Онтология — это модель какой-то определенной части реального мира, которое можно представить как знание о чем-то. В отличии от других видов описания реальности, онтология будет формальным описанием знания о предметной области (части реальности) в виде списка базовых понятий с их отношениями и свойствами. Формальный способ представления знаний обеспечивает общее (научное) понимание информации и делает явные (обоснованные) предположения о предметной области, что позволит отделить это знание от мыслителя и передать другим людям без искажений и потери смысла.
Чтобы сделать такое описание, нам необходимо формально указать такие компоненты, как индивидуумы (экземпляры объектов), классы, атрибуты и отношения, а также ограничения, правила и аксиомы. В результате онтологии не только вводят разделяемое и повторно используемое представление знаний, но также могут добавлять новые знания о предметной области.
Модель данных онтологии может быть применена к набору отдельных фактов для создания графа знаний — набора сущностей, где ключевые объекты предметной области (отрасли, индустрии) представляются узлами (вершинами графа), а отношения между ними выражаются ребрами (связями) между этими узлами. Путем описания структуры знаний в предметной области, онтология закладывает основу для графа знаний, чтобы зафиксировать содержащиеся в нем данные.
Конечно, существуют и другие методы представления знаний, которые используют формальные спецификации, например: словари, таксономии, тезаурусы, тематические карты и логические модели. Однако, в отличие, например, от таксономий или схем реляционных баз данных, онтологии выражают отношения и позволяют пользователям связывать несколько понятий с другими понятиями различными способами. Это позволяет специалисту очень полно и при этом компактно описать очень сложные объекты.
Как один из строительных блоков семантической технологии, онтологии являются частью стека стандартов W3C для семантической сети. Они предоставляют пользователям необходимую структуру для связи одной части информации с другими частями информации в сети связанных данных.
Поскольку они используются для определения общих представлений моделирования данных из распределенных и гетерогенных систем и баз данных, онтологии обеспечивают взаимодействие баз данных, поиск между базами данных и плавное управление знаниями.
Онтологии для лучшего управления данными
Некоторые из основных характеристик онтологий заключаются в том, что они обеспечивают общее понимание информации и делают явные допущения предметной области. В результате взаимосвязанность и функциональная совместимость модели делают ее бесценной для решения проблем доступа и запроса данных в крупных организациях. Улучшая метаданные и связи с источниками данных, онтологии повышают качество данных и помогают организациям описывать и многократно использовать формализованные знания, превращая их в реальный актив.
Стандарт OWL и моделирование онтологий
Удобнее всего выражают и описывают онтологий с помощью языков онтологий, таких как язык веб-онтологий (OWL). OWL — это семантический веб-вычислительный логический язык, предназначенный для представления обширных и сложных знаний об объектах и отношениях между ними. Он также предоставляет подробные, последовательные и значимые различия между классами, свойствами и отношениями.
Задавая как классы объектов, так и свойства отношений, а также их иерархический порядок c таксономиями, OWL обогащает моделирование онтологий в базах данных семантических графов, также известных как хранилища триплетов RDF. OWL, используемый вместе с OWL Reasoner в таких триплетных хранилищах, обеспечивает:
- проверку непротиворечивости (для обнаружения любых логических несоответствий) и
- проверку выполнимости (чтобы определить, существуют ли классы, которые не могут иметь экземпляры).
Кроме того, OWL оснащен средствами для определения эквивалентности и различия между экземплярами, классами и свойствами. Эти отношения помогают пользователям сопоставлять концепции, даже если различные источники данных описывают эти концепции несколько по-разному. Они также обеспечивают устранение неоднозначности между различными экземплярами, имеющими одинаковые имена или описания.
Преимущества использования онтологий
Одной из основных особенностей онтологий является то, что благодаря встроенным в них важным отношениям между понятиями они позволяют автоматически рассуждать о данных. Такое рассуждение легко реализовать в базах данных семантических графов, которые используют онтологии в качестве своих семантических схем.
Невероятно, но онтологии функционируют подобно нашему сознанию при «работе и рассуждениях» с понятиями и отношениями. Это очень близко к тому, как люди воспринимают взаимосвязанные понятия.
В дополнение к функции рассуждений онтологии обеспечивают более последовательную и удобную навигацию по мере того, как пользователи переходят от одного понятия к другому в структуре онтологии.
Еще одна ценная особенность заключается в том, что онтологии легко расширять, так как отношения и сопоставление понятий легко добавить к существующим онтологиям. В результате эта модель развивается по мере роста данных, не влияя на зависимые процессы и системы, если что-то пойдет не так или потребуется изменить позже.
Онтологии также предоставляют средства для представления любых форматов данных, включая неструктурированные, частично структурированные или структурированные данные, что обеспечивает более плавную интеграцию данных, более простой анализ концепций и текста, а также аналитику на основе данных.
Ограничения онтологий
Хотя онтологии предоставляют богатый набор инструментов для моделирования данных, их удобство использования имеет определенные ограничения.
Одним из таких ограничений являются доступные конструкции свойств. Например, предоставляя мощные конструкции классов, самая последняя версия языка веб-онтологий — OWL2 имеет несколько ограниченный набор конструкций свойств. Эта проблема была решена с помощью RDF-Star, который позволяет делать утверждения о других утверждениях и, таким образом, прикреплять метаданные к ребрам в графе.
Еще одно ограничение связано с тем, как OWL использует свои стандарты загрузки данных. Эти стандарты следят за форматом загружаемых данных, и если при загрузке данные не соответствуют стандарту, то загрузка прекращается. Следовательно, эти новые данные должны быть изменены, прежде чем интегрироваться с тем, что уже загружено в хранилище триплетов RDF.
Новой альтернативой использованию онтологий для моделирования данных является использование языка ограничений форм (SHACL) для проверки графов RDF на соответствие набору ограничений. Форма указывает метаданные о типе ресурса — как он используется, как его следует использовать и как он должен использоваться. Таким образом, подобно OWL, SHACL может применяться для постепенной проверки данных, которые уже доступны в хранилище триплетов RDF.
Варианты использования онтологии
Поскольку онтологии определяют термины, используемые для описания и представления предметной области знаний, они используются во многих приложениях для фиксации взаимосвязей и улучшения управления знаниями.
Принятие онтологий в компании помогает тестировать ранние гипотезы в любой индустрии, выявляя отношения со значимыми объектами в окружении и связывая сильные стороны и возможности, слабые стороны и угрозы.
Онтологии — это рамки для представления общедоступных и многократно используемых знаний в предметной области. Их способность описывать отношения и высокая взаимосвязанность делают их основой для моделирования высококачественных, связанных и согласованных данных.
