Веб-редактор процессных онтологий
DOI:
https://doi.org/10.22213/2410-9304-2020-3-72-76Ключевые слова:
базы знаний, онтологии, формализация знаний, язык OWL, редактор онтологийАннотация
Онтологии и базы знаний онтологического типа являются непременным компонентом современных систем обработки и анализа информации. В статье рассматривается актуальность использования баз знаний, некоторые перспективные направления применения баз знаний в информационных системах. Рассматриваются некоторые существующие редакторы баз знаний, характерные для них проблемы с пользовательским интерфейсом и причины возникновения этих проблем. Предлагается решение некоторых из этих проблем, основанное на расширении возможностей редактора по построению моделей со сложными связями и на ограничении функциональности, мало используемой рядовыми пользователями. Предлагается программная система для создания OWL (Ontology Web Language) – баз знаний онтологического типа, ориентированных на накопление знаний о процессах – работах и ресурсах. Система предназначена для создания машиночитаемых терминов и определений предметной области, которые необходимы для автоматизации процессов извлечения знаний из данных. С другой стороны, такая система будет полезна специалистам как иерархически организованная справочная система, где корректность задаваемых определений контролируется машиной. Система характеризуется простым и наглядным интерфейсом, призванным задействовать навыки, получаемые экспертами предметных областей в ходе профессиональной деятельности.Библиографические ссылки
Kamsu Foguem B., Coudert T., Béler C., et al. Knowledge formalization in experience feedback processes: An ontology-based approach. Computers in Industry. 2008. Volume 59. Issue 7. pp. 694-710 DOI: 10.1016/j.compind.2007.12.014
Жиляев А. А. Онтологии как инструмент создания открытых мультиагентных систем управления ресурсами ляев // Онтология проектирования. 2019. Т. 9. №. 2(32). С. 261–281. DOI: 10.18287/2223-9537-2019-9-2-261-281.
Mandolini M., Favi C., Campi F., et al. A Knowledge Formalization Approach for Manufacturing Cost Estimation. Design Tools and Methods in Industrial En-
gineering. 2020. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer, Cham. Pp. 279-290. DOI: 10.1007/978-3-030-31154-4_24.
Kang M., Kim G., Lee T., et al. Selection and sequencing of machining processes for prismatic parts using process ontology model. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing. 2016. Vol. 17. pp. 387-394. DOI: 10.1007/s12541-016-0048-2
Belgiu M., Hofer B., Hofmann P. Coupling formalized knowledge bases with object-based image analysis. Remote Sensing Letters. 2014. Vol. 5. No. 6. pp. 530-538. DOI: 10.1080/2150704X.2014.930563.
Моченов С. В., Ахметгалеев Р. Р. Об одном подходе к построению информационной системы обработки текстовой информации на основе смысловых групп // Интеллектуальные системы в производстве. 2019. Т. 17. № 2. С. 58–64. DOI: 0.22213/2410-9304-2019-2-58-64
Suárez-Figueroa M.C., García Castro R., Villazon Terrazas B., et al. Essentials in Ontology Engineering: Methodologies, Languages, And Tools. Proceedings of the 2nd Workshop organized by the eeb data models community- CIB. 2011.
Tudorache T. Ontology engineering: Current state, challenges, and future directions. Semantic Web. 2019. DOI: 10.3233/SW-190382.
Slimani T. Ontology development: A comparing study on tools, languages and formalisms. IJST. 2015. Vol. 8(24). pp. 1-12.DOI: 10.17485/ijst/2015/v8i34/54249.
Кучуганов В. Н. Онтология и анимация прецедентов // Онтология проектирования. 2016. Т. 6. № 3 (21). С. 287–296. DOI: 10.18287/2223-9537-2016-6-3-287-296.
Di Maio P. 'Just enough' ontology engineering. Proceedings of the International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics, WIMS 2011. Sogndal, 2011. DOI: 10.1145/1988688.1988698.
