Интеллектуальные информационные системы. Дубровин А.Д. - 165 стр.

       Онтология верхнего уровня отражает общие понятия, с помощью которых строится
система понятий предметной области и структура задач проблемной области. Такими
понятиями являются, например, - сущность, класс (образ), свойство, значение,
наименование, тип данных, тип отношения, процесс, ситуация, событие и пр.
       Онтология предметной области – это система понятий, используемых для описания
свойств (признаков) сущностей предметной области. Эти свойства должны отражать те
отношения между сущностями ПО, которые обязательно будут использованы при
решении различных интеллектуальных задач и не зависят от метода решения этих задач.
Онтологии этого уровня призваны как можно точнее и полнее раскрыть семантику будущей
модели ПО.
       С другой стороны онтология проблемной области – это система понятий,
описывающих методы преобразования свойств сущностей ПО и методы синтеза новых
сущностей в процессе решения той или иной интеллектуальной задачи. Например, для
задачи обучения в качестве методов описываются алгоритмы дедуктивного (от общего к
частному) вывода, алгоритмы индуктивного (от частного к общему) вывода и алгоритмы
абдуктивного анализа (установления отношений между частными признаками сущностей).
Онтология проблемной области позволяет с помощью понятий, свойств понятий и разных
типов отношений между понятиями описывать методы решения конкретных задач и
устанавливать последовательность применения этих методов. Более того, введение
онтологий задач позволяет структурировать задачу, когда система автоматически расчленяет
задачу на подзадачи, для каждой из которых выбирает метод решения. А для каждого метода
определяются необходимые единицы предметных знаний.
       Построенная на онтологиях система управления знаниями (СУЗ) оказывается
способной не только решить конкретную интеллектуальную задачу (что свойственно ИИС),
но и автоматически планировать, и генерировать процесс решения этой задачи. Правда, для
этого необходимо снабдить ее развитым механизмом вывода, реализующим все
перечисленные выше алгоритмы (наподобие тех, что применяются в ИИС, основанных на
правилах).
       Для реализации метода онтологий на современных компьютерах, необходимы
развитые средства формализации онтологических знаний. Помимо уже известных языков
представления знаний (в логических моделях, моделях продукций, фреймовых моделях и в
семантических сетях) для формализации онтологий применяются специальные
семантические конструкции:
       - языки исчисления многоместных предикатов;
       - HTML-подобные языки;
       - XML- подобные языки.
       Языки исчисления предикатов построены на декларируемой семантике и
обеспечивают выражение произвольных логических высказываний. Эта их особенность
позволяет эффективно описывать метазнания (знания о свойствах абстрактных понятий-
концептов и об отношениях между такими понятиями). Допустимая при использовании этих
языков степень свободы формулировок и выражений, их естественность, обеспечивают
представление знаний в явном виде и создание новых конструкций (схем и моделей)
представления знаний, не изменяя языка высказываний. Одним из таких языков,
относящихся к семейству ЛИСП-языков, является язык KIF.
       HTML и подобные ему языки применяются для разметки гипертекстов - конструкций,
активно применяемых в Internet и других информационных сетях. Более 60% всех
информационных ресурсов всемирной сети созданы с применением HTML и подобных ему
языков. Для описания онтологий и для онтологического аннотирования текстов язык
разметки гипертекстов HTML может быть дополнен специальными пометками – тегами. С
помощью тегов можно выделять семантически значимые фрагменты текста, которые хорошо
распознаются семантическими анализаторами большинства систем программирования,
поскольку представляют собой стандартные для этих систем конструкции. Основное

                                                                                    200