НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК


НОВОСИБИРСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

ISSN (печатн.): 1814-1196          ISSN (онлайн): 2658-3275
English | Русский

Последний выпуск
№1(78) Январь - Март 2020

Контролируемый естественный язык для работы с онтологиями

Выпуск № 4 (77) Октябрь - Декабрь 2019
Авторы:

Хабаров Валерий Иванович,
Степанов Илья Сергеевич,
Серенко Александр Андреевич
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/1814-1196-2019-4-99-120
Аннотация

Работа содержит описание контролируемого естественного языка, предназначенного для работы с онтологиями. Благодаря формализованному определению понятийной структуры предметной сферы в онтологии становится возможной машинная обработка онтологических сведений, применяемая в новых поисковиках, системах информационной интеграции, экспертных системах.



Приводится краткий анализ аналогов, а также обоснование необходимости разработки специализированного языка. Систематизированы требования, предъявляемые к языку с учетом области применения. Описано позиционирование разрабатываемого языка по отношению к другим представителям группы онтологических языков. В настоящей работе предлагается один из возможных вариантов контролируемого языка, изначально ориентированный на русскоязычного пользователя. Однако, как показала практика, мультиязычный вариант представления оказался возможным и весьма полезным для целей профессионального обучения в связи с тем, что структура многих языков может быть представлена достаточно единообразно. Поскольку контролируемый естественный язык является подмножеством естественного языка, он не противоречит синтаксическим правилам русского языка, а также его лексемы семантически соответствуют. В свою очередь, естественный язык является более выразительным и сложным. При этом контролируемый естественный язык должен однозначно отображаться в стандартный язык представления онтологий OWL. Язык OWL базируется на дескриптивной логике (DL), ввиду этого достигается трехстороннее соответствие языков.



Дано описание структуры, синтаксиса и грамматики языка,представление дескриптивной логики и правил в конструкциях языка. Приведены примеры представления знаний в описываемом формате в сравнении с аналогами. Описано использование контролируемого естественного языка для составления повествования с поддержкой онтологического формата. В рамках разработки языка некоторые конструкции были упрощены относительно англоязычного аналога, а также адаптированы к специфике русского языка.



Эффективность процесса управления знаниями напрямую зависит от формы их представления. Широкое распространение онтологий в целях организации контента открывает новые возможности для работы с семантикой, заключенной в текстах. Контролируемый естественный язык является двунаправленным, воспринимаемымкак человеком,так и машиной логического вывода. Его использование позволит найти более широкое применение онтологиям, а также снизить порог входа для работы с ними.


Ключевые слова: контролируемый естественный язык, язык описания онтологий, онтологии, инженерия знаний,база знаний, представление знаний, механизм логического вывода, редактор онтологий, мультиязычность, семантика, трансляторы

Список литературы

1. Safwat H., Davis B., Zarrouk M. Engineering an aligned gold-standard corpus of human to machine oriented Controlled Natural Language // 2018 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI). – Santiago, Chile, 2018. – P. 421–427. – DOI: 10.1109/WI.2018.00-58.



2. Kuhn T. Controlled English for knowledge representation: Doctoral thesis / Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology of the University of Zurich. – Zurich, 2010. – 242 p.



3. Weichbroth P. Fluent editor and Controlled Natural Language in ontology development // International Journal on Artificial Intelligence Tools. – 2019. – Vol. 28, N 4. – P. 243.



4. Милов Ю.П. О стандарте сетевого русского языка, или Да здравствует КРЯ! // Информационные ресурсы России. – 2016. – № 3. – С. 40–41.



5. Toti D., Longhi A. SEMANTO: a graphical ontology management system for knowledge discovery // Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. – 2018. – Vol. 9, N 4. – P. 1075–1084.



6. Хабаров В.И., Волегжанина И.С. Цифровые трансформации в профессиональном образовании (на примере подготовки кадров транспорта): монография. – М.: Русайнс, 2018. – 210 с.



7. Тузовский А.Ф., Чириков С.В., Ямпольский В.З. Системы управления знаниями (методы и технологии) / под общ. ред. В.З. Ямпольского. – Томск: Изд-во НТЛ, 2005. – 258 с.



8. W3C OWL Working Group. Web Ontology Language [Electronic resource]. – URL: https://www.w3.org/TR/owl2-overview/ (accessed: 13.12.2019).



9.      Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: учебное пособие. – СПб.: Питер, 2000. – 382 с.



10.    Минский М. Фреймы для представления знаний. – М.: Мир, 1979. – 151 с.



11.    Методы представления знаний: методические указания / сост. И.Л. Коробова. – Тамбов: Изд-во Тамбов. гос. технол. ун-та, 2003. – 24 с.



12.    Люгер Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. – 4-е изд. – М.: Вильямс, 2005. – 283 с.



13. Hitzler P., Parsia B. Ontologies and rules // Handbook on ontologies / S. Staab, R. Studer (eds.). – Berlin: Springer, 2009. – P. 111–132.



14. Hu X., Dang D. Natural language aggregate query over RDF data / X. Hu, D. Dang, Y. Yao, L. Ye // Information Sciences. – 2018. – Vol. 454–455. – P. 363–381.

Для цитирования:

Хабаров В.И., Степанов И.С., Серенко А.А.Контролируемый естественный язык для работы с онтологиями // Научный вестник НГТУ. – 2019. – № 4 (77). – С. 99–120. – DOI:10.17212/1814-1196-2019-4-99-120.

For citation:

Khabarov V.I., Stepanov I.S., Serenko A.A. Kontroliruemyi estestvennyi yazyk dlya ra-boty s ontologiyami [Controlled natural language for ontology editing]. Nauchnyi vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universitetaScience bulletin of the Novosibirsk state technical university, 2019, no. 4 (77), pp. 99–120. DOI: 10.17212/1814-1196-2019-4-99-120.

Просмотров: 198