Обзор методик построения онтологии

В практике проектирования систем управления знаниями проявляется тенденция в использовании онтологий. Современную СУЗ сложно представить без формального описания предметной области, для которой разрабатывается СУЗ.

Онтологии являются не единственных методом формализации знаний о предметной области. Известно широкое применение таксономий, то есть иерархий категорий, используемых для классификации информации, доступной о моделируемом объекте [16]. Однако, онтологии имеют ряд преимуществ перед таксономиями. В отличие от таксономий, онтологии позволяют образовывать разные типы отношений между концептами [16], лучше описывая предметную область, которая не ограничивается простым отношением подчинения между категориями. Таксономия, таким образом, является частью онтологии, о чём указано в словаре баз данных [10], где таксономии и тезаурусы приводятся в качестве примеров т. н. «легковесных онтологий». Ещё одно смежное с онтологией понятие — тезаурус. В тезаурусе отражены отношения синонимии, антиномии, включения и ассоциации. В онтологии могут быть созданы любые типы отношений, что делает их надмножеством тезауруса.

Онтологии отличает от таксономий также и то, что они являются не просто методом классификации знаний, но и информационным ресурсом.

Использование онтологий даёт преимущества проектируемой СУЗ. Авторы выделяют три фундаментальных процесса управления знаниями [16]: коммуникация (communication), интеграция (integration) и вывод (reasoning). Помимо процессов, выделенных авторами, можно выделить процессы фильтрации, процессы сбора знаний, а также процессы отбора знаний под конкретные цели в рамках регламентных процессов.

Онтологии способствуют выполнению всех трёх процессов. После создания онтологии её можно использовать в коммуникациях, путём точного поиска по целевому домену. Онтологии облегчают интерпретацию сообщений посредством задания соответствующего контекста. Онтологии позволяют интегрировать знания на стыке различных областей и выводить новые знания через поиск связей и бизнес-правил. Авторы исследования [16] отмечают важность онтологий не только для межличностных коммуникаций или обучения сотрудников, но и для машинных коммуникаций в рамках автоматизации процессов управления знаниями.

В своей статье Thomas R. Gruber [17] рассматривает проблему передачи знаний от эксперта в предметной области к СУЗ. С точки зрения автора автоматизации процесса передачи знаний мешает различие между представлением знаний памяти эксперта и в системе. Автор предлагает для решения этой проблемы использовать фреймворк, выделяющий три аспекта расхождения представлений знаний: модельный, операционный и генерализизационный уровни.

Известные японские специалисты в области управления организационным знанием Нонака и Такеучи в своём классическом труде [18] выделяют четыре способа трансформации знания:

• 1. социализация (из неформализованного в неформализованное);
• 2. экстернализация (формализация);
• 3. комбинация (из формализованного в формализованное);
• 4. интернализация (из формализованного в неформализованное).

Второй способ — экстернализация — предполагает использование методов формализации знаний. Таким методом может являться онтология. Онтологии также применимы для комбинации и интеграции формализованных знаний. Пользователи могут использовать онтологии для извлечения знаний, что способствует их интернализации. Таким образом, онтологии поддерживают три из четырёх способов трансформации знания. Для поддержания процесса создания и распространения знания в организации каждый из способов необходим. Это лишний раз доказывает важность онтологий в управлении знаниями.

При классификации онтологий по цели создания выделяют четыре уровня онтологий [14]:

• · онтологии представления — концепт формализмов представления знаний;
• · онтологии верхнего уровня — повторно используемая в разных предметных областях;
• · онтологии предметных областей — повторно используемая в одной предметной области;
• · прикладные онтологии — нет возможности повторно использовать.

Рисунок 1. Взаимодействие уровней онтологий Семантика языков разработки онтологий, например, OWL, уже содержит в себе онтологию представления. К ней относятся базовые категории вида класс, индивид, свойство, связь и т. д.

Онтология верхнего уровня содержит общие для нескольких предметных областей понятия. Такая онтология необходима для СУЗ проектной консалтинговой организации, которая работает с проектами в различных предметных областях, эксплицитный список которых заранее не известен. Очевидно, что разрабатываемая онтология должна содержать только базовые категории, общие для любого наперёд неизвестного набора предметных областей. Онтология верхнего уровня для проектной организации должны быть минимальной и простой. Поэтому имеет смысл строить онтологию верхнего уровня на основе паттернов.

Онтологий предметных областей потребуется разработать несколько. Одна онтология (главная) должна описывать предметную область деятельности самой консалтинговой проектной организации. Остальные онтологии должны описывать предметные области отраслей, в которых компания ведёт проекты. Все эти онтологии должны служить продолжением онтологии верхнего уровня.

Наконец, прикладные онтологии разрабатываются локально для каждого конкретного проекта в той или иной предметной области.

Первые три вида онтологий повторно используются — на их основе строятся нижележащие, более детальные онтологии. Если к разработке прикладных онтологий подходить с использованием паттернов проектирования онтологий, можно будет повторно использовать их части, снизив общие издержки на разработку детальных онтологий для каждого предпринимаемого проекта.

При построении онтологий необходимо учитывать тот факт, что онтологии, как и прочие продукты, имеют собственный жизненный цикл: они проектируются, разрабатываются, оцениваются, корректируются, используются и повторно используются. Aldo Gangemi и Valentina Presutti отмечают особую роль повторного использования онтологий и их реинжиниринга [14]. Альтернатива реинжинирингу состоит в использовании референтных онтологий, но авторы скептически относятся к этому подходу, ввиду большой сложности и общих размеров таких онтологий. Воодушевлённые успехом применения простых и малых онтологий, легко переносимых и адаптируемых, авторы предлагают свой подход, суть которого заключается в использовании маленьких строительных блоков при проектировании онтологий, которые авторы называют шаблонами проектирования онтологий контента (Content Ontology Design Patterns, CP). Такие шаблоны разрабатываются в виде небольших общего характера онтологий на основе лучших практик.

Помимо шаблонов проектирования онтологий контента, авторы выделяют ещё 5 семейств шаблонов проектирования онтологий (Ontology Design Patterns, OP) [14]:

• · Структурные шаблоны проектирования (Structural OPs);
• · Шаблоны корреспонденции (Correspondence OPs), включающие в себя шаблоны реинжиниринга и маппинга;
• · Шаблоны логического вывода (Reasoning OPs);
• · Презентационные шаблоны (Presentation OPs), обеспечивающие более удобное взаимодействие конечного пользователя с содержимым всей онтологии;
• · Лексико-синтаксические шаблоны (Lexico-Syntactic OPs).

Из этих шаблонов строится итоговая онтология.

Помимо пользовательских аспектов проектирования онтологии необходимо рассматривать и аспекты разработки информационных систем как таковых. Авторы Гаврилова Т. А. и Хорошевский В. Ф. обращают внимание на следующие четыре свойства, по которым выстраиваются показатели оценки эффективности результатов разработки программного обеспечения [19]:

• 1. Модифицируемость;
• 2. Эффективность;
• 3. Надёжность;
• 4. Понимаемость.

Таким образом, один из критериев успешности разработанной онтологии строится на основе выполнимости этих четырёх свойств. Применение паттернов даёт хорошие результаты по трём из четырёх критериев. Построенная из готовых микро-решений онтология легко модифицируется — достаточно убрать один паттерн и поставить на его место другой, развив его в детализации требуемым образом. Паттерны надёжны и устойчивы, поскольку представляют собой набор лучших практик в проектировании онтологий. Паттерны онтологий хорошо задокументированы, и каждый паттерн решает небольшую часть задачи. По этой причине можно говорить о достаточной лёгкости понимания онтологий, построенных на основе паттернов.

Недостатком паттерн-ориентированного подхода является риск необоснованно высоких трудозатрат. Чем сильнее описываемая онтологией предметная область отличается от типовых, тем больше потребуется доработок. Доработки готовых решений в таких случаях снижают общую эффективность онтологии, что становится критичным для больших и сложных онтологий. Для СУЗ важны такие пользовательские свойства, как время обработки запроса к СУЗ и сложность написания самих запросов к СУЗ. В некоторых случаях применение паттернов может сильно ухудшить эти показатели из-за изначально нецелевого и не оптимизированного под задачу решения. В контексте онтологий проектных организаций, это серьёзный недостаток, но преимущества применения паттернов, состоящие в трёх названных свойствах, достаточны, чтобы придерживаться паттерн-ориентированного подхода в разработке онтологий.

Следует отметить, что использование паттернов проектирования онтологий возможно не во всех проектах разработки онтологий. В данном исследовании рассматривается только использование онтологий для построения корпоративных СУЗ для управления проектами, что сказывается на применяемых средствах.

Одним из распространённых применений онтологий является семантический веб (semantic Web) [9]. Семантический веб предназначен для стандартизации информации для машинной обработки. В рамках этой задачи паттерны проектирования онтологий эффективны. Однако, для цели хранения и вывода знаний в рамках СУЗ требуется более строгая логическая модель представления знаний, хорошо отражающая связи между знаниями. Шаблоны проектирования для этой цели не столь эффективны.

В магистерской диссертации предлагается создать методику построения и развития прикладных онтологий, учитывающих такие особенности проектных организаций в области ИТ-консалтинга, как высокий уровень экспертизы в нескольких предметных областях, повышенная роль обмена знаниями в межпроектном взаимодействии и высокая скорость решения задачи, определяемая сжатыми проектными сроками.