Онтологии и информационная архитектура: соотношение терминов и потенциал совместного использования

Онтологии и информационная архитектура: соотношение терминов

и потенциал совместного использования

Кудрявцев Дмитрий

18 февраля 2017 г., Санкт-Петербург

2017, Онтологии и информационная архитектура, Кудрявцев Д.В. 2

2017, Онтологии и информационная архитектура, Кудрявцев Д.В.

Системы управления знаниями и применение онтологий

3

Кудрявцев Д.В. Системы управления знаниями и применение онтологий: Учеб. пособие / СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2010. – 343 с.

Аннотация Последовательно рассмотрены понятия знания, управления знаниями, системы управления знаниями. Представлен обзор современных методологий управления знаниями. Предложено применение онтологий и семантических технологий в системах управления знаниями. Описан процесс управления знаниями в организации. Дано описание задач, методов и программных средств для повышения эффективности процессов создания, накопления, распределения и использования знаний в организации. Рассмотрены вопросы структурирования и представления знаний, работы с метаданными, поиска информации, а также обмена неявными знаниями на предприятии. Систематизированы программные средства для работы со знаниями. Приведены примеры систем управления знаниями, а также указаны направления современных исследований в области представления и управления знаниями. Особое внимание уделено применению онтологий в системах управления знаниями.

http://elib.spbstu.ru/dl/2/2982.pdf/info



Технологии бизнес-инжиниринга

4

Кудрявцев Д. В., Арзуманян М. Ю., Григорьев Л. Ю. Технологии бизнес-инжиниринга : учеб. пособие — СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2014. — 427 с.


http://elib.spbstu.ru/dl/2/4648.pdf/view




Инженерия знаний

5

http://globalf5.com/Knigi/Nauka-Obrazovanie/Inzhnnerno-tehnicheskie-nauki/Inzheneriya-znaniy-Modeli?ref=74e7c58d














План

• Потребность в онтологиях

• Виды онтологий

• Онтологический инжиниринг

• Применение онтологий

• Информационная архитектура (архитектура информации)

• Онтологии + Информационная архитектура

6


Для обмена и передачи знаний нужен общий язык

7

Источник: [Буч, 1998]


Наука о знаковых системах

Семиотика, или семиология (от греч. Semeiotikon, от semeion – знак, признак) – наука, исследующая свойства знаковых систем и соответственно знаков (естественных и искусственных).

Три основных аспекта изучения знака и знаковой системы, выделяемые семиотикой:

1) синтактика, изучающая отношения между знаками, т. е. внутренние свойства систем знаков (иначе, правила построения знаков в рамках знаковой системы);

2) семантика, изучающая отношения между знаками и обозначаемым предметом, т. е. содержанием знаков;

3) прагматика, изучающая отношения между знаком и человеком-пользователем знака: говорящим, слушающим, пишущим, читающим, т. е. назначение знаков. Примером знаков могут служить широко используемые в операционных системах ярлыки-иконки, например, ярлык с изображением принтера. Его изображение на экране является именем знака. Содержание знака может быть раскрыто с помощью перехода от имени к таблице, содержащей все нужные сведения о принтерах, а включение процедуры печати при щелчке по ярлыку принтера определяет назначение этого знака.

8


Неоднозначность соответствия «знак – понятие – вещь (денотат)»

9

• Омонимия (один знак – разные несвязанные понятия и вещи), • Полисемия (один знак – разные, но связанные понятия и вещи), • Синонимия (разные знаки для одного понятия и/или вещи)

«Семантический треугольник» Фреге


Пример омонимии

Знак

Понятие

Вещь

Ягуар

Ягуар (Животное)

Ягуар (Напиток) Ягуар (Машина)

?

один знак – разные несвязанные понятия и вещи

10


Пример полисемии

11

«Капитальный ремонт» определения понятия, встречающиеся на одном из отечественных предприятий: - работы по техническому обслуживанию и ремонту оборудования, выполняемые в капитальный останов, т. е. останов производственной линии длительностью свыше 24-х часов. - ремонт, выполняемый для восстановления исправности и полного или близкого к полному восстановлению ресурса изделия с заменой или восстановлением любых его частей, включая базовые.

один знак – разные, но связанные понятия и вещи


Пример синонимии

12

разные знаки для одного понятия и/или вещи

По материалам компании Future Models


Потребность в общем языке

13

Для снижения представленной выше неоднозначности соответствия знак – понятие – вещь (денотат) необходим «общий язык», включающий в себя: • Строго определенный словарь лексических единиц (знаков), • Непротиворечивое понимание того, какие понятия обозначаются заданными лексическими единицами (знаками).


Онтологии как средство представления знаний

Онтология в философии:

- наука о бытии, о сущем.

Онтология в информатике: - система понятий, их свойств и связей между ними. Понятная как человеку, так и компьютеру. Иногда дополняется правилами.

14

Стандартные языки представления онтологий позволяют обмениваться формализованными знаниями.


Онтология как общий словарь для коммуникаций

Ягуар

Животное

является / пример

…

Лев Тигр

16


Использование онтологий для коммуникаций между людьми и/или машинами

17

Человек 2 Машина 1 Машина 2

Обмен знаками например,

естеств. языка

Обмен знаками например,

через протоколы

Формальная семантика

Описание онтологии

Онтология

Символы / Синтаксические

структуры

Понятия / Семантические

структуры

Формальные модели

Внутренние модели в сознании

Человек 1

Вещи реального мира

Определенная предметная область, например, животные

фиксация фиксация фиксация

фиксация


Генная онтология, фрагмент, описание биологических процессов

18

http://geneontology.org/




Онтология научной деятельности SWRC (Semantic Web Research Community)

19


Виды онтологий по глубине проработки Каталоги на основе ID

Глоссарий

Отношение «Выше-Ниже»

Неформальные таксономии

Формальные таксономии

Формальные экземпляры

Свойства классов/понятий

Ограничения на значения

Произвольные логические ограничения

Дизъюнктивные классы, Обратные свойства О. Лассилла,

Д. МакГинесс

22


Пример неформальной таксономии пиццы

23


Формальная таксономия пиццы

24

точное определение отношения ПОДКЛАСС-КЛАСС

http://wordnetweb.princeton.edu/




Взаимосвязи между понятиями: concept map

25


Ограничения на область значений свойств

26


Логические утверждения о концептах – аксиомы

27

Класс, который имеет только необходимые условия в описании


Логические утверждения о концептах – аксиомы

28

Класс, имеющий по крайней мере один набор необходимых и достаточных условий


Автоматизированная классификация

29


Систематизация терминов на основе структурных особенностей

30

Типы отношений Глоссарий Классифика-ционная система

Mind Map

Тезаурус Концепт. карта

Модель / схема

данных

Онтология

Эквивалентность Да Да Да +/- Да

Синонимы Да Да Да +/- Да

Антонимы Да +/- Да

Иерархия Да Да Да Да Да Да

Шире-Уже Да Да Да Да Да Да

Класс-подкласс +/- +/- Да Да Да Да

Часть-Целое +/- Да Да Да Да

Экземпляр +/- +/- Да Да

Ассоциативные связи

Да Да Да Да

“см. также” +/- Да Да Да Да

другие типы (напр., выполняет, создает, влияет)

Да Да Да

Свойства элементов Да Да Да

Логические ограничения

Да

На основе Stock W. G. Concepts and semantic relations in information science //Journal of the American Society for Information Science and Technology. – 2010. – Т. 61. – №. 10. – С. 1951-1969.


Онтологический инжиниринг: Разработка онтологий, метод для новичков

Шаг 1. Определение области и масштаба онтологии

Шаг 2. Рассмотрение вариантов повторного использования существующих онтологий

Шаг 3. Перечисление важных терминов в онтологии

Шаг 4. Определение классов и иерархии классов

Шаг 5. Определение свойств классов (слотов)

Шаг 6. Определение ограничений на значения свойств (слотов)

Шаг 7. Создание экземпляров

34


Онтологический инжиниринг: Разработка онтологий, продвинутый метод

35

Suárez-Figueroa, M. C., Gómez-Pérez, A., Motta, E., & Gangemi, A. (Eds.). (2012). Ontology engineering in a networked world. Springer Science & Business Media.

http://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-642-24794-1

http://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-642-24794-1


Онтологический инжиниринг: Методы и инструменты отображения онтологий (ontology mapping)

36


Онтологический инжиниринг: Методы оценки онтологий

37

На основе материала Горового В. и Болотниковой Е.


Онтологический инжиниринг: Автоматизированное формирование и наполнение онтологий Ontology learning and Ontology population

38

Cimiano P. (2006) Ontology Learning and Population from Text: Algorithms, Evaluation and Applications. Springer. Maedche A. (2012). Ontology learning for the semantic web (Vol. 665). Springer Science & Business Media.

Разработка и подбор алгоритмов для каждого уровня:


На русском: Глоссарий предметной области «Онтологическое моделирование»

и много других задач онтологического инжиниринга…

http://ontology.ipi.ac.ru/index.php/Prj:%D0%93%D0%BB%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B9_%D0%BE%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B8_%C2%AB%D0%9E%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5%C2%BB




Использование онтологий

• Интеграция информации

• Семантический поиск

• Организация документов/контента

• Обработка естественного языка

• Разработка интеллектуальных систем

• Обучение (людей)

• Проектирование и настройка информационных систем

• Моделирование и проектирование

40


«the underlying structure of information in the enterprise»

«the structure of information made available to a user in a

specific context»

Определение: Архитектура информации или информационная архитектура – фреймворк, обеспечивающий структурированное описание информационных активов компании, включая структурированные данные и не-/полуструктурированный контент, а также связей этих активов с бизнес-процессами, управлением и информационными системами (Forrester)

Data/information modelers

Разработчики веб-сайтов и интерфейсов


Архитектура информации в организации

42


Архитектура информации как часть архитектуры предприятия

43

ИТ

-ар

хи

тек

ту

ра

Архитектура приложений

Технологическая архитектура

Бизнес-

архитектура

Архитектура информации

http://ealab.org/

http://ealab.org/

http://ealab.org/


Объекты в архитектуре информации + окружение

44

2017, Онтологии и информационная архитектура, Кудрявцев Д.В. Страхович Э.В.

45


BiSL: a framework for business information management (Схема управления бизнес-информацией)

46

Аннотация от издателя Эта книга посвящена ВiSL— библиотеке, содержащей описание процессов для управления бизнес-информацией. В книге не только рассматривается модель управления, но и подробно описываются сами процессы. Дается определение того, что такое библиотека ВiSL, и подробно о ней рассказывается. Кроме того, настоящее издание может послужить отличным пособием для подготовки к официальному экзамену ВiSL Foundation, который проводит компания APMG International. Эта книга не учебник, она ориентирована на подготовленного читателя, уже знакомого с дисциплиной управления информацией. Издание содержит советы и рекомендации специалистам по реализации процессов управления бизнес-информацией, но не включает в себя руководство по внедрению (авторы не ставили целью рассматривать его ввиду особой специфики и сложности данных процессов).

https://books.google.ru/books?isbn=9401805296





Референтная модель данных США (DRM)

47

Данная модель – одна из 5 референтных моделей методики Федеральной Архитектуры США (FEAF – Federal Enterprise Architecture Framework)



Перечень доменов, модель SID*

49

* Shared Information and Data Model, референтная модель для телекоммуникационных компаний


Информационные сущности по доменам, модель SID*

50



Взаимосвязи и атрибуты информационных сущностей, модель SID*



Описание информационных сущностей, модель SID*



Связь информационных сущностей с бизнес-процессами (деятельностью), модель SID*

ETOM


http://dit.mos.ru/upload/iblock/af1/o_sistemnom_proekte.pdf + Костырко А., Кудрявцев Д., Григорьев Л., Кислова В., Жулин А., Синятуллина Л., Ермаков Р. Моделирование комплексов городского хозяйства для системного развития ИКТ города // Сборник трудов конференции «Инженерия знаний и технологии семантического веба – 2012», 1–9 октября 2012. Санкт-Петербург, Россия. СПб: СПбГУ ИТМО, 2012. С. 81–88.

http://dit.mos.ru/upload/iblock/af1/o_sistemnom_proekte.pdf

http://dit.mos.ru/upload/iblock/af1/o_sistemnom_proekte.pdf

http://bigc.ru/about/news/pic/300513/SP_2012.pdf

http://bigc.ru/about/news/pic/300513/SP_2012.pdf


Деятельность ОИВ

Информационные системы

Используемая/ создаваемая информация

Государственная функция

«Городской» процесс

Органы исполнительной

власти

Подведомственная организация

Ценности

Информационный ресурс (реестр)

Информационный объект

Атрибуты (группы атрибутов) Справочник ИС Паспорта ИС

Информационная модель для города

Сфера ведения


Информационная архитектура в user experience

56


Информационная архитектура в user experience

57


Структурирование информационного поля и таксономии

Пользова тели

Бизнес контекст

Контент

Таксономия

Таксономия (taxonomy) Определение – структура отражающая способ классификации вещей – книг, продуктов, ресурсов – по группам для облегчения поиска, обучения и размещения. - система организации объектов в соответствии с общими характеристиками или аспектами Синонимичные термины: Рубрикатор, каталог, классификатор (knowledge classification system), информационная архитектура (в основном в web-проектировании) Более общий термин: Онтология Бытовой аналог: дерево папок в компьютере

Доступ

Навигация Поиск

Таксономии повышают качество поиска информации (скорость, релевантность) в базе знаний. Общепризнанный подход к поиску – это сочетание таксономии с поисковиком


иер

ар

хи

ческая

Виды таксономий

фасетн

ая

сетевая

пл

оская

• алфавитный перечень сотрудников в телефонной книге • выпадающее меню с выбором стран на различных сайтах


Кудрявцев Д. В., Гаврилова Т. А. Формирование корпоративной памяти на основе фасетной классификации // Труды IX научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями» 26-27 апреля 2006 г., Москва, Россия. – М.: МЭСИ, 2006. – С. 364-377.

http://bigc.ru/publications/bigspb/km/om.php







Онтологии + Информационная архитектура (в понимании термина для user experience)

• Онтологии в роли систем навигации

• Онтологии в роли справочников

• Семантический фасетный поиск (Semfacet)

• Семантические расширения для CMS систем

• Использование онтологических моделей контекста для структурирования знаний

62


Онтологии в роли систем навигации и организации информации

63

Abecker A., Bernardi A., Hinkelmann K., Kuhn O., Sintek M. Toward a Technology for Organizational Memories IEEE Intelligent Systems. – 1998. – № 3, 40-48.


Описание/индексация информации

64

Knowledge item

Context ontology

Content ontology

Description Information ontology

Basic metaproperties

Content metadata

Context metadata

Vocabulary for description


Пример описания ресурсов Метасвойства

и доступ

Имя “Как получить выгодные условия оплаты?”

Автор Иван Берлиоз

Тип Эвристика, на основе опыта

Форма Текст на русск. Языке, MS Word

Источник файла E:\home\experiences\ds9-12-99pn.doc

Доступность Всегда

Контент Тема Ведение переговоров; Техники закупок

Контекст

Процесс- создатель

Закупка сырья для производства премиум-тортов

Функция (activity)-создатель Согласование цены с поставщиком

комплектующих

Подразделение-создатель Отдел закупок

Создания

Процесс- потребитель

Функция - потребитель

Подразделение-потребитель Использования


Онтология в роли системы навигации: пример

66

http://methods.sagepub.com/methods-map/qualitative-data-analysis










Онтология в роли системы навигации

Плюсы: Дает не только поиск классифицируемых объектов, но и понимание предметной области

Минусы: Модель предметной области (онтология) не всегда (часто?) оптимальна для задач поиска информации: излишние уровни иерархии; излишние ограничения; близкие для задач поиска классы могут оказаться в разных местах онтологии и др.

67


Онтологии в роли справочников

68

Хотя тоже может быть упрощение под задачи и ограничения системы, например, линейный список вместо иерархии.


Проект Optique

69

http://optique-project.eu/






Семантический фасетный поиск (Semfacet)

70


Фасетный поиск с помощью SemFacet

71

http://www.youtube.com/watch?v=n_uEDsTJ2KU




Фасетный поиск с помощью SemFacet Вопрос: «Американские президенты, дети которых учились в Гарварде и Стенфорде»

72


Реализация

73


Формирование SPARQL-запроса на основе пользовательских фильтров

74




От онтологии к фасетному интерфейсу запросов

77


От онтологии к фасетному интерфейсу запросов

78


Что происходит в процессе фасетной навигации

79


Semantic CMS project

80

http://www.iks-project.eu/






Semantic CMS project

81







Apache Stanbol

82


Использование информации о контексте в управлении знаниями

Пример описания контекста:

1. Решаемая задача или бизнес-процесс, требующие знаний 2. Роль в организации 3. Модель / профиль пользователя …


Использование онтологических моделей предприятия для описания контекста

84

Система моделирования

предприятий (инструменты

управления архитектурой предприятия)


Заключение

• Онтологии и информационная архитектура предназначены для структурирования информации, но обычно делаются для разных целей

• Потенциал для совместного использования (в понимании термина ИА для user experience): – Онтологии в роли систем навигации – Онтологии в роли справочников – Семантический фасетный поиск (Semfacet) – Семантические расширения для CMS систем – Использование онтологических моделей контекста для

структурирования знаний – …

85


Knowledge management school 2017

86

School for young researchers “Innovations in KM Practices” includes lectures, seminars, panel discussions and workshops by leading Russian and foreign researchers.

The School covers includes the following topics:

new knowledge modelling methods;

modern knowledge management tools;

best KM practices in specific domains.

Application for participation in the School is presented in .doc file in English and includes the following sections:

short biography of the researcher;

list of published works (if there are any);

summary of the current research (500 - 700 words, stating the purpose, novelty, methodology of the research and obtained or planned results).

Submission of applications – April 5, 2017

Notification of application acceptance – May 15, 2017

Participation in School – free of charge.

Certificates of attendance for active participants.

http://gsom.spbu.ru/events/event2017_06_12/




KM school 2016

87

Autumn School “Innovations in KM Practices” is held as part of the project “Innovations in Company Knowledge Management: Typology, Methodology and Recommendations (INNOVARRA)” conducted with financial support from

Russian Science Foundation grant (project No. 15-18-30048).


KM school 2016 in news

88

http://gsom.spbu.ru/all_news/event2016_10_18/



89

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ

ВОПРОСЫ?

Дмитрий Кудрявцев [email protected]

http://gsom.spbu.ru/gsom/faculty/fulltime/kudryavcev/ https://www.linkedin.com/in/dmitry-kudryavtsev-325a7b5

https://twitter.com/kudryavtsev_d

Data & Analytics

Онтологии и информационная архитектура: соотношение терминов и потенциал совместного использования