Онтоло́гия в информатике — это попытка всеобъемлющей и подробной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы. Обычно такая схема состоит из структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (теоремы, ограничения), принятые в этой области. Этот термин в информатике является производным от древнего философского понятия «онтология» ( от род. п. — сущее, то, что существует и ). Однако в информатике он имеет прикладной, инженерный характер и обозначает формализованный артефакт, ориентированный на машинную обработку знаний.
Общее определение Хотя термин «онтология» изначально философский, в информатике он принял самостоятельное значение. Здесь есть два существенных отличия: Онтология в информатике должна иметь формат, который компьютер сможет легко обработать; Информационные онтологии создаются всегда с конкретными целями — решения конструкторских задач; они оцениваются больше с точки зрения применимости, чем полноты.
Одно из наиболее цитируемых определений онтологии в информатике принадлежит Томасу Груберу: «Онтология — это формальная, явным образом заданная спецификация совместно используемой концептуализации».
В этом определении: концептуализация понимается как абстрактная модель предметной области; явная спецификация означает явное задание понятий и связей; формальность обеспечивает машиночитаемость; совместное использование указывает на ориентацию на повторное применение и обмен знаниями.
Назначение и роль Онтологии используются для: формального описания предметных областей; обеспечения единых понятийных моделей между различными системами; поддержки логического вывода; повышения интерпретируемости и объяснимости вычислительных процессов.
В отличие от неформальных моделей знаний, онтологии предполагают строгую семантику и возможность автоматической проверки корректности.
Онтологии используются в процессе программирования как форма представления знаний о реальном мире или его части. Основные сферы применения — семантическая паутина (), искусственный интеллект. Одной из сфер применения онтологий является семантическое (формальное) моделирование бизнес-процессов.
Основные компоненты онтологии Типичная онтология включает следующие элементы:
Классы — абстрактные категории объектов предметной области; Экземпляры — конкретные объекты, принадлежащие классам; Отношения — связи между классами или экземплярами; Свойства — атрибуты объектов; Аксиомы и ограничения — логические правила, определяющие допустимые интерпретации.
Наличие аксиом позволяет выполнять автоматический логический вывод.
Онтологии и представление знаний Онтологии являются развитием классических подходов к представлению знаний, таких как: семантические сети, фреймовые модели, логические базы знаний.
В отличие от них, онтологии ориентированы на независимость от конкретной программной реализации и на интероперабельность между системами.Studer, R., Benjamins, V. R., Fensel, D. (1998). Knowledge Engineering: Principles and Methods. Data & Knowledge Engineering, 25(1–2), 161–197.
Специализированные и общие онтологии Специализированные (предметно-ориентированные) онтологии — это представление какой-либо области знаний или части реального мира. В такой онтологии содержатся специальные для этой области значения терминов. К примеру, слово «поле» в сельском хозяйстве означает участок земли, в физике — один из видов материи, в математике — класс алгебраических систем.
Общие онтологии используются для представления понятий, общих для большого числа областей. Такие онтологии содержат базовый набор терминов, глоссарий или тезаурус, используемый для описания терминов предметных областей.
Если использующая специализированные онтологии система развивается, то может потребоваться их объединение. Подзадачей объединения онтологий является задача отображения онтологий. И для инженера по онтологиям это серьёзная задача. Онтологии даже близких областей могут быть несовместимы друг с другом. Разница может появляться из-за особенностей местной культуры, идеологии или вследствие использования другого языка описания. Объединение онтологий выполняют как вручную, так и в полуавтоматическом режиме. В целом это — трудоёмкий, медленный и дорогостоящий процесс. Использование базисной онтологии — единого глоссария — несколько упрощает эту работу.
Языки описания онтологий Для формального описания онтологий используются специализированные языки. Язык описания онтологий — формальный язык, используемый для кодирования онтологии. Существует несколько подобных языков (список неполон): OWL — Web Ontology Language, стандарт W3C, язык для семантических утверждений, разработанный как расширение RDF и RDFSOWL основан на логиках описаний и поддерживает автоматический вывод. — язык описания онтологий с формальной логической семантикойW3C. OWL 2 Web Ontology Language Document Overview. https://www.w3.org/TR/owl2-overview/; RDF (Resource Description Framework) — модель представления данных в виде графа утвержденийW3C. RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax. https://www.w3.org/TR/rdf11-concepts/; RDFS (RDF Schema) — расширение RDF для задания иерархий классов и свойствW3C. RDF Schema 1.1. https://www.w3.org/TR/rdf-schema/ KIF ( — формат обмена знаниями) — основанный на S-выражениях синтаксис для логики; Common Logic (CL) — преемник KIF (стандартизован — ISO/IEC 24707:2007). CycL — онтологический язык, использующийся в проекте Cyc. Основан на исчислении предикатов с некоторыми расширениями более высокого порядка. DAML OIL UML-схемы Agent Communications Language
Для работы с языками онтологий существует несколько видов технологий: редакторы онтологий (для создания онтологий), СУБД онтологий (для хранения и обращения к онтологии) и хранилища онтологий (для работы с несколькими онтологиями).
Онтологии и семантический веб Онтологии являются ключевым компонентом семантического веба — расширения Всемирной паутины, в котором информация снабжается формальной семантикой, понятной вычислительным агентам.Berners-Lee, T., Hendler, J., Lassila, O. (2001). The Semantic Web. Scientific American, May 2001.
В этом контексте онтологии обеспечивают: формальное описание значений данных; интерпретацию связей между ресурсами; интеграцию разнородных источников информации.
Онтологии и искусственный интеллект В системах искусственного интеллекта онтологии используются как: символические модели знаний; основа для логического вывода; средство обеспечения объяснимости решений.
В гибридных ИИ-системах онтологии сочетаются со статистическими методами машинного обучения, обеспечивая семантическую интерпретацию данных.Russell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
Отличие от философской онтологии Несмотря на общее происхождение термина, онтология в информатике отличается от философской онтологии: по цели (практическая инженерная модель vs. метафизическое исследование бытия); по методам (формальные языки и логика vs. философский анализ); по критериям оценки (работоспособность и формальная корректность vs. философская обоснованность).Guarino, N. (1998). Formal Ontology in Information Systems. Proceedings of FOIS’98.
Применение Онтологии применяются в: системах искусственного интеллекта; управлении знаниями; биоинформатике и медицине; корпоративных информационных системах; интеллектуальных поисковых системах; интеграции и согласовании данных.
См. также База знаний Высшая онтология Глоссарий Извлечение информации Открытые биомедицинские онтологии Представление знаний
Семантический веб Таксономия Искусственный интеллект
Примечания
Литература
Лапшин В. А. Онтологии в компьютерных системах. — М.: Научный мир, 2010. Gruber, T. R. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications Studer, R., Benjamins, V. R., Fensel, D. Knowledge Engineering: Principles and Methods Guarino, N. Formal Ontology in Information Systems Russell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach Новиков Ф. А. Унифицированный язык моделирования UML. — СПб.: Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, 2010.
Ссылки Использование онтологий в системах управления знаниями Обзор инструментов инженерии онтологий (на 2004 год) Редактор онтологий на естественном языке — обзор редактора Fluent Editor, работающего с контролируемым английским языком и OWL. Так же упоминает редакторы онтологий Protégé и TopBraid Composer. Руководство по созданию Вашей первой онтологии
Категория:Информатика Категория:Инженерия знаний Категория:Семантическая паутина Категория:Веб 3.0 Категория:Системная инженерия