Разработка онтологий 101: руководство по созданию Вашей первой онтологии (стр. 2 из 8)

В центре большинства онтологий находятся классы. Классы описывают понятия предметной области. Например, класс вин представляет все вина. Конкретные вина – экземпляры этого класса. Вино Bordeaux в бокале перед вами, когда вы читаете этот документ, – это экземпляр класса вин Bordeaux. Класс может иметь подклассы, которые представляют более конкретные понятия, чем надкласс. Например, мы можем разделить класс всех вин на красные, белые и розовые вина. В качестве альтернативы мы можем разделить класс всех вин на игристые и не игристые вина.

Слоты описывают свойства классов и экземпляров: вино ChвteauLafiteRothschildPauillac - крепкое, оно производится на винном заводе ChвteauLafiteRothschild. У нас есть два слота, которые описывают вино в этом примере: слот крепость со значением «крепкое» и слот производитель со значением «винный завод ChвteauLafiteRothschild». Мы можем сказать, что на уровне класса у экземпляров класса Вино есть слоты, которые описывают вкус, крепость, уровень сахара, производителя вина и т.д.[1]

Все экземпляры класса Вино и его подкласс Pauillac имеют слот производитель, значение которого является экземпляром класса Винный завод (Рис. 1). Все экземпляры класса Винный завод имеют слот производит, относящийся ко всем винам (экземплярам класса Вино и его подклассов), которые производятся на этом заводе.

На практике разработка онтологии включает:

определение классов в онтологии;

расположение классов в таксономическую иерархию (подкласс – надкласс);

определение слотов и описание допускаемых значений этих слотов;

заполнение значений слотов экземпляров.

После этого мы можем создать базу знаний, определив отдельные экземпляры этих классов, введя в определенный слот значение и дополнительные ограничения для слота.

Рис. 1. Некоторые классы в области вин, экземпляры и отношения между ними. Черным мы обозначили классы, а красным – экземпляры. Прямые связи обозначают слоты и внутренние связи, такие как «экземпляр [класса]» и «подкласс [класса]».

3. Простая методология инженерии знаний

Как мы сказали выше, не существует единственного «правильного» способа или методологии разработки онтологий. Здесь мы обсуждаем общие моменты, которые нужно учитывать, и предлагаем один из возможных способов разработки онтологии. Мы описываем итеративный подход к разработке онтологии: мы начинаем с первого чернового просмотра онтологии. Затем мы проверяем и уточняем получаемую онтологию и добавляем детали. Попутно мы обсуждаем решения, касающиеся моделирования, которые должен принять разработчик, а также «за» и «против» и результаты принятия различных решений.

Во-первых, мы бы хотели выделить некоторые фундаментальные правила разработки онтологии, к которым мы будем неоднократно обращаться. Эти правила могут показаться довольно категоричными. Тем не менее, во многих случаях они могут помочь принять проектные решения.

1) Не существует единственного правильного способа моделирования предметной области – всегда существуют жизнеспособные альтернативы. Лучшее решение почти всегда зависит от предполагаемого приложения и ожидаемых расширений.

2) Разработка онтологии – это обязательно итеративный процесс.

3) Понятия в онтологии должны быть близки к объектам (физическим или логическим) и отношениям в интересующей вас предметной области. Скорее всего, это существительные (объекты) или глаголы (отношения) в предложениях, которые описывают вашу предметную область.

То есть, знание того, для чего вы собираетесь использовать онтологию и насколько детальной или общей она будет, повлияет на многие решения, касающиеся моделирования. Среди нескольких жизнеспособных альтернатив нам нужно определить, какая поможет лучше решить поставленную задачу и будет более наглядной, более расширяемой и более простой в обслуживании. Нам также нужно помнить, что онтология – это модель реального мира и понятия в онтологии должны отражать эту реальность. После того, как мы определим начальную версию онтологии, мы можем оценить и отладить ее, используя ее в приложениях или в методах решения задач и/или обсудив ее с экспертами предметной области. В результате почти наверняка нам нужно будет пересмотреть начальную онтологию. Этот процесс итеративного проектирования, вероятно, будет продолжаться в течение всего жизненного цикла онтологии.

Шаг 1. Определение области и масштаба онтологии

Мы предлагаем начать разработку онтологии с определения ее области и масштаба. То есть, ответим на несколько основных вопросов:

Какую область будет охватывать онтология?

Для чего мы собираемся использовать онтологию?

На какие типы вопросов должна давать ответы информация в онтологии?

Кто будет использовать и поддерживать онтологию?

Ответы на эти вопросы могут измениться во время процесса проектирования онтологии, но в любой заданный момент времени они помогают ограничить масштаб модели.

Рассмотрим онтологию вина и еды, которую мы представили ранее. Область нашей онтологии – представление еды и вин. Мы собираемся использовать эту онтологию для приложений, которые будут предлагать хорошие сочетания вин и еды.

Конечно, в нашу онтологию будут включены понятия, описывающие различные типы вин, основные виды еды, понятие хорошего и плохого сочетания вина и еды. В то же время, маловероятно, что онтология будет включать понятия для управления инвентарем на винном заводе или служащими в ресторане, даже хотя эти понятия отчасти связаны с понятиями вина и еды.

Если онтология, которую мы проектируем, будет использоваться для помощи при обработке естественного языка статей в журналах о винах, то, возможно, понадобится включить в онтологию синонимов понятий и информации о частях речи. Если онтология будет использоваться для того, чтобы помочь посетителям ресторана решить, какое вино заказать, нам нужно будет включить информацию о розничных ценах. Если она будет использоваться для помощи покупателям вина в создании запасов в винном погребе, то могут понадобиться сведения об оптовых ценах и о наличии вин. Если люди, которые будут поддерживать онтологию, опишут предметную область языком, отличающимся от языка пользователей онтологии, то нам может потребоваться предоставить таблицу соответствий между языками.

Вопросы для проверки компетентности

Один из способов определить масштаб онтологии – это набросать список вопросов, на которые должна ответить база знаний, основанная на онтологии, т.е. вопросы для проверки компетентности. Эти вопросы будут служить лакмусовой бумажкой: Содержит ли онтология достаточно информации для ответа на эти типы вопросов? Требуется ли для ответов особый уровень детализации или представление определенной области? Эти вопросы для проверки компетентности являются всего лишь формальными и не должны быть исчерпывающими.

В области вина и еды возможны следующие вопросы для проверки компетентности:

1. Какие характеристики вина мне следует учитывать при выборе вина?

2. Вино Bordeaux красное или белое?

3. Хорошо ли сочетается CabernetSauvignon с морскими продуктами?

4. Какое вино лучше всего подойдет к жареному мясу?

5. Какие характеристики вина влияют на его сочетаемость с блюдом?

6. Влияет ли с год производства вина на его букет или крепость?

7. Какие урожаи NapaZinfandel были хорошими?

Судя по этому списку вопросов, онтология будет включать информацию о различных характеристиках вина и типах вин, годах производства вин (хороших и плохих), классификациях еды, которые нужно учесть при выборе подходящего вина, рекомендуемых сочетаниях вина и еды.

Шаг 2. Рассмотрение вариантов повторного использования существующих онтологий

Почти всегда стоит учесть, что сделал кто-то еще, и проверить, можем ли мы улучшить и расширить существующие источники для нашей конкретной предметной области и задачи. Повторное использование существующих онтологий может быть необходимым, если нашей системе нужно взаимодействовать с другими приложениями, которые уже вошли в отдельные онтологии или контролируемые словари. Многие онтологии уже доступны в электронном виде и могут быть импортированы в используемую Вами среду проектирования онтологии. Формализм онтологии часто не имеет значения, т.к. многие системы представления знаний могут импортировать и экспортировать онтологии. Даже если система представления знаний не может работать напрямую с отдельным формализмом, задача перевода онтологии из одного формализма в другой обычно не является сложной.

В литературе и всемирной паутине существуют библиотеки повторно используемых онтологий. Например, мы можем использовать библиотеку онтологий Ontolingua (http://www.ksl.stanford.edu/software/ontolingua/) или библиотеку онтологий DAML (http://www.daml.org/ontologies/). Существует также ряд общедоступных коммерческих онтологий (например, UNSPSC (www.unspsc.org), RosettaNet (www.rosettanet.org), DMOZ (www.dmoz.org)).

К примеру, база знаний по французским винам уже может существовать. Если мы можем импортировать эту базу знаний и онтологию, на которой она основана, то у нас будет не только классификация французских вин, но и первый шаг к классификации характеристик вин, использующихся для разделения и описания вин. Списки свойств вина уже могут быть доступны на коммерческих веб-сайтах, таких как http://www.wines.com/, которые клиенты используют при покупке вин.

Тем не менее, в этом руководстве мы будем считать, что соответствующих онтологий еще не существует, и начнем разрабатывать онтологию с нуля.

Шаг 3. Перечисление важных терминов в онтологии

Полезно составить список всех терминов, о которых мы хотели бы сказать что-либо или которые хотели бы объяснить пользователю. Какие термины мы бы хотели рассмотреть? Какие свойства имеют эти термины? Что бы мы хотели сказать об этих терминах? Например, в число важных терминов, связанных с винами, входят вино, виноград, винный завод, местоположение, цвет вина, его крепость, вкус и содержание сахара; различные виды еды, такие как рыба и черное мясо; типы вина, такие как белое вино и т.д. В начале важно получить полный список терминов, не беспокоясь о пересечении понятий, которые они представляют, об отношениях между терминами, о возможных свойствах понятий или о том, чем являются понятия – классами или слотами.