Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Методы и алгоритмы обнаружения семантических ошибок в гипертекстовых информационных ресурсах на основе онтологических моделей

Диссертация: Методы и алгоритмы обнаружения семантических ошибок в гипертекстовых информационных ресурсах на основе онтологических моделей
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Предложена методика раздельного хранения семантики ГИР и его естественного текста, позволяющая установить связь между фрагментом семантики и фрагментом текста, его породившим. Эта связь является необходимым звеном для перехода от нарушений семантической целостности семантической сети к смысловым ошибкам в текстах на естественном языке. На сегодняшний день разработано большое количество моделей… Читать ещё >

Содержание

  • ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОБЗОР МОДЕЛЕЙ ОНТОЛОГИЙ
    • 1. 1. Гипертекстовый информационный ресурс (ТИР)
      • 1. 1. 1. Понятие гипертекста
      • 1. 1. 2. Понятие информационного ресурса
      • 1. 1. 3. Классификация ГИР
    • 1. 2. Ошибки в ГИР
      • 1. 2. 1. Понятие ошибки
      • 1. 2. 2. Классификация ошибок
      • 1. 2. 3. Обнаружение ошибок
    • 1. 3. Представление смысла
    • 1. 4. Обзор моделей онтологий
      • 1. 4. 1. Семантическая сеть, RDF
    • 1. 5. Формулировка задачи автоматизации обнаружения семантических ошибок в ГИР
  • Выводы
  • ГЛАВА 2. ОБЩАЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СЕМАНТИКИ ГИР
    • 2. 1. Представление семантики ГИР на основе стандарта RDF
      • 2. 1. 1. Интерпретация семантической сети
      • 2. 1. 2. Следование семантических сетей
      • 2. 1. 3. Понятие семантической целостности
    • 2. 2. Онтология как математическое описание семантики предметной области
      • 2. 2. 1. Классы объектов
      • 2. 2. 2. Свойства и отношения между объектами
      • 2. 2. 3. Ограничения на классах
    • 2. 3. Расширения модели онтологий
      • 2. 3. 1. Контекстные свойства
      • 2. 3. 2. Семантические правила
      • 2. 3. 3. Операция «расширения» семантической сети
    • 2. 4. Возможные парадоксы в семантической сети представления ГИР
      • 2. 4. 1. Понятие парадокса
      • 2. 4. 2. Парадоксы ограничений классов
      • 2. 4. 3. Парадоксы свойств
  • Выводы
  • ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СЕМАНТИЧЕСКИХ ОШИБОК В ГИР НА ОСНОВЕ ОНТОЛОГИЙ
    • 3. 1. Основные операции
      • 3. 1. 1. Структуры данных
      • 3. 1. 2. Алгоритмическая поддержка объектов и свойств
      • 3. 1. 3. Базовые алгоритмы
    • 3. 2. Алгоритм расширения семантический сети
      • 3. 2. 1. Преобразование сети условий
      • 3. 2. 2. Алгоритм выполнения расширительных правил
      • 3. 2. 3. Формирование семантической сети на основе естественных текстов ГИР
    • 3. 3. Алгоритм проверки семантической целостности сети
      • 3. 3. 1. Выполнение проверочных правил
      • 3. 3. 2. Алгоритм поиска объектов-парадоксов
      • 3. 3. 3. Формирование отчета об обнаруженных парадоксах
    • 3. 4. Архитектура информационной системы
      • 3. 4. 1. Общая технологическая схема
      • 3. 4. 2. Программные модули системы
      • 3. 4. 3. Интерфейс пользователя
  • Выводы
  • ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ОНТОЛОГИИ И ВНЕДРЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
    • 4. 1. Базовая онтология веб-сайтов
      • 4. 1. 1. Иерархия классов
    • 4. 2. Ограничения — правила
      • 4. 2. 1. Правило: контекстные свойства
      • 4. 2. 2. Правило: даты в диапазоне
    • 4. 3. Настройка ИС на примере A3 Урал
    • 4. 4. Взаимодействие с ИС
      • 4. 4. 1. Ввод документов
      • 4. 4. 2. Обнаружение, исследование и устранение парадоксов
  • Выводы

Методы и алгоритмы обнаружения семантических ошибок в гипертекстовых информационных ресурсах на основе онтологических моделей (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Развитие, распространение и доступность глобальной информационной сети Internet сделали Internet-pecypcbi — одним из основных источников повседневной, деловой и оперативной информации. Оперативность размещения информации, отсутствие затрат на тиражирование и минимальные затраты на обслуживание объемных публикаций позволяют размещать в рамках Internet-ресурсов большие объемы справочной информации [18].

Полезность информационного ресурса возрастает с ростом объема доступной через него информации. Например, более детальная и разнообразная информация о предприятии и его продукции позволяют повысить сбыт продукции, укрепить положительный образ предприятия в массовом сознании и привлечь инвестиции.

Естественно, что для того, чтобы информационный ресурс был действительно полезным, представленная на нем информация не должна содержать семантических ошибок.

Достоверность информационных ресурсов является важным аспектом для государственных информационных ресурсов, исследование выполняется по тематике пункта № 5 плана дополнительных мероприятий федеральной целевой программы «Электронная Россия»: «Разработка концепции и реализация практических мер по обеспечению общедоступности государственных информационных ресурсов с учетом мероприятий по обеспечению их целостности и достоверности».

На сегодняшний день наиболее популярным видом Internet-pecypcoB являются гипертекстовые информационные ресурсы (далее — ГИР), представляющие информацию в виде набора гипертекстовых страниц, т. е. страниц текста, снабженных ссылками, позволяющими осуществлять быстрый переход к другим страницам.

Оперативная (on-line) природа ГИР обеспечивает возможность предоставления наиболее актуальной и достоверной информации, ведь если технически передача информации из ресурса к пользователю осуществляется непосредственно в момент запроса, устаревших сведений она содержать не должна.

К сожалению, на практике большинство документов, доступных через ГИР, содержат фактические противоречия даже с документами того же ГИР.

Документ, однажды размещенный в рамках ГИР, хранится в нем и не претерпевает никаких изменений за время своего существования, несмотря на то, что представленная в нем информация могла устареть по сравнению с информацией, приведенной в других документах.

Предприятие развивается, осваивает новые виды продукции, изменяет характеристики старой, меняет собственные реквизиты и т. д., а подготовленные ранее обзоры, спецификации и статьи по-прежнему содержат информацию о предыдущем состоянии дел.

Нередки случаи, когда изменение существенной информации о предприятии, организации или продукции отражено на главной странице ГИР, в разделе новостей или обновлений, но не отражено в других документах. Зачастую это связано с тем, что задача отслеживания актуальности документов чрезвычайно трудоемка — при появлении очередной новости требуется просмотреть все документы ГИР на предмет возможных изменений. Чем крупнее ресурс, тем больше вероятность того, что очередной документ содержит семантическую ошибку — редакторы ресурса просто не знают о необходимости внести исправления в конкретный документ.

Текстовые поисковые системы также не способны справиться с обнаружением устаревших или содержащих ошибки фрагментов документоводна и та же информация может представляться в разной форме и с различной степенью детальности. Очевидно, что поиск взаимопротиворечащих фрагментов может быть осуществлен только при помощи анализа смысла, содержащегося в ГИР, т. е. при помощи анализа семантики.

На сегодняшний день разработано большое количество моделей представления семантики[32,45,51] и программного обеспечения, осуществляющего извлечение семантики из естественного текста [3, 93], поэтому построение семантического представления документов (семантический анализ) не является задачей данного диссертационного исследования.

Для обнаружения смысловых ошибок ГИР помимо собственно представления семантики необходима информация о предметной области, свойственных ей понятиях и отношениях между ними, а также ограничениях, свойственным этим отношениям. Такую информацию принято называть Онтологией, и онтологическая информация может быть использована для эффективного обнаружения нарушений правил предметной области.

Такие нарушения будем называть парадоксами, и будем рассматривать поиск парадоксов как одну из задач исследования.

Цели и задачи диссертационного исследования.

Основной целью диссертационного исследования является разработка методов и алгоритмов обнаружения семантических ошибок в ГИР на основе семантических моделей выявления парадоксов в информационных ресурсах.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

— разработать модель представления семантики ГИР, способной отражать понятия и структуры, свойственные текстам естественного языка;

— разработать алгоритмы обработки семантики ГИР и проверки её соответствия ограничениям, характерным для конкретной предметной области;

— разработать формальные методы записи и алгоритмы обработки контекста отношений, с учетом необходимости наложения ограничений на них;

— предложить методы и алгоритмы проверки семантической целостности ГИР, и, как следствие, обнаружения семантических ошибок;

— разработать базовую онтологию «ГИР организации» для использования при проверке информационных ресурсов;

— разработать информационную систему «Те^еге1ЛЬгшп»,. осуществляющую обнаружение семантических ошибок в ГИР.

Научная новизна и практическая ценность диссертационного исследования.

— разработан метод обнаружения смысловых ошибок в ГИР, основанный на исследовании семантической целостности семантической сети, моделирующей ГИР, относительно онтологии, описывающей структуру и свойства предметной области ГИР;

— предложены формализм «семантические правила», позволяющие описывать алгоритмы семантической обработки в терминах семантических сетей. Эти правила используются для создания особых объектов-парадоксов, позволяющих описывать нарушения семантической целостности сети;

— разработана модель представления контекстной зависимости свойств онтологии предметной области, соответствующей И-местным предикатам, а также новый алгоритм обработки Ы-местных предикатов в виде набора 2-х местных предикатов.

При выполнении исследования используется математический аппарат теории множеств, теории графов, теории формальных семантик, логики двухместных и N-местных предикатов.

Основными практическими результатами исследования является следующее:

1. Разработана информационная система «TergereLibrum», предназначенная для обнаружения семантических ошибок в ГИР и управления его содержимым.

2. Разработана базовая онтология предметной области «ГИР организации».

3. Разработана методика и алгоритмы обнаружения семантических ошибок в ГИР путем проверки семантической целостности семантической сети.

Практическая ценность результатов исследования.

Разработанные в ходе диссертационного исследования модели, методы и алгоритмы используются в программных системах управления информационным ресурсом нескольких промышленных предприятий: ОАО «Автомобильный завод «Урал», ЗАО «Интерсвязь», Челябинский государственный университет.

Положения исследования докладывались на следующих научных и научно-практических конференциях:

— Международная научно-практическая конференция «Автоматизированные системы управления промышленным предприятием АСУ-ПП 2003», г. Москва, ИПУ РАН 2003 г;

— Международная научно-практическая конференция «Computer Science & Information Technology, CSIT 2003», г. Уфа, УГАТУ, 2003 г;

— Российская научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий.

Системы управления знаниями РБП-СУЗ 2004″, г. Москва, МЭСИ и РАИИ, 2004;

— Международная научно-практическая конференция «Computer Science & Information Technology, CSIT 2004», г. Будапешт, Венгрия, 2004 г.

Основные положения исследования нашли отражение в 8 публикациях, в том числе в сборниках научных трудов и материалах научно-практических конференций.

Выводы.

1. Предложена общая технологическая схема и архитектура информационной системы, обеспечивающей поиск семантических ошибок в ГИР и управление им. Использование в ИС открытых международных стандартов и программного обеспечения с открытым исходным кодом позволяет добиться высокого уровня повторного использования компонентов и возможности простого расширения и развития информационной системы.

2. Рассмотрена базовая онтология понятий, характерных для коммерческих и корпоративных ГИР, описаны принципы и подходы к разработке онтологий, составлены основные семантические правила и даны рекомендации по их разработке.

3. Описан процесс внедрения ИС, настройки ИС на особенности предприятия и его ГИР, разработка локальных онтологий. Использование механизма локальных онтологий позволило избежать перегрузки общей онтологии при разработке базовой системы и добиться соответствия каждому конкретному ГИР.

4. Приведено описание использования информационной системы, наполнения ГИР содержимым, операций с документами и обработки парадоксов. Рассмотрена работа с парадоксами в клиентской части ИС, приведены методы нахождения парадоксов и способы их устранения.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Проведенные в рамках данной работы исследования образуют теоретическую и практическую основу для решения задачи обнаружения семантических ошибок в ГИР. К основным результатам диссертационного исследования следует отнести следующее:

1. Проведен анализ категорий ГИР и ошибок ГИР, на основе которого выделена предметная область «ГИР организации» как основной объект применения разрабатываемых методов и алгоритмов.

2. Определено понятие семантической целостности, которое определяется как отсутствие противоречий между знаниями о предметной области и знаниями, представленными в текстах ГИР, которое позволяет делать выводы о наличии семантических ошибок в текстах информационного ресурса.

3. Разработаны методы поиска семантических ошибок в текстах ГИР, использующие модель онтологии, дополненную механизмом расширения на основе семантических правил, который позволяет интерпретировать нарушения семантической целостности при помощи объектов-парадоксов.

4. Предложены типовые алгоритмы проверки семантической целостности семантической сети, поиска парадоксов, локализации текстовых фрагментов, повлекших за собой возникновение парадоксов и, как следствие, предложен алгоритм обнаружения семантических ошибок в ГИР.

5. Разработана типовая онтология предметной области «ГИР организации», включающая в себя понятия, характерные для корпоративных 1п1егпе1> сайтов: общие сведения о предприятии, продукция, сотрудники, взаимодействие с другими предприятиями.

6. Предложена методика раздельного хранения семантики ГИР и его естественного текста, позволяющая установить связь между фрагментом семантики и фрагментом текста, его породившим. Эта связь является необходимым звеном для перехода от нарушений семантической целостности семантической сети к смысловым ошибкам в текстах на естественном языке.

7. Разработана и внедрена в нескольких организациях информационная система «TergereLibrum», реализующая рассмотренные в исследовании принципы и алгоритмы. Использование в ИС индустриальных стандартов XML, RDF и IEEE 1600.1 позволило построить гибкую модульную систему, способную к расширению и совместимую с большим количеством программного обеспечения, обработки текстов, семантического анализа и анализа с учетом онтологий.

Показать весь текст

Список литературы

  1. A.B. Поликахин, А. Ю. Савин. Гипертекст: сущность, состояние, проблемы, перспективы // М.: ИПЕ АЕН РФ, 1993.- 127 с.
  2. А.П.Веревченко. Информационные ресурсы: определение, основные понятия, параметры, особенности открытого потока информации, помехи, возникающие в каналах поступления информации. http://www.mai.ru/~gr08×07/vap/verin010.htm.
  3. Автоматическая Обработка Текста, http://www.aot.ru.
  4. Е.А. Основы теории эвристических решений: Подход к изучению естественного и построению искусственного интеллекта. М.: Сов. Радио, 1975. 256 с.
  5. М.Ф., Маторин С. И., Соловьёва Е. А. Особенности теории и практики решения сложных проблем на основе онтологий // Искусственный интеллект. 2000. — N3. — С. 25−33.
  6. В.А. Базы данных с неполной информацией / В. А. Брудно, Д. П. Скворцов, В. К. Финн, М. Ш. Цаленко // Семиотика и информатика. -М.ВИНИТИ, 1985. Вып. 25
  7. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2-е изд./Пер. с англ. М.: Изд-во «Бином», СПб.: «Невский диалект», 2000. — 560 с.
  8. А. Технология XSLT. СПб.- БХВ, 2002. — 544 с.
  9. А.П., Горчаков В. В., Иванов И. В., Голодова О. В. Информационные ресурсы для принятия решений. Учебное пособие. М.: Академический Проект- Екатеринбург: Деловая книга, 2002. 560 с.
  10. Г. Верников. Стандарт онтологического исследования IDEF5 http://www.cfin.ru/vernikov/idef/idef5.shtml.11 .Г. Верников. Стандарты моделирования IDEF5 и ABC http://www.cfin.ru/vernikov/idef/index.shtml.
  11. Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. /Учебник. Спб.: Питер, 2001.-384 с.
  12. Н.Головин Б. Н. Основы культуры речи. М. М., Высшая школа, 1980-с. 10
  13. В.А. Логическое управление информационными процессами/ В. А. Горбатов, П. Г. Павлов, В. Н. Четвериков. М.: Энергоатомиздат 1984. -304с.
  14. В.И. Информационные технологии и многоагентные системы // Проблемы информатизации. 1998. Вып. 1. С. 3 14.
  15. Д.Л.Кречман. Визуализация гипертекста. Сб. статей «Пользовательский интерфейс: исследование, проектирование, реализация» No 3, 1993, стр. 2632.
  16. Д. Дамоклов меч информационной перегрузки // PC Magazine Russian Edition, № 5, 1995, С. 84−85
  17. Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ./Под ред. H.H. Моисеева, С. А. Орловского. М.: Мир, 1976. 165 с.
  18. Искусственный интеллект: В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник/Под редакцией Д. А. Поспелова. М.:Радио и связь, 1990. -304с.
  19. Л.А. Стандарты ОМС: Язык определения интерфейсов в ГОЬ архитектуре СОЮЗА/ Л. А. Калиниченко, М.Р. Когаловский// СУБД. 1996. — № 2, стр. 115−129
  20. В.А. Основы поиска информации в Интернете. Методическое пособие. СПб.: Институт «Открытое общество». Санкт-Петербургское отделение, 1998. — 13с.
  21. У. Программирование на языке Пролог. М.: Мир, 1987. — 336 с.
  22. Д. и др. Сематика языков программирования:Сб.статей/Пер. с англ.-М.:Мир, 1980.-394 с.
  23. Д.Э. Искусство программирования. Т. 1. Основные алгоритмы. М.: Издательский дом «Вильяме», 2000.
  24. Д.Э. Искусство программирования. Т. 2. Получисленные алгоритмы. М.: Издательский дом «Вильяме», 2000.
  25. Д.Э. Искусство программирования. Т. 3. Сортировка и поиск. М.: Издательский дом «Вильяме», 2000.
  26. Э.Ф. Расширение реляционной модели для лучшего отображения семантики// СУБД. 1996. — № 5−6
  27. А.Ф. Методология разработки интеллектуальных систем // Сб. научных трудов «Проектирование технологических машин». М.: МГТУ «СТАНКИН», 1997. -Вып. 7
  28. Логический словарь: ДЕФОРТ/ Под ред. A.A. Ивина, В. Н. Переверзева, В. В Петрова. М.: Мысль, 1994. — 380 с.
  29. А.И. Алгоритмы и рекурсивные функции. М.: Наука, 1965. -368с.
  30. A.B., Хлопотов М. В. Обеспечение достоверности информационного ресурса промышленного предприятия// АСУ-1111−2003 Сборник трудов международной научно-практической конференции /Москва, 2003.
  31. A.B., Хлопотов М. В. Онтологии: Семантическое программирование (на англ.)/ Материалы. 6-й Международной конференции по проблемам информатики и информационных технологий CSIT2004.-Будапешт, Венгрия, 2004, — Т.-1.- С.108−110.
  32. A.B., Хлопотов М. В. Поддержание достоверности гипертекстового информационного ресурса (на англ.)/Материалы 5-й Международной конференции по проблемам информатики и информационных технологий CSIT2003.- Уфа, УГАТУ, 2003.- T.-I.- С. 197.
  33. A.B. Система обработки информации и управления: архитектура и программное обеспечение / Сб.науч. тр. Юж.-Уральского гос. ун-та.-Челябинск, Изд. ун-та, 1998.- 147 с.
  34. Мельников М. Apache и PHP-удобные технологии // Интернет-Технологии.-2001.-N 6. — С. 32−36.
  35. A.C., Иванов Д. А., Седреев С. В., Фролов С. А. Недоопределенное календарное планирование: новые возможности. Информационные технологии. 1997, N 1.
  36. A.C., Телерман В. В., Ушаков Д. М., Швецов И. Е. Программирование в ограничениях и недоопределенные модели. Информационные технологии. Москва, «Машиностроение». 1998, N 7. С. 13−22.
  37. Ожегов Сергей Иванович. Словарь русского языка: 70 000 слов: 23-е изд., испр./ АН СССР, Ин-т рус. яз.-Под ред.Н. Ю. Шведовой М.:Рус.яз., 1991−915с. -27 см45.0зхаркан. Э. Машины баз данных и управление базами данных: Пер с англ. М.: Мир, 1989. -696 с.
  38. .И. Универсальная алгебра, алгебраическая логика и базы данных. -М.: Наука, 1991.-116с.
  39. Э.В. Онтологии и реинжиниринг. Седьмая научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями 2004"//М.: МЭСИ, 2004с. стр 16−19
  40. Э.В., Фридман Г. Р. Алгоритмические основы интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта. М.: Наука, 1976. 456 с.
  41. Расширяемый язык разметки (XML) 1.0 (вторая peдaкция).http://www.rol.ru/news/it/helpdesk/xmlO 1 .htm.
  42. О.И., Загорулько Ю. А. Организация эффективного поиска на основе онтологий. // Труды международного семинара Диалог'2001 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. -Т.2. -Аксаково, 2001. -с.ЗЗЗ-342.
  43. В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах. М.: Наука, 1989. — 192с.
  44. Сизов В. MySQL, PHP и Microsoft Office // Интернет-Технологии.-2001 .-N 6. -С. 85.
  45. Е.А., Маторин С. И. О моделировании понятийных знаний: системный бионический подход // НТИ. Сер. 2. 1989. -N3. — С. 2−8.
  46. Д. Гипертекстовая технология отечественный опыт // Человек и Компьютер, 1992-№ 15(32)
  47. М.М. Новая информационная технология создание и обработка гипертекстов. Научно-техническая информация. Сер. 2 -1998 — № 5
  48. Федеральный закон от 04.07.1996. № 85-ФЗ «Об участии в международном информационном обмене» (Ст.2).
  49. Философский словарь/ под ред. И. Т. Фролова -4-е изд. -М.: Политиздат, 1981,-445 е.
  50. М.В. Обеспечение достоверности Internet-pecypcoB // Современные проблемы атомной энергетики. Сборник трудов международной научно-практической конференции/Снежинск, 2003, стр. 208−212
  51. М.В. Представление контекстных свойств отношений в RDF и онтологиях// Электронный журнал «Исследовано в России», 2004// http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2004/198.pdf
  52. М.В. Представление парадоксальной семантики в семантической сети гипертекстового информационного ресурса// Электронный журнал «Исследовано в России», 2004// http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2004/197.pdf
  53. М.В. Применение RDF для описания структуры информационных ресурсов. / Интеллект, логистика, системология. Сборник научных трудов. Вып. 7 Под ред. Р. П. Чапцова. Челябинск: Издание ЧНЦ РАЕН, РУО МАИ, ЧРО МАНПО, ЧРО МААНОИ, 2002. — 207 с.
  54. Эдди Сандра Э. XML: Справочник/ Пер. с англ. С. Тамбовский -СПб. Литер, 2000.-477 с.
  55. Эпштейн B. JL Гипертекст новая парадигма информатики, //Автоматика и Телемеханика, / No 11, 1991.
  56. Chris Waterson. RDF In Mozilla: Frequently asked questions http://www.mozilla.org/rdf/doc/faq.html.
  57. Crystal D. Language and the Internet. Cambridge Univ. Press. 2001. — 272 p.
  58. David Hyatt. XUL and RDF: The Implementation of the Application Object Model http://www.mozilla.org/xpfe/xulrdf.htm.71 .Extensible Markup Language (XML) 1.0 (Third
  59. Edition).http://www.w3.org/TR/2004/REC-xml-20 040 204/.
  60. Florescu D., Levy A., Mendelzon A. Database Techniques for the World-Wide Web: A Survey // SIGMOD Record. 1998. V. 27. № 3.
  61. Freshmeat: Software directory http://freshmeat.net/.
  62. G. Makeev, H. Schweppe, N.I. Yussupova. Suffix trees for querying XML databases. / In proc. CSIT'2003, UFA//Ufa:USATU Publishers, 2003. p.79
  63. Hypertext markup language. http://www.w3.org/MarkUp/.
  64. Hypertext transfer protocol. http://www.w3.org/Protocols/.
  65. I.A. Yussupova, В. Konig-Ries, D.V.Popov, N.I. Vainerman. Suffix trees for querying XML databases. / In proc. CSIT'2003, UFA//Ufa:USATU Publishers, 2003. p. 100
  66. IDEF5 Method Report http://ww.idef.com/Downloads/pdmdef5.pdf.
  67. IDEF5 Overview, http://www.idef.com/idef5.html.
  68. J. Rice, A. Farquhar, P. Piernot, & T. Gruber. Using the Web as an Application Interface. Knowledge Systems Laboratory, KSL-95−69, September 1995. CHI '96 Proceedings: Conference on Human Factors in Computing Systems, 1996, Vancouver, ВС, Canada
  69. , P. D., & Gruber, Т. R. (1995). A Generic Knowledge-base Access Protocol. Proceedings of the International Joint Conferences on Artificial Intelligence, Montreal.
  70. Kumar D.R. Professional PHP Web development solutions. Wrox Press. 2002. -613
  71. Ludwig, В., Bucher, К., and Goerz, G. 2002. Corega Tabs: Mapping Semantics onto Pragmatics. In Proceedings of the KI-2002 Workshop on Applications of Description Logics ADL'02, Aachen, Germany, September 16−20, 2002.
  72. Melnikov A. V, Khlopotov M.V. Keeping hypertext information resource up-to-date. /Inproc. CSIT'2003, UFA//Ufa:USATU Publishers, 2003. p. 197
  73. Melnikov A. V, Khlopotov M.V. Ontology: The Semantic Programming / In proc. CSIT'2003, Budapest, Hungary//Ufa:USATU Publishers, 2004. p.84
  74. Microsoft Corp. http://www.microsoft.com/
  75. Mozilla Communityhttp://www.mozilla.org/.
  76. Mozilla в России http://www.mozilla.ru/.
  77. Nelson, T.N. A file structure for the complex, the changing, and the indeterminate // in: ACM 20th National Conference Proceedings (Clevelend, Ohio, 196)
  78. OWL Web Ontology Language Reference. http://www.w3.org/TR/owl-ref/.
  79. OWL Web Ontology Language Semantics and Abstract Syntax, http://www.w3 .org/TR/owl-semantics/.
  80. Pease, A., and Niles, I. 2002. IEEE Standard Upper Ontology: A Progress Report. Knowledge Engineering Review, Special Issue on Ontologies and Agents, 17, 65−70.
  81. RDF Semantics. http://www.w3.org/TR/rdf-mt/.
  82. RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema, http://www.w3 .org/TR/rdf-schema/.
  83. RDF/XML Syntax Specification (Revised).http://www.w3.org/TR/rdf-syntax-grammar/.
  84. Redland DRF Application Framework http://librdf.org/.
  85. Sablotron: XSLT, DOM and XPath processor. http://www.gingerall.com/charlie/ga/xml/psab.xml.
  86. Suggested Upper Merged Ontology http://ontology.teknowledge.com/.
  87. Surina OWL Processor, http://www.w3 .org/2003/08/surnia/.
  88. T. R. Gruber. A translation approach to portable ontologies. Knowledge Acquisition, 5(2): 199−220, 1993.
  89. The Web Application Gateway, http://wag.javazen.org/.
  90. Valikov A., Kazakos W. Design approaches to structure-based XML. Storage in relational data bases // Forschungszentrum Informatik Ufa, USATU, 2001.-p.79.
  91. Watt D.A. Programming language syntax and semantics. Prentice-Hall. 1991. — 389 p.
  92. World Wide Web Consortium http://www.w3.org/.
  93. С 2001 по 2004 гг. Хлопотов М. В. занимался разработкой технологии анализа смысловых ошибок в Интернет представительствах коммерческих организаций.
  94. Директор ООО «Парамон Онлайн»
  95. С 2001 по 2004 гг. Хлопотов М. В. по заказу ЗАО «Интерсвязь» занимался разработкой информационной системы для выявления смысловых ошибок на Веб-сайтах предприятий и организаций.
  96. В процессе разработки сайта ОАО «Автомобильный завод «Урал» проведены испытания инструментального комплекса, предназначенного для выявления смысловых ошибок и основанного результатах диссертационной работы Хлопотова М.В.
  97. Методика предложена для дальнейшего использования на заводе.
  98. Заместитель директора центра информационных технологий1. А. Евгеньев
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?