Методы и средства виртуальной семантической интеграции данных из распределенных разнородных источников
DOI:
https://doi.org/10.17072/1993-0550-2025-1-145-159Ключевые слова:
семантическая интеграции данных, виртуальная интеграция, онтология, онтологически управляемое решение, технология фабрик данныхАннотация
Статья посвящена вопросам автоматизации обработки текстовых данных из распределенных разнородных источников на принципах их виртуальной семантической интеграции. Основная цель интеграции данных заключается в предоставлении пользователю унифицированного доступа к распределенным данным как к единому виртуальному хранилищу для выполнения запросов на естественном языке безотносительно формата хранения данных и их местоположения. В статье рассматриваются основные подходы, ориентированные на виртуальную семантическую интеграцию данных, и описана предлагаемая концепция построения онтологически управляемого инструментального окружения на базе технологии фабрик данных, что позволяет унифицировать и автоматизировать обработку данных за счет промежуточного слоя онтологий. Описывается реализация предложенной концепции в виде инструментального средства NuCoBoShell с сервисом запросов на естественном языке, который в отличие от поисковых сервисов интернет предоставляет возможность получения более полных ответов на запросы посредством автоматического извлечения необходимой информации из виртуальных источников, представляющих собой результат семантической интеграции не только разнородных веб-ресурсов, но и текстовых документов, хранящихся в доступных хранилищах данных и на локальном компьютере пользователя, без необходимости их физического копирования в единое хранилище.Библиографические ссылки
Тузовский А.Ф., Ямпольский В.З. Интеграция информации с использованием технологий semantic web // Проблемы информатики. 2011. № 2. С. 51–58.
Ballard C. IBM Informix: Integration through data federation / C. Ballard, N. Davies, M. Gavazzi, J. Stephani, M. Lurie // IBM International Technical Support Organizat, 2003. 270 p. URL: http://www.iiug.org/library/ids/technical/sg247032.pdf (дата обращения: 30.06.2024).
Patel A., Debnath, N.C., Bhushan, B. (Eds.). Semantic Web Technologies: Research and Applications (1st ed.). CRC Press. 2022. 404 p. DOI: 10.1201/9781003309420.
Gruber T.R. A Translation approach to portable ontology specifications // Knowledge Acquisition. 1993. Vol. 5, № 2. P. 199–220.
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.: НИУ ВШЭ, 2017. 269 с.
Chuprina S.I. Using Data Fabric Architecture to Create Personalized Visual Analytics Systems in the Field of Digital Medicine // Scientific visualization. 2023. Vol. 15(5). P. 50–63. DOI: 10.26583/sv.15.5.05.
Найденова, К.А., Невзорова О.А. Машинное обучение в задачах обработки естественного языка: обзор современного состояния исследований // Учен. зап. Казан. ун-та. Серия Физико-матем. науки. 2008. № 4. С. 5–24.
Нурутдинов А.Р., Латыпов Р.Х. Перспективы биоинспирированного подхода в разработке систем искусственного интеллекта (обзор тенденций) // Учен. зап. Ка-зан. ун-та. Сер. Физико-матем. науки. 2022. Т. 164, кн. 2–3. С. 244–265. DOI: 10.26907/2541-7746.2022.2-3.244-265.
Semantic Web W3C. URL: https://www.w3.org/standards/ (дата обращения: 30.06.2024).
Calvanese D., De Giacomo G., Lenzerini M. Ontology of integration and integration of ontologies // Proc. of the 14th Int. Workshop on Description Logics (DL 2001). 1-3 Au-gust 2001, Stanford, CA, USA. Vol. 49. P. 10–19.
Чуприна С.И., Гимашева К.В. Применение методов визуального анализа данных для выявления потребности в семантической интеграции данных // Труды между-нар. конф. по компьютерной графике и машинному зрению "Графикон 2024".17–19 сентября 2024, Омск. С. 389–402. DOI: 10.25206/978-5-8149-3873-2-2024-389-402.
Gomes-Perez A., Fernandez-Lopez M., Corcho O. Ontological Engineering: with examples from the areas of Knowledge Management, e-Commerce and the Semantic Web (1st ed.). Springer-Verlag, London. 2004. 403 p.
Davies J. Lightweight Ontologies // Theory and Applications of Ontology: Computer Applications. 2010. P. 197-229. DOI: 10.1007/978-90-481-8847-5_9.
Ryabinin K., Chuprina S. Development of ontology-based multiplatform adaptive scientific visualization system // Journal of Computational Science. Elsevier. 2015. Vol. 10. P. 370–381. DOI: 10.1016/j.jocs.2015.03.003.
Ryabinin K., Chuprina S., Belousov K. Ontology-Driven Automation of IoT-Based Human-Machine Interfaces Development // Computational Science – ICCS 2019 / Edit by J. M. F. Rodrigues. – Cham: Springer International Publishing, 2019. P. 110–124.
Chuprina S.I. Ontology-Driven Visual Analytics Software Development / S. Chuprina, K. Ryabinin, K. Matkin, D. Koznov// Programming and Computer Software. 2022. Т. 48, № 3. P. 208–214. DOI: https://doi.org/10.1134/ S0361768822030033.
Ryabinin K., Chuprina S., Labutin I. Tackling IoT Interoperability Problems with Ontology-Driven Smart Approach // Science and Global Challenges of the 21st Century - Science and Technology / Edit by A. Rocha, E. Isaeva. Cham: Springer International Publishing. 2022. P. 77–91.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Светлана Игоревна Чуприна, Ксения Вадимовна Гимашева
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Публикация статьи в журнале осуществляется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
