ВВЕДЕНИЕ:

В настоящее время в различных областях деятельности человека все большее распространение получают онтологические модели. Применение онтологических моделей курса в процессе обучения позволит повысить эффективность данного процесса за счет предоставления возможности выбора различных траекторий обучения в соответствие со знаниями студента. Оценка качества онтологических моделей позволяет оценить эффективность их использования, что является достаточно актуальной проблемой современного онтологического инжиниринга. Процесс создания онтологических моделей достаточно важен в практическом плане, и это является причиной того, что различными группами ученых разработано достаточно большое количество различных подходов в сфере оценки качества онтологий.

На сегодняшний день известно множество методов оценки качества онтологических моделей, и задача выбора оптимальной методики для решения конкретной задачи становится наиболее сложной.

ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ:

Целью данной работы является улучшение качества онтологических моделей за счет выработки рекомендаций по их построению.

Для построения наиболее качественных онтологий необходимо изучить существующие методы оценки качества, найти и устранить недостатки в этих методах, а также в результате анализа улучшить существующие онтологические модели.

Реализуемая система оценки качества готовых онтологических моделей предназначена для проверки оценки качества онтологий на основе перечисленных методов: Natural Language Application metrics; OntoMetric; FIGO; EvaLexon; Declarative Methods; OntoClean; [1]

Данные методы производят оценку онтологий по следующим критериям:

• Точность и полнота  словаря  предметной  области;
• Адекватность;
• Восприимчивость;
• Производительность;
• Структуру с точки зрения таксономии, отношений и т.п.;
• Выбор  наиболее лучшей  онтологической модели  из  нескольких  имеющихся;

КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ОНТОЛОГИЙ:

В статье Горовой В.А. «Модель классификации методов оценки онтологий» [2] рассматривается общий взгляд на  существующие подходы. С точки зрения этой классификации рассматриваемый в работе метод оценки качества онтологической модели можно описать следующим образом:

• Целью данного метода является оценка восприимчивости (с когнитивной точки зрения), а также выбор наиболее лучшей онтологии из нескольких существующих;
• Объектом анализа данного метода является структура онтологии;
• Средством  является анализ топологии графа онтологии;
• Степенью автоматизации является автоматический, полуавтоматический процесс (окончательное решение принимается экспертом на основе рассчитанной автоматически модели);
• Стадиями применения являются разработка и прототипирование (расчет может производиться на каждой следующей итерации разработки), тестирование перед выпуском; 

КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОНТОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ ТОПОЛОГИИ ГРАФА:

В источниках [5-7] рассматриваются онтологические модели, которые будут использованы при выполнении анализа качества онтологий.

Проанализируем несколько критериев оценки качества онтологических моделей:

Глубина онтологии.

Gangemi выделяет три метрики для расчета глубины:

• Абсолютная глубина. Данная величина рассчитывается как сумма длин всех путей графа (любая последовательность соединенных между собой вершин, которая начинается от корневой вершины и заканчивается листом графа).
• Средняя глубина. Данное значение приравнивается к значению равному отношению абсолютной глубины к количеству путей в графе.
• Максимальная глубина. Данное значение приравнивается к значению максимальной длины пути. Следовательно, чем больше значение глубины, тем труднее граф поддается восприимчивости.

Ширина онтологии.

• Абсолютная ширина. Данное значение приравнивается к сумме количества вершин для каждого уровня иерархии по всем уровням.
• Средняя ширина. Данная величина рассчитывается  как абсолютная ширина, деленная на количество уровней иерархии.
• Максимальная ширина. Данное значение приравнивается к количеству вершин на самом большом по количеству вершин уровне. Следовательно, чем максимальная ширина будет меньше, тем лучше с точки зрения когнитивной эргономики будет онтология.
• Запутанность онтологии (tangledness). Данная величина рассчитывается следующим образом:  отношение количества вершин графа онтологии к  количеству вершин, у которых присутствует несколько непосредственных супер классов. Следовательно, можно сделать вывод, что в онтологических моделях, где нет множественного наследования (связи is-A), эта метрика равна нулю. Чем  итоговое значение меньше, тем лучше онтология с точки зрения когнитивной эргономики.
• Отношение количества классов к количеству свойств. Чем больше данная величина, тем восприимчивость онтологической модели становиться выше.
• Количество анонимных классов. Для улучшения восприимчивости, рекомендуется минимизировать количество анонимных классов.

ОБЩАЯ МОДЕЛЬ МОДУЛЯ РАССМАТРИВАЕМЫХ ОНТОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ:

 Данная модель включает в себя следующие блоки:

1. Блок парсинга представляет собой процедуру разбора файла с описанием онтологической модели или модели, взятой из БД. На вход блока подается файл с моделью и указанием тегов вершин, связей. В случае с моделью из БД, в отдельных таблицах хранится информация по вершинам и связям.
2. Блок расчета величин. В данном блоке производится расчет величин по таким критериям как: глубина, ширина, запутанность онтологии, отношение количества классов к количеству свойств, количество анонимных классов.
3. Блок анализа величин и принципы решения о качестве модели. По полученным расчетам производится анализ, в результате которого принимается решение о качестве онтологической модели. Данный анализ основывается на следующих метриках: метрики циклов, метрики Ингве-Миллера, метрики разнообразия количества связей, метрики глубины, метрики запутанности (tangledness) графа. По результату анализа выдаются рекомендации по улучшению качества онтологических моделей.

Работа модуля продемонстрирована на рисунке 1.

Рисунок 1 – Структура модуля оценки качества онтологических моделей.

СУБЪЕКТИВНЫЕ МЕТРИКИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОНТОЛОГИЙ:

Рассмотрим метрики, по которым будет производиться оценка качества онтологий:

• Метрики циклов;
• Метрики Ингве-Миллера;
• Метрики глубины;
• Метрики разнообразия количества связей;
• Метрики запутанности (tangledness) графа;

Метрики циклов:

Основная идея этих метрик заключается в следующем: для более глубокого восприятия онтологической модели количество циклов должно быть минимальным. Рекомендуется, чтобы такие циклы, отсутствовали совсем.

Метрики Ингве-Миллера:

Для того чтобы построить  качественную онтологическую модель необходимо, чтобы количество связей у одного концепта не превышало значения 7±2 [3] – это основной принцип данной метрики.

Метрики разнообразия количества связей:

В основу рассматриваемой метрики положен следующий алгоритм: улучшение восприимчивости онтологической модели, за счет уменьшения различных типов связей.

Большинство онтологий строятся на одном типе связи, исключением из этого большинства являются онтологии, в которых встречаются несколько типов связей. В этом случае восприимчивость онтологической модели оценивается определенным образом.

Метрики глубины:

Данная метрика оценивает сбалансирование онтологических моделей, а также качество восприятия онтологических моделей, которое характеризуется величиной длины различных путей графа [4].

Основное положение таких метрик заключается в следующем: длины различных путей в графе различаются по своему значению, чем больше это отличие, тем не качественнее сбалансирование онтологии, и качество восприятия онтологических моделей.

Метрики запутанности (tangledness) графа:

Данная метрика используется для оценки степени использования наследования. С когнитивной точки зрения, избежание множественного наследование является признаком хорошей онтологии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ:

В качестве результата данной работы получено:

1. формализованное описание математической модели модуля оценки качества онтологических моделей.
2. программное средство для оценки качества онтологических моделей.

1. Hartmann J. Methods for ontology evaluation // Knowledge Web Deliverable 2005. С. 11-29
2. Горовой В.А. Модель классификации методов оценки онтологий // Материалы 2-й международной молодежной конференции «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации». Санкт-Петербург,  15-17 ноября 2007 – c. 307-310
3. Miller G. The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information // The Psychological Review ,1956. 63: 81–97.
4. Gangemi A., Catenacci C., Ciaramita M., Lehmann J. Ontology evaluation and validation // An integrated formal model for the quality diagnostic task. 2005 C. 30-36.
5. 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.
6. 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.
7. 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.

Все статьи автора «Andrich Olga»