УДК 004.4

ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ КОНВЕРТЕРА ОНТОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ КУРСА

Попов Дмитрий Васильевич1, Макушкина Лидия Александровна1
1Волжский политехнический институт (филиал) ФГБОУ ВПО "Волгоградский государственный технический университет"

Аннотация
Данная статья посвящена проблеме конвертации онтологических моделей из одного формата в другой. Под форматом может пониматься не только определенная спецификация структуры данных, записанных в компьютерной файле, но и представление информации в виде базы данных. Конечным форматом, в которое будет выполняться преобразование, является формат XTM (XML Topic Map).

Ключевые слова: конвертер, онтологии, онтологические модели


PROBLEM OF UNDERSTANDING AND CREATION OF THE CONVERTER ONTOLOGICAL MODELS OF THE COURSE

Popov Dmitry Vasilievich1, Makushkina Lidia Aleksandrovna1
1Volzhskiy Polytechnical Institute, branch of the Volgograd State Technical University

Abstract
This article deals with the problem of conversion of ontological models from one format to another. Under the format can be understood not only a certain specification of a data structure stored in a computer file, but the presentation of information in a database. Final format in which the transformation is performed is the format XTM (XML Topic Map).

Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Попов Д.В., Макушкина Л.А. Исследование методов построения конвертера онтологических моделей курса // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2014/01/30133 (дата обращения: 02.06.2017).

ВВЕДЕНИЕ

Онтологические модели находят все более широкое применение в различных предметных областях. Данных процесс обусловлен ростом объёма информации в сети Internet, который соответственно способствует  росту объёма ресурсов, необходимых для обработки данной информации. Онтологическая модель представляет собой представление в виде концептуальной схемы некоторой области знаний, которая в дальнейшем будет пригодна для машинной обработки.

Построение онтологических моделей в различных предметных областях способствует развитию систем искусственного интеллекта и семантической паутины [1]. В настоящее время разработано довольно большое количество программ для построения онтологий, но программы сохраняют результаты в своих «родных» форматах, и построенную в одной программе онтологию не всегда возможно корректно открыть в другой программе [2-3]. Данная работа посвящена одному из возможных решений описанной проблемы.

ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ

В настоящее время существует целый ряд инструментов для разработки онтологических моделей и их поддержки, что приводит к следующей проблеме: невозможность сохранения данных в одном универсальном формате. Данный процесс в свою очередь приводит к тому, что крупные организации ориентируются на приобретение одного программного продукта, который производит сохранение данных в один из существующих форматов для работы с онтологиями. В данный момент одним из наиболее широко распространённых форматов является XTM (XML Topic Map). Именно данный стандарт будет использован в разрабатываемом модуле конвертации онтологических моделей, который будет позволять конвертировать модели либо из существующей базы данных, либо из пользовательского формата, описание которого подаётся на вход модуля.

Целью данной работы является повышение эффективности работы с онтологическими моделями за счет выполнения конвертации. Для достижения поставленной цели необходимо решения следующих исследовательских задач:

1)         разработка математического описания модуля конвертации онтологических моделей курса;

2)         разработка алгоритмов и программная реализация модуля конвертации онтологических моделей курса;

3)         оценка эффективности разработанного модуля конвертации онтологических моделей.

Разрабатываемая система позволит осуществлять конвертацию онтологической модели курса из «пользовательского» представления в формат XTM на основе семантического анализа.

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ОНТОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ КУРСА

В настоящее время существует три основных класса языков для описания онтологических моделей произвольной предметной области:

-           традиционные языки спецификации онтологии: Ontolingua, CycL  и языки, основанные на дескрипционной логике  (например, LOOM), а также языки,  в основе которых лежат фреймы (OKBC, OCML, Flogic);

-           языки, основанные на Web -стандартах (XOL, SHOE, UPML);

-           специальные языки для обмена данными онтологических моделей через Web: RDF(S), DAML, OIL, OWL [4].

Таблица 1: Сравнительная таблица инструментов построения онтологий.

OilEd OntoEdit Ontolingua OntoSaurus Protégé WebODE WebOnto
Архитектура приложения 3–х уров-невая 3–х уров-невая Клиент/ сервер Клиент/ сервер 3–х уров-невая n- уров-невая Клиент/ сервер
Хранение онтологий файлы файлы файлы файлы файлы, CУБД СУБД Файлы
Язык  ПО Java Java Lisp Lisp Java Java Java+ Lisp
Осн. язык представления знания DAML+OIL OXML Ontolingua LOOM OKBC - OCML
Интерфейс пользователя Лок-ое приложе-ние Локк-ое приложе-ние HTML HTML Локк-ое приложение HTML и апплеты Апплеты

Extensible Markup Language (XML) – данный инструмент является достаточно простым и позволяет описывать онтологические модели с помощью универсальных средств, входящих в его инструментарий. Данные средства позволяют описывать структуру и формат модели, а также позволяют описать различные виды разметки. Данный формат осуществляет поддержку так называемой «интеллектуальной» разметки, которую можно в дальнейшем подвергнуть компьютерной обработке.

Resource Description Framework (RDF) – данный стандарт описания данных предоставляет больше возможностей для машинной обработки высказываний. Каждое выражение, представленное в стандарте RDF, по своей сути является предложением, в свою очередь в котором каждое слово является URI-ссылкой, а высказывание в данном стандарте представляет собой тройку: S – субъект, P – предикат и O – объект.

RDF Schema (RDFS) – данный стандарт является семантическим расширением RDF, которое представляет собой специальный словарь, с помощью которого возможно определение таксономии классов, контейнеров, а так же реификации.

Web Ontology Language (OWL) – универсальный стандарт, предназначенный для сетевого обмена онтологической информацией, с помощью которого становится возможным решение проблемы взаимодействия систем и экспертов предметной области, а также разработчикам предоставляется возможность создания, модифицирования и соединения различных онтологий. OWL является своеобразным универсальным объединением большого количества онтологических языков, например, Simple HTML Ontology Extension (SHOE) и Ontology Interchange Level (OIL). SHOE представляет собой дополнение в обычный код HTML посредством специальных тэгов, с помощью которых возможно включение семантической информации в HTML. OIL – основанный на логическом описании язык, в который включена формальная семантика.

DAML-ONT – язык спецификации онтологий, который позволяет реализовать более сложные определения определений RDF классов по сравнению с RDFS. Позднее была выпущена версия DAML+OIL, в которой усовершенствована языковая семантика, которая стала яснее и более успешно взаимодействовала с инструментами построения.

Web  Ontology  Language  (OWL) является дальнейшим развитием DAML+OIL,  в котором реализована структура онтологий. Этот язык строится на основании  RDF, где RDF, в свою очередь, строится на синтаксисе  XML.  С помощью RDF  и  OWL предоставляется возможность создавать классы, свойства и отдельные экземпляры [5].

 

Рисунок 1 – Процесс конвертации в формат XTM

Процесс конвертации в формат XTM (рисунок 1) состоит из следующих шагов:

1)      Разбор конструкций исходной модели. Поскольку онтологии состоят из экземпляров, понятий, атрибутов и отношений, данный этап необходим для нахождения в исходных данных этих составляющих.

2)      Приведение в соответствие с форматом XTM. Формат имеет свою логическую и физическую структуру, свои символы разметки и необходимо определить, как будут размещаться данные.

3)      Трансляция исходных конструкций в XTM. На данном этапе происходит само преобразование исходных данных в конечное представление.

4)      Проверка синтаксиса полученных конструкций. Данный шаг необходим для проверки корректности выполненных преобразований.

Математическое описание модуля конвертации онтологических моделей курса

Разрабатываемый модуль конвертации онтологических моделей курса предназначен для конвертации модели курса представленной в следующе виде:

М=< I, U, Q, T, R1, R2 , R3 >,

где

I – элемент учебного модуля (квант учебной информации);

U – множество связей между элементами учебного модуля;

Q – множество типов элементов учебного модуля: {понятие, закон, пояснение, дополнительные сведения};

T – множество типов связей между информационными элементами: (is-a, part-of, base-on);

R1 – отношение инцидентности на множестве I×U;

R2 – отношение инцидентности на множестве I×Q;

R3 – отношение инцидентности на множестве U×T.

Описание фрагмента онтологической модели учебного модуля приведено на рисунке 2.

 

Рисунок 2 – Фрагмент онтологической модели модуля учебной дисциплины

Онтологическая модель декомпозиции разделов рассматривается как семантическое представление объединения учебных модулей, модель дисциплины рассматривается как представление объединения разделов, следовательно, их структура будет аналогичной.

Получаемая онтологическая модель, по глубине проработки, представляет собой коллекцию фреймов. Пример представления информации об элементе учебного модуля учебной дисциплины представлен на рисунке 3 [6-8].

 

Рисунок 3 Представление информации о модуле учебной дисциплины

На рисунке 4 представлен фрагмент базы данных отражающий структуру онтологической модели, описанной в источнике [8]. Также на данной схеме отражены основные поля разработанной базы данных [9].

 

Рисунок 4 – Фрагмент БД

Таблица «Discipline» хранит информацию о дисциплине (название дисциплины, ее идентификатор, время на изучение, длительность перерыва и др.). Таблицы «razdel», «theme» хранят информацию о разделах и темах дисциплины (название, идентификатор и др.). В таблице «ed_znanie» хранится информация о единицах знания (сложность понятия, его формулировка, порядковый номер вывода и др.). Таблицы  «Examples», «vopros»,  «otvet» хранят информацию, соответственно, о примерах, вопросах и ответах на вопросы дисциплины (сложность примера и вопроса, правильность ответа и др.)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разрабатываемый модуль конвертации онтологических моделей курса предназначен  для преобразования модели либо из существующей базы данных, либо из пользовательского формата, описание которого подаётся на вход модуля. Данный модуль позволит переносить данные из базы данных или пользовательского стандарта  в любую систему для работы с онтологиями, которая поддерживает формат XTM, что позволит ускорить работу и значительно сократить затраты бюджета различных организацией.


Библиографический список
  1. Митрофанова, О.А. Онтологии как системы хранения знаний/ Митрофанова О.А., Константинова Н.С.  // Санкт-Петербургский государственный университет / г. Санкт-Петербург 2008 г. – С. 5-8, 28-35
  2. Меррилл, Г. Расширяемая платформа добычи текстов [Электронный  ресурс]: статья / Меррилл Г. // Открытые системы – 2003 — Режим доступа: http://www.md-it.ru/articles/html/article17.html
  3. Овдей, О.М. Обзор инструментов инженерии онтологий [Электронный  ресурс]: статья / Овдей О.М., Проскудина Г.Ю. // Институт программных систем НАН Украины — Российский научный электронный журнал, 2004. – Режим доступа: http://elbib.ru/index.phtml?page=elbib/rus/journal/2004/part4/o
  4. Бажанова,  А. И. Исследование применения онтологических моделей для семантического поиска [Электронный  ресурс]: статья / Бажанова А. И., Мартыненко Т. В. // Донецкий национальный технический университет, 2011. Режим доступа: http://masters.donntu.edu.ua/2011/fknt/bazhanova/library/statya.htm
  5. Митрофанова, О.А. Онтологии как системы хранения знаний / Митрофанова О.А., Константинова Н.С.  // Санкт-Петербургский государственный университет / г. Санкт-Петербург 2008 г. – С. 36-44
  6. Рыбанов, А.А. Разработка модуля “Преподаватель” для построения курса и проверки знаний студентов / Рыбанов А.А., Макушкина Л.А. // Информатика и информационные технологии в образовании, науке и производстве : сб. ст. и тез. докл. XII-й науч.-практ. конф. (Волжский, 27-28 янв. 2013 г.) / ВПИ (филиал) ВолгГТУ. – М., 2013. – C. 73-86.
  7. Рыбанов, А.А. Программная реализация адаптивной к психофизическим характеристикам пользователя автоматизированной обучающей системы / Рыбанов А.А., Макушкина Л.А. // Современная наука: тенденции развития : матер. V междунар. науч.-практ. конф. (23 июля 2013 г.) : сб. науч. тр. Т. II / Науч.-изд. центр Априори. – Краснодар, 2013. – C. 105-126.
  8. Рыбанов, А.А. Automated training knowledge monitoring system based on ontological model of course / Рыбанов А.А., Макушкина Л.А. // New approaches in education : research articles / science editor A. Burkov ; B&M Publishing. – San Francisco (California, USA), 2013. – Р. 50-57.
  9. Свид. о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2013611600 от 28 января 2013 г. РФ, МПК (нет). Программный модуль построения онтологической модели структуры учебного курса / Рыбанов А.А., Макушкина Л.А., Макушкин И.А.; ВолгГТУ. – 2013.


Все статьи автора «wesdark»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: