Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей
Розглянуто особливості різних моделей побудови онтологій предметних областей. Виконано їх порівняльний аналіз і показано, що перспективним напрямком є побудова веб-онтологій в середовищіProtйgй. Наведено приклад розробки такої онтології в інтегрованому середовищі онторедактора Protege, механізму мір...
Збережено в:
| Дата: | 2019 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2019
|
| Назва видання: | Управляющие системы и машины |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161649 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей / О.В. Палагін, М.Г. Петренко // Управляющие системы и машины. — 2019. — № 3. — С. 23-37. — Бібліогр.: 18 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-161649 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1616492019-12-18T01:25:36Z Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей Палагін, О.В. Петренко, М.Г. Intelligent Information Technologies and Systems Розглянуто особливості різних моделей побудови онтологій предметних областей. Виконано їх порівняльний аналіз і показано, що перспективним напрямком є побудова веб-онтологій в середовищіProtйgй. Наведено приклад розробки такої онтології в інтегрованому середовищі онторедактора Protege, механізму міркувань Pellet і SPARQL-процесора з відповідними до неї запитами. Цель статьи — анализ наиболее известных инструментов формального описания онтологий предметных областей, их сравнительный анализ и выбор формального языка онторедактора для практического использования. Методы. Методы и модели, используемые в работе, базируются на информационных технологиях Semantic Web, ориентированных на разработку и использование онтологий предметных областей. Онтологии есть базовыми компонентами указанных технологий как для проведения научных исследований, так и для создания емких проектов, в том числе коммерческого характера. Использование метода системно-онтологического анализа позволило определить преимущества и недостатки разных формальных и неформальных описаний онтологий. Из неформальных моделей была рассмотрена CRF-модель, а из формальных — Frame-модель и OWL-модель. Также проведено сравнение характеристик указанных моделей с множеством дескрипционных логик. Результаты. Разработана информационная технология, позволяющая реализовать этапы построения онтологий предметных областей, включая этап эскизного проектирования, введения в компьютер входной информации, этап формального описания проекта и этап практического использования онтологий. Purpose. Consideration of the most well-known tools for the formal description of domain ontologies, their comparative analysis and the choice of a formal language and ontoeditor for practical use. Methods. The methods and models used in the work are based on the information technologies of the Semantic Web, focused on the development and use of domain ontologies. Ontologies are the basic components of these technologies for both research and the creation of large projects, including commercial ones. The use of methods of system-ontological analysis revealed the advantages and disadvantages of various formal and informal descriptions of ontologies. Of the informal models, the CRF model was considered, and the formal models, the Frame model and the OWL model. It also compares the characteristics of these models with a set of descriptive logics. Results. Information technology has been developed to enable the construction of ontologies of subject areas, including the outline design stage, the input information input into the computer, the formal description of the project, and the practical use of ontologies. 2019 Article Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей / О.В. Палагін, М.Г. Петренко // Управляющие системы и машины. — 2019. — № 3. — С. 23-37. — Бібліогр.: 18 назв. — укр. 0130-5395 https://doi.org/10.15407/csc.2019.03 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161649 004.318 uk Управляющие системы и машины Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Intelligent Information Technologies and Systems Intelligent Information Technologies and Systems |
| spellingShingle |
Intelligent Information Technologies and Systems Intelligent Information Technologies and Systems Палагін, О.В. Петренко, М.Г. Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей Управляющие системы и машины |
| description |
Розглянуто особливості різних моделей побудови онтологій предметних областей. Виконано їх порівняльний аналіз і показано, що перспективним напрямком є побудова веб-онтологій в середовищіProtйgй. Наведено приклад розробки такої онтології в інтегрованому середовищі онторедактора Protege, механізму міркувань Pellet і SPARQL-процесора з відповідними до неї запитами. |
| format |
Article |
| author |
Палагін, О.В. Петренко, М.Г. |
| author_facet |
Палагін, О.В. Петренко, М.Г. |
| author_sort |
Палагін, О.В. |
| title |
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей |
| title_short |
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей |
| title_full |
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей |
| title_fullStr |
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей |
| title_full_unstemmed |
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей |
| title_sort |
про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей |
| publisher |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| publishDate |
2019 |
| topic_facet |
Intelligent Information Technologies and Systems |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/161649 |
| citation_txt |
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей / О.В. Палагін, М.Г. Петренко // Управляющие системы и машины. — 2019. — № 3. — С. 23-37. — Бібліогр.: 18 назв. — укр. |
| series |
Управляющие системы и машины |
| work_keys_str_mv |
AT palagínov prodeâkíosoblivostípobudoviontologíčnihmodelejpredmetnihoblastej AT petrenkomg prodeâkíosoblivostípobudoviontologíčnihmodelejpredmetnihoblastej |
| first_indexed |
2025-07-14T14:14:53Z |
| last_indexed |
2025-07-14T14:14:53Z |
| _version_ |
1837632055351967744 |
| fulltext |
iSSN 2706-8145, control systems and computers, 2019, № 3 23
doi https://doi.org/10.15407/usim.2019.03.023
удк 004.318
о.в. паЛаГІн, академік НаНу, д-р техн. наук, професор, заст. директора,
Інститут кібернетики ім. В.м. глушкова НаН україни,
просп. глушкова, 40, київ 03187, україна,
palagin_a@ukr.net
м.Г. петренКо, д-р техн. наук, провідний науковий співробітник,
Інститут кібернетики ім. В.м. глушкова НаН україни,
просп. глушкова, 40, київ 03187, україна,
petrng@ukr.net
про ДеяКІ осоБЛивостІ поБуДови
онтоЛоГІЧниХ моДеЛеЙ преДметниХ оБЛастеЙ
Розглянуто особливості різних моделей побудови онтологій предметних областей. Виконано їх порівняльний аналіз і
показано, що перспективним напрямком є побудова веб-онтологій в середовищі Protege. Наведено приклад розробки
такої онтології в інтегрованому середовищі онторедактора Protege, механізму міркувань Pellet і SPARQL-процесора з
відповідними до неї запитами.
Ключові слова: дескрипційна логіка, онтологія, модель онтології, концептуалізація, онтограф, Protege.
Intellectual
Information technologies
and systems
вступ
Для терміна “онтологія” поширеними є два
сенси:
в філософському сенсі онтологія вивчає
природу і структуру речей як таких, незалежно
від їх фактичного існування;
другий сенс найбільш поширений в ін-
форматиці як особливий вид інформаційного
об’єкта .
Важливість дійсного існування сутностей
(які розглядаються в цій онтології) прагматична
[1–3] . Онтології в онтологічному інжинірингу є
засобом формального моделювання структури
системи, тобто відповідних об’єктів або
суб’єктів і відношень між ними, які належать
відповідній предметній області (ПдО) і
використовуються для вирішення практичних
завдань .
Далі термін “онтологія” буде розглядатися
в другому сенсі, з точки зору онтологічного
інжинірингу .
Прикладом такої системи вибрано деяку
виробничу компанію з її виробничими об’єк-
тами, співробітниками і виробничими відно-
синами між ними . Інженер зі знань аналізує
відповідні сутності та класифікує їх на по-
няття і відношення, представлені відповідно
унарними і бінарними (в загальному випад-
ку n-арними) предикатами . Базова структура
онтології заснована на процедурах узагаль-
нення/спеціалізації ієрархії понять, тобто так-
сономії . Припустимо, що авторів цікавить
сукупність задач, пов’язаних з людськими
ресурсами компанії . Тоді сутності Співро-
бітник, Майстер і Робочий є релевантними
для вирішення сукупності практичних за-
дач, пов’язаних з людськими ресурсами ком-
панії . Перше поняття є суперпоняттям (уза-
гальнюючим, родовим поняттям) для інших
двох понять . Відношення “працює-з” є реле-
вантним відношенням між співробітниками
(не тільки робочими) . Тоді конкретна людина,
24 iSSN 2706-8145, системи керування та комп'ютери, 2019, № 3
О.В. Палагін, М.Г. Петренко
яка працює в компанії, буде екземпляром
(індивідом) відповідного поняття .
Метою даної статті є розгляд найбільш
відомих інструментів формального опису он-
тологій ПдО, їх порівняльний аналіз і вибір
формальної мови і онторедактора для прак-
тичного використання .
визначення
онтології та її складових
Початкове визначення терміна “онтологія” [1]
зазнало ряд змін, і в підсумку в співтоваристві
онтологів дійшли до наступного визначення:
“Онтологія — це формальна, явна специфікація
загальної (яка колективно використовується)
концептуалізації” [2–5] . Далі коротко роз-
глянемо три складові наведеного визначення
(концептуалізація, формальна, явна специ-
фікація і чому загальна (яка колективно вико-
ристовується) концептуалізація так важли-
ва) з урахуванням того, що вони докладно
обговорювалися в [2–7] .
Концептуалізація . В [2, 3] наведено таке
визначення поняття “концептуалізація”, в
якому стверджується: «Сукупність формально
представлених знань ПдО заснована на кон-
цептуалізації: об’єктах, поняттях та інших
сутностях, які, ймовірно, існують в деякій
ПдО, що розглядається, і відношень між ними .
Концептуалізація — це абстрактне, спрощене
уявлення про світ, яке розглядається з деякою
метою . Кожна база знань, знання-орієнтована
система або знання-орієнтований агент
дотримуються визначеної концептуалізації,
явно або неявно» . Незважаючи на складну
ментальну природу поняття “концептуаліза-
ція”, в [7] його визначення засноване на
простому математичному поданні: екстенсіо-
нальній реляційній структурі .
Екстенсіональна реляційна структура (кон-
цептуалізація згідно [7]) є кортежем (D, R), де:
∉ D — множина понять Х предметної об-
ласті, названа областю визначення;
∉ R — множина відношень на D .
Зауважимо, що в цьому визначенні еле-
ментами множини R є звичайні математичні
відношення на D, тобто множини упоряд-
кованих кортежів елементів з D . Таким чи-
ном, кожен елемент R є екстенсіональним
відношенням, що відображає конкретний стан
світу з елементами з D .
Незважаючи на простоту визначення екс-
тенсіонального поняття “концептуалізація”, в
дійсності вона слабо підходить для вирішення
практичних задач, головним чином тому,
що значною мірою залежна від конкретного
стану ПдО .
Суть в тому, що екстенсіональні відношення,
які належать R, відображають конкретний стан
фрагмента ПдО . Отже, необхідно зосередитися
на смисловому значенні основоположних
понять, що не залежать від конкретного стану
ПдО (або згідно Кріпке, можливого світу):
наприклад, значення відношення працює-з
полягає в тому, як взаємодіють два конкретних
робочих . На практиці розуміння такого
значення має на увазі наявність правил для
прийняття рішень, дотримання різних моделей
поведінки, незалежно від того, чи працюють ці
дві людини чи ні .
Припустимо, в прикладі для двох робочих
відношення «працювати-з» означає, що:
обидва заявляють, що мають одну і
ту ж мету;
обидва роблять що-небудь для досяг-
нення цієї мети .
Тоді значення «працювати-з» можна визна-
чити як функцію, яка для кожного глобального
поведінкового контексту, що включає всю
область визначення, дає список пар робо-
чих, які фактично працюють разом в цьому
контексті . Зворотна дія цієї функції обґрун-
товує значення поняття в конкретному стані
ПдО . Узагальнюючи цей підхід і абстрагу-
ючись від часу заради простоти, припустимо,
що інтенсіональне відношення (або концеп-
туальне відношення згідно [8]) є функцією
з множини максимальних станів ПдО (гло-
бальні поведінкові контексти в цьому випад-
ку) в екстенсіональні відношення . Це загаль-
ний спосіб вираження змісту понять, який
бере свій початок від Карнапа [9], прийнятий
і розширений в семантиці Монтегю [10] .
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей
iSSN 2706-8145, control systems and computers, 2019, № 3 25
В [6] представлено наступне визначення
інтенсіональног або концептуального відношен-
ня . Нехай S — довільна система, D — довільна
множина елементів, які розрізняються в S,
W — множина станів ПдО для S . Кортеж
<D, W> називається областю визначення для
S, оскільки він інтуїтивно фіксує простір змін
області міркування в D відносно можливих
станів S . Інтенсіональне відношення (або кон-
цептуальне відношення) ρn-арності n на
<D, W> — це повна функція ρ : 2
nn DW → з мно-
жини W в множину всіх n-арних (екстенсіо-
нальних) відношень на D .
Визначивши концептуальне відношення, далі
представлено визначення загальної концептуалі-
зації (структури інтенсіональних відношень) .
Структура інтенсіональних відношень (або
загальна концептуалізація, далі просто концепту-
алізація) являє собою трійку C = (D, W, ℜ), де:
D — область дискурса;
W — множина можливих світів;
ℜ — множина концептуальних відношень
на доменному просторі <D, W> .
Формальні, явні специфікації. У практичних
додатках необхідно використовувати мову
для позначення елементів концептуалізації .
У цьому випадку говорять, що мова L фіксує
концептуалізацію . Далі необхідно в явно-
му вигляді визначити концептуалізацію і
тут проявляється роль онтологій як «явних
специфікацій концептуалізації» . В принципі,
таку концептуалізацію можна чітко визна-
чити двома способами: екстенсіонально й
інтенсіонально . У цьому прикладі екстен-
сіональне визначення концептуалізації потре-
бує перерахування розширень кожного (кон-
цептуального) відношення для всіх можливих
світів . У загальному випадку, більш ефектив-
ний спосіб визначення концептуалізації по-
лягає в тому, щоб зафіксувати мову і обмежи-
ти інтерпретації такої мови інтенсіонально, за
допомогою відповідних аксіом (в [9] названих
смисловими постулатами) . Наприклад, мож-
на взяти прості аксіоми, які стверджують, що
відношення підпорядковується — асиметрич-
не і нетранзитивне, а відношення працює-з
симетричне, нерефлексивне і нетранзитив-
не . І онтологія — це набір таких аксіом, тоб-
то логічна теорія, розроблена для вибору
передбачуваних моделей, які відповідають
певній концептуалізації, і виключення не-
передбачуваних моделей . Результатом буде
приблизна специфікація концептуалізації: бу-
дуть відібрані кращі передбачувані моделі і
виключені непередбачувані моделі .
Аксіоми для інтенсіонального й екстен-
сіонального специфікування концептуаліза-
ції можуть бути представлені на неформаль-
ній або формальній мові L . Як вимагається у
визначенні онтології (і згідно [2, 4, 5]), явна
специфікація повинна бути формальною .
Термін «формальний» передбачає, що вирази
на цій мові повинні бути такі, які читаються
машиною, тому природна мова виключається .
Далі слід представити всі викладені поняття
більш формальним способом .
Нехай мова L є (варіантом) логічної мови
першого порядку, причому словник V скла-
дається з множини констант і предикатних
символів (функціональні символи не роз-
глядаються) . Введемо поняття онтологічного
зв'язування (ontological commitment), розши-
ривши стандартне поняття екстенсіональної
структури першого порядку до інтенсіональної
структури першого порядку .
Онтологічне зв’язування для L подається кор-
тежем K = (C, I
�
), де Î (інтенсіональна функція
інтерпретації) — повна функція :I V D→ ℜ
�
∪ ,
яка відображає кожен словниковий символ з V
чи в елемент D, чи в інтенсіональне відношення,
яке належить множині ℜ .
Тепер видно, що визначення онтологічно-
го зв'язування розширює звичайне (екстенсі-
ональне) визначення «сенсу» для словникових
символів в інтенсіональному випадку, замінюю-
чи поняття моделі поняттям концептуалізації .
Показано, що поняття онтологічне зв'язуван-
ня є розширенням стандартного поняття мо-
делі . Останнє поняття — екстенсіональна оцін-
ка сенсу, перше — інтенсіональна оцінка сен-
су . Слід з'ясувати, який взаємозв'язок між
ними? Звичайно, як тільки буде визначено
інтенсіональний сенс словника через його
онтологічне зв'язування, також будуть пев-
26 iSSN 2706-8145, системи керування та комп'ютери, 2019, № 3
О.В. Палагін, М.Г. Петренко
ним чином обмежені і його моделі . Введемо
поняття передбачуваної моделі щодо певного
онтологічного зв'язування .
Нехай C = (D, W, ℜ) — концептуалізація,
L — логікові мова першого порядку з словни-
ком V і онтологічним зв'язуванням K = (C, I
�
) .
Модель M = (S, I), де S = (D, R), називається
передбачуваною моделлю L на K, якщо:
∉ для всіх константних символів c V∈
маємо ( ) ( )I c I c=
∉ існує такий світ w ∈ W, що для кожно-
го предикатного символа v ∈ V дійсно є таке
інтенсіональне відношення ρ ∈ℜ , що I
�
(v) = ρ
та I(v) = ρ(w) . Множина ( )KI L всіх моде-
лей L, спільних з K, називається множиною
передбачуваних моделей L на K .
Наведена умова 1 вимагає, щоб відображення
константних символів в елементи області дис-
курсу було ідентичним . Умова 2 стверджує,
що повинен існувати такий світ, що ко-
жен предикатний символ відображається в
інтенсіональне відношення, значення якого
для цього світу збігається з екстенсіональною
інтерпретацією такого символу . Це означає,
що передбачувана модель буде описом цього
світу . Визначивши поняття передбачуваних
моделей, можна уточнити роль онтології, яка
розглядається як логікова теорія і призначена
для обліку передбачуваного значення словни-
ка, який використовує логікову мову .
Онтологія . Нехай C — концептуалізація, L —
логікова мова зі словником V і онтологічним
зв'язуванням K . Онтологія О
К
для C зі словни-
ком V і онтологічним зв'язуванням K є
логіковою теорією, яка складається з набору
формул із L, побудованих таким чином, що
множина його моделей наближається як мож-
ливо точніше до множини передбачуваних мо-
делей L по K .
Отже, можна зробити висновок, що «іде-
альна» онтологія — це така онтологія, чиї
моделі точно збігаються (по модулю ізомор-
фізмів) з передбачуваними моделями . Однак
не все так просто: навіть «прекрасна» онтологія
може не точно визначити свою цільову кон-
цептуалізацію, якщо її словник і область дис-
курсу не підібрані відповідним чином . Причина
полягає у відмінності між логіковим поняттям
моделі і онтологічним поняттям можливого
світу . Перше поняття є комбінацією присвою-
вань з абстрактних реляційних структур (по-
будованих на області дискурсу) з елементами
словника; друге поняття є комбінацією дійсних
(які спостерігаються) станів ПдО конкретної
системи . Звичайно, кількість можливих моде-
лей залежить як від розміру словника, так і від
розширення області дискурсу, які вибирають-
ся більш-менш довільно, виходячи з того, що,
очевидно, має відношення до цільового при-
значення . Навпаки, число станів ПдО зале-
жить від змінних, які спостерігаються, навіть
тих, які на перший погляд вважаються такими,
що не мають відношення до цільового призна-
чення . Слід підкреслити, що ступінь, з якою
онтологія визначає концептуалізацію, зале-
жить від:
∉ обсягу області дискурсу;
∉ представницької множини термінів, які
увійшли у словник;
∉ аксіоматизації .
В свою чергу, аксіоматизація залежить від
мовної виразності .
Спільне (колективне) використання онтологій.
Перші визначення «онтологій» не розгляда- визначення «онтологій» не розгляда-
ли аспект спільного використання онтологій
[3, 11] і тільки пізніше його було введено в [4] .
Дійсно, можна з упевненістю стверджувати,
що неможливо зробити концептуалізації, що
спільно використовуються, які є окремими ви-
падками для кожного індивіда .
Що можна зробити таким, які спільно ви-
користовується, для наближень концептуа-
лізацій, заснованих на обмеженій множині
прикладів, і показують фактичні стани, при
яких мають місце певні концептуальні відно-
шення (наприклад, фактичні ситуації, що по-
казують випадки, коли виникає відношення
працює-з) . Крім простих прикладів також мож-
на зробити смислові постулати, які спільно
використовуються, тобто явні формальні об-
меження . Однак такі визначення припускають
взаємну згоду на примітивні терміни, які ви-
користовуються в цих визначеннях . Оскільки
смислові постулати не можуть в повній мірі
iSSN 2706-8145, control systems and computers, 2019, № 3 27
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей
характеризувати онтологічне зв'язування за
допомогою примітивних термінів, слід вра-
хувати, що узагальнення концептуалізацій в
кращому випадку є частковим . Для практич-
ного використання онтологій зрозуміло, що
без мінімального загального онтологічного
зв'язування (спільного використання, на-
приклад, веб-онтологій) від зацікавлених в
онтології сторін, переваги онтології обмежені .
Причина в тому, що онтологія формально
визначає доменну структуру при обмеженні,
що розробник правильно розуміє примітивні
терміни . Інакше, онтологія може виявитися
марною, якщо вона використовується таким чи-
ном, що суперечить загальному онтологічному
зв'язуванню . Будь-яка онтологія завжди буде
менш повною і менш формальною, ніж мож-
ливо теоретично . Ось чому важливо, щоб
онтології, призначені для підтримки великих
проектів, були обґрунтованими в тому сенсі, що
основні примітиви, на яких вони побудовані,
були б досить добре підібрані, аксіоматизовані
і зрозумілі .
CrF-модель онтології пдо
На практиці важливим моментом подання та
верифікації онтологій є візуалізація множин
(D, ℜ) у вигляді онтологічного графа (онто-
графа) . Останній, в найпростішому випадку,
представляється графом у вигляді дерева і описує
ієрархічну таксономію понять і відношень
між ними . Онтограф має кореневу вершину,
якій зазвичай присвоюється ім'я і значення
досліджуваної ПдО і "нульовий" рівень ієрархії .
Рівні понять, які лежать нижче, формуються у
відповідності з прийнятою таксономією . Більш
докладні рекомендації щодо структурування
онтографів наведені в [12] .
У цьому випадку онтологія подається відо-
мою моделлю у вигляді трійки:
, , ,O X R F= (1)
де X — множина понять (термінів) на D, R —
множина концептуальних відношень, які
зв'язують між собою концепти X, F — мно-
жина функцій інтерпретації на X і/або R
(аксіоматизація ПдО і словника на мові деякої
теорії першого порядку) . По суті, множини (X,
R) визначають структуру онтографа . Назвемо
модель (1) CRF (concept–relation–interpretation
function) моделлю .
Для розширеного прикладу будівельної
компанії онтограф та індивіди класів пред-
ставлені на рис .1 (сам онтограф показаний
вище потовщеної лінії на рівнях 0 ÷∉4) . Поняття
X описані на природній мові, розшифрування
відношень R показано на рис . 1 вгорі і право-
руч, а функції інтерпретації F для понять і відно-
шень представляються інтуїтивно зрозумі-
лими . Кореневою вершиною в онтографі є
концепт “Будівельна компанія” . Їй присвоє-
но “нульовий” рівень в ієрархії концептів .
Людські ресурси компанії позначені кон-
цептами “Дирекція”, облік співробітників —
“Відділ кадрів” і нарахування заробітної пла-
ти — “Бухгалтерія” . Основна виробнича діяль-
ність компанії позначена концептом “Вироб-
ництво” . Їм присвоєно “перший” рівень в
ієрархії . І так далі . Підкреслимо, що в CRF-
моделі вершини онтографа з іменами “Ди-
ректор”, “Виконроб”, “Майстер” та “Робо-
чий” є поняттями, а конкретні люди на цих
посадах уже відносяться до бази даних
компанії .
Слід зазначити, що в CRF-моделі відно-
шення в онтографі (наприклад, R1) може
зв’язувати вершину-предка з декількома
вершинами-нащадками .
Передбачається за замовчуванням, що
вершина-предок є цілим для частин вершин-
нащадків (для відношення R1 — ціле-частина) .
Таке твердження вірне для прикладу, який
розглядається, поки не визначена конкретна
(формальна) мова опису онтологій . В OWL-
мові відношення (Object Property) є бінарними,
що зв’язують між собою індивідів двох класів,
тому в OWL-описах і онторедакторі Protege їх
необхідно вказувати в явному вигляді, що і
продемонстровано на рис . 3 .
Нижче онтографа (“потовщеної” лінії) вка-
зані конкретні співробітники компанії на по-
точний проміжок часу, що в CRF-моделі не
розглядається і відповідає базі даних, а в owl-
моделі — значенням даних індивідів .
28 iSSN 2706-8145, системи керування та комп'ютери, 2019, № 3
О.В. Палагін, М.Г. Петренко
Сформулюємо визначення онтології з ура-
хуванням моделі (1) . Комп’ютерна онтологія
ПдО — це:
∉ ієрархічна структура скінченної множи- множи-
ни понять, які описують задану ПдО;
∉ структура являє собою онтограф, верши-
нами якого є поняття, а дугами — семантичні
(концептуальні) відношення між ними;
∉ поняття і відношення інтерпретуються
відповідно до загальнозначущих функцій
інтерпретації, взятих з електронних джерел
знань заданої ПдО;
∉ формально онтограф описується однією
з мов опису онтологій;
∉ функції інтерпретації описані в деякій
придатній формальній теорії .
проблеми
виразності мов опису онтологій
З одного боку, відомі неформальні підходи
до мови L, які допускають тільки визначення
термінів з їх специфікацією . З іншого боку,
відомі формальні підходи, тобто логікові мо-
ви, які дозволяють задавати строго форма-
лізовані логікові теорії . Ці протилежні під-
ходи визначають континуум, введений в [13]
і представлений на рис . 2 . Чіткої межі, де
починається критерій формальності в цьому
континуумі, не існує . На практиці права ка-
тегорія логікових мов (див . рис . 2) зазвичай
розглядається як формальна . У цій категорії
при виборі мови L розглядають компроміс між
виразністю і ефективністю обчислень .
З правого боку континууму розташовані:
логіки вищого порядку, повна логіка першо-
го порядку і модальна логіка . Вони досить
виразні, але не завжди допускають повних
логікових виведень завдяки своїй нерозв'яз-
ності . З протилежного боку континууму роз-
ташовані менш строгі підмножини логіки
пешого порядку, зазвичай допускають роз-
в'язніі більш ефективні логікові виведення .
Логіки з правого боку можна розділити на дві
основні групи .
До першої групи входять мови з сімейства
дескрипційних логік (DL), які є строгими
підмножинами логіки першого порядку . Друга
група виходить з традиції логікового про-
грамування (LP) [14], відомим представни-
ком якого є F-логіка . Незважаючи на те, що
логікове програмування часто використовує
синтаксис, який можна порівняти з логікою
першого порядку, воно передбачає іншу
інтерпретацію формул .
На відміну від теорії моделей Тарського
[15], заснованої на логіках першого порядку
і дескрипційних логіках, логікове програму-
вання описує тільки підмножину моделей для
суджень про семантичне входження формул .
Існують різні способи вибору підмножин мо-
делей, які призводять до різної семантики, —
всі вони спрямовані на більш ефективну ро-
боту з великими масивами даних, ніж підхо-
ди, засновані на логіці першого порядку .
Однією з найбільш помітних відмінностей,
що виникають в результаті цього різного
стилю логікових моделей, є те, що теорії ви-
разного логікового програмування стають не-
монотонними .
порівняння відомих
логікових теорій опису онтологій
Нижче наведено таблицю порівняльних харак-
теристик найбільш відомих логікових теорій
опису онтологій . З таблиці видно, що:
1) CRF-модель онтології описує концепту-
альну структуру знань ПдО, яка включає ієрархію
понять (X, R) і визначення на природній мові .
Методологія розробки цієї моделі онтології
докладно описана в [12] . Слід зазначити, що CRF-
модель знань ПдО не знайшла широкого засто-
сування в додатках користувачів, перш за все
через відсутність засобів інтеграції з базами да-
них і апробованої формальної логікової теорії
опису моделі . Однак для CRF-моделі добре
опрацьований підготовчий етап ї побудови .
Відомий інструментарій автоматизованої по-
будови множин понять X, відношень R і функцій
інтерпретації F;
2) Frame-модель онтології ПдО і її Protege-
реалізація найбільш широко застосовується в
співтоваристві онтологічного інжинірингу . По-
iSSN 2706-8145, control systems and computers, 2019, № 3 29
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей
чинаючи з четвертої версії, Protege включає (і
може підключити додатково в якості plag in)
найрізноманітніший інструментарій маніпулю-
вання не тільки компонентами моделі онтології,
а й перевірки (різонером) узгодженості роз-
робленої онтології, її візуалізації (Onto Graph, On-
to Viz), розміщення як на локальному комп’ютері
(файл з розширеннями owl або xml), так і в Seman-
tic Web для спільного використання (Shared using),
причому в повній відповідності з стандартами і
рекомендаціями консорціуму W3C . Інструмен-
тарій Protege поширюється з відкритим про-
грамним кодом . Відомий і інший інструмент .
Top Quadrant’s commercial Top Braid Composer
розробки онтологічних додатків, функціо-
нально більш ефективний, ніж Protege . Недо-
ліком методології створення як цієї (Frame),
так і подальшої (OWL) моделі онтології є від-
сутність будь-якої підтримки підготовчого
етапу формування онтологій .
Як наслідок, інженер зі знань суб’єктивно
формує компоненти моделі, а також вручну
створює їх структуру і вводить опис . У кращому
випадку — при наявності онторедактора, в
гіршому — створенням вручну текстового фай-
лу з великою кількістю RDF-трійок;
3) мова OWL дозволяє описувати класи
(концепти) і надає додаткові можливості в
порівнянні з Protege . У неї більш багатий
набір логікових операторів і вона заснована
Найменуванняком-
понент
Моделі онтології ПдО Frame
(Protege)CRF Frame
(Protege)
OWL (OWL2)
Об’єкт/суб’єкт (о/с) Поняття/
термін
Клас
(концепт)
Клас
(концепт)
Концепт
(одномісний пред-
икат)
T B o x
RBox
Зв’язок між о/с Слот Властивість
(бінарне відношення)
Роль (двомісний пред-
икат), RBox
Аксіоми опису о/с Функції
інтерпретації
Анотації Анотації Набір термінологіч-
них аксіом
Дані С е м а н т и ч н е
(інтенсіональ-
не) відношення
Екземпляр Індивід Індивід ABox
Зв’язки даних – Властивість ти
пу екземпляра
Властивість типу да-
них/характеристики
Набір тверджень про
індивіди
Значення даних – Дані Дані Дані
Машина логікового
виведення
– + + +
Інструментарій для
побудови і візуаліза–
ції ондографів
– + – –
Конструктори – – Перетин (∩ )
Об’єднання ( ∪)
Доповнення (¬ )
Обмеження (∀,∃)
Перетин ( ∩
Об’єднання (∪ )
Доповнення ( ¬)
Обмеження (∀,∃) та інші
База знань – + + +
Таблиця. Порівняльні характеристики найбільш відомих логікових теорій опису онтологій
30 iSSN 2706-8145, системи керування та комп'ютери, 2019, № 3
О.В. Палагін, М.Г. Петренко
Виконроб 1
Будівельна компанія
Дирекція Відділ кадрів
Облікові дані
співробітників
Виробництво
Зарплата співробітників
R1
Бухгалтерія
Будівельний об’єкт№1
(Д і м) (Автомобільна дорога)
Дільниця 1_1
(підготовчі роботи)
Рабочие 3_1
R1R2 R3
R1 R1
R 4 R 4 R 4 R 4 R 4
R 5
R 5 R 5 R 5 R 5
R 5
R 6
R 6
R 6
R 6
Робочий 1_1_1
Робочий 2_1_1
Робочий 1_2_1
Робочий 2_2_1
Робочий 3_2_1
Робочий 1_3_1
Робочий 2_3_1
Работает-сРаботает-с
Работает-с
Работает-с
Робочий 1_1_2
Робочий 2_1_2
Робочий 1_2_2
Робочий 2_2_2
Робочий 3_2_2
Работает-с
Работает-с
Работает-с
1
Робочий 1_1_1
Робочий 2_1_1
Робочий 1_2_1
Робочий 2_2_1
Робочий 3_2_1
Робочий 1_3_1
Робочий 2_3_1
Робочий 1_1_2
Робочий 2_1_2
Робочий 1_2_2
Робочий 2_2_2
Робочий 3_2_2
Кер. виробництва,
зам. директора
Директор
Прізвище І.Б.
Бормотов В.О.
Гребенюк М.М.
Савенков М. І .
Терпищев В.М.
Легеза А.М.
Веселов В.А.
Черв і нчук В.П.
Дейнега О.М.
Пушков А.А.
Руб і н Ю.О.
Порохов П.С.
Немчинов А.В.
Немиров Ф.Ф.
Савченко В.А.
Криволапов С.О.
Самсонов І .Ф.
Дроботун О.М.
Сердюк О. І .
І ванов О.А.
Петров І . І .
Сидоров В.М.
1
2
3
4
5
6
7
Nп\п
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
1
2
2
Посада
1
2
3
4
5
6
7
Nп\п
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
160 000
100 000
90 000
60 000
60 000
60 000
Зар. плата
55 000
55 000
30 000
25 000
35 000
25 000
25 000
30 000
20 000
20 000
18 000
25 000
2 0 000
20 000
130 000
Директор
Замісник директора,
керівник виробництва
R1
R6 R6
R6 R 6 R 6
4- й рівень
3- й рівень
2- й рівень
1- й рівень
0- й рівень R1 - Ціле -частина
R2 - Вести облік
R3 - Нараховувати зарплату
R4 - Виконувати завдання
R5 -
КерівникR6 -
Мати керівника
Будівельний об’єкт№2
(зведення будинку і
комунікації)
Дільниця 2_1 Дільниця 3_1
(оброблювальні роботи і
здача в експлуатацію )
Дільниця 1_2
(підготовчі роботи)
Дільниця 2_2
(нанесення покриття і
здача в експлуатацію ) Виконроб 2
Робочі 1_2Робочі 1_1
Робочі 2_1
Робочі 3_1
Робочі 2_2Майстер 1_1
Майстер 2_1 Майстер 3_1
Майстер 1_2 Майстер 2_2
Прізвище І.Б.Посада
Виконроб 1
Виконроб 2
Майстер 1_1
Майстер 2_1
Майстер 3_1
Майстер 1_2
Майстер 2_2
Бормотов В.О.
Гребенюк М.М.
Савенков М. І .
Терпищев В.М.
Легеза А.М.
Веселов В.А.
Черв і нчук В.П.
Дейнега О.М.
Пушков А.А.
Руб і н Ю.О.
Порохов П.С.
Немчинов А.В.
Немиров Ф.Ф.
Савченко В.А.
Криволапов С.О.
Самсонов І .Ф.
Дроботун О.М.
Сердюк О. І .
І ванов О.А.
Петров І . І .
Сидоров В.М.
Робочий 1_1_1
Робочий 2_1_1
Робочий 1_2_1
Робочий 2_2_1
Робочий 3_2_1
Робочий 1_3_1
Робочий 2_3_1
Робочий 1_1_2
Робочий 2_1_2
Робочий 1_2_2
Робочий 2_2_2
Робочий 3_2_2
Директор
Виконроб 1
Виконроб 2
Майстер 1_1
Майстер 2_1
Майстер 3_1
Майстер 1_2
Майстер 2_2
Кер. виробництва,
зам. директора
Рис. 1. Онтограф з індивідами класів “Будівельна компанія”
Логіки першого порядку
Логіки вищого порядку
Модальні логіки
неформальний формальний
Терміни
Ad-hoc
Ієрархії
(Yahoo)
Тезауруси
Звичайні
глосарії
Словники
даних
(EDI)
Структуровані глосарії
Неформальні ієрархії
XML Schema
Формальні
таксономії
Дескрипційні логіки
Логікове
програмування
Моделі даних
(UML, STEP)
Cхеми баз даних
XML, DTDs
Логікові мови
Рис. 2. Різні підходи
до вибору мови L
iSSN 2706-8145, control systems and computers, 2019, № 3 31
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей
на дещо іншій логіковій моделі . Крім того,
остання дозволяє використовувати меха-
нізм міркувань — різонер, який дозволяє
автоматично виводити ієрархію класів і
підтримувати її в коректно побудованому
стані (перевірка на сумісність і несупереч-
ливість) . Починаючи з четвертої версії, в
Protege інтегровані в якості plag in багато
функціональних можливостей мови OWL
і розширених в п’ятій версії . В даний час
актуальною є мова OWL2 DL, яка дозво-
ляє описувати онтології як веб-документи
і розміщувати їх в WWW для спільного
використання з іншими owl-онтологіями [16];
4) останній стовпчик в таблиці дає загальне
уявлення про дескрипційну логіку (цілу під-
множину логік) і порівняння її компонент з
компонентами онтологічних моделей .
Будівельний об’єкт
Виконроб1
Майстер1
Робочий1_1_1
Робочий2_1_1
Робочий1_2_1
Робочий2_2_1
Робочий3_2_1
Робочий1_1_1
Робочий2_1_1
Робочий1_2_1
Робочий2_2_1
Робочий3_2_1
Робочий1_3_1
Робочий2_3_1
Майстер1_1
Майстер2_1
Майстер3_1
Виконроб1
Кер. виробництва
ПосадаПрізвище І.Б.
Гребенюк М.М.
Савенков М.І.
Легеза А.М.
Веселов В.А.
Червінчук В.П.
Рубін Ю.О.
Порохов П.С.
Немчинов А.В.
Немиров Ф.Ф.
Савченко В.А.
Криволапов С.О.
Самсонов И.Ф.
1
2
3
4
5
6
7
Nп\п
8
9
10
11
12
Виробництво
Керівник
виробництва
Робочий1_3_1
Робочий2_3_1
R1-11
Дільниця
Майстер3
Робочий
R7-1
Майстер2
R6-1
Будівельний
об’єкт №1
Керівництво
Виконроб
R3-6
Майстер
R8-1
R9-1
R3-3
R4-1
R5-2
R5-3
Будівництво
Дільниця1
Дільниця2
Дільниця3
R1-11
R3-5
R4-3
R4-1
R3-3
R3-4
R5-2
R3-6
R5-3
R3-7
R4-4
R7-1
R9-1
R7-1
R7-1 R9-1
R9-1
R6-1
R6-1
R8-1
R6-1
100 000
60 000
60 000
60 000
Оклад
30 000
25 000
35 000
25 000
25 000
30 000
20 000
130 000
Дирекція
R4-3
R3-5
R4-4
ObjectProperties
Інші служби
R2-11
R1-12
R2-12
R2-13
R1-13
Директор
Директор1 Ін_служби1
R1-14
R2-14
R1-15
R1-16
R1
-17
R2-15
R2-16R2
-1
7 R3-2
R4-2
R3-4
R3-7
R3-1
R5-1
R6 � Працювати_на
R6_1 � Працювати_на1
R7 � Мати_робочого
R7_1 � Мати_робочого1
R8 � Давати_завдання
R8_1 � Давати_завдання1
R9 � Виконувати_завдання
R9_1 � Виконувати_завдання1
R4 � Мати_керівника
R4_1 � Мати_керівника1
R4_2 � Мати_керівника2
R4_3 � Мати_керівника3
R4_4 � Мати_керівника4
R3 � Керувати
R3_1 � Керувати1
R3_2 � Керувати2
R3_3 � Керувати3
R3_4 � Керувати4
R3_5 � Керувати5
R3_6 � Керувати6
R3_7 � Керувати7
R1 � Ціле-частина
R1_11 � Ціле_частина111
R2 � Частина-ціле
R2_11 � Частина_ціле211
R1_12 � Ціле_частина112
R2_12 � Частина_ціле212
R1_13 � Ціле_частина113
R2_13 � Частина_ціле213
R1_14 � Ціле_частина114
R2_14 � Частина_ціле214
R1_15 � Ціле_частина115
R1_16 � Ціле_частина116
R1_17 � Ціле_частина117
R2_15 � Частина_ціле215
R2_16 � Частина_ціле216
R2_17 � Частина_ціле217
ДиректорБормотов В.О. 160 000
13
R5 � Підкорятися
R5_2 � Підкорятися2
R5_1 � Підкорятися1
R5_3 � Підкорятися3
R8-1
R8-1
R3-7
R3-7
R4-4
R4-4
R3-2
R4-2
R5-1R3-1
R2-11
R1-13R2-13
R1 � Посада
DataProperties
R3 � ПрізвищеІБ
R2 � Оклад
Рис. 3. Protege-сумісний онтограф
32 iSSN 2706-8145, системи керування та комп'ютери, 2019, № 3
О.В. Палагін, М.Г. Петренко
Рис. 4. Приклад представлення основних результатів розробки owl-онтології
Рис. 5. Онтограф owl-онтології “Будівельна компанія”
iSSN 2706-8145, control systems and computers, 2019, № 3 33
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей
приклад побудови oWl-онтології
“Будівельна компанія”
Формальна онтологія розробляється для при-
кладу, представленого на рис . 1, в середовищі
онторедактора Protege 5 .5 .0 з вбудованими
plagsin-різонером Pellet, візуалізацією онто-
графів OntoGraf і механізмом SPARQL-запитів .
За твердженням авторитетних джерел [16–18]
цей онторедактор є таким, що найбільш ши-
роко застосовується в співтоваристві он-
тологічного інжинірингу, в тому числі із-за
можливості подання текстових описів в муль-
тимовному форматі .
Передбачається, що на комп'ютері створена
локальна кінцева точка, в якій зберігаються
файли розробленої онтології з розширеннями
* .owl і * .ttl . Останній файл використовується
SPARQL-процесором для обробки запитів (в
синтаксисі Turtle) . Зазначимо, що в прикладі
онтограф і індивіди (див . рис . 1) дещо скорo-
чені з метою скорочення обсягу owl-опису
моделі онтології .
Перед введенням інформації в Protege ре-
комендується побудувати відображення сутно-
стей CRF-моделі (див . рис . 1) в Protege-суміс-
ний онтограф . Для прикладу таке відображен-
ня представлене на рис . 3 . Відкриваємо головне
меню онторедактора і призначаємо онтології
URI http://www .semanticweb .org/николай/
ontologies/2019/4/Construction_company-1 .
Tutorials по створенню owl-онтологій в
Protege і SPARQL-запитів представлені в за-
гальнодоступних джерелах, наприклад, в
[16–18] . На рис . 4 представлено вікно он-
торедактора, в якому відображені деякі ви-
ди вкладок онторедактора, в яких показані
результати в процесі розробки owl-онтології .
На рис . 5 представлено онтограф owl-он-
тології “Будівельна компанія”, розроблений
в додатку “OntoGraf”, а на рис . 6 — метрика
цієї онтології . Як видно з останньої, створен-
ня вручну owl-опису сутностей онтології і його
налагодження є досить трудомісткою робо-
тою . Protege, крім усього іншого, створює log-
файл, в якому вказані помилки проектування,
обчислені різонером .
Нижче подано деякі SPARQL-запити до owl-
онтології “Будівельна компанія” і відповіді на них .
Запит №1 — Хто підкоряється Виконробові 1?
PREFIXrdf: <http://www .w3 .org/1999/02/22-rdf-
syntax-ns#>
PREFIX owl: <http://www .w3 .org/2002/07/owl#>
PREFIX rdfs: <http://www .w3 .org/2000/01/rdf-
schema#>
PREFIX xsd: <http://www .w3 .org/2001/
XMLSchema#>
PREFIX фирма: <http://www .semanticweb .org/
николай/ontologies/2019/4/Construction_company-
8 .2#>
Рис. 6. Метрика OWL-онтології “Будівельна компанія”
34 iSSN 2706-8145, системи керування та комп'ютери, 2019, № 3
О.В. Палагін, М.Г. Петренко
SELECT ?хто
WHERE
{
?хто фірма:Підкоряється 2 фірма:Виконроб 1
}
Відповідь
Майстер1
Майстер2
Майстер3
Запит№2 — Яке прізвище Робочого 2_2_1?
PREFIX rdf: <http://www .w3 .org/1999/02/22-rdf-
syntax-ns#>
PREFIX owl: <http://www .w3 .org/2002/07/owl#>
PREFIX rdfs: <http://www .w3 .org/2000/01/rdf-
schema#>
PREFIX xsd: <http://www .w3 .org/2001/
XMLSchema#>
PREFIX фирма: <http://www .semanticweb .org/
николай/ontologies/2019/4/Construction_company-
8 .2#>
SELECT ?Прізвище
WHERE
{
фірма:Робочий2_2_1 фірма:Прізвище Ім’я По-
батькові ?Прізвище
}
Відповідь
«Немиров Ф .Ф .»
Запит№3 — Хто працює на тій же дільниці, що і
Немиров?
PREFIX rdf: <http://www .w3 .org/1999/02/22-rdf-
syntax-ns#>
PREFIX owl: <http://www .w3 .org/2002/07/owl#>
PREFIX rdfs: <http://www .w3 .org/2000/01/rdf-
schema#>
PREFIX xsd: <http://www .w3 .org/2001/
XMLSchema#>
PREFIX фирма: <http://www .semanticweb .org/
николай/ontologies/2019/4/Construction_company-
8 .2#>
SELECT ?Робочий ?Прізвище ?Дільниця
WHERE
{
?хто фірма: ПрізвищеІБ «Немиров Ф .Ф .» .
?хто фірма: Працювати_на1 ?дільниця .
?робочий фірма: Працювати_на1 ?дільниця
?робочий фірма: ПрізвищеІБ ?Прізвище .
}
Відповідь
Робочий1_2_1 «Немчинов А .В .»
Робочий3_2_1 «Савченко В .А .»
Дільниця2
Запит№4 — Скільки отримує Рубін?
PREFIXrdf: <http://www .w3 .org/1999/02/22-rdf-
syntax-ns#>
PREFIX owl: <http://www .w3 .org/2002/07/owl#>
PREFIX rdfs: <http://www .w3 .org/2000/01/rdf-
schema#>
PREFIX xsd: <http://www .w3 .org/2001/
XMLSchema#>
PREFIX фiрма: <http://www .semanticweb .org/
николай/ontologies/2019/4/Construction_company-
8 .2#>
SELECT ?Прізвище ?Отримує
WHERE
{
?робочийфірма:ПрізвищеІБ “РубінЮ .О .» .
?робочийфірма:Оклад ?Отримує .
?робочийфірма:ПрізвиеІБ ?Прізвище .
}
Відповідь
“РубінЮ .О .» «30000»^^<http://www .w3 .org/2001/
XMLSchema#integer>
Запит№5 — Хто отримує більше за Рубіна?
PREFIX rdf: <http://www .w3 .org/1999/02/22-rdf-
syntax-ns#>
PREFIX owl: <http://www .w3 .org/2002/07/owl#>
PREFIX rdfs: <http://www .w3 .org/2000/01/rdf-
schema#>
PREFIX xsd: <http://www .w3 .org/2001/
XMLSchema#>
PREFIX фирма: <http://www .semanticweb .org/
николай/ontologies/2019/4/Construction_company-8 .2#>
SELECT ?Прізвище ?Отримує
WHERE
{
?робочий фірма: ПрізвищеІБ “Рубін Ю .О .” .
iSSN 2706-8145, control systems and computers, 2019, № 3 35
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей
?робочий фірма:Оклад ?оклад Рубіна .
?співробітник фірма:Оклад ?отримує .
? співробітник фірма: ПрізвищеІБ ? прізвище .
FILTER (?отримує> ?оклад Рубіна )
}
Відповідь
«Легеза А .М .» «60000»^^http://www .w3 .org/2001/
XMLSchema#integer
«Бормотов В .О .» «160000»^^<http://www .
w3 .org/2001/XMLSchema#integer>
«Гребенюк М .М .» «130000»^^<http://www .
w3 .org/2001/XMLSchema#integer>
«Савенков М .І .» «100000»^^<http://www .
w3 .org/2001/XMLSchema#integer>
«Немчинов А .В .» «35000»^^<http://www .
w3 .org/2001/XMLSchema#integer>
«Червинчук В .П .» «60000»^^<http://www .
w3 .org/2001/XMLSchema#integer>
«Веселов В .А .» «60000»^^<http://www .w3 .org/2001/
XMLSchema#integer>
Відзначимо ще одну корисність CRF-моделі
онтології ПдО .
Згідно [12], вона проектується на основі
лінгвістичного корпусу текстів, який описує
знання заданої ПдО . З нього добуваються
максимально повні (за кардинальністю) мно-
жини понять X, відношень між поняттями R,
а функції інтерпретації F узгоджуються з виз-
наченнями відповідних понять, наведеними в
енциклопедіях, тлумачних словниках та інших
наукових публікаціях . Семантика описів по-
нять і відношень між ними максимально по-
годжена з уявленнями відповідного наукового
співтовариства .
Protege не перевіряє семантику введених
імен класів, властивостей і індивідів . Тобто,
семантика онтології, яка розробляється,
суб'єктивна, що може викликати проблеми
при спільному використанні онтологій .
Отже, при розробці великих за обсягом
онтологій, можливо, має сенс заздалегідь роз-
робити CRF-модель, що забезпечить семан-
тичну узгодженість такої онтології .
висновки
Коротко розглянуто формалізацію визначе-
ння онтології предметної області, викона-
но порівняльний аналіз відомих моделей
онтологій, таких як CRF, Frame и OWL .
Відзначено їх переваги і недоліки, при цьо-
му зроблено висновок, що при розробці ве-
ликих онтологій слід застосовувати всі три
вказані моделі . На початковому етапі — CRF-
модель для автоматизації побудови струк-
тури концептів предметної області та їх
семантичної узгодженості . На етапі введення
і формалізації — модель Protege-фреймів . І на
етапі використання онтології — OWL-модель
з механізмами запитів та міркувань . При цьо-
му сумісне використання онтології допускає
її розміщення в Semantic Web . В статті наве-
дено приклад побудови і використання owl-
онтології для деякої будівельної компанії .
REFERENCES
1. Ohrstrom, P., Andersen, J., Schärfe, H., 2005.” What has happened to ontology. In F. Dau, M.-L. Mugnier, and
G. Stumme, editors”, Conceptual Structures: Common Semantics for Sharing Knowledge, 13th Int. Conf. on
Conceptual Structures, ICCS 2005, Kassel, Germany, July 17–22, 2005, Proceedings, volume 3596 of Lecture
Notes in Computer Science, Springer, Heidelberg, pp. 425–438.
2. Gruber, T.R., 1993. A Translation Approach to Portable Ontologies. Knowledge Acquisition, 5(2), pp. 199–
220.
3. Gruber, T.R., 1995. "Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing".
International Journal of Human Computer Studies, 43(5–6), pp. 907–928.
4. Borst, W., 1997. Construction of Engineering Ontologies. PhD thesis, Institute for Telematica and Information
Technology, University of Twente, Enschede, The Netherlands.
5. Studer, R., Benjamins, R., Fensel, D., 1998. "Knowledge engineering: Principles and methods". Data &
Knowledge Engineering, 25(1–2), pp. 161–198.
О.В. Палагін, М.Г. Петренко
36 iSSN 2706-8145, системи керування та комп'ютери, 2019, № 3
6. Guarino, N. Giaretta, P., 1995. "Ontologies and Knowledge Bases: Towards a Terminological Clarification".
In N. Mars, editor, Towards Very Large Knowledge Bases: Knowledge Building and Knowledge Sharing, IOS
Press, Amsterdam, pp. 25–32.
7. Genesereth, M.R. , Nilsson, N.J., 1987. Logical Foundations of Artificial Intelligence. Morgan Kaufmann, Los
Altos, CA.
8. Guarino, N., 1998. "Formal Ontology in Information Systems". In N. Guarino, editor, Formal Ontology in
Information Systems. Proceedings of FOIS’98, Trento, Italy, June 6-8, IOS Press, Amsterdam, pp. 3-15.
9. Carnap, R., 1956. Meaning and Necessity – A Study in Semantics and Modal Logic. The University of Chicago
Press, second edition.
10. Dowty, D.R. Wall, R., Peters, S., 1980. Introduction to Montague Semantics, volume 11 of Studies in Linguistics
and Philosophy. Springer, Heidelberg.
11. Gruber, T.R., 1993. Towards principles for the design of ontologies used for knowledge sharing. In N. Guarino
and R. Poli, editors, Formal Ontology in Conceptual Analysis and Knowledge Representation. Kluwer
Academic Publishers, Deventer, The Netherlands.
12. Palagin, A.V., Kryvyy, S.L., Petrenko, N.G., 2012. Ontological methods and means of processing subject knowl-
edge. Lugansk: V.I. Dal East Ukr. Nac. University. Retrieved from http://www.aduis.com.ua/Monography.pdf
(in Russian).
13. Uschold, M., 2004. "Ontologies and Semantics for Seamless Connectivity". SIGMOD Rec., 33(4), pp. 58–64.
14. Das, S.K., 1992. Deductive Databases and Logic Programming. Addison Wesley.
15. Vaught, R.L., 1986. "Alfred Tarski’s Work in Model Theory". Journal of Sym. Logic, 51(4), pp. 869–882.
16. OWL 2 Web Ontology Language Primer, [online] Available at:<http://www.w3.org/TR/2012/REC-owl2-
primer-20121211/> [Accessed 16 Oct. 2018].
17. Horridge, M., 2011. A Practical Guide To Building OWL Ontologies Using Protégé 4 and CO-ODE Tools.
Edition 1.3. Copyright The University Of Manchester, March 24, 107 р.
18. DuCharme, B., 2013. Learning SPARQL. Querying and Updating with SPARQL 1.1. O’Reilly Media. All
rights reserved, 367 р.
Received 11.07.2019
O.V. Palagin, Academician of NAS of Ukraine, Professor, Doctor of Eng .,
deputy director of V .M . Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine,
Glushkov ave ., 40, Kyiv, 03187, Ukraine,
palagin_a@ukr .net
M.G. Petrenko, Doctor of Eng ., Leading Researcher,
V .M . Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine,
Glushkov ave ., 40, Kyiv, 03187, Ukraine,
petrng@ukr .net
SOME FEATURES OF THE CONSTRUCTION OF ONTOLOGIECAL DOMAIN MODELS
Introduction. The paper discusses the features of building ontological models of subject areas . A comparative analysis of
the most well-known logical theories of the formalization of these models and the corresponding tools for the construction
and use of ontologies is performed . An example of using the developed information technology based on the standards and
recommendations of the W3C consortium is given .
Purpose.Consideration of the most well-known tools for the formal description of domain ontologies, their comparative
analysis and the choice of a formal language and ontoeditor for practical use .
Methods. The methods and models used in the work are based on the information technologies of the Semantic Web,
focused on the development and use of domain ontologies . Ontologies are the basic components of these technologies for
both research and the creation of large projects, including commercial ones . The use of methods of system-ontological
analysis revealed the advantages and disadvantages of various formal and informal descriptions of ontologies . Of the informal
models, the CRF model was considered, and the formal models, the Frame model and the OWL model . It also compares the
characteristics of these models with a set of descriptive logics .
iSSN 2706-8145, control systems and computers, 2019, № 3 37
Про деякі особливості побудови онтологічних моделей предметних областей
Results. Information technology has been developed to enable the construction of ontologies of subject areas, including
the outline design stage, the input information input into the computer, the formal description of the project, and the practi-
cal use of ontologies .
Conclusion. The formalization of the definition of the domain ontology is briefly considered; a comparative analysis of
known models of ontologies, such as CRF, Frame and OWL, is performed . Their advantages and disadvantages are noted,
and it was concluded that when developing large ontologies, all three indicated models should be used . At the initial stage –
a CRF-model for automating the construction of the structure of domain concepts and their semantic consistency .At the
stage of input and formalization – a model of Protege-frames .And at the stage of ontology use – the OWL-model with the
mechanisms of inquiries and reasoning . At the same time, ontology sharing implies its placement on the Semantic Web . The
article gives an example of building and using owl-ontology for a certain construction company .
Keywords: descriptive logic, ontology, ontology model, conceptualization, ontograph, Protege.
А.В. Палагин, академик НАНУ, доктор технических наук, профессор, зам . директора,
Институт кибернетики им . В .М . Глушкова НАН Украины,
просп . Академика Глушкова, 40, Киев, 03187, Украина,
palagin_a@ukr .net
Н.Г. Петренко, доктор технических наук, ведущий научный сотрудник,
Институт кибернетики им . В .М . Глушкова НАН Украины,
просп . Академика Глушкова, 40, Киев, 03187, Украина,
petrng@ukr .net
О НЕКОТОРЫХ ОСОБЕННОСТЯХ ПОСТРОЕНИЯ
ОНТОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРЕДМЕТНЫХ ОБЛАСТЕЙ
Введение. В статье рассмотрены особенности построения онтологических моделей предметных областей .
Проведен сравнительный анализ наиболее известных логических теорий формализации указанных моделей, со-
ответствующего инструментария построения и использования онтологий . Приведен пример использования раз-
работанной информационной технологии, базирующейся на стандартах и рекомендациях консорциума W3C .
Цель статьи — анализ наиболее известных инструментов формального описания онтологий предметных обла-
стей, их сравнительный анализ и выбор формального языка онторедактора для практического использования .
Методы. Методы и модели, используемые в работе, базируются на информационных технологиях Semantic
Web, ориентированных на разработку и использование онтологий предметных областей . Онтологии есть базовы-
ми компонентами указанных технологий как для проведения научных исследований, так и для создания емких
проектов, в том числе коммерческого характера . Использование метода системно-онтологического анализа по-
зволило определить преимущества и недостатки разных формальных и неформальных описаний онтологий . Из
неформальных моделей была рассмотрена CRF-модель, а из формальных — Frame-модель и OWL-модель . Также
проведено сравнение характеристик указанных моделей с множеством дескрипционных логик .
Результаты. Разработана информационная технология, позволяющая реализовать этапы построения онтоло-
гий предметных областей, включая этап эскизного проектирования, введения в компьютер входной информа-
ции, этап формального описания проекта и этап практического использования онтологий .
Выводы. Коротко рассмотрено формализацию определения онтологии предметной области, выполнен сравни-
тельный анализ известных моделей онтологий, таких как CRF, Frame и OWL . Определены преимущества и недо-
статки, при этом сделан вывод, что при разработке больших онтологий необходимо использовать все три указан-
ные модели . На начальном этапе — CRF-модель для автоматизации построения структуры концептов предметной
области и их семантической согласованности . На этапе введения и формализации — модель Protege-фреймов . И
на этапе использования онтологии — OWL-модель с механизмами запросов и рассуждений . При этом совместное
использование онтологии допускает ее размещение в Semantic Web . В статье приведен пример построения и ис-
пользования owl-онтологии для некоторой строительной компании .
Ключевые слова: дескрипционная логика, онтология, модель онтологии, концептуализация, онтограф, Protege.
|