Інтелектуальні інформаційні технології, створені на основі семантичного підходу, відрізняються від традиційних тим, що використовують явно виражені (у вигляді онтології) знання про предметну область, де онтологія виступає як модель і засіб формалізації знань.
Інтелектуальні системи, що працюють у відкритому розподіленому інформаційному просторі, потребують постійного підкачування й оновлення знань, що надходять із зовнішнього середовища.
Онтології є інтероперабельним представленням знань та моделями знань для повторного використання. Для них сьогодні створюються міжнародні стандарти та мови представлення.
Перспективним підходом до вирішення цих проблем є онтологічний аналіз: онтології базуються на ґрунтовному теоретичному базисі дескриптивних логік.
Вышла монография - Гладун А.Я., Рогушина Ю.В. "Семантичні технології: принципи та практики" / К.: Видавництво наукової літератури "Універсаріум", 2016.- 314 с. ISBN 978-617-7156-95-5.
Семантичні технології: принципи та практики
Анотація. Монографія
присвячена проблематиці створення інтелектуальних інформаційних систем.
Розглянуті питання керування знаннями на основі технологій Semantic Web. У якості основного інструмента застосовується
онтологічне моделювання знань. Аналізуються методи здобуття знань з ресурсів Web, Wiki-ресурсів та
природомовних документів. Висвітлено засоби інтелектуалізації програмних
агентів, пошукових систем та Web-сервісів.
Запропоновано приклади застосування семантичних технологій у сфері
інтелектуальних пошукових систем, е-медицини, е-комерції та е-навчання. Робота
орієнтована на аспірантів, науковців та спеціалістів, які займаються
дослідженням та розробками в галузі інтелектуальних систем та баз знань.
Семантические
технологии: принципы и практики
Аннотация. Монография посвящена проблематике создания
интеллектуальных информационных систем. Рассмотрены вопросы управления знаниями
на основе технологий Semantіc Web. В качестве основного инструмента
применяется онтологическое моделирование знаний. Анализируются методы получения
знаний из ресурсов Web, Wіkі-ресурсов и естественноязыковых документов. Освещены средства
интеллектуализации программных агентов, поисковых систем и Web-сервисов.
Предложены примеры применения семантических технологий в сфере интеллектуальных
поисковых систем, е- медицины, е-коммерции и е-обучения. Работа ориентирована
на аспирантов, научных работников и специалистов, которые занимаются
исследованием и разработками в области интеллектуальных систем и баз знаний.
Semantic Technology: Principles and Practice
Аbstract. The
monograph is devoted to the problems of the creation of intelligent information
systems. It was considered the questions of knowledge management based on
Semantic Web technology. As the basic tool it was used
ontological knowledge modeling. There are analyzing of the methods of obtaining
knowledge from Web resources, Wiki-resources and natural language documents. The means of intellectualization of
software agents, search engines and Web-services was demonstrated. It was suggested the
examples of semantic technologies in the field of intelligent search engines,
e-medicine, e-commerce and e-learning was suggested.
The
monograph is focused on graduate students, researchers and professionals who
are engaged in research and development in the field of intelligent systems and
knowledge bases.
Aknowledgment
Authors
express sincere gratitude to colleagues from the European universities with
which our long scientific cooperation is conducted and also for useful
discussions and joint preparation of projects for EU Horizon-2020 Program,
ERASMUS, TEMPUS. We thank them for discussion and criticism, in particular:
Rodrigo Martinez Bejar (Professor, University of Murcia ,
Spain ); Jeanne Schreurs
(Professor, University Hasselt, Belgium); Sascha Ossowski (Professor,
University Juan Carlos, Madrid , Spain ); Nick Bassiliades (Professor, University of Aristotle ,
Thessaloniki , Greece );
Abdel-Badeeh M. Salem (Professor, University Ain Shams in Cairo , Egypt
КОРОТКИЙ ЗМІСТ
Вступ .
Розділ 1. Керування знаннями на основі технології Semantic Web.
Розділ 2. Semantic Web як засіб інтелектуалізації поведінки програмних агентів
Розділ 3. Семантичний пошук в Web.
Розділ 4. Інтелектуальні Web-сервіси
Розділ 5. Web Mining як засіб здобуття онтологічних знань з ресурсів Web
Розділ 6. Інтелектуальний аналіз природномовного тексту на основі засобів
Semantic Web
Розділ 7. Платформа Business Intelligence на основі технології Semantic Web
Розділ 8. Відкриті джерела Web як інформаційні ресурси Semantic Web
Розділ 9. Е- навчання як прикладна сфера застосування Semantic Web
Висновки
Додаток А
Формування логічного виведення на основі онтологій за допомогою різонерів
Додаток Б
Фреймворк Ontorion для побудови онтологій на основі природомовних текстів
Перелік скорочень
Глосарій
Література
ЗМІСТ
ВСТУП
РОЗДІЛ 1. КЕРУВАННЯ ЗНАННЯМИ НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЇ SEMANTIC WEB
Керування знаннями в сучасних Web-застосуваннях
Онтології як засіб представлення знань у Web
Онтологічне подання знань
Формальні моделі онтологій
Дескриптивна логіка як теоретичний базис для онтологічного представлення знань
Конструктори DL
Логіка ALC
Інтерпретація логіки
Найпоширеніші типи DL
Технології та стандарти SemanticWeb для керування знаннями
Головні задачі Semantic Web
Компоненти Semantic Web
RDF
OWL
SPARQL
Засоби логічного виведення над онтологіями
Стандартний набір сервісів виведення для дескриптивної логіки
Мови та стандарти подання онтологій
Інструментальні засоби побудови онтологій
Редактори онтологій
Методології розробки онтологій
Стандарт метаописів RDF
Призначення семантичних метаданих про Web-ресурси
Призначення моделі Resource Description Framework
Набір елементів для створення метаданих Dublin Core
Розміщення метаданих
Методології розробки онтологій
Методологія IDEF5
Методологія METHONTOLOGY
Аналіз базової методології розвитку онтологій
Загальні етапи побудови онтології
Створення онтологій предметних областей за допомогою Protege
Онтології як засіб подання знань
Онтологія OWL
Процес створення онтології
Робота з редактором онтологій Protege
Висновки
РОЗДІЛ 2. SEMANTIC WEB ЯК ЗАСІБ ІНТЕЛЕКТУАЛІЗАЦІЇ ПОВЕДІНКИ ПРОГРАМНИХ АГЕНТІВ
Програмні агенти – сучасна парадигма програмування
Основні властивості програмних агентів
Теоретичні передумови виникнення програмних агентів
Таксономії програмних агентів
Архітектури агентів
Мультиагентні системи
Мови комунікації агентів
Засоби інтелектуалізації поведінки програмних агентів
Розробка мультиагентної системи для е-бізнесу
Висновки
РОЗДІЛ 3. СЕМАНТИЧНИЙ ПОШУК В WEB
Інформаційно-пошукові системи
Аналіз методів і засобів інформаційного пошуку в Semantic Web
Характерні риси семантичного пошуку
Семантичний пошук як співставлення онтологічної моделі інформаційної потреби користувача з онтологічною моделлю інформаційного ресурсу
Використання онтологічних знань у процесі семантичного пошуку
Використання тезаурусів як засобу моделювання знань у пошуку природномовних інформаційних ресурсів
Методи створення тезаурусів
Формування тезауруса предметної області, що цікавить користувача
Формування тезауруса інформаційного ресурсу
Фільтрація ІР на основі тезаурусів
Інтелектуальні методи автоматизованої побудови тезаурусів предметної області
Мереологічний підхід до вдосконалення онтологій
Створення онтологічної моделі ІР на основі семантичної розмітки природномовних текстів
Семантична розмітка природномовних текстів
Етапи семантичної розмітки природомовного тексту
Алгоритм побудови шаблонів розмітки
Алгоритм автоматичної семантичної розмітки
Вдосконалення інформаційного пошуку в Web на основі онтологій
Семантичне розпізнавання інформаційних об'єктів
Етапи розпізнавання інформаційного об'єкта в Web
Методи рекомендуючих систем в семантичному пошуку
Джерела відомостей про екземпляри класів моделі
Засоби і методи співставлення онтологій як основний механізм семантичного пошуку
Висновки
РОЗДІЛ 4. ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ WEB-СЕРВІСИ
Сервіс-орієнтована архітектура
Концепція Web-сервісів
SOAP
WSDL
UDDI
Онтологічний опис Web-сервісів
Семантичні Web-сервіси
OWL-S – мова семантичного опису Web-сервісів
Профіль сервісу
Структура онтології OWL-S
Задачі OWL-S
Пошук Web-сервісів на основі онтологій
Семантична розмітка як засіб розпізнавання інформаційного об'єкта
Семантична розмітка Web-сервісів
Анотування Web-сервісу термінами онтології предметної області
Дослідження семантичних Web-сервісів на основі логічного виведення у дескриптивних логіках
Висновки
РОЗДІЛ 5. WEB MINING ЯК ЗАСІБ ЗДОБУТТЯ ОНТОЛОГІЧНИХ ЗНАНЬ З РЕСУРСІВ WEB
Semantic Web як засіб здобуття знань в Web
Data Mining як процес здобуття знань з даних
Виявлення знань у базах даних
Data Mining і OLAP
Найпоширеніші задачі Data Mining
Математичний апарат Data Mining
Дерева рішень
Методи кластерного аналізу
Особливості застосування Data Mining у Web
Визначення Web Mіnіng
Складності аналізу даних в Web
Етапи Web Mіnіng
Категорії Web Mіnіng
Аналіз використання Web-ресурсів
Здобуття Web-структур
Здобуття Web-контенту
Області використання Web Mіnіng
Opіnіon Mіnіng
Етапи Web Mining
Категорії Web Mining
Здобуття Web-структур
Здобуття Web-контенту
Аналіз структури сегмента мережі
Виявлення знань з Web-ресурсів
Персоналізація інформації
Пошук шаблонів в поведінці користувачів
Висновки
РОЗДІЛ 6. ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ПРИРОДНОМОВНОГО ТЕКСТУ НА ОСНОВІ ЗАСОБІВ SEMANTIC WEB
Визначення Text Mining
Основні види застосунків технологій Text Mining
Системи автоматичного реферування
Історична довідка
Text Mining в системі керування знаннями
Технологія аналізу тексту
Структурування тексту
Очищення і розбір тексту
Text Mining для аналізу неструктурованих даних
Основні технології Text Mining
Витяг інформації
Автоматичне реферування
Класифікація
Категоризація
Перспективи розвитку технологій Text Mining
Пакети рішень Text Miming
Медіалогія
ЕРАМ-Рішення
TextAnalyst
PolyAnalyst
Висновки
РОЗДІЛ 7. ПЛАТФОРМА BUSINESS INTELLIGENCE НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЇ SEMANTIC WEB
Технологія Business Intelligence
Зв’язки Business Intelligence з методами Semantic Web
Класифікація продуктів Busіness Іntellіgence
Класифікація Gartner
Класифікація за методологією IDC
Платформа Busіness Іntellіgence
Можливість інтеграції
Представлення інформації
Аналіз даних.
Busіness Іntellіgence і системи керування знаннями
Основні компоненти керування знаннями
Архітектура Busіness Іntellіgence
Використання метаданих в Busіness Іntellіgence
Тенденції розвитку Busіness Іntellіgence
Зв`язок Web-сервісів з Busіness Іntellіgence
Busіness Іntellіgence 2.0
Основні елементи платформи Business Intelligence
Тенденції розвитку BI
Business Intelligence та системи керування знаннями
Класифікація продуктів Business Intelligence
Платформа Business Intelligence
Тенденції розвитку Business Intelligence
Аналіз тенденцій переходу до Business Intelligence 2.0.
Інтеграція технологій Semantic Web з системами Business Intelligence
Використання в системах ВІ технологій Semantic Web
Висновки
РОЗДІЛ 8. ВІДКРИТІ ДЖЕРЕЛА WEB ЯК ІНФОРМАЦІЙНІ РЕСУРСИ SEMANTIC WEB
Головні засади руху «Відкритих Джерел»
Вільне програмне забезпечення і вільна інформація
Перспективи розвитку OS-INT
Технологія Wiki
Історія виникнення Wiki
Переваги Wiki
Платформа Wiki
Вандалізм у Wiki-середовищі
Wiki-спільноти
Відмінності Wikis від систем керування контентом
Теоретичний базис Wiki
Розвиток Wiki-ресурсів
Використання Вікіпедії в освіті
Реалізації Wiki
Українська Вікіпедія
Семантизація Вікі-ресурсів
Семантизація Wiki
Напрямки семантизації Wiki
Приклади семантичних Wiki
Висновки
РОЗДІЛ 9. Е-НАВЧАННЯ ЯК ПРИКЛАДНА СФЕРА ЗАСТОСУВАННЯ SEMANTIC WEB
Використання онтологій для контролю навичок студентів у мультиагентних системах e-навчання
Онтології як база знань персональних агентів у МАС е-навчання
Застосування Semantic Web в е-навчанні
Висновки
ДОДАТОК А
ФОРМУВАННЯ ЛОГІЧНОГО ВИВЕДЕННЯ НА ОСНОВІ ОНТОЛОГІЙ ЗА ДОПОМОГОЮ РІЗОНЕРІВ
Ознаки сучасних різонерів
Аналіз платформ різонерів
Pellet
Тип даних різонера
RACER
FACT++
Snorocket
SWRL-IQ
ELK
HermiT
Введення в Jena
Архітектура Jena
Рівень Graph (SPI)
Рівень Model (API)
Рівень OntModel (API)
Висновки
ДОДАТОК Б
ФРЕЙМВОРК ONTORION ДЛЯ ПОБУДОВИ ОНТОЛОГІЙ НА ОСНОВІ ПРИРОДОМОВНИХ ТЕКСТІВ
ПЕРЕЛІК СКОРОЧЕНЬ
ГЛОСАРІЙ.
ЛІТЕРАТУРА
КОРОТКИЙ ЗМІСТ
Вступ .
Розділ 1. Керування знаннями на основі технології Semantic Web.
Розділ 2. Semantic Web як засіб інтелектуалізації поведінки програмних агентів
Розділ 3. Семантичний пошук в Web.
Розділ 4. Інтелектуальні Web-сервіси
Розділ 5. Web Mining як засіб здобуття онтологічних знань з ресурсів Web
Розділ 6. Інтелектуальний аналіз природномовного тексту на основі засобів
Semantic Web
Розділ 7. Платформа Business Intelligence на основі технології Semantic Web
Розділ 8. Відкриті джерела Web як інформаційні ресурси Semantic Web
Розділ 9. Е- навчання як прикладна сфера застосування Semantic Web
Висновки
Додаток А
Формування логічного виведення на основі онтологій за допомогою різонерів
Додаток Б
Фреймворк Ontorion для побудови онтологій на основі природомовних текстів
Перелік скорочень
Глосарій
Література
ЗМІСТ
ВСТУП
РОЗДІЛ 1. КЕРУВАННЯ ЗНАННЯМИ НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЇ SEMANTIC WEB
Керування знаннями в сучасних Web-застосуваннях
Онтології як засіб представлення знань у Web
Онтологічне подання знань
Формальні моделі онтологій
Дескриптивна логіка як теоретичний базис для онтологічного представлення знань
Конструктори DL
Логіка ALC
Інтерпретація логіки
Найпоширеніші типи DL
Технології та стандарти SemanticWeb для керування знаннями
Головні задачі Semantic Web
Компоненти Semantic Web
RDF
OWL
SPARQL
Засоби логічного виведення над онтологіями
Стандартний набір сервісів виведення для дескриптивної логіки
Мови та стандарти подання онтологій
Інструментальні засоби побудови онтологій
Редактори онтологій
Методології розробки онтологій
Стандарт метаописів RDF
Призначення семантичних метаданих про Web-ресурси
Призначення моделі Resource Description Framework
Набір елементів для створення метаданих Dublin Core
Розміщення метаданих
Методології розробки онтологій
Методологія IDEF5
Методологія METHONTOLOGY
Аналіз базової методології розвитку онтологій
Загальні етапи побудови онтології
Створення онтологій предметних областей за допомогою Protege
Онтології як засіб подання знань
Онтологія OWL
Процес створення онтології
Робота з редактором онтологій Protege
Висновки
РОЗДІЛ 2. SEMANTIC WEB ЯК ЗАСІБ ІНТЕЛЕКТУАЛІЗАЦІЇ ПОВЕДІНКИ ПРОГРАМНИХ АГЕНТІВ
Програмні агенти – сучасна парадигма програмування
Основні властивості програмних агентів
Теоретичні передумови виникнення програмних агентів
Таксономії програмних агентів
Архітектури агентів
Мультиагентні системи
Мови комунікації агентів
Засоби інтелектуалізації поведінки програмних агентів
Розробка мультиагентної системи для е-бізнесу
Висновки
РОЗДІЛ 3. СЕМАНТИЧНИЙ ПОШУК В WEB
Інформаційно-пошукові системи
Аналіз методів і засобів інформаційного пошуку в Semantic Web
Характерні риси семантичного пошуку
Семантичний пошук як співставлення онтологічної моделі інформаційної потреби користувача з онтологічною моделлю інформаційного ресурсу
Використання онтологічних знань у процесі семантичного пошуку
Використання тезаурусів як засобу моделювання знань у пошуку природномовних інформаційних ресурсів
Методи створення тезаурусів
Формування тезауруса предметної області, що цікавить користувача
Формування тезауруса інформаційного ресурсу
Фільтрація ІР на основі тезаурусів
Інтелектуальні методи автоматизованої побудови тезаурусів предметної області
Мереологічний підхід до вдосконалення онтологій
Створення онтологічної моделі ІР на основі семантичної розмітки природномовних текстів
Семантична розмітка природномовних текстів
Етапи семантичної розмітки природомовного тексту
Алгоритм побудови шаблонів розмітки
Алгоритм автоматичної семантичної розмітки
Вдосконалення інформаційного пошуку в Web на основі онтологій
Семантичне розпізнавання інформаційних об'єктів
Етапи розпізнавання інформаційного об'єкта в Web
Методи рекомендуючих систем в семантичному пошуку
Джерела відомостей про екземпляри класів моделі
Засоби і методи співставлення онтологій як основний механізм семантичного пошуку
Висновки
РОЗДІЛ 4. ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ WEB-СЕРВІСИ
Сервіс-орієнтована архітектура
Концепція Web-сервісів
SOAP
WSDL
UDDI
Онтологічний опис Web-сервісів
Семантичні Web-сервіси
OWL-S – мова семантичного опису Web-сервісів
Профіль сервісу
Структура онтології OWL-S
Задачі OWL-S
Пошук Web-сервісів на основі онтологій
Семантична розмітка як засіб розпізнавання інформаційного об'єкта
Семантична розмітка Web-сервісів
Анотування Web-сервісу термінами онтології предметної області
Дослідження семантичних Web-сервісів на основі логічного виведення у дескриптивних логіках
Висновки
РОЗДІЛ 5. WEB MINING ЯК ЗАСІБ ЗДОБУТТЯ ОНТОЛОГІЧНИХ ЗНАНЬ З РЕСУРСІВ WEB
Semantic Web як засіб здобуття знань в Web
Data Mining як процес здобуття знань з даних
Виявлення знань у базах даних
Data Mining і OLAP
Найпоширеніші задачі Data Mining
Математичний апарат Data Mining
Дерева рішень
Методи кластерного аналізу
Особливості застосування Data Mining у Web
Визначення Web Mіnіng
Складності аналізу даних в Web
Етапи Web Mіnіng
Категорії Web Mіnіng
Аналіз використання Web-ресурсів
Здобуття Web-структур
Здобуття Web-контенту
Області використання Web Mіnіng
Opіnіon Mіnіng
Етапи Web Mining
Категорії Web Mining
Здобуття Web-структур
Здобуття Web-контенту
Аналіз структури сегмента мережі
Виявлення знань з Web-ресурсів
Персоналізація інформації
Пошук шаблонів в поведінці користувачів
Висновки
РОЗДІЛ 6. ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ПРИРОДНОМОВНОГО ТЕКСТУ НА ОСНОВІ ЗАСОБІВ SEMANTIC WEB
Визначення Text Mining
Основні види застосунків технологій Text Mining
Системи автоматичного реферування
Історична довідка
Text Mining в системі керування знаннями
Технологія аналізу тексту
Структурування тексту
Очищення і розбір тексту
Text Mining для аналізу неструктурованих даних
Основні технології Text Mining
Витяг інформації
Автоматичне реферування
Класифікація
Категоризація
Перспективи розвитку технологій Text Mining
Пакети рішень Text Miming
Медіалогія
ЕРАМ-Рішення
TextAnalyst
PolyAnalyst
Висновки
РОЗДІЛ 7. ПЛАТФОРМА BUSINESS INTELLIGENCE НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЇ SEMANTIC WEB
Технологія Business Intelligence
Зв’язки Business Intelligence з методами Semantic Web
Класифікація продуктів Busіness Іntellіgence
Класифікація Gartner
Класифікація за методологією IDC
Платформа Busіness Іntellіgence
Можливість інтеграції
Представлення інформації
Аналіз даних.
Busіness Іntellіgence і системи керування знаннями
Основні компоненти керування знаннями
Архітектура Busіness Іntellіgence
Використання метаданих в Busіness Іntellіgence
Тенденції розвитку Busіness Іntellіgence
Зв`язок Web-сервісів з Busіness Іntellіgence
Busіness Іntellіgence 2.0
Основні елементи платформи Business Intelligence
Тенденції розвитку BI
Business Intelligence та системи керування знаннями
Класифікація продуктів Business Intelligence
Платформа Business Intelligence
Тенденції розвитку Business Intelligence
Аналіз тенденцій переходу до Business Intelligence 2.0.
Інтеграція технологій Semantic Web з системами Business Intelligence
Використання в системах ВІ технологій Semantic Web
Висновки
РОЗДІЛ 8. ВІДКРИТІ ДЖЕРЕЛА WEB ЯК ІНФОРМАЦІЙНІ РЕСУРСИ SEMANTIC WEB
Головні засади руху «Відкритих Джерел»
Вільне програмне забезпечення і вільна інформація
Перспективи розвитку OS-INT
Технологія Wiki
Історія виникнення Wiki
Переваги Wiki
Платформа Wiki
Вандалізм у Wiki-середовищі
Wiki-спільноти
Відмінності Wikis від систем керування контентом
Теоретичний базис Wiki
Розвиток Wiki-ресурсів
Використання Вікіпедії в освіті
Реалізації Wiki
Українська Вікіпедія
Семантизація Вікі-ресурсів
Семантизація Wiki
Напрямки семантизації Wiki
Приклади семантичних Wiki
Висновки
РОЗДІЛ 9. Е-НАВЧАННЯ ЯК ПРИКЛАДНА СФЕРА ЗАСТОСУВАННЯ SEMANTIC WEB
Використання онтологій для контролю навичок студентів у мультиагентних системах e-навчання
Онтології як база знань персональних агентів у МАС е-навчання
Застосування Semantic Web в е-навчанні
Висновки
ДОДАТОК А
ФОРМУВАННЯ ЛОГІЧНОГО ВИВЕДЕННЯ НА ОСНОВІ ОНТОЛОГІЙ ЗА ДОПОМОГОЮ РІЗОНЕРІВ
Ознаки сучасних різонерів
Аналіз платформ різонерів
Pellet
Тип даних різонера
RACER
FACT++
Snorocket
SWRL-IQ
ELK
HermiT
Введення в Jena
Архітектура Jena
Рівень Graph (SPI)
Рівень Model (API)
Рівень OntModel (API)
Висновки
ДОДАТОК Б
ФРЕЙМВОРК ONTORION ДЛЯ ПОБУДОВИ ОНТОЛОГІЙ НА ОСНОВІ ПРИРОДОМОВНИХ ТЕКСТІВ
ПЕРЕЛІК СКОРОЧЕНЬ
ГЛОСАРІЙ.
ЛІТЕРАТУРА
