Презентація на тему онтологічні моделі подання знань існує безліч обставин,
Презентація на тему: "Онтологічні моделі подання знань Існує безліч причин, які ускладнюють поширення і обмін знаннями між людьми, настільки." - Транскрипт:
1 Онтологічні моделі подання знань Існує безліч причин, які ускладнюють поширення і обмін знаннями між людьми, настільки необхідними для їх систематичного поповнення та накопичення. Перш за все, це обставини кількісного характеру, пов'язані з швидким зростанням чисельності населення, із залученням нових поколінь в різні сфери діяльності, що вимагають постійно зростаючого рівня знань, умінь і навичок. Особливим обставиною є фундаментальні відмінності і множинність національних мов народів, що населяють планету Земля. За даними ЮНЕСКО на нашій планеті існує понад 2700 мов, народів і народностей.
2 Але справа не тільки в тому, що народи світу думають, говорять і пишуть на різних мовах. Багато проблем в обміні і створенні знань пов'язані з неоднозначним або неадекватним сприйняттям сенсу даних, інформації, знань різними учасниками знаннєвого процесу. Справа в тому, що в ланцюзі передачі знань (рис) відправник і одержувач знання часто користуються різними уявленнями, різної термінологією і понятійним апаратом. Через відмінності в освіті і в попередньому досвіді вони можуть керуватися різними моделями діяльності і культурою мислення.
3 Рух знань між відправником і отримувачем
4 Внаслідок цих об'єктивних обставин дуже бажано, щоб інформація і знання були структуровані і описані таким чином, щоб одержувач (користувач) був здатний зрозуміти і текст, і контекст (сенс) повідомлення. В ідеалі, повідомлення (знаниевая сутність) повинна структуруватися таким чином, щоб комп'ютер, а не тільки освічена людина був здатний «зрозуміти» його. Під словом «зрозуміти» тут мається на увазі, що комп'ютер буде здатний обробити документ (знаннєву сутність) за допомогою використання відомих йому правил за допомогою деякого логічного мови, а також буде здатний вивести нові факти і знання з даного документа.
9 Онтологія, таким чином, з'єднує людське та комп'ютерне розуміння символів. Ці символи, також звані термінами (точними визначеннями понять), можуть інтерпретуватися як людьми, так і машинами. Термін зрозумілий для людини, так як це слово, написане на природній мові. Зрозумілі людині і зв'язку між термінами типу «суперпонятіе - подпонятіе» (рід - вид), зазвичай позначаються як is-a (бути). Цей зв'язок означає той факт, що одне поняття (субпонятіе) є більш загальним, ніж інше (подпонятіе). Як приклад візьмемо таке поняття, як комп'ютер, який є менш загальним, ніж поняття машина (автомобіль, трактор, танк і т.д.).
11 Модель інтелектуального простору Модель багатовимірного простору є визнаною в різних областях науки абстракцією, яка використовується для роботи з різними і не тільки математичними описами об'єктів. Відомо, що опис будь-якого простору включає такі елементи, як: вибір системи координат; завдання способу опису положення об'єктів у вибраній системі координат; завдання метрики (способу обчислення) близькості об'єктів в даному просторі.
12 Схема інтелектуального простору
13 В даний час існують і розвиваються різні методи представлення та опису знань, наприклад, такі, як: продукційні моделі, семантичні мережі, фрейми, онтології. Продукционная модель або модель, заснована на правилах, дозволяє представляти знання у вигляді припущення типу «if - then»: якщо (умова), то (дія). Під «умовою» розуміється деякий пропозицію - зразок, за яким здійснюється пошук в базі знань, а під «дією» - виконувані в результаті успішного пошуку дії. Продукційні моделі найчастіше застосовуються в промислових експертних системах при фіксації сукупності правил поведінки персоналу в деякій множині ситуацій.
15 Найчастіше в семантичних мережах використовуються наступні відносини: зв'язку типу частина - ціле (наприклад, елемент - клас); функціональні зв'язки (визначаються дієсловами типу «виробляє», «впливає» ...); кількісні відносини (більше, менше, дорівнює); просторові відносини (далеко від, близько від ...); тимчасові відносини (раніше, пізніше, протягом ...); атрибутивні зв'язку (мати властивість, мати значення); логічні зв'язки (І, АБО, НЕ); лінгвістичні зв'язку і ін.
16 Приклад is-a ієрархії (таксономії)
19 Взаємозв'язок між різними онтологіями формальної моделі онтологічної системи
21 Таксономія поняття «Управління знаннями» і використовуваних теорій, методів, процесів
23 Процес створення метаописів іноді називають анотуванням. Анотація може відбуватися як за участю людини, так і без нього, за допомогою спеціальних програмно реалізованих алгоритмів. Результатом аннотирования є набір метаописів, який може міститися в сховище метаописів. У метаописів виділяють три типи: Системні (службові) метадані. Структурні метадані. Семантичні метаописания.
26 Додавання метаданих до електронних ресурсів системи створює можливість більш точного визначення місця розташування інформації про об'єкти, покращує механізм фільтрації і відбору знань, спрощує і прискорює процеси доступу до необхідних програм, серверів, ресурсів дискової пам'яті і т.п.
27 Важко переоцінити роль метаописів в бібліотечну справу, в навчальному процесі всіх видів освітніх систем, включаючи електронні системи дистанційного навчання в частині оперативності та повноти доступу до знань. Семантичні метаописания є частиною онтології, при побудові якої максимально враховується семантика об'єктів деякої предметної області. При цьому семантичні метаописания відображають не всю семантику об'єкта, так само як онтологія не може охопити всю описує нею предметну область (рис.).
28 Відображення сенсу об'єкта в семантичних метаописів
29 Під метаданими об'єкта Oi буде розумітися такий вираз: MD = Ci Ii, де Ci - безліч понять онтології O, що мають відношення до об'єкта i, що містяться в інформації про об'єкт (документи, бази даних і знань і т.п.) і в інтересі користувача. З кожним поняттям пов'язаний свій ваговий коефіцієнт Ki; Ii - безліч екземплярів понять онтології O з екземплярами відносин між ними.
30 Вимірювання близькості об'єктів в інтелектуальному просторі Формалізоване уявлення онтологій, а також метаописів об'єктів створює можливість для вимірювання близькості (подібності) об'єктів в інтелектуальному просторі. Наприклад, подібність між метаданими Sim (MDi, MDj) може бути визначено через подібність входять до них примірників понять: де Sim (MDi, MDj) - величина близькості метаописания об'єкта i і об'єкта j; sim (Ii, Ij) - величина близькості примірників понять Ii і Ij, що входять в порівнювані метаописания. Можна виділити наступні складові вимірювання подібності двох примірників понять: 1) таксономическое (по близькості в ієрархії онтології, TS (Ii, Ij)); 2) реляционное (за подібністю відносин примірників, RS (Ii, Ij)); 3) атрибутивное (по близькості значень атрибутів, AS (Ii, Ij)).
31 Таксономічне подобу (близькість) Таксономічне подобу між екземплярами Ii і Ij, такими, що Сi (Ii) і Сj (Ij), обчислюється з урахуванням положення відповідних їм понять Сi і Сj в таксономії HC. Для обчислення семантичного відстані в ієрархії понять використовується безліч UC (upwards cotopy), яке містить всі вищерозміщені по ієрархії HC поняття і саме досліджуване поняття: Використовуються семантичні характеристики HС: розгляд обмежується суперпонятіямі заданого поняття Сi і рефлексивним стосунками Сi до самого себе. Грунтуючись на визначенні UC, можна наступним чином визначити таксономическое прикладу:
32 Атрибутивне подобу (Attribute Similarity) Атрибутивне подобу грунтується на подобі значень атрибутів для визначення подібності між екземплярами. Так як атрибути дуже схожі з відносинами (наприклад, в RDF атрибути є відносинами з інтервалами (область допустимих значень), які містять літерали), то більша частина того, що було сказано про відносини, також можна застосувати і тут. Для обчислення атрибутивного подібності спочатку визначимо набір порівнюваних атрибутів для двох примірників: PAi (Ii): =, PA (Ii, Ij): = PAi (Ii) PAi (Ij), а також значення їх атрибутів: As (A, Ii): =.
33 Подоба для одного атрибута дорівнює І, нарешті, подобу атрибутів обчислюється наступною формулою.