Навигация
Семантический веб и онтологии в управлении знаниями
39646
знаков
0
таблиц
7
изображений
5. Семантический веб и онтологии в управлении знаниями
Сейчас значительная часть содержания Всемирной Сети (World Wide Web) предназначена для чтения человеком, а не для осмысленного манипулирования им с помощью компьютерных программ. Компьютер способен умело разобраться в разметке веб-страницы и произвести рутинную её обработку — тут идёт заголовок, здесь следует ссылка на другую страницу; но у компьютера нет надёжного способа обрабатывать смысл документа: это — домашняя страница компании Х, а эта ссылка ведёт на резюме сотрудников данной компании.
Семантический веб (Semantic Web) привносит смысловую структуру в содержание веб-страниц. Семантический веб — это не какая-то отдельная сеть, а расширение уже существующей, такое, что в ней информация снабжена точно определённым смыслом, позволяющим человеку и машине успешно взаимодействовать.
Сценарий работы таких программных средств представлен в основополагающей статье идеологов семантического веба – Тима Бернерса-Ли и Джеймса Хендлера, опубликованной в 2001 году в журнале Scientific American [Berners-Lee, Hendler, 2001]:
«Пит поднял трубку, звонила его сестра Люси из кабинета врача: «Моей маме нужно попасть на приём к врачу, а потом ей требуется пройти несколько сеансов физиотерапии. Примерно два раза в неделю. Я сейчас поручу своему агенту записать нас на приём к врачу». Пит сразу же согласился подвезти её маму на своей машине. В кабинете врача Люси дала указания своему электронному агенту Семантической Сети через свой портативный веб-браузер. Агент сразу же получил информацию о назначенном маме лечении от агента её врача, просмотрел несколько перечней медицинских учреждений, оказывающих подобные услуги, проверил, какие из них подходят [in-plan] по её страховому полису и находятся в окрестности 20 миль от её дома и при этом имеют рейтинг — «отличный» либо «очень хороший» согласно достоверным рейтинговым источникам. Далее агент попытался сопоставить имеющиеся часы приёма врачей (предоставленные агентами соответствующих мед. учреждений на их веб-сайтах) с расписаниями Пита и Люси. (Слова, выделенные курсивом, указывают на термины, семантика, или смысл, которых была предоставлена агентам посредством Семантической Сети.) Уже через несколько минут агент представил им план. Питу он не понравился — Университетская Клиника расположена на другой стороне города, и ему пришлось бы возвращаться обратно как раз в час пик. Он попросил своего агента повторить поиск с более строгими предпочтениями относительно места и времени. Тем временем агент Люси, полностью доверяя агенту Пита в рамках данной задачи, автоматически помогал, предоставляя тому права доступа и ссылки на уже добытую им информацию. Практически мгновенно был предложен новый план: найденная клиника была уже гораздо ближе, и часы приёма более ранние».
Для того, чтобы Семантический Веб мог функционировать, компьютеры должны иметь доступ к структурированным хранилищам информации и множествам правил вывода, которые могли бы использоваться для проведения автоматических рассуждений. Однако два хранилища информации или базы данных могут использовать различные идентификаторы для обозначения одного и того же понятия, такого, например, как почтовый индекс. И программа, желающая сравнить или как-то скомбинировать информацию из этих баз данных, должна знать, что два конкретных термина используются ими для обозначения одного и того же. В идеале, у программы должен быть способ распознавать подобные термины с одинаковым смыслом, с какими бы базами данных ей не пришлось столкнуться в процессе своей работы.
Решение этой проблемы даётся третим базовым компонентом Семантического Веба — совокупностью информации, которое специалисты именуют онтологией (см. статью про инженерию знаний). В философии онтологией называют некую теорию о природе бытия, ИТ-специалисты заимствовали этот термин, и для них уже онтология — это структура, задающая отношения между понятиями.
Онтология определяет классы объектов и отношения между ними. Например, понятие адрес может быть определено как разновидность понятия местонахождение [location], а код города можно задавать применительно лишь к местонахождениям и так далее. Задание классов, подклассов, а также отношений между индивидами [entities] является чрезвычайно мощным инструментом для использования в Вебе.
В простейшем случае, онтологии используют для увеличения точности поиска в Вебе — поисковая машина будет выдавать только такие сайты, где упоминается в точности искомое понятие, а не произвольные страницы, в тексте которых встретилось данное многозначное ключевое слово.
В полную силу Семантический Веб будет реализован тогда, когда люди создадут множество программ - агентов, которые, знакомясь с содержимым Веба из различных источников, обрабатывают полученную информацию и обмениваются результатами с другими программами. Семантический Веб стимулирует подобного рода синергию: даже те агенты, которые не были созданы специально для работы сообща, могут передавать информацию друг другу, коль скоро эта информация будет снабжена семантикой.
Полноценный Семантический Веб – это технология управления знаниями будущего, однако, уже сейчас можно пользоваться его отдельными технологиями и применять в ограниченных областях. Примером является Семантический веб организации — или реализация этой концепции в рамках отдельной организации [Cerebra, 2005].
Также и онтологии могут не только использоваться в Семантическом Вебе, но и применяться в системах управления знаниями предприятий. Онтологии задают единый язык, повышая тем самым эффективность коммуникаций сотрудников и обмен знаниями. Они могут использоваться для интеграции информации и выполнения простых автоматических рассуждений, повышая тем самым качество результатов поиска информации. Современные исследователи [Mika, Akkermans, 2004; Davies et al, 2005] считают онтологии основной парадигмой управлением знаниями предприятия.
Сегодняшние поисковые системы зачастую выдают бесчисленное множество совершенно не относящихся к запросу «хитов», обрекая пользователя на длительный ручной отбор материала. Например, если вы ввели для поиска слово «орган», то компьютеру совершенно непонятно, имеете ли вы в виду музыкальный инструмент, часть человеческого тела или орган исполнительной власти. Вся проблема в том, что для компьютера слово «орган» не имеет чёткого смысла, или другими словами, семантического содержания.
Онтологии дают возможность производить запросы на основе понятий, а не на основе совпадения строк. Например, если пользователь задаст вопрос «Какие транспортные средства производятся в России?», то он получит из базы ответ, в который попадут автомобили (=подкласс транспортных средств) производимые во Всеволожске (=город, который находится в России).
Также онтологии дают возможность получения не заданных явно знаний из информационных хранилищ путем логического вывода - поиск «скрытой информации». Например, пользователь системы может задать вопрос: Какие поставки продукции находятся сейчас в состоянии риска? В ответ на такой вопрос система в одной онтологии тарифов определит, что с учетом текущих условий (например, географических или погодных) существуют риски связанные с перевозкой овощей и фруктов. А в другой базе или онтологии деклараций по перевозке груза определит, что в декларации №А345 указаны арбузы, которые являются подклассом «Овощей и фруктов» (см. рис. 3). В результате, система сможет дать кокретный ответ на поставленный вопрос: Поставка COSCO #A345
Рис. 3 Интеллектуальный поиск на основе логического вывода
Похожие работы
... методическое обеспечение - это совокупность средств и методов организации производства и управления им в условиях внедрения информационной системы. Оно включает в себя методики проведения работ, требования к оформлению документов, должностные инструкции и т.д. 2. Автоматизированные информационные технологии в офисе Любой офис имеет следующую структуру представленную: секретарем (осуществляет ...
... . Сложность совместной работы и обмена имеющейся информацией обусловлена ее высокой стоимостью, секретностью, проблемами достоверности и совместимости данных. 2.3 Информационные технологии управления муниципальной недвижимостью Эффективное управление объектами недвижимости должно обеспечить: - полный учет объектов муниципальной собственности; - эффективный контроль за использованием ...
... использование созданных технологий для процесса обучения сотрудников налоговой инспекции. Технология использования электронных денег Примером использования устойчивых и надежных информационных технологий в управлении может служить система VeriSmart, предоставляющая удобную и практичную систему использования смарт-карт. Это открытая система, являющаяся программно зависимой, работающая со многими ...
... , четкость контроля бюджетных средств по проекту. 8. Повышение скорости и точности формирования оперативной и отраслевой отчетности для принятия управленческих решений. 2 Возможности и применение информационных технологий в инвестиционных проектах строительства г. Тулы Основными организациями, реализующими строительные инвестиционные проекты в г.Тула выступают: ООО «Тульская строительная ...
0 комментариев