Введение. 
Упрощенная методика построения многослойной онтологической модели предметной области

Данная статья является частью проекта по разработке информационной модели и программного инструментария для создания системы поддержки научных исследований. Проектируемая система позволит реализовать концепцию единой информационно-коммуникационной среды, выполняющей функции интеграции субъектов научных исследований на разных уровнях: региональном (межвузовском), внутривузовском, индивидуальном.

Базовым компонентом такой информационной системы служит онтология предметной области (ПрО).Она выступает как часть базы знаний информационной системы (ИС) и определяет структуру хранения информации.

Информационная модель проектируемой системы включает следующие элементы: 1) многослойная онтология ПрО;2) информационные ресурсы;3) технологии поиска и работы с информационными ресурсами[1].

В настоящей работе излагаются основные положения методики построения базовой онтологии предметной области с помощью оригинального упрощенного языка SXML.

Технологии онтологического моделирования и семантической разметки

На сегодняшний день большинство информационных систем в той или иной степени используют словари, тезаурусы и онтологии. Под онтологией понимается структурная спецификация предметной области, т. е. формализованное представление основных понятий и связей между ними [2]. Результаты эволюции программного обеспечения подтвердили необходимость использования онтологий при работе с масштабными предметными областями[3, 4]. Основное предназначение онтологииобеспечение связности информационного контента в системе. Кроме того, онтология имеет собственную ценность, поскольку содержит тезаурус, систему отношений между концептами ПрО и таким образом несет в себе сведения о ней.

Вопросы использования онтологий для создания информационных систем и структурирования информационных ресурсов исследуются в России и за рубежом уже более 20 лет. Анализ литературы позволяет выделить несколько основных направлений этих исследований:

• — использование методов искусственного интеллекта для создания пространств знаний (например, инициатива KA2) [5];
• — трансформация сетевых информационных технологий в направлении создания социальных сетей и баз знаний в Интернете (Freebase, микроформаты);
• — применение методов онтологического инжиниринга для автоматического структурирования и семантической разметки сетевых информационных ресурсов (концепция Семантического веба, проект DBpedia)[6].

На сегодняшний день существует большое количество языков описания онтологий, среди которых можно выделить две крупные группы:

• — языки с традиционным синтаксисом, основанные на логике первого порядка и принципах декларативного программирования (Cycl, Common Logic, F-Logicи др.);
• — языки разметки, в основе которых лежит идея аннотирования информационных единиц, их семантической разметки (OIL, OWL, RDFS).

Один из самых прогрессивных и активно развивающихся методов моделирования ПрО-RDF, изначально разработанный для машиночитаемого описания веб-ресурсов, но позволяющий строить и универсальные информационные модели. В рамках модели RDFможно выделить несколько уровней стандартов формализации знаний:

• — синтаксические стандарты: RDF/XML, SPARQL, XML, HTTP;
• — языки описания онтологий и схем: OWL, Schema.org, RDFS;
• — стандарты семантической разметки: микроформаты, FOAF, RDFa, микроданные.

Структура приведенных стандартов схожа со структурой сетевых протоколов в модели OSI: каждый уровень стандартов регламентирует один из уровней формализации знаний. Набор совместимых стандартов, обеспечивающих построение целостной модели можно обозначить как стек семантических стандартов. В настоящее время активно развиваются стеки на базе стандарта RDF, например, RDF/OWL/FOAF, нацеленный на создание модели машиночитаемых домашних страниц и социальных сетей.

Серьезной альтернативой стеку RDF/OWL выступает проект Schema.org, который продвигается такими лидерами в области веб-поиска, как Google, Yahoo! и Яндекс. Несмотря на то, что основным синтаксическим стандартом в Schema. orgслужит протокол HTTPи язык HTML5, данный стек поддерживает создание онтологий и в формате RDFS. Основной целью проекта заявлена попытка обеспечить более простой способ аннотирования веб-ресурсов с помощью машинно-читаемых тегов, чем аналогичные подходы с использованием RDFa и микроформатов. Использования единого глобального словаря терминов позволяет минимизировать усилия по семантической разметке ресурсов и обеспечивает совместимость моделей, построенных разными разработчиками. К недостаткам данного подхода можно отнести тот факт, что глобальный глоссарий создается только на английском языке и его локализация не предусмотрена. Однако, на наш взгляд, именно этот стандарт наиболее перспективен с точки зрения практического использования благодаря активной поддержке крупнейших поисковых систем, которые одновременно выступают и создателями стандарта и основными «потребителями» семантической разметки.

Проведенный анализ показал, что при всем многообразии существующих языков и инструментов описания предметной области пока рано говорить об их эффективном использовании в прикладных проектах. Скорее такое многообразие свидетельствует об активных теоретических исследованиях, проводимых в этом направлении. Отсутствие же масштабных прикладных проектов связано с комплексом проблем при использовании онтологического подхода к моделированию знаний. Рассмотрим их подробнее.