Онтология (информатика)

Онтоло́гия в информатике — это попытка всеобъемлющей и подробной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы. Обычно такая схема состоит из структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (теоремы, ограничения), принятые в этой области. Этот термин в информатике является производным от древнего философского понятия «онтология» (новолат. ontologia от др.-греч.ὤν род. п. ὄντος — сущее, то, что существует и λόγος). Однако в информатике он имеет прикладной, инженерный характер и обозначает формализованный артефакт, ориентированный на машинную обработку знаний.

Хотя термин «онтология» изначально философский, в информатике он принял самостоятельное значение. Здесь есть два существенных отличия:

• Онтология в информатике должна иметь формат, который компьютер сможет легко обработать;
• Информационные онтологии создаются всегда с конкретными целями — решения конструкторских задач; они оцениваются больше с точки зрения применимости, чем полноты.

Одно из наиболее цитируемых определений онтологии в информатике принадлежит Томасу Груберу:

«Онтология — это формальная, явным образом заданная спецификация совместно используемой концептуализации».^[1]

В этом определении:

• концептуализация понимается как абстрактная модель предметной области;
• явная спецификация означает явное задание понятий и связей;
• формальность обеспечивает машиночитаемость;
• совместное использование указывает на ориентацию на повторное применение и обмен знаниями.

Онтологии используются для:

• формального описания предметных областей;
• обеспечения единых понятийных моделей между различными системами;
• поддержки логического вывода;
• повышения интерпретируемости и объяснимости вычислительных процессов.

В отличие от неформальных моделей знаний, онтологии предполагают строгую семантику и возможность автоматической проверки корректности.

Онтологии используются в процессепрограммирования как форма представления знаний о реальном мире или его части. Основные сферы применения — семантическая паутина (англ. Semantic Web), искусственный интеллект. Одной из сфер применения онтологий является семантическое (формальное) моделирование бизнес-процессов.^[2]

Типичная онтология включает следующие элементы:

• Классы — абстрактные категории объектов предметной области;
• Экземпляры — конкретные объекты, принадлежащие классам;
• Отношения — связи между классами или экземплярами;
• Свойства — атрибуты объектов;
• Аксиомы и ограничения — логические правила, определяющие допустимые интерпретации.

Наличие аксиом позволяет выполнять автоматический логический вывод.

Онтологии являются развитием классических подходов к представлению знаний, таких как:

• семантические сети,
• фреймовые модели,
• логические базы знаний.

В отличие от них, онтологии ориентированы на независимость от конкретной программной реализации и на интероперабельность между системами.^[3]

Специализированные (предметно-ориентированные) онтологии — это представление какой-либо области знаний или части реального мира. В такой онтологии содержатся специальные для этой области значения терминов. К примеру, слово «поле» в сельском хозяйстве означает участок земли, в физике — один из видов материи, в математике — класс алгебраических систем.

Общие онтологии используются для представления понятий, общих для большого числа областей. Такие онтологии содержат базовый набор терминов, глоссарий или тезаурус, используемый для описания терминов предметных областей.

Если использующая специализированные онтологии система развивается, то может потребоваться их объединение. Подзадачей объединения онтологий является задача отображения онтологий. И для инженера по онтологиям это серьёзная задача. Онтологии даже близких областей могут быть несовместимы друг с другом. Разница может появляться из-за особенностей местной культуры, идеологии или вследствие использования другого языка описания. Объединение онтологий выполняют как вручную, так и в полуавтоматическом режиме. В целом это — трудоёмкий, медленный и дорогостоящий процесс. Использование базисной онтологии — единого глоссария — несколько упрощает эту работу.

Для формального описания онтологий используются специализированные языки. Язык описания онтологий — формальный язык, используемый для кодирования онтологии. Существует несколько подобных языков (список неполон):

• OWL — Web Ontology Language, стандарт W3C, язык для семантических утверждений, разработанный как расширение RDF и RDFS^[4] — язык описания онтологий с формальной логической семантикой^[5];
• RDF (Resource Description Framework) — модель представления данных в виде графа утверждений^[6];
• RDFS (RDF Schema) — расширение RDF для задания иерархий классов и свойств^[7]
• KIF^[англ.] (англ. Knowledge Interchange Format — формат обмена знаниями) — основанный на S-выражениях синтаксис для логики;
• Common Logic (CL) — преемник KIF (стандартизован — ISO/IEC 24707:2007).
• CycL^[англ.] — онтологический язык, использующийся в проекте Cyc. Основан на исчислении предикатов с некоторыми расширениями более высокого порядка.
• DAML^[англ.]
• OIL^[англ.]
• UML-схемы
• Agent Communications Language^[англ.]

Для работы с языками онтологий существует несколько видов технологий: редакторы онтологий (для создания онтологий), СУБД онтологий (для хранения и обращения к онтологии) и хранилища онтологий (для работы с несколькими онтологиями).

Онтологии являются ключевым компонентом семантического веба — расширения Всемирной паутины, в котором информация снабжается формальной семантикой, понятной вычислительным агентам.^[8]

В этом контексте онтологии обеспечивают:

• формальное описание значений данных;
• интерпретацию связей между ресурсами;
• интеграцию разнородных источников информации.

В системах искусственного интеллекта онтологии используются как:

• символические модели знаний;
• основа для логического вывода;
• средство обеспечения объяснимости решений.

В гибридных ИИ-системах онтологии сочетаются со статистическими методами машинного обучения, обеспечивая семантическую интерпретацию данных.^[9]

Несмотря на общее происхождение термина, онтология в информатике отличается от философской онтологии:

• по цели (практическая инженерная модель vs. метафизическое исследование бытия);
• по методам (формальные языки и логика vs. философский анализ);
• по критериям оценки (работоспособность и формальная корректность vs. философская обоснованность).^[10]

Онтологии применяются в:

• системах искусственного интеллекта;
• управлении знаниями;
• биоинформатике и медицине;
• корпоративных информационных системах;
• интеллектуальных поисковых системах;
• интеграции и согласовании данных.

• База знаний
• Высшая онтология
• Глоссарий
• Извлечение информации
• Открытые биомедицинские онтологии
• Представление знаний
• Редакторы онтологий^[англ.]
• Семантический веб
• Таксономия
• Искусственный интеллект

• Добров Б. В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В., Соловьев В.Д.Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения. — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. — 173 с. — ISBN 978-5-9963-0007-5.
• Лапшин В. А. Онтологии в компьютерных системах. — М.: Научный мир, 2010.
• Gruber, T. R. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications
• Studer, R., Benjamins, V. R., Fensel, D. Knowledge Engineering: Principles and Methods
• Guarino, N. Formal Ontology in Information Systems
• Russell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach
• Новиков Ф. А. Унифицированный язык моделирования UML. — СПб.: Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, 2010.

• Использование онтологий в системах управления знаниямиАрхивная копия от 23 февраля 2008 на Wayback Machine
• Обзор инструментов инженерии онтологий (на 2004 год)
• Редактор онтологий на естественном языкеАрхивная копия от 4 сентября 2014 на Wayback Machine — обзор редактора Fluent Editor, работающего с контролируемым английским языком и OWL. Так же упоминает редакторы онтологий Protégé и TopBraid Composer.
• Руководство по созданию Вашей первой онтологии