 118

Страница 118: 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

Для иллюстрации результатов, получаемых на разных этапах создания онтологии в рамках подхода METHONTOLOGY, будем предполагать, следуя работе [Blazquez et al., 1998], что предметной областью разработки является сообщество специалистов по приобретению знаний, работающих в контексте инициативы (КА)2 [Benjamins et al., 1998].

Рис. 8.7. «Жизненный цикл» создания онтологии

в рамках подхода METHONTOLOGY

Согласно обсуждаемой методологии сначала здесь строится глоссарий терминов, включающий все термины (концепты и их экземпляры, атрибуты, действия и т. п.), важные для предметной области, и их естественно-языковые описания. Фрагмент такого глоссария представлен в табл. 8.2.

Таблица 8.2.

Фрагмент глоссария

Термин

Описание термина

Academic Staff

Researcher

«Он\она может быть лектором или исследователем. Одна из возможных обязанностей — руководство аспирантами»

«Он\она является членом Academic Staff, может быть членом исследовательской группы и кооперироваться с другими исследователями»

Nicola Guarino

Weight

………..

«Он является исследователем CNR National Research Council. Его исследования связаны с онтологиями. Он работает по проекту OntoSeek»

«Вес человека. Измеряется в килограммах»

«………………………………………………………»

Когда глоссарий терминов достигает «существенного» объема, строятся деревья классификации концептов. Как правило, при этом используются отношения типа subclass-of и некоторые другие таксономические отношения. Таким образом, идентифицируются основные таксономии предметной области, а каждая таксономия, согласно рассматриваемой методологии, дает в конечном счете онтологию. В рамках инициативы (КА)2 идентифицировано несколько таксономии, основные из которых people, publications, events, organizations и research topics. Фрагменты некоторых из них представлены на рис. 8.8.

Рис. 8.8. Фрагменты таксономии, выделяемых в рамках

инициативы (КА)2

Следующим шагом является построение «Ad hoc» диаграмм бинарных отношений, целью создания которых является фиксация отношений между концептами одной или разных онтологии. Заметим, что в дальнейшем эти диаграммы могут послужить исходным материалом для интеграции разных онтологии. Пример одной из таких диаграмм приведен на рис. 8.9.

Рис. 8.9. Фрагмент диаграммы бинарных отношений,

выделяемых в рамках инициативы (КА)2

После построения представлений, фиксированных выше, для каждого дерева классификации концептов строятся:

1. Словарь концептов (Concept Dictionary), содержащий все концепты предметной области, экземпляры таких концептов, атрибуты экземпляров концептов, отношения, источником которых является концепт, а также (опционально) синонимы и акронимы концепта. Фрагмент такого словаря представлен в табл. 8.3.

2. Таблица бинарных отношений (Table of Binary Relations) для каждого «Ad hoc» отношения, исходный коннепт которого содержится в классификационном дереве. Для каждого отношения фиксируется его имя, имена концепта-источника и целевого концепта, инверсное отношение и т. п. характеристики. Пример двух таблиц этого тина представлен в табл. 8.4, 8.5.

3. Таблица атрибутов экземпляра (Instance Attribute Table) для каждого экземпляра из словаря концептов. Основные характеристики здесь следующие: имя атрибута, тип значения, единица измерения, точность, диапазон изменения, значение «по умолчанию», атрибуты, которые могут быть выведены с использованием данного, формула или правило для вывода атрибута и др. Пример описания атрибутов экземпляра Weight показан в табл. 8.6.

4. Таблица атрибутов класса (Class Attribute Table) для каждого класса из словаря концептов с аналогичными характеристиками.

5. Таблица логических аксиом (Logical Axioms Table), в которой даются определения концептов через всегда истинные логические выражения. Определение каждой аксиомы включает ее имя, естественно-языковое описание, концепт, к которому аксиома относится, атрибуты, используемые в аксиоме, логическое выражение, формально описывающее аксиому, и др. Пример описания аксиомы приведен в табл. 8.7.

6. Таблица констант (Constants Table), где для каждой константы указывается ее имя, естественно-языковое описание, тип значения, само значение, единица измерения, атрибуты, которые могут быть выведены с использованием данной константы, и т. п.

7. Таблица формулы (Formula Table) для каждой формулы, включенной в таблицу атрибутов экземпляра. Каждая таблица этого типа, помимо собственно формулы, должна специфицировать ее имя, атрибут, выводимый с помощью этой формулы, естественно-языковое описание, точность, ограничения, при которых возможно использовать формулу, и др.

8. Деревья классификации атрибутов (Attribute Classification Trees), которые графически показывают соответствующие атрибуты и константы, используемые для вывода значения корневого атрибута и формулы, применяемые для этого. По сути дела, эти деревья используются для проверки того, что все атрибуты, представленные в формуле, имеют описания и ни один из атрибутов не пропущен.

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 118: 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