Компьютерные модели представления данных

• вектора, матрицы, списки
• иерархические структуры
• реляционные структуры
• объекты в ООП
• фреймы, продукции
• сетевые (графовые) структуры

От данных к знаниям

• внутренняя интерпретируемость
• структурированность
• связность

Инженерия знаний

knowledge engineering

Фреймы

• Имя_фрейма ISA Имя_фрейма_предка ;

  Имя_слота-1 спецификация значения слота-1;

  Имя_слота 2 спецификация значения слота 2);

  ……………………………………………………….

  Имя_слота- К спецификация значения слота-К

• (Список_работников ISA prototype;
  Фамилия -> массив строк ;
  Год_рождения -> массив 4-хзначных положительных целых чисел ;
  Специальность -> массив строк ;
  Стаж -> массив положительных целых чисел )
• Фрейм-экземпляр:
  (Таблица_2_1 ISA Список_работников ;
  Фамилия = { Попов, Сидоров, Иванов, Петров };
  Год_рождения = { 1965, 1946, 1925, 1937 };
  Специальность = { Слесарь, Токарь, Сантехник, Сантехник };
  Стаж = {5, 20, 30, 25} )

Сетевые модели

Продукционные модели

• база знаний
• база ЕСЛИ — TO продукций
• примеры продукций:
  • ЕСЛИ (кот голодный) И (миска пустая) ТО (насыпать корм)
  • Правило 2.
    ЕСЛИ (кот кричит) И НЕ (коту наступили на хвост) ТО (кот голодный)

Онтология

• В философии — наука, изучающая бытие
• В информатике/инженерных науках —
  • формальное описание объектов
  • эксплицитная спецификация концептуализации (Грубер)
  • формальная теория, ограничивающая возможные концептуализации  мира
  • иерархически структурированное множество терминов, описывающих предметную область
  • ...и еще много длинных умных слов

Компоненты онтологии

• концепты (классы, понятия)
• свойства (отношения, атрибуты)
  • ограничения (фасеты) свойств
• функции и аксиомы
• экземпляры (индивиды)

Классы

• любая сущность, о которой может быть дана какая-либо информация.
• абстрактные группы, коллекции или наборы объектов. Они могут включать в себя экземпляры, другие классы
• обычно организованы в иерархическую классификацию понятий по отношению включения.
• Классы Мужчина и Женщина являются подклассами класса Человек, который включен в класс Млекопитающие.

Свойства

• Простые унарные свойства
  • строка, число, boolean
• Бинарные (связывают два объекта)
  • трудоустройство (Даня, ABBYY)
• N-арные (связывают больше двух объектов)

Аксиомы

Работник, являющийся руководителем проекта, работает в проекте.

Вводятся переменные Е (работник) и P (руководитель проекта). Тогда аксиома записывается следующим образом:

Forall (E,P)  Employee(E) and  Head-Of-Project(E,P)
  => Works-At-Project(E,P)

Функции

Простая онтология

Конструирование/проектирование/моделировние онтологий

Ontology engineering

there is no one “correct” way or methodology for developing ontologies

Noy, N. F., McGuinness, D. L. (2001) Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology

Демо!

Открытые редакторы онтологий

• Protégé
• neON
• Chimaera
• ...тысячи их

Открытые общедоступные онтологии

• CyC 
• SUMO
• Sowa
• Wordnet(s)**

*не совсем онтология

Лирическое отступление про лексические онтологии

Лексические онтологии

(древовидные тезаурусы)

• WordNet
• wiktionary
• ABBYY USH

Основные задачи и приложения АОЯ

Основные задачи АОЯ

• Информационный поиск
• Классификация текстов
• Анализ тональности
• Извлечение информации
• Вопросно-ответные системы;
  Диалоговые агенты

Основные задачи АОЯ

• Информационный поиск
• Классификация текстов
• Анализ тональности
• Извлечение информации
• Вопросно-ответные системы;
  Диалоговые агенты

А зачем тут онтологии?

А зачем тут онтологии?

• переиспользование
• ограничения
• логический вывод