Методы и средства построения онтологически управляемых систем приобретения знаний
DOI:
https://doi.org/10.17072/1993-0550-2021-4-25-34Ключевые слова:
база знаний, онтология, автоматизация приобретения знаний, онтологически управляемая архитектура, генерация продукционных правил экспертных системАннотация
В статье рассматриваются методы и средства автоматизации процесса приобретения знаний, а также представлена концепция нового подхода к применению методов инженерии знаний для построения онтологически управляемых систем приобретения знаний. Предлагаемый подход автоматизирует процесс создания баз знаний на принципах адаптивности к специфике проблемной области экспертизы, особенностям решаемой задачи и внешним информационным ресурсам. Приводится онтологически управляемая архитектура инструментальной среды, автоматизирующей создание продукционных экспертных систем. Отличительной особенностью предлагаемого подхода является активный характер системы извлечения знаний, позволяющей в ходе общения с экспертом инициировать адекватный особенностям решаемой задачи естественно-языковый диалог, сценарий которого управляется онтологиями. Это призвано значительно сократить трудозатраты эксперта и инженера по знаниям на создание и отладку баз знаний экспертных систем. Акцентируется внимание на средствах, позволяющих инженеру по знаниям проверять качество разработанной базы знаний.Библиографические ссылки
Минин А.С., Чуприна С.И. Концепция применения методов инженерии знаний для построения онтологически управляемых систем приобретения знаний: материалы Всерос. науч.-практ. конф. молодых ученых с междунар. участием ʺМатематика и междисциплинарные исследованияʺ. 2021. С. 158–162.
Krzywicki A., Wobcke W., Bain M., Martinez J. C., Compton P. Data mining for building knowledge bases: techniques, architectures and applications // The Knowledge Engineering Review. 2016. Vol. 31, № 2. P. 97–123.
Большакова Е. И. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных: учеб. пособие / Е.И. Большакова, К. В. Воронцов, Н. Э. Ефремова, Э. С. Клышинский, Н. В. Лукашевич, А.С. Сапин. М.: Изд-во НИУ ВШЭ. 2017. 269 с.
Cimiano P., Maedche A., Staab S., Volker J. Ontology learning In: Handbook on ontologies. Berlin, Heidelberg: Springer. P. 245-267. DOI: 10.1007/978-3-540-92673-3_11.
Загорулько Ю. А., Загорулько Г. Б. Онтологии и их практическое применение в системах, основанных на знаниях // Задания Онтологии-Теории: сб. тр. конф. Новосибирск, 2011. С. 132–141.
Gruber T. R. A Translation approach to portable ontology specifications // Knowledge Acquisition. 1993. Vol. 5, № 2. P. 199–220.
Ghosh M., Naja H., Abdulrab H., Khalil M. Ontology learning process as a bottom-up strategy for building domain-specific ontology from legal texts // Proceedings of the 9th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. 2017. P. 473-480. DOI: 10.5220/0006188004730480.
Asim M. N., Wasim M., Khan M. U. G., Mahmood W., Abbasi H. M. A survey of ontology learning techniques and applications // Database: The Journal of Biological Databases and Curation. 2018. Vol. 2018. DOI:10.1093/database/bay101.
Костарева Т. А. Инструментальная среда для автоматизированного построения онтологий на базе лексико-синтаксических шаблонов // Математика и междисциплинарные исследования: сб. докл. конф. Пермь, 2019. С. 191–194.
Klaussner C., Zhekova D. Lexico-syntactic patterns for automatic ontology building // Proceedings of the Second Student Research Workshop associated with RANLP. Hissar, Bulgaria. 2011. P. 109–114.
Maynard D., Funk A., Peters W. Using lexico-syntactic ontology design patterns for ontology creation and population // WOP'09: Proceedings of the 2009 International Conference on Ontology Patterns. 2009. Vol. 516, № 1. P. 39–52.
Тузовский А. Ф., Ямпольский В. З. Интеграция информации с использованием технологий Semantic Web // Проблемы информатики. 2011. № 2. С. 51–58.
Гаврилова Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем: учебник для вузов / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. СПб.: Питер, 2000. 384 с.
Richardson M., Domingos P. Building Large Knowledge Bases by Mass Collaboration // KCAP '03: Proceedings of the 2nd international conference on Knowledge capture. 2003. P. 129–137.
Vlaanderen, M. J. PhD thesis. Faculty of Philosophy. Erasmus University, Rotterdam. 1990.
Загорулько Ю. А. Семантическая технология разработки интеллектуальных систем, ориентированная на экспертов предметной области // Ontology of Designing. 2015. № 1. С. 30–46.
Колобашкина М.В., Рыбина Г.В., Сергиевская О.Г., Смирнов В.В. Задачно-ориентированная методология приобретения знаний для компьютерного построения интегрированных экспертных систем. КИИ-96 // V нац. конф. с междунар. участием ʺИскусственный интеллект–96ʺ: сб. науч.тр. в 3 т. Казань: ЗАО ПО ʺСпецтехникаʺ, 1996. Т. 2. С. 270–274.
Рыбина Г. В., Дейнеко А. О. Распределенное приобретение знаний для автоматизированного построения интегрированных экспертных систем // Искусственный интеллект и принятие решений. 2010. № 4. С. 55–62.
Грищенко М. А., Николайчук О. А., Павлов А. И., Юрин А. Ю. Инструментальное средство создания продукционных экспертных систем на основе MDA // Образовательные ресурсы и технологии. 2016. №2. С. 144–151.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Публикация статьи в журнале осуществляется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
