ДОГМА

Чтобы узнать о других значениях, см. Догма (значения) .

DOGMA , сокращение от «Разработка методов и приложений, основанных на онтологии» , — это название исследовательского проекта, реализуемого в свободного университета исследовательской лаборатории семантических технологий и приложений STARLab Брюссельского . Это проект, финансируемый из внутренних источников и занимающийся более общими аспектами извлечения, хранения, представления и просмотра информации.

Методологический корень

DOGMA, как диалект подхода к моделированию, основанному на фактах , уходит корнями в семантику баз данных и теорию моделей. Он придерживается основанной на фактах методологии управления информацией в направлении концептуализации и 100% принципа ISO TR9007 .

Методологические принципы ДОГМА включают в себя:

1. Независимость данных: значение данных должно быть отделено от самих данных.
2. Независимость интерпретации: унарные или бинарные типы фактов (т. е. лексоны) должны соответствовать формальной интерпретации для хранения семантики; сами по себе лексоны не несут семантики
3. Множественные взгляды на сохраненную концептуализацию и ее использование. Онтология должна быть масштабируемой и расширяемой.
4. Язык нейтральный. Онтология должна удовлетворять многоязычным потребностям.
5. Независимость презентаций: онтология в DOGMA должна удовлетворять любые потребности пользователей в представлении. Как диалект FBM, DOGMA поддерживает как графические обозначения, так и текстовое представление на контролируемом языке. семантические таблицы решений Например, — это средство визуализации процессов в рамках обязательства DOGMA. SDRule-L заключается в визуализации и публикации моделей поддержки принятия решений на основе онтологий.
6. Концепции должны быть проверены заинтересованными сторонами.
7. Неофициальные текстовые определения должны быть предоставлены в случае, если источник онтологии отсутствует или является неполным.

Техническое введение

ДОГМА представляет собой онтологический подход и структуру, которая не ограничивается конкретным языком представления . Этот подход имеет некоторые отличительные характеристики, которые отличают его от традиционных подходов онтологии, такие как (i) его основа на лингвистических представлениях знаний. и (ii) методологическое разделение концептуализации предметной области и приложения, которое называется принципом двойной артикуляции онтологии . Идея состоит в том, чтобы расширить возможности повторного использования и масштабируемости дизайна. Концептуализации материализуются в терминах лексонов. Лексон — это кортеж из пяти, объявляющий либо (в некотором контексте G):

1. таксономические отношения (род): например , <G, менеджер, является, включает, человек>;
2. нетаксономические отношения (дифференциация): например , <G, менеджер, направляет, направляется, компания>.

Лексоны можно приблизительно рассматривать как комбинацию тройки RDF / OWL и ее инверсии, или как концептуальное отношение стиля графа (Sowa, 1984). В следующем разделе более подробно рассматриваются понятия контекста.

Язык против концептуального уровня

Другой отличительной чертой ДОГМЫ является явная двойственность (ортогональная двойной артикуляции ) в интерпретации между языковым и концептуальным уровнями. Целью такого разделения является прежде всего устранение неоднозначности лексического представления терминов в лексоне (на уровне языка) в определениях понятий (на концептуальном уровне), которые представляют собой значения слов, взятые из лексических ресурсов, таких как WordNet . Значение терминов в лексоне зависит от контекста извлечения информации.

Например, рассмотрим термин «капитал». Если этот термин был взят из руководства к пишущей машинке, он имеет другое значение (читай: определение понятия), чем тот, который был взят из книги по маркетингу. Интуиция, которую здесь дает контекст, такова: контекст — это абстрактный идентификатор, который относится к неявным или неявным предположениям в предметной области и который отображает термин в его предполагаемое значение (т. е. идентификатор понятия) внутри этих предположений.

Эволюция онтологии

Онтологии естественным образом развиваются вместе с сообществами их использования. Поэтому в Де Ленхере (2007) он определил набор примитивных операторов для изменения онтологий. Мы гарантируем, что эти примитивы изменений являются условными, а это означает, что их применимость зависит от пред- и пост-условий. При этом мы гарантируем, что можно построить только действительные структуры.

Типы контекстных зависимостей

Де Ленхер и де Моор (2005) выделили четыре ключевые характеристики контекста:

1. контекст упаковывает связанные знания: он определяет часть знаний конкретной области,
2. он устраняет неоднозначность лексического представления понятий и отношений, проводя различие между языковым уровнем и концептуальным уровнем,
3. он определяет контекстные зависимости между различными онтологическими контекстами и
4. контексты могут быть встроены или связаны в том смысле, что утверждения о контекстах сами по себе находятся в контексте.

На основании этого они выделили три различных типа контекстных зависимостей внутри одной онтологии (интраонтологические) и между разными онтологиями (интеронтологические): артикуляция, применение и специализация. Один конкретный пример в смысле графов . концептуальной теории будет зависимостью специализации, для которой ограничение зависимости эквивалентно условиям CG-специализации

Контекстные зависимости обеспечивают лучшее понимание местонахождения элементов знаний и их взаимозависимостей и, следовательно, делают согласование и применение менее уязвимыми к двусмысленности и, следовательно, более практичными.

См. также

• Онтологическая инженерия
• Управление бизнес-семантикой
• Управление данными
• Управление метаданными

Дальнейшее чтение

• Мустафа Джаррар: «К методологическим принципам разработки онтологий» . Кандидатская диссертация. Свободный университет Брюсселя. (май 2005 г.)
• Мустафа Джарар: «К понятию глянца и использованию лингвистических ресурсов в разработке формальных онтологий» . В материалах 15-й Международной конференции Всемирной паутины (WWW2006). Эдинбург, Шотландия. Страницы 497–503. АКМ Пресс. ISBN   1-59593-323-9 . Май 2006.
• Мустафа Джаррар и Роберт Меерсман: «Инженерия онтологий – подход ДОГМА» . Глава книги (глава 3). В книге «Достижения в веб-семантике I. Том LNCS 4891», Springer. 2008.
• Банерджи Дж., Ким В. Ким Х. и Корт Х. (1987) Семантика и реализация эволюции схем в объектно-ориентированных базах данных. Учеб. Конференция ACM SIGMOD. Управление данными, 16(3), стр. 311–322.
• Де Ленхер П., де Мур А. (2005). Контекстно-ориентированное устранение неоднозначности при выявлении онтологий. В книге П. Швайко и Ж. Эузената (редакторы), «Контекст и онтологии: теория, практика и приложения». Учеб. 1-го семинара по контексту и онтологиям, AAAI/IAAI 2005, Питтсбург, США, стр. 17–24.
• Де Линхер П., де Мур А., Меерсман Р. (2007). Управление контекстными зависимостями в разработке онтологий: формальный подход. Журнал семантики данных VIII, LNCS 4380, Springer, стр. 26–56.
• Джаррар М., Деми Дж., Меерсман Р. (2003) О повторном использовании концептуального моделирования данных для разработки онтологий. Журнал семантики данных 1 (1): 185–207.
• Спинс П., Меерсман Р., Джаррар М. (2002). Моделирование данных и разработка онтологий. SIGMOD Record, 31 (4), стр. 12–17.
• Питер Спинс, Ян Тан и Роберт Меерсман, Методология разработки онтологий для DOGMA, Журнал прикладной онтологии, специальный выпуск «Онтологические основы концептуального моделирования», Джанкарло Гуиззарди и Терри Халпин (ред.), Том 3, выпуск 1-2, п. 13-39 (2008).
• Официальный сайт моделирования на основе фактов (FBM): http://www.factbasedmodeling.org/