The knowledge stored in Ontology Management Systems (OMS) that originally has the form of expressions, can be seen as a user application specification or as knowledge provided by an expert. The generator of applications discussed in this paper is defined as a program that automatically generates an application that meets a certain specification stored in OMS. It is shown that it is possible to build a user interface for data management with an algorithm that crawls over taxonomy inferred by the description logic reasoner. Finally, an example prototype of a medical application will be discussed to prove the feasibility of the proposed approach.
PL
Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS'04). W artykule przedstawiono generator aplikacji zbudowanych na bazie Systemu Zarządzania Ontologiami (ang. Ontology Management System - OMS). Jako że logika opisowa może służyć do zapisu schematu bazy danych, zawartości bazy danych, jak również ograniczeń w jednolity sposób, omawiany tu generator jest programem, który może automatycznie tworzyć aplikacje spełniające dane specyfikacje. Przedstawiono również algorytm, który tworzy interfejs użytkownika, używając architektury MVC (Model/Widok/Kontroler). W końcowej części omówiono przykład prototypu systemu medycznego wykorzystującego opisane tutaj podejście.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
A computation rule determines the order of selecting premises during an inference process. In this paper we empirically analyse three particular computation rules in a tableau-based, parallel reasoning system for the ALC description logic, which is built in the relational programming model in the Oz language. The system is constructed in the lean deduction style, namely, it has the form of a small program containing only basic mechanisms, which assure soundness and completeness of reasoning. In consequence, the system can act as a convenient test-bed for comparing various inference algorithms and their elements. We take advantage of this property and evaluate the studied methods of selecting premises with regard to their efficiency and speedup, which can be obtained by parallel processing.
Idea Semantic Web (Semantycznego Internetu) opiera się m.in. na ogłaszaniu w Internecie ontologii stanowiących opis pewnego fragmentu rzeczywistości. Aby miało to sens, ontologie te muszą być sformułowane w jednym, powszechnie akceptowanym języku np. OWL-DL, promowanym i standaryzowanym przez konsorcjum W3C. Jest to język oparty na formalizmie logicznym zwanym logiką opisową. Po krótkim i nieformalnym wprowadzeniu w logikę opisową zaprezentowano podstawowe problemy wnioskowania z ontologii opartych na logice opisowej. Następnie pokazano nową metodę rozwiązywania tych problemów, opracowaną w Katedrze Inżynierii Oprogramowania WETI PG na potrzeby projektu realizowanego w ramach 6. PR Unii Europejskiej. Metoda ta sprowadza podstawowe i niektóre zaawansowane problemy wnioskowania do operacji na ciągach bitów, co znakomicie upraszcza algorytmy wnioskowania i polepsza ich praktyczną efektywność.
EN
The Semantic Web idea consists, among others, in creating ontologies and making them available for sharing by Internet communities. In order to fulfill this idea, ontologies must be formulated in one, commonly accepted language. In Semantic Web, OWL-DL appears to be such a language, promoted and standardized by World Wide Web Consortium. OWL-DL is based on a decidable fragment of First-Order Logic called Description Logic (DL). In the paper we make a brief introduction to DL formalism, followed by definition of basic inference problems for DL ontologies. Next, a novel inference method called Knowledge Cartography is presented. The method has been developed in the Department of Software Engineering of Gdańsk University of Technology within PIPS - a 6th European Union Framework Programme. The method reduces basic and some advanced DL inference problems to operations on bit strings, which simplifies implementation of inference algorithms and considerably improves efficiency of the inference engine.
Wraz z nastaniem ery Internetu i jego gwałtownym rozwoje, zasadniczym problemem dla współczesnej informatyki stała się automatyzacja pozyskiwania olbrzymich zasobów wiedzy ludzkiej w nim zgromadzonych. Wiedza ta ma bardzo zróżnicowany charakter z uwagi na wielkość formatów zapisu danych, a przede wszystkim z uwagi na różny stopień jej ustrukturalizowania. Jedną z najbardziej popularnych idei, dążących do systematycznego podejścia do pozyskiwania wiedzy z Internatu stała się, tzw. "inicjatywa Semantic Web". Zgodnie z tą ideą, wiedza ludzka powinna być strukturalizowana w formie ontologii publikowanych w Internecie, w powszechnie zaakceptowanym, precyzyjnym i możliwym do przetwarzania przez komputery, formacie. W tym artykule bliżej prezentujemy problemy, związane z budową ontologii i ich wykorzystaniem w ramach Semantic Web (Sieci Sematycznej). Problemy te przedstawione są na szerszym tle różnych metod maszynowej reprezentacji wiedzy. Prezentujemy także podejście alternatywne, polegające na automatycznym tworzeniu "ontologii wszystkiego", na podstawie analizy tekstu stron WWW w języku naturalnym.
EN
One the major and most challenging tasks for modern Information Technology is development of methods aimed at automatically acquiring and processing knowledge stored in the biggest information repository tha man has ever created - the Internet. This knowledge is of miscellaneous nature, mainly due to the fact that it is stored in many languages and in numerous formats with different levels of structuring. The "Semantic Web initiative" strives to achieve this goal by structuring the contents of Internet into publicly available and shared ontologies formulated in a commonly accepted, machine readable format. In this paper we discuss problems of building ontologies and using them throughout Semantic Web. Relevant topics are presented in the broader contexts of knowledge representation methods. We also present an alternative approach based on processin textual Web contents, extracting semantics from them and creating a "general ontology" to be used to present knowledge to user.
Metoda SIM zmniejsza złożoność ontologii oraz upraszcza proces modelowania, jednak może też wywoływać niekorzystne zjawiska, np. konieczność uproszczenia modelu lub utrudnienie wnioskowania. Na pytanie, jak duży jest zasięg szkodliwych zjawisk, może odpowiedzieć tylko praktyczne zastosowanie. Ontologia PIPSDrugs jest pierwszą praktyczną realizacją opisu wiedzy na podstawie reguły metody SIM.
EN
IM method decreases complexity of ontologies and facilitates the process of modeling. However its use may cause negative effects like disturbance of reasoning or lesser model expressivity. Practical tests may determine whether these effects may impede the knowledge base. PIPSDrugs ontology is the first example of applied use of SIM.
W prezentowanej pracy przeprowadzono analizę możliwości wykorzystania ontologii dla usprawnienia analizy semantycznej zdań sformułowanych w języku polskim, traktowanych jako zapytania do bazy danych. Skoncentrowano się na zagadnieniach opisu semantyki zapytań oraz semantyki bazy danych na podstawie logiki opisowej (ang. Description Logic).
EN
The feasibility analysis of ontology incorporation into queries semantic analysis process, where queries to databases are formulated in natural polish language are contained in this paper. In presented work, the semantics of queries and the database was formalized with use of Description Logic.
In the paper the conception of integration of websites quality assessment methods was formulated. In this case the authors proposed using ontologies which will be created for those methods. For building ontologies, the Methontology methodology was used. The main problem was an evaluation of created ontology. The evaluation was done using a reasoner and description logic, which let indicate and repair errors in the modeled ontology.
PL
W artykule przedstawiono koncepcję integracji metod oceny jakości serwisów internetowych. Do realizacji tego celu autorzy proponują zastosowanie ontologii odzwierciedlających wskazane metody. Do budowy takich ontologii zastosowano metodykę Methontology, a głównym problemem była ocena skonstruowanych ontologii. Proces oceny został przeprowadzony z wykorzystaniem mechanizmu wnioskującego i logiki opisowej, co pozwoliło na wskazanie i usunięcie błędów w modelowanej ontologii.
This paper describes the approach to interface for OWL Knowledge Bases based on Controlled English that is transformed directly to OWL 2 expressions and back. Two possible modes enable usage of the interface to specify Terminology, World Description as well as Integrity Constrains. Knowledge Base then can be validated against the Integrity Constrains to enable its continuous validation.
PL
W artykule przedstawiono interfejs dla baz wiedzy, stworzony na podstawie kontrolowanego języka angielskiego, który to jest przekształcany bezpośrednio do wyrażeń OWL 2 i z powrotem. Wskazano dwa tryby pracy, opierające się na tym interfejsie, umożliwiające zapisywanie terminologii bazy wiedzy oraz opisu świata, jak również na zapisie ograniczeń wewnętrznych bazy wiedzy. Taka baza wiedzy może być następnie automatycznie kontrolowana pod kątem ww. ograniczeń.
Modularyzacja i integracja ontologii to dziedziny, które w ostatnim okresie są obiektem intensywnego rozwoju. Rozwój nowych idei spowodował konieczność wprowadzenia ich systematyzacji i klasyfikacji. W niniejszym artykule przeanalizowano możliwość wyrażenia odwzorowań i złączeń za pomocą algebry konglomeratów oraz przedyskutowano możliwość wykorzystania roli algebry jako ujednoliconego medium opisu metod integracji i modularyzacji.
EN
Modularization and integration of ontologies are domains that are recently of great interest among researchers in the domain of Semantic Web. In the paper we analyze the possibility of expressing two main branches of methods: mappings and links by means of s-module algebra and discuss possibility of using the algebra as a uniform medium of description of such methods.
Niniejszy artykuł prezentuje koncepcję zarządzania wiedzą asercjonalną zastosowaną w systemie zarządzania wiedzą RKASEA. Koncepcja ta traktuje opis świata jako zbiór źródeł osobników. Dzięki temu udało się objąć nią również mechanizm obsługi reguł oraz mechanizm pozyskiwania wiedzy z zewnętrznych źródeł danych. Mechanizmy te są traktowane jako dodatkowe typy źródeł osobników.
EN
The paper presents the concept of managing assertional knowledge in a novel knowledge management system RKASEA. According to this concept the description of the world is handled as a set of sources of individuals. This concept turned out to be flexible enough to cover the mechanism for inferring with rules and the mechanism for acquiring the data from external data sources. In the presented framework the both mechanisms are recognized as additional types of sources of individuals.
Niniejszy artykuł prezentuje koncepcję wewnętrznej reprezentacji wiedzy ontologicznej zastosowaną w nowo opracowanym systemie zarządzania wiedzą ontologiczno-regułową RKASEA. Reprezentacja ta stanowi praktyczne wdrożenie opublikowanej wcześniej koncepcji modularyzacji bazy wiedzy polegającej na jej podziale na semantyczne jednostki – konglomeraty. Opracowana metoda reprezentacji stanowi zarazem rozwinięcie wprowadzonej wcześniej metody kartograficznej.
EN
This article presents a novel method of internal knowledge representation. The method has been exploited in newly created RKASEA system and is a practical implementation of the recently published concept of s-modular knowledge bases. The method is also a development of earlier idea of knowledge cartography.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.