Исследование основных подходов к автоматическому отображению онтологий
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
бованием к работе экспертов по согласованию отображенных онтологий является вовлечение в работу и в дискуссию экспертов-представителей каждой из выбранных онтологий.
Необходимость вовлечения экспертов доказывается тем, что при формальности представленных подходов в каждом из них присутствуют предположения, не доказуемые формально:
? о достаточности отражения семантики понятий спецификациями онтологий;
? о корректном описании понятий в терминах метаонтологий;
? о корректной оценке значений метасвойств, связанных с понятиями;
?о корректном отнесении сущностей реального мира или информационных объектов к определённым понятиям.
Эксперт в области своей компетенции может принимать ответственные решения, связанные с перечисленными выше проблемами: пояснять семантику понятий, не выраженную в спецификациях, выражать понятия своей онтологии в терминах метаонтологий, декларировать фундаментальные свойства понятий, предлагать примеры моделей реального мира и решать, как они выражаются в терминах его онтологии. Семантические различия похожих понятий могут выясняться зачастую только в процессе дискуссий, на основе применения к выбранным онтологиям одной и той же метаинформации о понятиях. Каждый из представленных подходов может помочь экспертам эффективно обнаруживать скрытые конфликты при отображении онтологий. Реализация этих подходов может быть не только компьютеризированной. Они могут быть полезны экспертам в качестве:
? регламента обсуждений и дискуссий в ходе совместной работы по отображению онтологий;
? автоматизированной системы поддержки совместной работы экспертов по отображению онтологий в интерактивном режиме.
Таким образом, система поддержки отображения онтологий должна обеспечивать не столько работу автоматизированных методов, результаты которых должен контролировать эксперт, сколько совместное применение различных методов верификации отображений в ходе работы нескольких экспертов - представителей конкретных онтологий.
При согласовании отображенных пересекающихся областей сталкиваются продуманные решения, и находить консенсус между ними бывает непросто. Интенсивно занимаясь оценкой различных алгоритмов выравнивания онтологий, исследователи, тем не менее, понимают ограничения этих подходов и отмечают необходимость и перспективность разработок, позволяющих оптимально поддерживать интеллектуальную работу экспертов при согласовании онтологий [4].
.4 Проекты, использующие методы автоматического и ручного отображения.
Подход Similarity Flooding (SF) работает с помеченными графами, основным принципом поиска связанных понятий является предположение, что элементы двух онтологий подобны, если подобны их смежные элементы. Предположение о близости двух элементов далее распространяется по их соседям. Инициализирующие предположения о близости вершин находятся простым сравнением имён. Для улучшения результатов инициализирующих данных используется внешний источник типа WordNet, без его привлечения качество работы метода сильно страдает.позиционируется как система сопоставления схем, однако также упоминается постоянно, когда речь идёт об интеграции онтологий. Проект транслирует понятия в логические формулы и сопоставляет понятия онтологий первым делом с использованием WordNet. Решатель SAT используется для проверки отношений эквивалентности, включения, пересечения.
В проекте OLA утверждается, что методы оценки расстояния строк имеют большую производительность и эффективность в сравнении методами оценки близости определений, основанными на использовании внешних источников, в частности WordNet, за счёт времени обращения к внешним источникам. OLA основан на оценке терминологических и структурных расстояний между понятиями онтологий численно в интервале от 0 до 1. Близость представляется как множество формул, каждая переменная которой представляет подобие сущностей. Определения формул соответствуют определению функции близости и определениям онтологических сущностей. Проект работает с онтологиями в модели OWL Light.- инструмент для выравнивания структурных онтологий в модели OWL DL с использованием методов оценки близости. Обе онтологии преобразуются в графы DL-GRAPH, затем вычисляется локальное подобие лингвистическими и структурными методами, а затем оценивается семантическая близость.
В подходе QOM замечено, что на время работы алгоритма поиска отображения непосредственно влияет количество вероятных пар. Здесь применяется эвристический метод оценки структуры онтологий, позволяющий уменьшить количество кандидатов на отображение. На этапе оценки близости QOM избегает полной попарной оценки деревьев онтологии и ограничивает число дорогостоящих сравнений. Там, где используются итерации, ограничивается их количество, утверждая на тестах, что дальнейшие итерации не сильно влияют на результат. Констатируется, что оптимизация операций уменьшает качество отображения, а использование комбинации подходов его увеличивает. В целом, QOM показывает неплохие результаты при разнице во времени работы на порядок относительно других методов.Merge - метод для сравнения онтологий, которые имеют набор общих экземпляров или набор общих документов, аннотируемых с помощью концептов исходных онтологий. Основываясь на этой информации, система производит решетку понятий, связывающую концепты исходных онтологий. Алгоритм предлагает отношения эквивалентности и подкласса. Затем эксперт