The article describes the method of storage large and stable ontologies with using systems of management of spatial data.
1 комментарий
Архив ‘ Представление, извлечение знаний и вывод над ними ’ Категория
Щербак С.С.
Протокол OKBC - это прикладной интерфейс программирования для доступа к базам знаний. Этот протокол разработан в Стенфордском университете и является дальнейшим развитием Generic Frame Protocol(GFP).
В рамках OKBC для знание-ориентированных систем разработана унифицированная модель системы представления знаний. Эта модель основана на теории фреймов и использует такие понятия, как "концептуализация классов", "объекты", "слоты", "фасеты", и "наследование" для представления знаний о предметной области, что позволяет создавать различные знание-ориентированные приложения с высоким уровнем интероперабельности (способности к взаимодействию).
В основе web-онтологии лежат свойства, классы, объекты и ограничения, реализующие представление об объектах, как о множестве сущностей, характеризуемых некоторым набором свойств. Эти сущности состоят между собой в определенных отношениях и объединяются по определенным признакам (свойствам и ограничениям) в группы (классы). В результате полного описания объектов и их свойств любая предметная область может быть представлена как сложная иерархическая база знаний, над которой можно будет осуществлять «интеллектуальные» операции, такие как семантический поиск и определения целостности и достоверности данных.
Поиск информации в рамках Semantic Web основывается на использовании знаний онтологий предметных областей(ПрО). В рамках такого подхода содержимое документа представляется как совокупность экземпляров объектов ПрО, объединенных некоторым контекстом. Тогда поиск информации сводится к идентификации структурно-логических схем объектов ПрО в онтологиях и выводу экземпляров идентифицированного объекта с учетом пользовательских ограничений...
На волне интереса к онтологиям были созданы инструментальные средства и механизмы, специально ориентированные на широкое применение онтологий в задачах интеллектуального поиска, классификации, выявления несогласованности в данных, моделирования поведения интеллектуальных агентов. Однако даже наличие хорошего инструментального окружения не снимает проблем, связанных с трудностью проектирования и построения самих онтологий, а автоматизация процесса извлечения онтологий, как и в целом, задача извлечения знаний, и по настоящее время не имеют своего эффективного решения. Тем ценнее становятся уже разработанные онтологии и опыт их использования для решения широкого круга задач...
