Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Концепцияны формалдаудың сипаттамасы
Specification of a conceptualization
Ақпараттық ғылымда онтология – бір, көп немесе барлық дискурстық салаға қатысты ұғымдардың, деректердің немесе объектілердің категорияларын, қасиеттерін және арақатынастарын көрсететін, ресми атауын беретін және анықтайтын ұғымдық жүйе. Басқаша айтқанда, онтология – белгілі бір саланың қасиеттерін және олардың өзара байланысын анықтайтын, сол саланың объектілерін білдіретін терминдер мен қатынас тіркестері жиынтығы арқылы көрсету тәсілі. Осылай құрылған онтологияларды зерттейтін сала қолданбалы онтология деп аталады. Кез келген академиялық пән немесе сала өз терминологиясын жасау арқылы онтологияның негізін қалайды. Әрқайсысы нақты теорияларды, зерттеулерді және қолданыстарды құру үшін онтологиялық қағидаларды пайдаланады. Онтологияны жетілдіру сол сала ішіндегі мәселелерді шешуге, деректер жүйелерінің үйлесімділігіне және деректерді табуға көмектеседі. Әр сала бойынша ғылыми мақалаларды аудару, әртүрлі елдердің сарапшылары әр тілдегі мамандық сөздерін бақылап отырғанда жеңілдейді. Мысалы, экономиканың анықтамасы мен онтологиясы марксистік экономикада және экономиканың басқа да салаларында маңызды мәселе болып табылады. Ақпараттық ғылымға сүйенетін экономиканың мысалы – экономикалық шешімдерді қабылдауға бағытталған модельдерде, мысалы, қандай капитал активтері тәуекел астында және қаншалықты (қатерді басқаруды қараңыз) анықтау жағдайларында кездеседі. Ақпараттық ғылым мен философиядағы онтологиялардың ортақ ерекшелігі – категориялар жүйесіне сәйкес барлық өзара байланысты қасиеттері мен қатынастары бар объектілер мен оқиғаларды, яғни субъектілерді бейнелеуге ұмтылыс. Екі салада да онтологиялық инженерия мәселелері бойынша (мысалы, философияда Куайн және Крипке, ақпараттық ғылымда Сова мен Гуарино) көп жұмыс жасалады және нормативтік онтологияның мүмкіндігі туралы пікірталастар жүргізіледі (мысалы, философияда фундаментализм және когерентизм, жасанды интеллектте BFO және Cyc). Кейбіреулер қолданбалы онтологияны философиядағы бұрынғы жұмыстардың жалғасы деп санайды. Дегенмен, қазіргі көптеген күш-жігер философиялық бастапқы қағидаларға қарағанда, тар салалардың бақыланатын сөздіктерін құруға көбірек бағытталған, немесе тұрақты мәндердің болу тәсіліне немесе тұрақты объектілердің (мысалы, пердурантизм және эндурантизм) процестерге қарағанда онтологиялық тұрғыдан басым болуы мүмкін деген сұрақтарды қарастырады. Жасанды интеллект қолданбалы онтологияға машиналық аударма және білімді ұсыну сияқты кіші салаларда, соның ішінде табиғи тілді өңдеуде көп көңіл бөледі, бірақ онтология редакторы биомедициналық информатика, өнеркәсіп сияқты көптеген салаларда жиі қолданылады. Мұндай күш-жігер көбінесе Protégé сияқты онтологияны өңдеу құралдарын пайдаланады.
In information science, an ontology encompasses a representation, formal naming, and definitions of the categories, properties, and relations between the concepts, data, or entities that pertain to one, many, or all domains of discourse. More simply, an ontology is a way of showing the properties of a subject area and how they are related, by defining a set of terms and relational expressions that represent the entities in that subject area. The field which studies ontologies so conceived is sometimes referred to as applied ontology. Every academic discipline or field, in creating its terminology, thereby lays the groundwork for an ontology. Each uses ontological assumptions to frame explicit theories, research and applications. Improved ontologies may improve problem solving within that domain, interoperability of data systems, and discoverability of data. Translating research papers within every field is a problem made easier when experts from different countries maintain a controlled vocabulary of jargon between each of their languages. For instance, the definition and ontology of economics is a primary concern in Marxist economics, but also in other subfields of economics. An example of economics relying on information science occurs in cases where a simulation or model is intended to enable economic decisions, such as determining what capital assets are at risk and by how much (see risk management). What ontologies in both information science and philosophy have in common is the attempt to represent entities, including both objects and events, with all their interdependent properties and relations, according to a system of categories. In both fields, there is considerable work on problems of ontology engineering (e. g., Quine and Kripke in philosophy, Sowa and Guarino in information science), and debates concerning to what extent normative ontology is possible (e. g., foundationalism and coherentism in philosophy, BFO and Cyc in artificial intelligence). Applied ontology is considered by some as a successor to prior work in philosophy. However many current efforts are more concerned with establishing controlled vocabularies of narrow domains than with philosophical first principles, or with questions such as the mode of existence of fixed essences or whether enduring objects (e. g., perdurantism and endurantism) may be ontologically more primary than processes. Artificial intelligence has retained considerable attention regarding applied ontology in subfields like natural language processing within machine translation and knowledge representation, but ontology editors are being used often in a range of fields, including biomedical informatics, industry. Such efforts often use ontology editing tools such as Protégé.
Философиядағы онтология
Онтология – философияның бір саласы және ол метафизика, эпистемология және тіл философиясы сияқты салалармен байланысты, себебі ол білімнің, тілдің және қабылдаудың шындықтың мәнімен қалай байланысты екенін қарастырады. Метафизика "не бар?" және "шындықтың мәні қандай?" сияқты сұрақтарды зерттейді. Философияның бес негізгі саласының бірі – метафизика, қасиеттер, нысандар және қатынастар арқылы, мысалы, жеке және жалпы, ішкі және сыртқы қасиеттер, немесе мән мен барлық арақатынастар арқылы барлықты зерттеумен айналысады. Метафизика жазылған тарихтан бері үздіксіз талқыланып келе жатқан тақырып.
Ontology is a branch of philosophy and intersects areas such as metaphysics, epistemology, and philosophy of language, as it considers how knowledge, language, and perception relate to the nature of reality. Metaphysics deals with questions like "what exists?" and "what is the nature of reality?". One of five traditional branches of philosophy, metaphysics is concerned with exploring existence through properties, entities and relations such as those between particulars and universals, intrinsic and extrinsic properties, or essence and existence. Metaphysics has been an ongoing topic of discussion since recorded history.
Этимология
Онтология сөзі грекше ὄν, on (gen. ὄντος, ontos) деген сөзден және λογία, logia деген сөздерден құралған, яғни "болу; барлық нәрсе" және "логикалық әңгіме", осы типтегі сөзжасамның классикалық мысалдарына назар аударыңыз. Этимологиясы грек тілінде болғанымен, сөздің өзінің ең көне сақталған жазбасы – нео-латын тіліндегі ontologia түрі 1606 жылы Якоб Лорхардтың (Лорхард) "Огдоас Scholastica" еңбегінде, ал 1613 жылы Рудольф Гёкельдің (Гоклениус) "Lexicon philosophicum" еңбегінде кездеседі. Оксфорд ағылшын сөздігінің (Oxford English Dictionary, онлайн нұсқасы, 2008) мәліметінше, онтология сөзі ағылшыл тілінде алғаш рет Гидеон Харвидің "Archeologia Philosophica Nova" немесе "Философияның жаңа қағидалары" еңбегінде қолданылған.
The compound word ontology combines onto , from the Greek ὄν, on (gen. ὄντος, ontos), i. e. "being; that which is", which is the present participle of the verb εἰμί, eimí, i. e. "to be, I am", and λογία, logia, i. e. "logical discourse", see classical compounds for this type of word formation. While the etymology is Greek, the oldest extant record of the word itself, the Neo Latin form ontologia, appeared in 1606 in the work Ogdoas Scholastica by Jacob Lorhard (Lorhardus) and in 1613 in the Lexicon philosophicum by Rudolf Göckel (Goclenius). The first occurrence in English of ontology as recorded by the OED (Oxford English Dictionary, online edition, 2008) came in Archeologia Philosophica Nova or New Principles of Philosophy by Gideon Harvey.
Формалды онтология
1970-ші жылдардың ортасынан бері жасанды интеллект (ЖИ) саласындағы зерттеушілер білім инженериясының үлкен және қуатты ЖИ жүйелерін құрудың кілті екенін мойындады. ЖИ зерттеушілері белгілі бір автоматтандырылған қорытуды қамтамасыз ететін есептеу модельдері ретінде жаңа онтологияларды жасауға тырысты, бірақ бұл әрекет көбінесе аз ғана табысқа жетті. 1980-ші жылдары ЖИ қауымдастығы онтология терминін модельделген әлемнің теориясын және білімге негізделген жүйелердің құрамдас бөлігін білдіру үшін қолдана бастады. Атап айтқанда, Дэвид Пауэрс онтология сөзін ЖИ-ге нақты әлеммен немесе роботтық байланысқа қатысты енгізді. 1990 жылы ол AAAI жазғы симпозиумындағы «Жаратылыс тілінің және онтологияның машиналық оқылуы» тақырыбына қағаздарды жинау туралы хабарламамен байланысты негізделген онтологияға ерекше назар аударған әдебиеттер шолуларын жариялады. Бұл шолулар SIGART бюллетенінде кеңейтілген нұсқада жарияланды және іс-шараның алғы сөзі ретінде қосылды. Философиялық онтологиялардан шабыт алған кейбір зерттеушілер есептеулік онтологияны қолданбалы философияның бір түрі деп қарастырды. 1993 жылы Том Грубердің «Білімді бөлісу үшін қолданылатын онтологияларды жобалау принциптеріне қарай» деген кеңінен сілтеме жасалатын веб-беті мен мақаласы онтологияны компьютерлік ғылымдағы техникалық термин ретінде пайдаланды, ол семантикалық желілер мен таксономиялардың бұрынғы идеяларымен тығыз байланысты. Грубер бұл терминді тұжырымдаманың ерекшелігі ретінде енгізді: онтология – агент немесе агенттер қауымдастығы үшін ресми түрде болуы мүмкін ұғымдар мен қатынастардың сипаттамасы (бағдарламаның ресми сипаттамасы сияқты). Бұл анықтама онтологияны ұғымдар анықтамаларының жиынтығы ретінде пайдаланумен үйлеседі, бірақ одан да жалпы. Бұл сөздің философиядағы қолданысынан өзгеше мағынаны білдіреді. Онтологияларды таксономиялардан және сыныптар мен мұрагерлікке негізделген білімді модельдеудегі ұқсас күш-жігерлерден ажыратуға тырысқан Грубер (1993) былай деді: Онтологиялар көбінесе сыныптардың таксономиялық иерархияларымен, сыныптардың анықтамаларымен және қосалқы қатынаспен шатастырылады, бірақ онтологиялар осы формалармен шектелуі міндетті емес. Онтологиялар консервативті анықтамалармен де шектелмейді, яғни тек терминологияны енгізетін және әлем туралы ешқандай білімді қоспайтын дәстүрлі логикалық мағынадағы анықтамалар. Тұжырымдаманы ерекшелеу үшін, анықталған терминдердің мүмкін болатын интерпретацияларын шектейтін аксиомаларды көрсету қажет. Грюбердің анықтамасын жетілдіру ретінде Feilmayr және Wöß (2016) былай деді: «Онтология – бұл күрделіліктің артуы үшін қажетті жоғары семантикалық экспрессивтілікпен сипатталатын ортақ тұжырымдаманың ресми, нақты ерекшелігі».
Since the mid 1970s, researchers in the field of artificial intelligence (AI) have recognized that knowledge engineering is the key to building large and powerful AI systems. AI researchers argued that they could create new ontologies as computational models that enable certain kinds of automated reasoning, which was only marginally successful. In the 1980s, the AI community began to use the term ontology to refer to both a theory of a modeled world and a component of knowledge based systems. In particular, David Powers introduced the word ontology to AI to refer to real world or robotic grounding, publishing in 1990 literature reviews emphasizing grounded ontology in association with the call for papers for a AAAI Summer Symposium Machine Learning of Natural Language and Ontology, with an expanded version published in SIGART Bulletin and included as a preface to the proceedings. Some researchers, drawing inspiration from philosophical ontologies, viewed computational ontology as a kind of applied philosophy. In 1993, the widely cited web page and paper "Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing" by Tom Gruber used ontology as a technical term in computer science closely related to earlier idea of semantic networks and taxonomies. Gruber introduced the term as a specification of a conceptualization: An ontology is a description (like a formal specification of a program) of the concepts and relationships that can formally exist for an agent or a community of agents. This definition is consistent with the usage of ontology as set of concept definitions, but more general. And it is a different sense of the word than its use in philosophy. Attempting to distance ontologies from taxonomies and similar efforts in knowledge modeling that rely on classes and inheritance, Gruber stated (1993): Ontologies are often equated with taxonomic hierarchies of classes, class definitions, and the subsumption relation, but ontologies need not be limited to these forms. Ontologies are also not limited to conservative definitions — that is, definitions in the traditional logic sense that only introduce terminology and do not add any knowledge about the world. To specify a conceptualization, one needs to state axioms that do constrain the possible interpretations for the defined terms. As refinement of Gruber's definition Feilmayr and Wöß (2016) stated: "An ontology is a formal, explicit specification of a shared conceptualization that is characterized by high semantic expressiveness required for increased complexity."
Формалды онтология компоненттері
Қазіргі заманғы онтологиялар, олар қандай тілде болса да, көптеген құрылымдық ұқсастықтарға ие. Көптеген онтологиялар жеке даналарды (мысалдарды), класс(тарды) (тұжырымдамаларды), атрибуттарды және қатынастарды сипаттайды.
Contemporary ontologies share many structural similarities, regardless of the language in which they are expressed. Most ontologies describe individuals (instances), classes (concepts), attributes and relations.
Домендік онтология
Домендік онтология (немесе салалық онтология) – биология немесе саясат сияқты әлемнің белгілі бір саласына жататын ұғымдарды көрсетеді. Әрбір домендік онтология әдетте терминдердің салалық анықтамаларын модельдейді. Мысалы, «карта» сөзінің көптеген мағыналары бар. Покер саласы туралы онтология сөздің «ойналатын карта» мағынасын модельдейді, ал компьютерлік жабдық саласы туралы онтология «перфокарта» және «видеокарта» мағыналарын модельдейді. Домендік онтологиялар әртүрлі адамдармен жасалғандықтан, олар ұғымдарды өте нақты және ерекше жолдармен көрсетеді және көбінесе бір жобада үйлесімсіз болады. Домендік онтологияларға сүйенетін жүйелер кеңейгенде, оларға әрбір нысанды қолмен түзету немесе бағдарламалық біріктіру мен қолмен түзетудің комбинациясын қолдану арқылы домендік онтологияларды біріктіру қажеттігі туындайды. Бұл онтологияны жобалаушы үшін қиындық туғызады. Бір саланың әртүрлі онтологиялары әртүрлі тілдерге, онтологиялардың әртүрлі мақсатты қолданылуына және саланың әртүрлі түсініктеріне байланысты (мәдени фонға, білімге, идеологияға және т.б.) туындайды. Қазіргі уақытта ортақ жоғарғы онтологиядан жасалмаған онтологияларды біріктіру көбінесе қолмен жасалатын процесс болып табылады, сондықтан көп уақытты алады және қымбатқа түседі. Домендік онтологиялар, домендік онтология нысандарының мағыналарын анықтау үшін негізгі элементтер жиынтығын ұсыну үшін бірдей жоғарғы онтологияны пайдаланса, оларды аз күшпен біріктіруге болады. Онтологияларды біріктірудің жалпылама әдістері зерттелген, бірақ бұл зерттеу саласы әлі де дамып келеді, ал мәселені OBO Foundry сияқты бірдей жоғарғы онтологияны пайдаланатын бірнеше домендік онтологиялар арқылы шешіп алу жақында ғана мүмкін болды.
A domain ontology (or domain specific ontology) represents concepts which belong to a realm of the world, such as biology or politics. Each domain ontology typically models domain specific definitions of terms. For example, the word card has many different meanings. An ontology about the domain of poker would model the "playing card" meaning of the word, while an ontology about the domain of computer hardware would model the "punched card" and "video card" meanings. Since domain ontologies are written by different people, they represent concepts in very specific and unique ways, and are often incompatible within the same project. As systems that rely on domain ontologies expand, they often need to merge domain ontologies by hand tuning each entity or using a combination of software merging and hand tuning. This presents a challenge to the ontology designer. Different ontologies in the same domain arise due to different languages, different intended usage of the ontologies, and different perceptions of the domain (based on cultural background, education, ideology, etc.). At present, merging ontologies that are not developed from a common upper ontology is a largely manual process and therefore time consuming and expensive. Domain ontologies that use the same upper ontology to provide a set of basic elements with which to specify the meanings of the domain ontology entities can be merged with less effort. There are studies on generalized techniques for merging ontologies, but this area of research is still ongoing, and it is a recent event to see the issue sidestepped by having multiple domain ontologies using the same upper ontology like the OBO Foundry.
Жоғарғы онтология
Жоғарғы онтология (немесе негіздік онтология) – кең ауқымды салалық онтологияларда жалпы қолданылатын, ортақ қатынастар мен объектілердің моделі. Ол әдетте, түрлі салалық онтологияларда қолданылатын терминдер мен оған байланысты объектілердің сипаттамаларын қамтитын негізгі сөздікті пайдаланады. Қолдануға дайын стандартталған жоғарғы онтологияларға BFO, BORO әдісі, Dublin Core, GFO, Cyc, SUMO, UMBEL және DOLCE жатады. WordNet кейбір мамандар тарапынан жоғарғы онтология ретінде қарастырылып, салалық онтологияларды оқып үйрену үшін лингвистикалық құрал ретінде қолданылады.
An upper ontology (or foundation ontology) is a model of the commonly shared relations and objects that are generally applicable across a wide range of domain ontologies. It usually employs a core glossary that overarches the terms and associated object descriptions as they are used in various relevant domain ontologies. Standardized upper ontologies available for use include BFO, BORO method, Dublin Core, GFO, Cyc, SUMO, UMBEL, and DOLCE. WordNet has been considered an upper ontology by some and has been used as a linguistic tool for learning domain ontologies.
Гибридтік онтология
Геллиш онтологиясы жоғарғы деңгейдегі және салалық онтологияның үйлесімінің мысалы болып табылады.
The Gellish ontology is an example of a combination of an upper and a domain ontology.
Көрнекілендіру
Катифори және тағы басқалар онтологияны визуализациялау әдістеріне шолу жасайды. Dudás және тағы басқалар онтологияны визуализациялау әдістері мен құралдарына қатысты жаңартылған шолу жариялады. Fu және тағы басқалар ең қалыптасқан онтологияны визуализациялау әдістерін, атап айтқанда, ішкі жинақталған ағаш және график түріндегі визуализацияны бағалайды. OWL форматында ұсынылған онтологиялар үшін визуалды тіл, OWL онтологияларының визуалды нотациясы (VOWL) арқылы анықталады.
A survey of ontology visualization methods is presented by Katifori et al. An updated survey of ontology visualization methods and tools was published by Dudás et al. The most established ontology visualization methods, namely indented tree and graph visualization are evaluated by Fu et al. A visual language for ontologies represented in OWL is specified by the Visual Notation for OWL Ontologies (VOWL).
Басшылар
Онтология редакторлары – онтологияларды жасауға немесе өзгертуге көмектесетін бағдарламалар. Онтология редакторлары көбінесе бір немесе бірнеше онтология тілдерін пайдаланады. Онтология редакторларының мүмкіндіктеріне: білім моделіндегі визуалды навигация, логикалық қорытынды шығару және ақпаратты алу; модульдерді қолдау; онтологияларды салыстыру үшін басқа білімді ұсыну тілдерін импорттау және экспорттау; OWL S, Dublin Core сияқты метаонтологияларды қолдау жатады.
Ontology editors are applications designed to assist in the creation or manipulation of ontologies. It is common for ontology editors to use one or more ontology languages. Aspects of ontology editors include: visual navigation possibilities within the knowledge model, inference engines and information extraction; support for modules; the import and export of foreign knowledge representation languages for ontology matching; and the support of meta ontologies such as OWL S, Dublin Core, etc.
Оқу
Онтологиялық оқыту – онтологияларды автоматты немесе жартылай автоматты түрде жасау, соның ішінде табиғи тілдегі мәтіндерден белгілі бір саланың терминдерін табу. Онтологияларды қолмен жасау өте көп күш жұмысын және уақытты қажет ететіндіктен, осы процесті автоматтандыруға зор қатысы бар. Ақпараттық іздеу және мәтіндік талдау онтологияларды құжаттармен автоматты түрде байланыстыру мақсатында зерттелді, мысалы, BioCreative сынды жарыстарда.
Ontology learning is the automatic or semi automatic creation of ontologies, including extracting a domain's terms from natural language text. As building ontologies manually is extremely labor intensive and time consuming, there is great motivation to automate the process. Information extraction and text mining have been explored to automatically link ontologies to documents, for example in the context of the BioCreative challenges.
Зерттеу
Эпистемологиялық болжамдар, зерттеуде "Не білесіз?" немесе "Мұны қалай білесіз?" деген сұрақтар арқылы, зерттеушілердің белгілі бір тақырыпқа немесе зерттеу саласына қатысқандағы негізгі тұғырын құрайды. Эпистемология біліммен және біздің белгілі бір шындықтарды қабылдау жолымен тікелей байланысты болғандықтан, академиялық зерттеу жүргізетін адамдар теория құруға не қажеттігін түсінуі керек. Қысқасы, эпистемологиялық болжамдар зерттеушілерді өз білімдеріне қалай келгендері туралы ойлануға итермелейді.
Epistemological assumptions, which in research asks "What do you know? or "How do you know it? ", creates the foundation researchers use when approaching a certain topic or area for potential research. As epistemology is directly linked to knowledge and how we come about accepting certain truths, individuals conducting academic research must understand what allows them to begin theory building. Simply, epistemological assumptions force researchers to question how they arrive at the knowledge they have.
Қолдану үлгілері
Жалпы, онтологияларды бірнеше салаларда тиімді қолдануға болады. Кәсіпорын қолданбалары. Нақты мысал – SAPPHIRE (Денсаулық сақтау) немесе Қоғамдық денсаулық оқиғаларына және жағдайларға дайындық және хабардар болу жүйесі, бұл семантикалық негіздегі денсаулық сақтау ақпараттық жүйесі болып табылады, ол қоғамдық денсаулыққа әсер ететін жағдайларды және оқиғаларды қадағалауға және бағалауға қабілетті. Географиялық ақпараттық жүйелер әртүрлі көздерден алынған деректерді біріктіреді, сондықтан онтологиялық метадеректерден пайда көреді, бұл деректердің семантикасын байланыстыруға көмектеседі. Домендік онтологиялар биомедициналық зерттеулерде өте маңызды, себебі олар бірдей әріптер тізбесін білдіргенімен, әртүрлі биомедициналық ұғымдарды көрсететін әртүрлі биомедициналық терминдер мен аббревиатураларды ажыратуды қажет етеді. Мысалы, CSF колонияны стимуляциялайтын факторды немесе цереброспинальді сұйықтықты білдіруі мүмкін, екеуі де биомедициналық әдебиетте CSF терминімен белгіленеді. Сондықтан көптеген қоғамдық онтологиялар өмір ғылымдарымен байланысты. Биомедициналық онтологияларды қолдана алмайтын өмір ғылымдары деректерін талдау құралдары ұғымдар арасындағы себеп-салдарлық байланысты дұрыс анықтай алмайды.
In general, ontologies can be used beneficially in several fields. Enterprise applications. A more concrete example is SAPPHIRE (Health care) or Situational Awareness and Preparedness for Public Health Incidences and Reasoning Engines which is a semantics based health information system capable of tracking and evaluating situations and occurrences that may affect public health. Geographic information systems bring together data from different sources and benefit therefore from ontological metadata which helps to connect the semantics of the data. Domain specific ontologies are extremely important in biomedical research, which requires named entity disambiguation of various biomedical terms and abbreviations that have the same string of characters but represent different biomedical concepts. For example, CSF can represent Colony Stimulating Factor or Cerebral Spinal Fluid, both of which are represented by the same term, CSF, in biomedical literature. This is why a large number of public ontologies are related to the life sciences. Life science data science tools that fail to implement these types of biomedical ontologies will not be able to accurately determine causal relationships between concepts.