Prezentarea pe modelul ontologic al reprezentării cunoștințelor, există multe circumstanțe,

Prezentarea pe tema: „Modelul ontologic al reprezentării cunoașterii Există mai multe circumstanțe care împiedică distribuirea și schimbul de cunoștințe între oameni atât.“ - Transcrierea:

1 model de ontologică de reprezentare a cunoștințelor Există mai multe circumstanțe care împiedică distribuirea și schimbul de cunoștințe între oameni, atât de necesare pentru realimentarea lor regulate și depozitare. În primul rând, este împrejurările de natură cantitativă, asociate cu o creștere rapidă a populației, cu implicarea noilor generații în diferite domenii de activitate, care necesită nivel tot mai mare de cunoștințe și abilități. Circumstanțe speciale sunt fundamental diferite, iar multitudinea limbilor naționale ale popoarelor care populează planeta Pamant. Conform UNESCO pe această planetă există mai mult de 2.700 de limbi, popoare și națiuni.

2 Dar nu doar că oamenii lumii gândească, să vorbească și să scrie în diferite limbi. Multe dintre problemele în schimbul și crearea de cunoștințe legate de percepția ambiguă sau inadecvată a sensului de date, informații, cunoștințe ale diferiților participanți cunoștințe proces. Faptul că, în lanțul transferului de cunoștințe (Figura) expeditorul și destinatarul cunoștințelor folosesc adesea diferite concepte, terminologie și un aparat conceptual. Din cauza diferențelor de educație și experiența anterioară pot fi ghidate de diferite modele de activitate și cultură de gândire.

3 mișcare de cunoștințe între expeditor și destinatar

4 Ca urmare a acestor circumstanțe obiective, este foarte de dorit ca informațiile și cunoștințele sunt structurate și descrise în așa fel încât beneficiarul (utilizatorul) a fost în măsură să înțeleagă textul și contextul (semnificația) a mesajului. În mod ideal, mesajul (cunoștințe-entitate) ar trebui să fie structurate astfel încât computerul, nu doar persoana educată a fost capabil să „înțeleagă“ ea. Cuvântul „înțelege“ aici, înseamnă că computerul va fi capabil să se ocupe documentul (cunoștințe-entitate), prin utilizarea de el reguli cunoscute de limbaj logic, și va fi în măsură să aducă noi fapte și cunoștințe ale acestui document.

9 Ontologia se conectează astfel înțelegerea umană și computerul de simboluri. Aceste simboluri, de asemenea, numite termeni (definiție precisă), pot fi interpretate ca ființe umane și mașini. Termenul este de înțeles pentru o persoană, deoarece acest cuvânt scris în limbaj natural. Uman poate fi citit, iar relația dintre termeni precum „superponyatie - podponyatie“ (gen - specie), denumit în mod obișnuit ca este-a (fi). Această relație indică faptul că un singur concept (subponyatie) este mai frecventă decât celelalte (podponyatie). De exemplu, ia în considerare un astfel de lucru ca un computer, care este mai puțin comună decât cea a unui automobil (mașină, tractor, rezervor, etc).

11 model de spațiu intelectual al modelului spațiu multidimensional este recunoscut în diverse domenii ale științei abstractizare, care este folosit pentru a lucra cu diferite și nu numai descrieri matematice ale obiectelor. Este cunoscut faptul că orice descriere spațiu include elemente, cum ar fi: alegerea sistemului de coordonate; Metoda de alocare descrie pozițiile obiectelor în sistemul de coordonate selectat; Atribuirea metric (calcul metoda) de proximitate a obiectelor într-un spațiu dat.

12 Schema spațiu intelectual

13 În prezent, există în curs de dezvoltare diferite metode de reprezentare și descriere a cunoștințelor, cum ar fi: reguli de producție, rețele semantice, cadre, ontologii. Modelul de producție sau a unui model bazat pe reguli care vă permite să reprezinte cunoștințe sub formă de ipoteze, cum ar fi «în cazul în care - atunci»: if (condiție), atunci (acțiune). Termenul „condiție“ se referă la o propunere - o probă, pe care pentru a căuta în baza de cunoștințe, și sub „acțiunea“ - realizată ca urmare a unor etape de căutare de succes. Modelele de producție utilizate cel mai frecvent în sistemele expert industriale la stabilirea set de reguli de conduită pentru personalul într-o varietate de situații.

15 Cele mai frecvente rețelele semantice folosesc următoarea relație: conexiune de tip parte - întreg (de exemplu, elementul - clasă); comunicare funcțională (definită prin verbe cum ar fi „produc“, „efect“, ...); relații cantitative (mai mult, mai puțin, egal); relațiile spațiale (departe, aproape de ...); relații temporale (înainte, după, în timpul ...); atribut de conexiune (pentru a avea o proprietate să aibă o valoare); legăturile logice (AND, OR, NOT); lingvistice și alte comunicări.

Exemplul 16 este-o ierarhie (taxonomia)

19 Relația dintre diferitele ontologii sistem model ontologia formală

21 taxonomie a conceptului de „Knowledge Management“ și a folosit teorii, metode, procese,

23 Procesul de creare a metadescriptions menționate, uneori, adnotarea. Adnotați poate avea loc atât cu participarea persoanei, și fără ea, cu ajutorul unor algoritmi speciali de software implementate. Rezultatul este un set de descrieri meta adnotare, care pot fi plasate în descrierile meta depozit. Meta Descrierile sunt de trei tipuri: Sistem (serviciu) metadate. metadate structurale. Metadescrieri semantice.

26 Adăugarea de metadate la resursele electronice ale sistemului face posibilă determinarea cu mai multă precizie informațiile de locație despre obiecte, îmbunătățește mecanismul de filtrare și de selecție a cunoștințelor, simplifică și accelerează accesul la programe, servere, resurse de stocare pe disc necesare, etc.

27 Este dificil de a supraestima rolul Metadescrieri în biblioteci, în procesul educațional a tuturor tipurilor de sisteme de învățământ, inclusiv sistemul electronic de învățământ la distanță în ceea ce privește actualitatea și caracterul complet al accesului la cunoaștere. metadescription semantică fac parte din ontologia, a căror construcție maximă este luată în considerare semantica unui domeniu de obiecte. În același meta descrieri semantice nu reflectă toate semantica obiectului, precum și ontologie nu poate acoperi întreaga suprafață subiect îl descrie (fig.).

28 Reflecție punctului obiectului în descrierile meta semantice

29 Sub obiect de metadate Oi înțelege următoarea expresie: MD = Ci Ii, unde Ci - un set de concepte ale ontologiei O legătură cu obiectul i, conținute în informațiile de obiect (documente, baze de date și cunoștințe etc.) și în interesul utilizator. Fiecare concept este asociat un coeficient de ponderare Ki; Ii - multiple instanțe ale conceptelor O ontologii cu instanțe ale relațiilor dintre ele.

30 Măsurarea apropierii obiectelor în reprezentarea spațiului intelectual formalizată unei ontologii și metadescriptions obiecte face posibilă măsurarea de proximitate (similitudine) obiecte într-un spațiu inteligent. De exemplu, similitudinea dintre metadate Sim (mdi, MDJ) poate fi determinată prin similitudinea conceptelor cazurilor lor constitutive unde Sim (mdi, MDJ) - obiect metadescription valoare de proximitate i și j un obiect; SIM (Ii, Ij) - valoarea copiilor apropiate ale conceptelor II și Ij incluse în descrierile meta comparabile. Cele două componente distincte de măsurare a similarității a două copii concepte: 1) taxonomice (aproape în ierarhia ontologiei, TS (Ii, Ij)); 2) relațională (de cazuri de relații de similaritate, RS (Ii, Ij)); 3) atributive (în apropiere, AS (Ii, Ij valorile atributului)).

31 similaritate taxonomică (apropierea) similitudine taxonomică între cazuri Ii și Ij, astfel încât Ci (Ii) și Cj (Ij), calculate ținând seama de poziția termenilor corespunzători Ci și Cj în taxonomia HC. Pentru a calcula distanța semantică în ierarhia conceptelor utilizate de o pluralitate de UC (în sus cotopy), care conține toate suprapusă ierarhia conceptelor HC și conceptul în sine este în curs de investigare: caracteristici semantice de HC: superponyatiyami limitată considerare dată conceptul C i și C i interrelație reflectorizant în sine. Pe baza definiției UC, după cum urmează pentru a determina similitudinea taxonomice:

32 similaritate Atribuibil (Caracteristica Similaritatea) similitudine Atribuibil bazate pe similaritatea valorilor atributelor pentru determinarea similarității dintre cazuri. Deoarece atributele foarte asemănătoare cu relația (de exemplu, atributele RDF sunt raporturi de intervale (interval de valori admisibile) care conțin literali), apoi o mare parte din ceea ce sa spus despre relația se aplică și aici. Pentru a calcula similaritatea atributiv definiți mai întâi un set de comparat atributele două cazuri: boielei (II): =, PA (Ii, Ij): = boielei (Ii) PAI (Ij), precum și valorile atributelor: As (A, Ii): =.

Similaritatea 33 pentru un atribut este în final, similitudinea atribut calculat cu următoarea formulă.