Методологии организации знаний в онтологиях

Рассмотрим кратко наиболее известные концепции организации знаний в онтологиях.

METHONTOLOGY и программное окружение спецификации онтологии ODE (Ontology Design Environment) включают процедуры жизненного цикла проекта. В основе системы знаний приняты: глоссарий терминов, деревья классификации концептов и диаграммы бинарных отношений.

Система представления знаний OIL-онтология основана па понятии классов, подклассов и атрибутов. Отношения могут быть определены не только как атрибуты класса, но и как независимые объекты, имеющие определенный домен и диапазон действия. Как и классы, отношения могут быть организованы в иерархию. Для описания онтологии используется основанное на фреймах представление. Данный подход использован при построении (КА)²-онтологии.

Система представления знаний Loom состоит из определений, правил, фактов и стандартных правил. Система обеспечивает механизмы контекстов, реализованные в операции модуляризации, состоящей в разделении созданной онтологии на понятийные разделы, которые служат основой для разработки новых онтологий и логического вывода.

С использованием предлагаемого механизма контекстов была построена JFACC-онтология (онтология планирования полетов). Она была составлена из следующих разделов (контекстов), предоставляемых системой: «Система», «Время», «Объекты», «Планы воздушной компании», «Оружие», «Обеспечение топливом», «Авиация», «Вооруженные силы», «Грамматика».

Система представления знаний DOOM. Онтология состоит из терминов, обозначающих понятия, связи между ними и ограничения. Понятие характеризуется атрибутами, которые являются необходимыми, но не достаточными условиями. Онтология формирует иерархию специализации с терминами более низкого уровня, имеющими тесные связи с ER-моделями и схемами БД. Она включает абстрактные понятия и ограничения уровня ПрО, требуемые для рассуждения на уровне знаний. Схемы и классы являются зависимыми от реализации понятиями уровня данных.

Модель предметной области в проекте PICSEL. Данная модель рассматривается как отнесение к определенным категориям объектов ПрО с точки зрения пользователя. Она организована следующим образом.

Во-первых, определяется основной словарь в терминологии базовых предикатов. Затем через эти предикаты определяются новые отношения ПрО, существенные для описываемой предметной области. Отношения задаются посредством правил или выражений. Элементарные и сложные отношения составляют таксономическую иерархию, которая может быть построена автоматически.

Модель предметной области в проекте ONIONS. Модель базируется на понятиях уровня («события» и «протяженность»; «события» включают «процессы», «состояние», «временные интервалы»; «протяженность» содержит «объекты» и «области»), которые затем делятся на понятия, относящиеся к конкретной ПрО. Свойства представляются унарными, бинарными и я-нарными отношениями, они имеют независимые верхние уровни, определяемые в формальных теориях.

Таким образом, все перечисленные методологии организации знаний в онтологиях ориентируются на выполнение негласно существующего соглашения в области искусственного интеллекта: в реальном мире есть объекты, у них есть свойства, которые имеют значения; объекты могут быть в различных отношениях друг с другом; свойства и отношения изменяются во времени; в различные моменты времени возникают события; существуют процессы, в которых участвуют объекты и которые возникают во времени; мир и его объекты могут находиться в различных состояниях; события могут вызывать другие события, т. е. могут давать эффект; объекты могут состоять из частей. Этим понятиям соответствуют способы организации фактов мира в классы, экземпляры классов и подклассов и т. п., которые совместно с отношениями типа часть — целое (IsA и др.), являются фундаментальными для представления онтологий.

Представляется, что для реализации этой идеи MCA (гл. 5, ч. 1), является весьма эффективным, гак как позволяет выявить перечисленные элементы знаний и отношения между ними непосредственно в процессе его реализации.

Это справедливо в связи со следующими утверждениями.

Концептуальная модель ПрО (КМПрО), сформированная MCA, содержит все множество классов (их имен и соответствующих им концептов), онтологий предметных областей, ориентированных на решение задач управления и поддержки принятия решений (ППР). Они являются вершинами иерархий (субъектов, действий (процессов), и (или) объектов).

Все концепты классов объектов КМПрО содержат необходимый и достаточный набор свойств (атрибутов) вместе с необходимыми ограничениями на область их задания для решения множества задач заданной предметной области или части задач, ориентированных на реализацию отдельных функций (подфункций), управления и ППР. КМПрО содержит все множество отношений между объектами ПрО и условиями (аксиом) для определения значений их истинности, необходимых и достаточных для логического вывода решений. КМПрО содержит (в потенциале) ответы на типы запросов, характерных для онтологий: кто; что; когда; почему; зачем; каким способом; с помощью чего; как; какого рода (вида, подвида); что надо сделать для того, чтобы; какими свойствами обладает; какими отношениями связаны два или более объектов и т. п.

КМПрО в потенциале содержит множество всех онтологий задач, функций, онтологий-приложений. КМПрО проста для понимания и поиска понятий. КМПрО-онтология хорошо структурирована, она содержит концептуальные, а не эпизодические знания. На основе КМПрО естественным образом могут быть сформулированы точные аксиомы вывода, согласованные со структурой, именами и содержимым для всех определенных в ней понятий. Над элементами КМПрО введена алгебра (пересечение, объединение (соединение), вычитание). Этот список может быть расширен для работы с онтологиями.