УДК 027.08:004

Антон ВІТУШКО,

провід. інженер СІАЗ НБУВ

ОНТОЛОГІЇ АНАЛІТИЧНИХ СЛУЖБ У БІБЛІОТЕЧНОМУ СЕРЕДОВИЩІ

Стаття присвячена питанням використання онтологій у системах керування знаннями (СКЗ). Розглядаються особливості використання онтологій в аналітичних службах. Пропонуються моделі подання знань, які забезпечуватимуть автоматизовану обробку інформації на семантичному рівні в системах керування знаннями. Висвітлюється роль онтології в процесі вибудовування СКЗ в аналітичних службах.

Ключові слова: онтології, системи керування знаннями (СКЗ), інформаційні технології, семантичний, формальні мови, моделювання предметної галузі, дескриптивні логіки, метаописання, knowledge representation.

Онтологія є ключовою технологією семантичної обробки знань. Досвід роботи аналітичних служб показав, що перспектива подальшого розвитку аналітичних служб тісно пов'язана з керуванням знаннями й заснована на застосуванні концептуальних онтологічних моделей.

Сьогодні вузьким місцем при розробці систем керування знаннями є не програмний аспект, а завдання добування, формулювання, струк- турування й подання інформації, тобто даних і знань. Розглянемо роль онтологій як моделі опису знання в аналітичних підрозділах.

На сьогодні діяльність аналітичних служб цілком залежить від наявних у них знань і здатності їх ефективно використовувати. Однак засоби подання цих знань поки що недостатньо досконалі й часто змушують знову й знову шукати рішення тих самих завдань.

Усе це значно ускладнює роботу, тому важливо розробляти моделі подання знань, які забезпечували б автоматизовану обробку інформації на семантичному рівні в системах керування знаннями (СКЗ).

Керування знаннями є цілеспрямованою стратегією аналітичних служб, орієнтованою на ефективне використання всієї наявної інформації, досвіду й кваліфікації співробітників, скорочення часу реакцій на оперативно мінливі потреби споживача інформаційного продукту, що

виводить функціонування аналітичних підрозділів на новий рівень.

Керування знаннями - це комплексна організаційно-технічна діяльність, спрямована на підвищення ефективності використання знання в аналітичному середовищі. При цьому знання класифікуються й розподіляються за категоріями відповідно до визначених онтологією струк- турованих і слабко структурованих баз даних і баз знань.

Успішне вибудовування «керування знаннями» залежить від багатьох факторів. Одним з них є використання інформаційних технологій. Для успішного керування знаннями в аналітичних підрозділах створюються спеціальні інформаційно-програмні системи керування знаннями. Такі системи можуть допомогти вирішити проблеми, пов'язані з неструктурованим станом масивів даних, і проблеми, пов'язані з недостатньо ефективним використанням наявної інформації.

Виділяють два підходи побудови СКЗ, які значно відрізняються між собою [2]. Перший підхід - «технологічний» - СКЗ будується на основі комбінування й інтеграції існуючих технологій для підтримки різних процесів роботи зі знаннями. До них належать такі інформаційні технології, що вже стали стандартними: електронна пошта, дошки оголошень, дискусійні форуми, веб-портали; а також технології, що використовуються при побудові експертних систем (розпізнавання образів і ситуацій, автоматичне анотування й класифікація і т. ін.). Даний підхід є подальшим розвитком інформаційних систем організації стосовно роботи зі знаннями.

Другий підхід - «семантичний» - заснований на використанні методів і технологій роботи зі змістом, семантикою даних, інформації й знань, таких як онтології предметних галузей, технології їхньої побудови й супроводу, семантичні метадані, семантичний пошук, системи логічного висновку, семантичне профілювання знань експертів, семантичні портали й мережі тощо. Усе це - з відповідною технологічною підтримкою в частині мов опису, моделей, програмних інструментів і систем. При цьому семантичний підхід не відкидає технологічного. Більшість елементів та інструментів семантичного підходу застосовується для підвищення рівня роботи з даними й інформа- цією до рівня роботи зі знаннями.

У момент виникнення в аналітичних підрозділах проблеми керування знаннями, безліч досліджень у сфері штучного інтелекту були спрямовані на вирішення проблем подання знань (knowledge representation) і виконання логічного висновку на знаннях, які поєднували ранній досвід концептуального моделювання з використанням формальних логік. Центральним елементом цих досліджень було поняття «онтологія». Дослідники онтологій розглядають керування знаннями як одну з найбільш важливих галузей застосування онтологій.

Для розуміння користі від використання онтологій у керуванні знаннями аналітичних служб потрібен пошук таких процесів і сценаріїв роботи зі знаннями, які можуть виграти від застосування онтологій. Для цього більш ретельно розглянемо їхні основні властивості. Виходячи з найбільш часто цитованого визначення, онтологія - це спільно використовувана, формальна класифікація предметної галузі [3].

Можна виділити три специфічні особливості онтології:

онтології будуються на основі спільного й однозначного розуміння предметної галузі в межах співтовариства. Це розуміння формалізується угодою експертів з приводу понять і відносин, які є в предметній галузі (людський фактор у керуванні знаннями, заснований на онтологіях);

онтології описують зв'язки між сутностями предметної галузі. Повноцінні онтології мають більше можливостей для опису відносин, ніж прості таксономічні ієрархії, які є в сучасних рішеннях щодо керування знаннями. Відносини (зв'язки між поняттями) значно збільшують кількість способів здійснення навігації й пошуку предметною галуззю, виконання аналізу, класифікації й візуалізації знань (структурний фактор у керуванні знаннями, заснований на онтологіях);

онтології використовують спосіб подання, що дає можливість комп'ютерної обробки накопичених знань аналітичної служби. Тобто зберігають з використанням формальних мов, таких як Ontolingua, CycL, мов, заснованих на дескриптивних логіках, - LOOM, мов, заснованих на фреймах, - ОКВС, OCML, Flogic, мов, заснованих на веб-стандартах, - XOL, SHOE, UPML [5]. Такий вид подання дає змогу передавати онтології між комп'ютерами (мови для обміну онтологіями через Web - RDF(S), DAML, OIL, OWL), зберігати онтології, перевіряти погодженість онтології, виконувати логічний висновок на онтологіях і за допомогою онтології (комп'ютерний фактор у керуванні знаннями, заснованими на онтологіях).

Ці