RUEN


САЕ: Информационные и гуманитарные технологии представления знаний в образовательных системах
Подразделение: Институт дискретной математики и информатики
Тема: Семиотическое и онтологическое моделирование знаний. Разработка онтологической модели предметной области образования.

Решаемые задачи:
– Разработка онтологий и онтологическое моделирование предметных областей.
– Разработка онтологии и онтологической модели предметной области образования.
– Приложение онтологического подхода к разработке интерфейсов программных систем.

Краткое описание:
В настоящее время одним из наиболее важных инструментов представления и обработки знаний являются онтологии. Формализованная терминологическая система (онтология) представляет стандартизованный набор терминов, используемых в предметной области. В рамках решения информационно емких задач разработка онтологии, помимо организационных преимуществ (использование общепринятых терминов в коммуникации), открывает возможность автоматизированного семантического анализа информации. Онтология становится ключевой компонентой информационной системы, которая позволяет облегчить взаимодействие пользователя с системой и, таким образом, повысить качество работы с информацией. Например, если база данных описывает события эксперимента на низком уровне, то онтология позволяет формировать запросы к базе данных в тех терминах, которые являются привычными для исследователей. Формирование запросов реализуется в полуавтоматическом режиме с использованием контекстных подсказок, включающих термины и отношения из онтологии. При этом получаемый текст аннотируется понятиями и отношениями, описанными в онтологии, что облегчает его семантический анализ и дальнейшее использование в рамках информационной системы. Использование аннотаций элементов информационной системы с помощью стандартного набора терминов, снабженных формальной семантикой, облегчает построение взаимодействия с другими системами с целью обмена информацией.
В сети Интернет опубликованы сотни онтологий для предметных областей физики, химии, биологии, медицины и др. (см. например: Bioportal – Repository of Biomedical Ontologies http://bioportal.bioontology.org ; AberOWL Ontology Repository http://aber-owl.net/ontology). Некоторые онтологии и классификаторы являются стандартом на государственном или высшем профессиональном уровне, например: Общероссийский Классификатор Видов Экономической Деятельности (ОКВЭД), Международная Классификация Болезней (МКБ-10), NCIThesaurus (National Cancer Institute, USA), SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine-Clinical Terms, Denmark). Такого рода онтологии могут содержать до нескольких сотен тысяч понятий, что требует наличия автоматизированных средств для работы с ними. Если математической основой технологий работы с данными, как правило, является алгебра, то основой формального представления и анализа онтологий, в первую очередь, является формальная логика. Алгоритмы автоматизированного логического вывода позволяют находить потенциальные ошибки, противоречия в онтологиях и лежат в основе программных средств для работы с онтологиями.
Данные исследования основаны на применении оригинальных методов и технологий, разработанных ранее научными коллективами. Разработка онтологий и онтологических моделей основана на теоретико-модельных методах представления знаний и формальном логическом представлении глоссариев. С использованием теории «смысл-текст» разработаны и программно реализованы технологии автоматизированного построения атомарной диаграммы алгебраической системы по текстам естественного языка. Разработан подход к компонентному анализу онтологий, позволяющий обнаруживать независимые, либо слабо зависимые компоненты онтологий для построения новых онтологий.

Ожидаемые результаты:
– Разработка программной системы для автоматизированного создания онтологий и онтологических моделей.
– Разработка онтологии учебного процесса. Разработка онтологической модели предметной области образования.
– Разработка онтологических методов построения человеко-машинных интерфейсов на естественном языке.

Вернуться к списку