Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!
МегаЛекции

Прототип системы OntoSeek




Разработка и реализация прототипа системы «содержательного» доступа к WWW-ресурсам OntoSeek — результат 2-летней работы, выполненной в кооперации Corinto (Consorzio di Ricerca Nazionale Tecnologia Oggetti — National Research Consortium for Object Technology) и Ladseb-CNR (National Research Council — Institute of Systems Science and Biomedical Engineering), как части проекта по поиску и повторному использованию программных компонентов [Guarino, et al., 1999].

Система OntoSeek разработана для содержательного извлечения информации из доступных в режиме on-line «желтых» страниц (yellow pages) и каталогов. В рамках системы совместно используются механизмы поиска no-содержанию, управляемые соответствующей онтологией (ontology-driven content-matching mechanism), и достаточно мощный формализм представления.

При создании OntoSeek были приняты следующие проектные решения:

• использование ограниченного числа ЕЯ-терминов для точного описания ресурсов на фазе кодирования;

• полная «терминологическая свобода» в запросах за счет управляемого онтологией семантического отображения их на описания ресурсов;

• интерактивное ассистирование пользователю в процессе формулировки запроса, его обобщения и/или конкретизации, а также приняты во внимание:

• текущее состояние исследований в области Интернет-архитектур;

• необходимость достижения высокой точности и приемлемой эффективности на больших массивах данных;

• важность хорошей масштабируемости и портабельности принимаемых решений.

Система работает как с гомогенными, так и с гетерогенными каталогами продуктов. Понятно, что второй вариант сложнее. Поэтому в системе OntoSeek для представления запросов и описания ресурсов используется модификация простых концептуальных графов Дж. Совы [Sowa, 1984], которые обладают существенно более мощными выразительными возможностями и гибкостью по сравнению с обычно используемыми списками типа «атрибут-значение». Для концептуальных графов проблема контекстного отождествления редуцируется до управляемого онтологией поиска в графе. При этом узлы и дуги сопоставимы, если онтология «показывает», что между ними существует заданное отношение. Вместе с тем, поскольку система базируется на использовании лингвистической онтологии, узлы концептуального графа должны быть привязаны к соответствующим лексическим единицам, причем для этого должны выполняться определенные семантические ограничения.

На этапе планирования проекта вместо разработки собственной лингвистической онтологии были проанализированы доступные Интернет-ресурсы и выбрана онтология Sensus [Knight et al., 1994], которая обладает простой таксономической структурой, имеет объем около 50 000 узлов, в основном выделенных из тезауруса WordNet [Beckwith et al., 1990], а также доступна для исследовательских целей в свободном режиме.

Функциональная структура системы OntoSeek представлена на рис. 9.10.

 

Рис. 9.10.Функциональная структура системы OntoSeek

 

На фазе кодирования описание ресурсов конвертируется в концептуальный граф. Для этого «поверхностные» узлы и дуги, отмеченные пользователем, с помощью лексического интерфейса трансформируются в смыслы, заданные в словаре. Таким образом, «граф слов» транслируется в «граф смыслов», причем каждому понятию последнего сопоставляется соответствующий узел онтологии. После семантической валидации концептуального графа на основе использования онтологии он запоминается в БД.

Наиболее интересным моментом этапа кодирования ресурсов в системе OntoSeek является формализм представления помеченных концептуальных графов (ПКГ), который базируется на том, что заданы словари существительных и глаголов, а собственно ПКГ определяется как связный ориентированный граф, удовлетворяющий следующим синтаксическим ограничениям:

• Дуги могут быть помечены только существительными из словаря (любой граф, содержащий дугу, помеченную транзитивной конструкцией вида [<URLl>man] ® (love) ® [women], может быть конвертирован в базисный ПКГ вида [<URLl>man] (agent) [love] ® (patient) ® [women]).

• В общем случае узлы помечаются строками вида concept [anstance], где concept существительное или глагол из словаря, а необязательная ссылка: instance — управляющий идентификатор.

• Для каждого графа существует в точности один узел, называемый «головой». Этот узел маркируется URL в угловых скобках, идентифицирующим файл описания ресурса, который описывает данный граф, и маркерной строки, представляющей понятие онтологии.

Понятно, что прежде, чем использовать этот граф, должна быть устранена полисемия, что может позволить однозначно отразить существующие метки в понятия онтологии. После выполнения этой процедуры семантическая интерпретация ПКГ происходит следующим образом:

• каждый узел, помеченный «словом» А, представляет класс экземпляров соответствующего концепта. При наличии в описании идентификатора экземпляра узел определяет синглетон, содержащий этот экземпляр. Если А — глагол, узел фиксирует его номинализацию (например, узел с пометкой «love» определяет класс событий «любить»); .

• каждая дуга с пометкой С из узла А в узел В определяет соответствующее непустое отношение;

• в целом граф с «головой» А и URL Uопределяют класс экземпляров А, описываемых ресурсом, помеченным U.

Процесс поиска осуществляется следующим образом. Пользователь представляет свой запрос тоже в виде концептуального графа, который после устранения лексической неоднозначности и семантической валидации передается компоненте отождествления, работающей с БД. Здесь ищутся графы, удовлетворяющие запросу ц ограничениям, заданным в онтологии, после чего ответ представляется пользователю в виде HTML-отчета.

Семантика графа запроса и процедура его построения аналогичны рассмотренной выше процедуре кодирования ресурсов, но имеет следующие отличия:

• на месте URL может быть задана переменная;

• переменными может быть помечено произвольное число узлов.

Так, например, запрос вида [<Х> саг] ® (part) ® [radio] вернет множество URL на документы, описывающие автомобили с радиоприемниками в качестве части, а запрос вида [саг] ® (part) ® [<Х> radio] — множество URL на документы, описывающие радиоприемник как часть автомобиля. И более того, композиция этих запросов вида [<Х> саг] ® (part) ® [<Y> radio] может быть использована для получения документов обоих типов.

Таким образом, предполагается, что граф запроса Q отождествляется с графом описания ресурса R, если:

Q изоморфен подграфу графа R;

пометки графа R соответствуют пометкам графа Q,

• «голова» графа R соответствует узлу, помеченному переменной в графе Q. Последнее условие необходимо, если мы хотим «сосредоточиться» на ресурсах, соответствующих запросу в точности.

Реализация системы OntoSeek выполнена в парадигме «клиент-сервер». Архитектурным ядром ее является сервер онтологии, обеспечивающий для приложений интерфейсы доступа и/или манипулирования данными модели онтологии, а также поддержки БД концептуальных графов. Заметим, что последняя может строиться и пополняться не только в интерактивном режиме, но и за счет скомпилированных описаний ПКГ, представленных на языке XML. Компонента БД в системе OntoSeek выделена в отдельный блок, что позволяет легко заменить при необходимости используемую СУБД.

Проект начался зимой 1996 г. — на заре эры языка Java. Поэтому прототип был реализован на языке C++. В настоящее время авторы предполагают провести реинжиниринг системы на основе использования новейших Интернет-технологий.

Таким образом, использование онтологии для интеллектуальной работы с Интернет-ресурсами является в настоящее время «горячей» точкой исследований и практических применений.

Специалистам в этой области хорошо известны Интернет-сайты организаций и проектов, связанных с созданием и использованием онтологии, но даже у них при выборе онтологии, «подходящей» для конкретного приложения, возникают определенные проблемы. Основные из них: отсутствие стандартного набора свойств, характеризующих онтологию с точки зрения ее пользователя; уникальность логической структуры представления релевантной информации на каждом «онтологическом» сайте; высокая трудоемкость поиска подходящей онтологии.

Учитывая вышесказанное, в заключение данного параграфа рассмотрим пример интеллектуального агента, который демонстрирует онтологический подход к поиску на Web и выбору для использования собственно онтологии.

(ONTO)2— агент поиска и выбора онтологии

Целью разработки интеллектуального WWW-брокера выбора онтологии на Web [Vega et al, 1999] было решение проблемы ассистирования при выборе онтологии. Для этого потребовалось сформировать перечень свойств, которые позволяют охарактеризовать онтологию с точки зрения ее будущего пользователя и предложить единую логическую структуру соответствующих описаний; разработать специальную ссылочную онтологию (Reference Ontology), в рамках которой представлены описания существующих на Web онтологии; реализовать интеллектуального агента (ONTO)2, использующего ссылочную онтологию в качестве источника знаний для поиска онтологии, удовлетворяющих заданному множеству ограничений.

Для решения первой из перечисленных задач авторы (ONTO)2 детально проанализировали онтологии, представленные на Web, и построили таксономию свойств, используемых для описания онтологии (табл. 9.2). Для удобства дальнейшего использования все свойства сгруппированы в категории идентификации, описания и функциональности.

Таблица 9.2.





Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015- 2022 megalektsii.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.