Конференции ИВТ СО РАН

Тезисы докладов

Информационные технологии

В докладе рассмотрен один из вопросов построения прикладных интеллектуальных систем - выбор технологии представления и обработки знаний.

Вопросам использования онтологических моделей для представления знаний уделяется широкое внимание в литературе последнего десятилетия [ 1]. Попытки стандартизовать онтологическую модель представления знаний начаты со стандарта IDEF5 и активно продолжаются в настоящее время с внедрением языков OWL, DAML+OIL, RDF [ 2]. Онтологии находят применение в прикладных областях связанных с построением систем, использующих разделение знаний между группами пользователей - например для ведения электронного бизнеса [3] или для построения корпоративных порталов управления знаниями [4]. Процесс построения онтологии состоит из следующий трех шагов: (1) получение; (2) кодирование и (3) интеграция онтологии с уже существующими [ 1].

С учетом того, что онтология это есть определение отношений между некоторыми объектами, предполагается для выявления отношений использовать технологии искусственных нейронных сетей. Могут быть использованы как сети, обучаемые без учителя - для выявления отношений подобных отношениям близости между объектами. Также могут использоваться и сети, обучаемые с учителем - для быстрой проверки наличия какого-либо (заранее заданного) отношения между объектами, имеющимися в онтологии и вновь рассматриваемыми.

Анализ возможных схем включения нейросетевых моделей в прикладную систему для построения гибридных баз знаний показал, что на начальном этапе эксперту, работающему над получением онтологии (первый шаг ее построения), существенную помощь могли бы оказать нейросетевые модели, обучаемые без учителя для решения задач идентификации понятий предметной области, например при анализе словарей документов.

В проекте предполагается использование искусственных нейронных сетей обучаемых без учителя для решения задач кластеризации. Предполагается разработать технологическую схему коррекции онтологий на примере задачи поиска по базе данных региональных новостей.

Данная схема предполагает следующие изменения в технологии использования онтологий для релевантного поиска в документах:

1. На основе онтологии строится словарь документов и формируется частотный образ базы новостной базы - каждый документ заменяется вектором частот словарных слов.
2. Полученный массив кластеризуется с использованием самоорганизующихся карт Кохонена.
3. Эксперту (специалисту который строил онтологию) предъявляются наборы понятий (объектов) онтологии из одного кластера и ближайших к нему кластеров. Эксперт проверяет связи между данными объектами и в случае их отсутствия в онтологии определяет их.

Сравнение данной схемы с классическим способом построения онтологий позволит определить ее эффективность и создать средство поддержки работы специалиста предметной области.

Литература:

1. Ushold M., King M., "Towards a Methodology for Building Ontologies", Workshop on Basic Ontological Issues in Knowledge Sharing, held in conjunction with IJCAI-95, Montreal, August 20-25, 1995.
2. OWL Web Ontology Language Overview - http://www.w3.org/TR/owl-features/
3. Osterwalder A., Lagha S., Pigneur Y. An Ontology for Developing e-Business Models, DSIage 2002
4. Инструменты для построения онтологии предметной области компании // Труды X Юбилейной Международной научно-практической конференции <Современные техника и технологии> Томск: Изд-во Томского политехн. ун-та, 2004. - Т.2. - 378 с. С. 157 - 158.

Дополнительные материалы:

Полный текст доклада

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии Обратная связь

[Головная страница] [Конференции]

© 1996-2000, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 1996-2000, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск