Разработка и исследование моделей, методов и средств редактирования информационного наполнения компьютерных банков знаний тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Орлов, Василий Александрович

• Орлов, Василий Александрович
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Орлов, Василий Александрович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. Специализированные банки знаний и генераторы редакторов информации (обзор литературы)

1.1. Специализированные банки знаний

1.2. Генераторы редакторов информации различных видов

1.3. Многоуровневые архитектуры моделирования 19 Выводы из обзора литературы и постановка задачи исследования

ГЛАВА 2. Концепция Многоцелевого банка знаний

2.1. Концепция и политика Многоцелевого банка знаний

2.2. Анализ основных задач Многоцелевого банка знаний

2.3. Структура информационного наполнения

2.4. Структура программного наполнения

2.5. Характеристики пользователей Многоцелевого банка знаний

2.6. Характеристики рассматриваемых видов информации

2.7. Особенности классов носителей рассматриваемых видов информации

2.8. Требования к Многоцелевому банку знаний

2.9. Универсальный редактор информации различных уровней общности

2.10. Неформальное описание процесса функционирования Многоцелевого банка знаний 71 Выводы по главе

ГЛАВА 3. Модель процесса редактирования информации различных уровней общности

3.1. Архитектура ИРУ О

3.2. Модель процесса редактирования ИРУ О

3.3. Сравнение Архитектуры ИРУ О с существующими многоуровневыми архитектурами моделирования

3.4. Сравнение предложенной модели процесса редактирования с существующими моделями 83 Выводы по главе

ГЛАВА 4. Особенности реализации Многоцелевого банка знаний и

Редактора ИРУО

4.1. Архитектура программной системы

4.2. Логика программной системы

4.3. Интерфейс программной системы 90 Выводы по главе

ГЛАВА 5. Экспериментальное исследование Редактора ИРУО

5.1. Технология использования Редактора ИРУО для редактирования информации различных уровней общности

5.2. Цель и задачи эксперимента

5.3. Порядок проведения эксперимента

5.4. Материал для эксперимента

5.5. Экспериментальное исследование технологии использования Редактора ИРУО для редактирования информации различных уровней общности

5.6. Результаты эксперимента 118 Выводы по главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование моделей, методов и средств редактирования информационного наполнения компьютерных банков знаний»

Актуальность проблемы. Исследования в области компьютерных систем, основанных на знаниях, проводимые уже более тридцати лет, показали потенциальную - возможность существенного повышения эффективности работы во многих областях образовательной, научной и практической деятельности. Однако до настоящего времени разработка и внедрение таких систем тормозились из-за крайне высокой трудоемкости формирования и сопровождения качественных и современных баз знаний.

В последнее время было предпринято несколько попыток решения этой проблемы в отдельных предметных областях путем интегрирования знаний соответствующей области в единый компьютерный информационный ресурс и обеспечения возможности его коллективного развития и использования через сеть Интернет. Такие информационные ресурсы получили название специализированных компьютерных банков знаний. Необходимыми видами информационного наполнения специализированных банков знаний являются описания языков спецификации онтологий, онтологии различных уровней общности, знания и данные. Для создания и сопровождения информационного наполнения в каждом таком банке разрабатывались редакторы формализованной информации всех указанных видов. Такие редакторы предоставляли пользователям возможность коллективного формирования и развития этой информации и обеспечивали носителей информации соответствующих видов необходимой им интеллектуальной поддержкой. Ввиду высокой трудоемкости разработки таких редакторов, перспективным подходом к их созданию является использование генераторов редакторов формализованной информации. Значительный вклад в развитие данного подхода внесли А.С. Клещев, Е.И. Антонова, В.В. Грибова, G. van Heijst, Н. Eriksson и другие.

Однако до сих пор не было разработано ни единой технологии, ни общих программных средств для создания специализированных банков знаний. В результате, каждый такой банк знаний разрабатывался независимо от других, в нем использовалось свое собственное представление информации и специфические для него программные средства. Как следствие, эта информация и эти программные средства не могут быть использованы при создании новых банков, а разработка каждого нового банка остается чрезвычайно трудоемкой. Кроме того, эти банки знаний не предоставляют развитых средств доступа к хранимой информации внешним компьютерным системам, основанным на знаниях, что существенно затрудняет разработку таких систем. Между тем, необходимость создания новых систем, использующих информационное наполнение специализированных банков знаний, диктуется растущими потребностями практики и постоянным научно-техническим прогрессом. При создании средств редактирования информации для банков знаний технология генераторов редакторов не использовалась, поэтому для каждого нового банка и для каждого нового вида информации в нем разрабатывались новые редакторы. Существующие генераторы редакторов не могут быть непосредственно использованы для создания редакторов информационного наполнения банков знаний, поскольку обладают рядом существенных недостатков. А именно, область применения большинства из них жестко ограничена. Они не позволяют разрабатывать совместимые редакторы, поэтому информация, созданная с помощью одних редакторов, не может быть обработана другими. Часто используемый при создании генераторов объектно-ориентированный подход является неестественным для представления знаний и накладывает существенный отпечаток на организуемую интеллектуальную поддержку, которая оказывается неприемлемой для экспертов и специалистов предметных областей. Более того, ни один из генерируемых редакторов не предоставляет возможностей для коллективного редактирования.

Таким образом, разработка генератора редакторов формализованной информации различных уровней общности, предназначенного для создания и развития информационного наполнения специализированных банков знаний, является актуальной.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование моделей, методов и средств редактирования и администрирования информационного наполнения специализированных банков знаний в сети Интернет, обеспечивающих необходимую интеллектуальную поддержку этих процессов.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе необходимо решить следующие задачи:

- разработать концепцию информационного ресурса — многоцелевого банка знаний, являющегося совокупностью специализированных банков;

- разработать формализм для представления информации в многоцелевом банке знаний и модель процесса редактирования этой информации;

- разработать методы реализации средств доступа к информации, хранимой в многоцелевом банке знаний, средств редактирования этой информации, а также средств администрирования многоцелевого банказнаний;

- исследовать разработанные модели, методы и средства редактирования на соответствие предъявляемым к ним требованиям.

Методы исследования. Для решения указанных задач использовались: теория искусственных языков, элементы теории множеств и математической логики, теория графов, теория реляционных баз данных, а также методы объектно-ориентированного анализа и проектирования, Интернет-технологии, технология OMG CORBA, методы системного программирования.

Научная новизна работы состоит в следующем:

- впервые разработана концепция многоцелевого информационного ресурса для поддержки практической, научной и образовательной деятельности в различных предметных областях;

- разработана единая модель представления различных видов информации различных уровней общности;

- предложена оригинальная схема взаимосвязи между различными уровнями общности информации;

- разработана и исследована обобщенная модель процесса приобретения и редактирования информации различных уровней общности, обеспечивающая необходимый для соответствующих классов носителей информации уровень интеллектуальной поддержки.

Практическая ценность работы состоит в следующем:

- многоцелевой банк знаний используется в ИАПУ ДВО РАН в качестве единой платформы для создания, развития и исследования специализированных банков знаний в различных предметных областях, в том числе в области медицины, химии и оптимизирующих преобразований программ;

- многоцелевой банк знаний используется на кафедре Программного обеспечения ЭВМ ДВГУ в качестве единой платформы для моделирования комплексных учебных ситуаций в области компьютерной обработки информации, поддерживающей активные методы обучения, разработанные программные средства используются для поддержки учебных занятий по дисциплинам «Редактирование информации различных уровней общности», «Математические основы информатики» и «Системы искусственного интеллекта», а научные результаты диссертации - при чтении курсов лекций по специальности «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем»;

- модель представления информации различных уровней общности используется для представления информации в банках знаний в области медицины, химии и оптимизации программ, может быть использована для представления и других видов информации;

- схема взаимосвязи между различными уровнями общности информации и программные средства доступа к информации многоцелевого банка знаний могут быть использованы при разработке новых программных средств для специализированных банков знаний;

- разработанное универсальное средство редактирования информации различных уровней общности используется для формирования и редактирования информации указанных выше специализированных банков знаний;

- разработанное средство администрироваиия используется для администрирования ресурсов многоцелевого банка знаний.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на Азиатско-Тихоокеанской Конференции по Интеллектуальным Системам (Сеул, Ю.Корея, 2001 г.), Международном Аспирантском Консорциуме по Промышленным Информационным Системам (Анже, Франция, 2003 г.), 5й Международной Конференции по Промышленным Информационным Системам (Анже, Франция, 2003 г.), Дальневосточных школах-семинарах им. академика Е.В. Болотова (Владивосток, 2000, 2003 гг.), а также на совместных семинарах отдела Экспертных систем ИАПУ ДВО РАН и базовой кафедры ПО ЭВМ ИМКН ДВГУ в ИАПУ ДВО РАН.

Основные результаты диссертации опубликованы в 12 работах.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Орлов, Василий Александрович

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем.

1. Разработана концепция информационного ресурса для поддержки практической, научной и образовательной деятельности в различных предметных областях - многоцелевого банка знаний, который является совокупностью специализированных банков знаний, объединяющих информацию различных уровней общности, предоставляющих компьютерным программам доступ к хранимой информации, а пользователям - совместимые средства для ее коллективного редактирования через сеть Интернет. На основе целенаправленного анализа основных задач компьютерной обработки знаний, решаемых в различных научных исследованиях, образовательной и практической деятельности, сформулирован набор требований, ограничивающий множество информационных ресурсов, которые могут называться компьютерными банками знаний.

2. Предложен универсальный Редактор ИРУО, предназначенный для редактирования информационного наполнения Многоцелевого банка знаний, организующий процесс редактирования целевой информации на основе метаинформации (информации более высокого уровня общности, описывающей структуру и ограничивающей содержание целевой информации) и предоставляющий носителям целевой информации (на основе специальных сведений из метаинформации) необходимую им интеллектуальную поддержку в процессе редактирования.

3. Разработан формализм для представления информации различных уровней общности - Язык ИРУО. Специфицированы его синтаксис, прагматика и операционная семантика. Высокая общность Языка ИРУО достигнута за счет того, что его основное назначение состоит в описании разнообразных искусственных языков. Информация общего вида на Языке ИРУО представляет собой семантическую сеть понятий - набор понятий и направленных отношений между ними, снабженных специальной разметкой. Сама сеть понятий представляет абстрактный синтаксис описываемого искусственного языка, а разметка описывает контекстные условия периода редактирования, конкретный синтаксис и спецификацию интеллектуальной поддержки. Язык ИРУО используется для представления информации в информационном наполнении Многоцелевого банка знаний.

4. Разработана модель процесса редактирования информационного наполнения Многоцелевого банка знаний. В основу этой модели положена схема организации процесса многоуровневого перехода от информации высокого уровня общности к информации более низкого уровня общности, вплоть до атомарных данных - Архитектура ИРУО. Взаимосвязь между информационными компонентами различных уровней общности описывается операционной семантикой Языка ИРУО. Особенность операционной семантики Языка ИРУО состоит в том, что она задает отношение между двумя уровнями абстракции информационных моделей: уровнем метаинформации и уровнем целевой информации. В общих чертах, отношение таково: уровень метаинформации определяет искусственный язык для описания целевой информации, причем этот искусственный язык снабжается спецификацией необходимой интеллектуальной поддержки, которая должна быть предоставлена носителю целевой информации в процессе редактирования последней на этом языке.

5. Реализована структура информационного наполнения Многоцелевого банка знаний, средства доступа к информационному наполнению для компьютерных программ - Оболочка информационного наполнения Многоцелевого банка знаний, универсальное средство редактирования информационного наполнения - Редактор ИРУО, Подсистема инициализации сервисов МБкЗ, Информационная система Многоцелевого банка знаний и Административная система Многоцелевого банка знаний. Программная система реализована по технологии OMG CORBA, имеет трехзвенную архитектуру. Информационное наполнение Многоцелевого банка знаний хранится на сервере данных в сети Интернет, логика программных средств функционирует под управлением сервера приложений в сети Интернет, а интерфейсы программных средств предоставляют своим пользователям доступ к информационным ресурсам Многоцелевого банка знаний через сеть Интернет.

6. Проведено исследование разработанных моделей, методов и средств редактирования на задачах создания и администрирования реальных специализированных банков знаний в Многоцелевом банке знаний и обеспечения необходимой интеллектуальной поддержкой пользователей в процессе редактирования их информационных наполнений. Показано, что разработанные модели, методы и средства редактирования удовлетворяют предъявляемым к ним требованиям и позволяют успешно решать указанные задачи.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Орлов, Василий Александрович, 2004 год

1. Антонова Е.И., Клещев А.С. Методы построения средств интерактивного формирования и сопровождения баз знаний. Язык описания схем баз знаний: Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВО АН СССР, 1990. 26 с.

2. Антонова Е.И., Клещев А.С. Методы построения средств интерактивного формирования и сопровождения баз знаний. Сценарий диалога по формированию и сопровождению баз знаний: Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВО АН СССР, 1990.47 с.

3. Артемьева И.Л., Суров В.В. Разработка методов решения задач для одного класса систем логических соотношений: препринт. Владивосток, ИАПУ ДВО РАН, 1999, 52 с.

4. Грук А.В. Обобщенная модель процесса приобретения знаний: препринт 18-98. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 1998, 46 с.

5. Грук А.В., Клещев А.С. Инструментальные средства интеллектуальной поддержки процесса приобретения различных видов знаний. Модель процесса: препринт 23-2000. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2000, 32 с.

6. Грук А.В. Инструментальные средства интеллектуальной поддержки процесса приобретения различных видов знаний. Примеры практического моделирования: препринт. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2000. 44 стр.

7. Каменев А.В., Клещев А.С., Черняховская М.Ю. Логическая модель причинно-следственных отношений различных типов в области медицинской диагностики: препринт. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 1999, 56 с.

8. Клещев А.С. Задачи индуктивного формирования. знаний в терминах непримитивных онтологий предметных областей: Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2003. 36 с.

9. Клещев А.С., Артемьева И.Л. Необогащенные системы логических соотношений. Часть 1 // НТИ, серия 2 "Информационные процессы и системы", 2000, №7, стр. 18-28

10. Ю.Клещев А.С., Артемьева И.Л. Необогащенные системы логических соотношений. Часть 2 // НТИ, серия 2 "Информационные процессы и системы", 2000, №8, стр. 8-18

11. И.Клещев А.С., Орлов В.А.-Математическая концепция банка знаний // Тезисы докладов школы-семинара им. акад. Е.В. Золотова: Изд. «Дальнаука», 2000

12. Мельников В.Я., Негода В.И., Черняховская М.Ю. База знаний системы интеллектуальной поддержки обследования больных для врача офтальмолога. Препринт, Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 1999. 50 с.

13. Мухин А.В., Спиридонов О.В. Концепция построения и структура банка знаний для технологического проектирования и управления производством. Доступно на сайте http://asutp.hl.ru/st2h.shtml

14. Нагорный Д.В., Черняховская М.Ю. База знаний системы интеллектуальной поддержки обследования больных для врача уролога. Часть 1, 2. Препринт, Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2002

15. Петряева М.В., Кулаков Ю.В., Клещев А.С., Черняховская М.Ю. Содержание компьютерного фонда знаний о клиническом течении пневмонии: Препринт. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 1999. 44 с.

16. Петряева М.В., Шитер С.В., Черняховская М.Ю. База знаний о наблюдениях в иммунологии и аллергологии. Ч. 1, 2, 3. Препринт, Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2002.

17. Фейерштейн С., Прибыл Б. Oracle PL/SQL (пер. с англ. Здира О.) Изд. 3-е. СПб: Питер, 2003.-941 с.

18. Цимбал А. Технология CORBA для профессионалов. СПб: Питер, 2001. - 624 с.

19. Шрамко Г.И., Черняховская М.Ю. База знаний системы интеллектуальной поддержки обследования больных для врача хирурга. Препринт, Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2000. 48 с.

20. Blazquez, M., Fernandez, M., Garcia-Pinar, J.M., Gomez-Perez, A. Building ontologies at the knowledge level using the Ontology Design Environment. // Knowledge Acquisition Workshop KAW98, Banff, 1998

21. Chernyakhovskaya, M.Y., Gribova, V.V., Kleshchev, A. S. Medical data base controlled by medical knowledge base. In the Proceedings of the Pacific Asian Conference on Intelligent Systems 2001, Seoul, Korea, November 16-17, 2001, pp. 343-351

22. Corcho, O., Fernandez-Lopez, M., Gomez-Perez, A. Onto Web Technical Roadmap. Доступно на сайте http://www.ontoweb.org

23. Corcho, О., Fernandez-Lopez, M., Gomez-Perez, A. Methodologies, tools and languages for building ontologies. Where is their meeting point? // Data & Knowledge Engineering, Volume 46, 2003, pp. 41-64

24. Eriksson, H. Models for knowledge-acquisition tool design. // Knowledge Acquisition, № 6,1994, pp. 47-74

25. Eriksson, H., Fergerson R. W., Shahar Y., Musen M. A. Automatic Generation of Ontology Editors // Twelfth Banff Knowledge Acquisition for Knowledge-based systems Workshop, Banff, Alberta, Canada, 1999

26. Eriksson, H., Puerta, A. R., Musen, M. A. Generation of knowledge-acquisition tools from domain ontologies. // Int. Journal of Human and Computer Studies, 1994, Vol. 41, pp. 425-453

27. Fernandez-Breis, J.T., Martinez-Bejar, R. A cooperative framework for integrating ontologies. // Int. Journal of Human and Computer Studies, Volume 56, 2002, pp. 665-720

28. Firestone, J. M. DKMS Brief No. One: The Corporate Information Factory or the Corporate Knowledge Factory? Downloaded from http://www.dkms.com/whitepapers.htm

29. Geller, J., Gu, H., Perl, Y., Halper, M. Semantic refinement and error correction in large terminological knowledge bases. // Data & Knowledge Engineering, Volume 45, 2003, pp. 1-32

30. Genesereth, M.R., Fikes R.E. et al. Knowledge Interchange Format (version 3.0) Reference Manual. Interlingua Working Group of the DARPA Knowledge

31. Sharing Effort. Computer Science Department, Stanford University. Report Logic-92-1

32. Gribova, V.V., Klcschev, A.S. Model of the Interface for Managing Verbally Represented Source Data- in Expert Systems // Journal of Computer and Systems Scienccs International, Vol. 40, №1, 2001, pp. 125-130

33. Gruber, T.R. Ontolingua: A Mechanism to Support Portable Ontologies. Technical report KSL-91-66, Stanford University, Knowledge Systems Laboratory, 1992

34. Horrocks, I., Fensel, D., Broekstra, J., Decker, S., Erdmann, M., Goble, C., van Harmelen, F., Klein, M., Staab, S., Studer, R., and Motta, E. The Ontology Inference Layer OIL. Downloaded from http://www.ontoknowledge.org/oil/papers.shtml

35. Information technology — Open Distributed Processing — Reference Models Architecture. First edition 1996-09-15. ISO/IEC 10746-3:1996(E). Доступно на сайте http://www.iso.ch

36. Kleshchev, A.S., Artemjeva, I.L. Domain ontologies and knowledge processing: Technical Report. Vladivostok: IACP FEBRAS, 1999, 24 p. Available at http://www.iacp.dvo.ru/es/

37. Kleschev, A.S., Orlov, V.A. Requirements on a Computer Bank of Knowledge. In the Proceedings of the Pacific Asian Conference on Intelligent Systems 2001 (PAIS'2001), Seoul, Korea, November 16-17, 2001, pp. 249-255

38. Kozaki, K., Kitamura, Y., Ikeda, M., Mizoguchi, R. An ontology editor in Hozo treatment of 'role' and 'relationship'. In Proceedings of the Pacific Asian Conference on Intelligent Systems 2001, Seoul, Korea, November 16-17, 2001

39. Meta Object Facility (MOF) Specification. Version 1.4, April 2002. Доступно на сайте http://www.omg.org

40. Naumenko, A., Wegmann, A. MDA and RM-ODP: two approaches in modern ontological engineering: Technical Report. 2001. Downloaded from http:/Aca www.epfl.ch/Publications/Naumenko/TR01047.pdf

41. Paton, N.W., Goble, C.A., Bechhofer, S. Knowledge based information integration systems. // Information and Software Technology, Vol. 42, 2000

42. Sterling, W. The National Medical Knowledge Bank. // Proc. of the 24th VLDB Conference, New York City, 1998

43. Uschold, M. Knowledge level modeling: concepts and terminology. // The Knowledge Engineering Review, Vol. 13:1, 1998, pp. 5-29