Без темы
<<  Онлайн-видео: тренды и перспективы сегмента ООО «Минимально Инвазивные Технологии» МОБИЛЬНЫЙ ДИСТАНЦИОННЫЙ ЛИТОТРИПТЕР «КОМПАКТ-01-У-ЛГК»  >>
Картинок нет
Картинки из презентации «Онтологические модели представления знаний» к уроку информатики на тему «Без темы»

Автор: Ямпольский Владимир Захарович. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока информатики, скачайте бесплатно презентацию «Онтологические модели представления знаний.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 645 КБ.

Онтологические модели представления знаний

содержание презентации «Онтологические модели представления знаний.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Онтологические модели представления 15от, близко от…); временные отношения
знаний. Существует множество (раньше, позже, в течение …); атрибутивные
обстоятельств, которые затрудняют связи (иметь свойство, иметь значение);
распространение и обмен знаниями между логические связи (И, ИЛИ, НЕ);
людьми, столь необходимыми для их лингвистические связи и др.
систематического пополнения и накопления. 16Пример is-a иерархии (таксономии).
Прежде всего, это обстоятельства 17Формальная модель онтологии. В общем
количественного характера, связанные с виде формальная модель онтологии может
быстрым ростом численности населения, с быть описана следующим кортежем [Meadche
вовлечением новых поколений в различные A., Zacharias V., 2002]: O = {L, C, F, G,
сферы деятельности, требующие постоянно H, R, A}, где L = LC ? LR – словарь
растущего уровня знаний, умений и навыков. онтологии, содержащий набор лексических
Особым обстоятельством являются единиц (знаков) для понятий LC и набор
фундаментальные отличия и множественность знаков для отношений LR; C – набор понятий
национальных языков народов, населяющих онтологии, причем для каждого понятия c ?
планету Земля. По данным ЮНЕСКО на нашей C в онтологии существует по крайней мере
планете существует более 2700 языков, одно утверждение; F и G – функции ссылок
народов и народностей. такие, что F: FLC ? 2С и G: FLR ? 2R. То
2Но дело не только в том, что народы есть F и G связывают наборы лексических
мира думают, говорят и пишут на разных единиц {Lj} ? L c наборами понятий и
языках. Многие проблемы в обмене и отношений, на которые они соответственно
создании знаний связаны с неоднозначным ссылаются в данной онтологии. При этом
или неадекватным восприятием смысла одна лексическая единица может ссылаться
данных, информации, знаний различными на несколько понятий или отношений и одно
участниками знаниевого процесса. Дело в понятие или отношение может ссылаться на
том, что в цепи передачи знаний (рис) несколько лексических единиц. Инверсиями
отправитель и получатель знания зачастую функций ссылок являются F–1 и G–1; H –
пользуются различными представлениями, фиксирует таксономический характер
различной терминологией и понятийным отношений (связей), при котором понятия
аппаратом. Из-за различий в образовании и онтологии связаны нерефлексивными,
в предшествующем опыте они могут ациклическими, транзитивными отношениями H
руководствоваться различными моделями ? C x C. Выражение H (C1, C2) означает,
деятельности и культурой мышления. что понятие C1 является подпонятием C2; R
3Движение знаний между отправителем и – обозначает бинарный характер отношений
получателем. между понятиями онтологии, фиксирующие
4Вследствие этих объективных пары области применения (domain)/об­ла­сти
обстоятельств весьма желательно, чтобы значений (range), то есть пары (D R) с D,
информация и знания были структурированы и R ? C; A – набор аксиом онтологии.
описаны таким образом, чтобы получатель 18По уровню универсальности выделяют три
(пользователь) был способен понять и типа онтологий: Онтологии верхнего уровня,
текст, и контекст (смысл) сообщения. В или метаонтологии, описывающие общие
идеале, сообщение (знаниевая сущность) понятия, независимо от задач конкретного
должна структурироваться таким образом, домена. Примером такой онтологии может
чтобы компьютер, а не только образованный служить WordNet [Fellbaum C., 1998].
человек был способен «понять» его. Под Масштаб WordNet весьма обширный – весь
словом «понять» здесь имеется в виду, что английский язык с описанием каждого
компьютер будет способен обработать термина, его синонимов и гипер/гипо
документ (знаниевую сущность) посредством (более/менее) общих терминов и отношений
использования известных ему правил с между ними. В то же время уровень
помощью некоторого логического языка, а детальности в WordNet очень низкий,
также будет способен вывести новые факты и имеются лишь описания на естественном
знания из данного документа. языке терминов, которые не могут быть
5Онтологии предметных областей. поняты машиной, и зафиксированы только
Онтологии предметной области описывают самые простые отношения между ними.
явные знания, которые имеются в компании Онтологии предметных областей описывают
(или в отдельных ее частях). Описанием относительно общие понятия для общих
знаний уже достаточно давно занимается задач. В какой-то мере она относится к
такая дисциплина, как «Искусственный онтологиям верхнего уровня, так как ее
интеллект» (ИИ), а также такие ее разделы, можно использовать во множестве
как «Представление знаний» и «Инженерия предприятий различных предметных областей.
знаний». Учитывая, что ИИ занимается Онтологии приложений описывают понятия,
работой со знаниями с 50-х годов, в данной зависящие как от домена, так и от решаемой
дисциплине накоплен достаточно большой задачи.
опыт в области представления 19Взаимосвязь между различными
(моделирования) знаний. В вопросе описания онтологиями формальной модели
знаний дисциплина «Управления знаниями» онтологической системы.
имеет общие интересы с ИИ. У них общий 20В качестве примера онтологии
объект исследования – знания, но цели его предметных областей приведем краткое
исследования в этих дисциплинах разные. описание онтологии предприятия «The
Цель ИИ заключается в создании моделей и Enterprise Ontology» (далее ЕО),
методов работы со знаниями, которые разработанную Эденбургским университетом
позволят их использовать без участия (или совместно c такими партнерами как IBM,
почти без участия) человека. Например, в Lloyd’s Register и др. [Uschold M., King
[Люггер Д.Ф., 2003] дается следующее M., 1998; TOVE Ontology Project]. Целью
определение: «ИИ можно определить как создания ЕО было обеспечение предприятию
область компьютерной науки, занимающейся возможности успешно справляться с быстро
автоматизацией разумного поведения». изменяющейся внешней средой. Основным
6Онтология (от древнегреч. онтос – средством для достижения этой цели
сущее, логос – учение, понятие) – термин, признано совершенствование
определяющий учение о сущем, бытии, в бизнес-планирования на основе
отличие от гносеологии – учение о моделирования, улучшения коммуникаций и
познании. В философском смысле, а этот интеграции информационных и
термин заимствован из философии, онтология бизнес-процессов.
есть определенная система категорий, 21Таксономия понятия «Управление
являющихся следствием определенных знаниями» и используемых теорий, методов,
взглядов на мир. Термин «онтология» был процессов.
использован рядом исследовательских 22Метаописания. Метаописания (описания
сообществ по ИИ вначале в области об описаниях) – это особо
инженерии знаний, в обработке естественных структурированная информация,
языков, а затем в представлении знаний. В характеризующая содержание документов,
конце 1990-х годов понятие онтологии также информационных ресурсов и баз знаний,
стало широко использоваться в таких профилей компетенции специалистов и т.п.,
областях, как интеллектуальная интеграция которая может быть полезна как
информации, поиск информации в Интернет и пользователям, так и самой системе
управление знаниями [Jos de Bruijn, Fensel управления знаниями. Метаописания отражают
D., Staab S., Studer R., 2004]. Позже различные свойства и характеристики
онтологии стали рассматриваться в качестве объекта, такие, как статус, формат,
ключевого элемента в проекте Семантической семантика и др. Разделение описания
Сети – нового этапа развития сети WWW объекта на информацию и метаописание –
(Word Wide Web). Если существующая процесс не однозначный и зависит от целей
Web-сеть – это огромное множество описания. То, что может быть
документов, которые связаны перекрестными метаописаниями для одних целей, может
ссылками, то создаваемая Семантическая являться частью содержания (информации)
Сеть должна добавить к существующей сети для других.
множество онтологий и метаописаний знаний, 23Процесс создания метаописаний иногда
содержащихся в документах Web-сети именуют аннотированием. Аннотирование
(включая стандарты и программные может происходить как с участием человека,
инструменты) [Berners-Lee T., Hendler J., так и без него, с помощью специальных
Lassila O., 2001]. программно реализованных алгоритмов.
7Определение онтологии, которым Результатом аннотирования является набор
руководствуются многие исследователи в метаописаний, который может помещаться в
данной области, было дано в [Gruber T.A., хранилище метаописаний. В метаописаниях
1995]. «Онтология – это формальное, явное, выделяют три типа: Системные (служебные)
точное определение (спецификация) метаданные. Структурные метаданные.
совместно используемой концептуализации». Семантические метаописания.
Концептуализацией именуется абстрактное 24Системные метаданные предназначены для
упрощенное представление мира, которое функционирования информационных систем и
формируется для некоторых целей. Онтология систем управления знаниями. Они включают
является точным определением имена файлов и баз, даты их создания, тип
(спецификацией) потому, что она и формат, размер файла и вид носителя и
представляет концептуализацию в конкретной т.п. Структурные метаданные содержат, как
форме. Она является явной, потому что все правило, справочную информацию об
используемые в ней ограничения явно объектах. Это могут быть наименование,
определены. Слово формальная означает, что статус, структурная принадлежность,
онтология должна пониматься машиной. Слово профиль и т.п. То есть описания,
совместно используемая указывает на то, использующиеся при идентификации и
что онтология содержит согласованные категоризации объектов в тех или иных
знания. целях. Семантические метаописания – особый
8Рабочим и более приближенным к вид описаний, включающий концептуальное
управлению знаниями можно признать (аннотированное) изложение содержания и
определение, приведенное в [Гаврилова смысла информации об объекте.
Т.А., Хорошевский Ф.В., 2001]: «Онтология 25Иерархия метаописаний.
– это базы знаний специального типа, 26Добавление метаданных к электронным
которые могут «читаться» и пониматься, ресурсам системы создает возможность более
отчуждаться от их разработчика и /или точного определения местоположения
физически разделяться их пользователями». информации об объектах, улучшает механизм
Онтология состоит из терминов, фильтрации и отбора знаний, упрощает и
организованных в таксономию, их ускоряет процессы доступа к необходимым
определений, атрибутов, а также связанных программам, серверам, ресурсам дисковой
с ними аксиом и правил вывода. памяти и т.п.
9Онтология, таким образом, соединяет 27Трудно переоценить роль метаописаний в
человеческое и компьютерное понимание библиотечном деле, в учебном процессе всех
символов. Эти символы, также называемые видов образовательных систем, включая
терминами (точными определениями понятий), электронные системы дистанционного
могут интерпретироваться как людьми, так и обучения в части оперативности и полноты
машинами. Термин понятен для человека, так доступа к знаниям. Семантические
как это слово, написанное на естественном метаописания являются частью онтологии,
языке. Понятны человеку и связи между при построении которой максимально
терминами типа «суперпонятие – подпонятие» учитывается семантика объектов некоторой
(род – вид), обычно обозначаемые как is–a предметной области. При этом семантические
(являться). Эта связь обозначает тот факт, метаописания отражают не всю семантику
что одно понятие (субпонятие) является объекта, так же как онтология не может
более общим, чем другое (подпонятие). В охватить всю описывающую ею предметную
качестве примера возьмем такое понятие, область (рис.).
как компьютер, которое является менее 28Отражение смысла объекта в
общим, чем понятие машина (автомобиль, семантических метаописаниях.
трактор, танк и т.д.). 29Под метаданными объекта Oi будет
10В соответствии с этим пространство пониматься следующее выражение: MD = Ci ?
знаний (интеллектуальное пространство) Ii , где Ci – множество понятий онтологии
организации предлагается [Тузовский А.Ф., O, имеющих отношение к объекту i,
Ямпольский В.З. Интеллектуальное содержащихся в информации об объекте
пространство, 2004] описывать следующим (документы, базы данных и знаний и т.п.) и
образом: В качестве системы координат в интересе пользователя. С каждым понятием
использовать онтологию предметной области. связан свой весовой коэффициент Ki; Ii –
Описания объектов, содержащие знания, множество экземпляров понятий онтологии O
задавать в виде их метаописаний, с экземплярами отношений между ними.
составленных из основных понятий 30Измерение близости объектов в
онтологии. В качестве меры близости интеллектуальном пространстве.
объектов (метрики) использовать Формализованное представление онтологий, а
семантическую близость их метаописаний. также метаописаний объектов создает
11Модель интеллектуального пространства. возможность для измерения близости
Модель многомерного пространства является (подобия) объектов в интеллектуальном
признанной в разных областях науки пространстве. Например, подобие между
абстракцией, которая используется для метаданными Sim (MDi, MDj) может быть
работы с различными и не только определено через подобие входящих в них
математическими описаниями объектов. экземпляров понятий: где Sim (MDi, MDj) –
Известно, что описание любого пространства величина близости метаописания объекта i и
включает такие элементы, как: выбор объекта j; sim (Ii,Ij) – величина близости
системы координат; задание способа экземпляров понятий Ii и Ij, входящих в
описания положения объектов в выбранной сравниваемые метаописания. Можно выделить
системе координат; задание метрики следующие составляющие измерения подобия
(способа вычисления) близости объектов в двух экземпляров понятий: 1)
данном пространстве. таксономическое (по близости в иерархии
12Схема интеллектуального пространства. онтологии, TS(Ii,Ij)); 2) реляционное (по
13В настоящее время существуют и сходству отношений экземпляров,
развиваются разные методы представления и RS(Ii,Ij)); 3) атрибутивное (по близости
описания знаний, например, такие, как: значений атрибутов, AS(Ii,Ij)).
продукционные модели, семантические сети, 31Таксономическое подобие (близость).
фреймы, онтологии. Продукционная модель Таксономическое подобие между экземплярами
или модель, основанная на правилах, Ii и Ij, такими, что Сi(Ii) и Сj(Ij),
позволяет представлять знания в виде вычисляется с учетом положения
предположения типа «if – then»: если соответствующих им понятий Сi и Сj в
(условие), то (действие). Под «условием» таксономии HC. Для вычисления
понимается некоторое предложение – семантического расстояния в иерархии
образец, по которому осуществляется поиск понятий используется множество UC (upwards
в базе знаний, а под «действием» – cotopy), которое содержит все вышележащие
выполняемые в результате успешного поиска по иерархии HC понятия и само исследуемое
действия. Продукционные модели чаще всего понятие: Используются семантические
применяются в промышленных экспертных характеристики HС: рассмотрение
системах при фиксации совокупности правил ограничивается суперпонятиями заданного
поведения персонала в некотором множестве понятия Сi и рефлексивным взаимоотношением
ситуаций. Сi к самому себе. Основываясь на
14Семантическая сеть означает определении UC, можно следующим образом
«смысловая» сеть, а, собственно, семантика определить таксономическое подобие:
– это наука, устанавливающая отношения 32Атрибутивное подобие (Attribute
между символами и объектами, которые они Similarity). Атрибутивное подобие
обозначают. Иначе говоря, семантика – это основывается на подобии значений атрибутов
наука, определяющая смысл знаков [Люггер для определения подобия между
Д.Ф., 2003]. По своей структуре экземплярами. Так как атрибуты очень
семантическая сеть – это ориентированный сходны с отношениями (например, в RDF
граф, вершины которого – понятия, а дуги – атрибуты являются отношениями с
отношения между ними. Характерной интервалами (область допустимых значений),
особенностью семантических сетей является которые содержат литералы), то большая
наличие трех типов отношений: отношение часть того, что было сказано об
класс – элемент класса; отношение свойство отношениях, также применимо и здесь. Для
– значение свойства; отношение фрагмент – вычисления атрибутивного подобия вначале
элемент класса. определим набор сравниваемых атрибутов для
15Чаще всего в семантических сетях двух экземпляров: PAi(Ii) := {A : A ? A},
используются следующие отношения: связи PA(Ii, Ij) := PAi(Ii) ? PAi(Ij), а также
типа часть – целое (например, элемент – значения их атрибутов: As (A, Ii) := {Lx :
класс); функциональные связи (определяются Lx ? L ? A(Ii, Lx)}.
глаголами типа «производит», «влияет»…); 33Подобие для одного атрибута равно. И,
количественные отношения (больше, меньше, наконец, подобие атрибутов вычисляется
равно); пространственные отношения (далеко следующей формулой: .
Онтологические модели представления знаний.ppt
http://900igr.net/kartinka/informatika/ontologicheskie-modeli-predstavlenija-znanij-127922.html
cсылка на страницу

Онтологические модели представления знаний

другие презентации на тему «Онтологические модели представления знаний»

«Представление текстовой информации» - Вопросы учебной темы: Как кодируется текстовая информация в компьютере? Как изменил мир текстовый процессор? Самостоятельная работа групп по выполнению проектов. «Кодирование и обработка текстовой информации». Обсуждение плана работы учащихся в группе. Представление учебного проекта. Выбор творческого названия проекта.

«Древнее представление о Земле» - Представления древних индийцев. Слоны, стоя на черепахе, держат полусферу, а черепаха стоит на змее, свернувшейся кольцом. Представления древних египтян. Кругосветное путешествие Фернана Магеллана. Представления древних людей о Земле.

«Представление о мире» - Развитие представлений о Солнечной системе. Значение гелиоцентрической системы мира. Горы на Луне. Планеты вращаются вокруг неподвижной Земли. Аристотель и Платон. Представления о строении Вселенной. Николай Коперник (1473 – 1543), великий польский астроном, создатель гелиоцентрической системы мира.

«Урок знаний» - Структура и типология современного урока. Структура урока применения знаний, умений и навыков: Типы уроков по и.Н. Казанцеву: Структура урока закрепления и развития знаний, умений, навыков: Структура урока проверки знаний: Здесь необходимо создать спокойную, деловую обстановку. Сюда входят основные виды всех пяти типов уроков.

«Информация и формы её представления» - «Аналоговые и дискретные способы представления изображения и звука.». Человек способен воспринимать и хранить информацию в форме образов (зрительных, звуковых, осязательных, вкусовых и обонятельных). непрерывного (аналогового) звукового сигнала на отдельные элементы. Информация, в том числе графическая и звуковая, может быть представлена в аналоговой или дискретной форме.

«Представление информации в компьютере» - Изображение на экране монитора готового к работе компьютера. Занимательные задачи. Мальчики быстро наполнили грибами свои корзинки и стали помогать девочкам. Существуют определен- ные ограничения по времени при работе за компьютером. Животные также получают информацию с помощью своих органов чувств.

Без темы

778 презентаций
Урок

Информатика

130 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по информатике > Без темы > Онтологические модели представления знаний