Подходы к автоматизации работ с онтологическими ресурсами

Подходы к автоматизации работ с онтологическими ресурсами

Автор: Шишенков М.А.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Инжиниринг онтологий

Статья в выпуске: 2 (52) т.14, 2024 года.

Бесплатный доступ

Онтологические модели находят широкое применение в системах информационного обеспечения, предоставляющих информационные ресурсы и услуги для решения управленческих, проектных и научно-технических задач. В частности, применение онтологий предметных областей распространено в системах поддержки принятия решений. При онтологическом моделировании сложных систем возникает потребность в автоматизации процессов работы с онтологическими ресурсами. В работе рассмотрены основные программные комплексы и методологии онтологического моделирования, подходы к автоматизации процессов создания, наполнения и использования онтологических моделей, отражения темпорального аспекта онтологического представления объектов. Цель работы состоит в рассмотрении методов автоматизации жизненного цикла онтологических ресурсов и анализе степени их адаптации в прикладных онтологиях. Отмечены относительно высокая степень автоматизации работы с онтологическими ресурсами в процессе наполнения онтологии и использование больших языковых моделей в данном процессе. Указано на недостаток описания методик автоматизации процессов конвертации информации из таблиц и схем в онтологические модели, валидации наполнения модели и её переработки. Показаны перспективные направления автоматизации работы с онтологическими ресурсами.

Еще

Онтологические модели, онтологические ресурсы, база знаний, автоматизация, информационное обеспечение, большие языковые модели

Короткий адрес: https://sciup.org/170205620

IDR: 170205620   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-2-256-269

Список литературы Подходы к автоматизации работ с онтологическими ресурсами

  • Sampath Kumar VR, Khamis A, Fiorini S, et al. Ontologies for Industry 4.0. The Knowledge Engineering Review. 2019; 34:e17. DOI:10.1017/S0269888919000109.
  • Лаврик О.Л., Калюжная Т.А. Содержание понятий "информационное обеспечение", "информационное сопровождение", "поддержка научных исследований" как этапы информационного обслуживания ученых // Вестник Томского гос. ун-та. Культурология и искусствоведение. 2020. №40. С. 305-319. DOI: 10.17223/22220836/40/28.
  • Rouse W.B. AI as Systems Engineering Augmented Intelligence for Systems Engineers. INSIGHT, 2020. 23(1), 52–54. DOI:10.1002/inst.12286.
  • Madni A.M. Exploiting Augmented Intelligence in Systems Engineering and Engineered Systems. INSIGHT, 2020. 23(1), 31–36. DOI:10.1002/inst.12282.
  • Musen M.A. Protégé Team. The Protégé Project: A Look Back and a Look Forward. AI Matters. 2015 Jun;1(4):4-12. DOI: 10.1145/2757001.2757003. PMID: 27239556; PMCID: PMC4883684.
  • Gribova V., Kleschev A., Moskalenko Ph., Timchenko V., Fedorischev L., Shalfeeva E. The IACPaaS cloud platform: features and perspectives // In proc. of Second Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (25-29 Sept. 2017, Vladivostok, Russia). IEEE, 2017. P.80-84. DOI: 10.1109/RPC.2017.8168073.
  • Кудрявцев Д.В., Беглер А.М., Гаврилова Т.А., Лещева И.А., Кубельский М.В., Тушканова О.Н. Метод визуальной коллективной разработки онтологического графа знаний. Искусственный интеллект и принятие решений. 2019. №1. С.27-38. DOI: 10.14357/20718594190103.
  • Мартынов В.В., Скуратов А.К., Филосова Е.И., Фандрова Л.П., Шаронова Ю.В. Технологии и операции управления онтологическими ресурсами на примере нефтедобывающей области. Наука и Образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. Электрон. журн. 2016. №7. С.151–159.
  • Arp R., Smith B., Spear A. Building ontologies with nasic Formal Ontology, MIT Press, 2015.
  • Lamy J.B. Owlready: Ontology-oriented programming in Python with automatic classification and high-level constructs for biomedical ontologies. Artificial Intelligence In: Medicine 2017; 80:11-28
  • Wilde A.S., Wanielik F., Rolinck M., Mennenga M., Abraham T., Cerdas F., Herrmann C. Ontology-based approach to support life cycle engineering: Development of a data and knowledge structure. Procedia CIRP. 2022; 105. 398-403. DOI: 10.1016/j.procir.2022.02.066.
  • Mohd Ali, Munira & Rai, Rahul & Otte, Neil & Smith, Barry. A product life cycle ontology for additive manufacturing. Computers in Industry. 2018; 105. 191-203. DOI: 10.1016/j.compind.2018.12.007.
  • Achich N., Ghorbel F., Hamdi F., Métais E., Gargouri F. Approach to Reasoning about Uncertain Temporal Data in OWL 2. Procedia Computer Science. 2020. 176. DOI: 10.1016/j.procs.2020.09.110.
  • Babaei Giglou H., D'Souza J., Auer S. LLMs4OL: Large Language Models for Ontology Learning. 2023. DOI: 10.1007/978-3-031-47240-4_22.
  • Загорулько Ю.А., Сидорова Е.А., Загорулько Г.Б., Ахмадеева И.Р., Серый А.С. Автоматизация разработки онтологий научных предметных областей на основе паттернов онтологического проектирования. Онтология проектирования. 2021. Т.11, №4(42). С.500-520. DOI: 10.18287/2223-9537-2021-11-4-500-520.
  • Lubani M., Noah S.A.M., Mahmud, R. Ontology population: Approaches and design aspects. Journal of Information Science, 2018. 016555151880181. DOI:10.1177/0165551518801819.
  • Ḧafner P., Ḧafner V., Wicaksono H., Ovtcharova J. Semi-automated ontology population from building construction drawings. International Conference on Knowledge Engineering and Ontology Development 2013. 379-386. DOI:10.5220/0004626303790386.
  • Сытник А.А., Шульга Т.Э. Метод полуавтоматического наполнения русскоязычных онтологий на основе лексико-семантических шаблонов. Информатизация образования и науки. 2021. № 4(52). С.77-89.
  • Хорошевский В.Ф. Проектирование систем программного обеспечения под управлением онтологий: модели, методы, реализации. Онтология проектирования. 2019. Т.9, №4(34). С.429-448. DOI: 10.18287/2223-9537-2019-9-4-429-448.
  • Taffa T.A., Ricardo U. Leveraging LLMs in Scholarly Knowledge Graph Question Answering. arXiv:2311.09841. 2023: 10 p.
  • Patricia Mateiu, Adrian Groza. Ontology engineering with Large Language Models. 2023 DOI: 10.48550/arXiv.2307.16699.
  • Глухих И.Н., Шевелев Т.Г., Панов Р.А., Изотов А.М., Писарев М.О., Лисс Д.А., Быков В.С., Абрамов А.В., Нониева К.З. Автоматическое конфигурирование системы подготовки газа на основе онтологических моделей. Онтология проектирования. 2022. Т.12, №4(46). С.518-531. DOI:10.18287/2223-9537-2022-12-4-518-531.
  • Single J.I., Schmidt J., Denecke J. Ontology-based computer aid for the automation of HAZOP studies. Journal of Loss Prevention in the Process Industries. 2020. 68, 104321. DOI:10.1016/j.jlp.2020.104321
  • Doukari O., Wakefield J., Martinez P., Kassem M., An ontology-based tool for safety management in building renovation projects, Journal of Building Engineering. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jobe.2024.108609.
  • Souza E., Falbo R., Vijaykumar N. ROoST: Reference Ontology on Software Testing. Applied Ontology. 2017. 12. 1-32. DOI: 10.3233/AO-170177.
  • Cao J., He Y.L., Zhu Q.X.. An ontology based procedure knowledge framework for the process industry. The CanadianJournal of Chemical Engineering. 2020. 99. DOI: 10.1002/cjce.23873.
  • Клещѐв А.С., Тимченко В.А. Реализация оболочки и портала знаний по верификации математических доказательств на платформе IACPaaS. Онтология проектирования. 2018. Т.8, №3(29). С.427-448. DOI: 10.18287/2223-9537-2018-8-3-428-448.
  • José F. Aldana-Martín, María del Mar Roldán-García, Antonio J. Nebro, José F. Aldana-Montes. MOODY: An ontology-driven framework for standardizing multi-objective evolutionary algorithms, Information Sciences. Volume 661. 2024. 120184. ISSN 0020-0255. https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.120184.
  • Стенников В.А., Барахтенко Е.А., Соколов Д.В., Майоров Г.С. Разработка онтологий для автоматизации вычислительных процессов при проектировании трубопроводных систем энергетики. Онтология проектирования. 2023. Т.13, №4(50). С.548-561. DOI:10.18287/2223-9537-2023-13-4-548-561.
  • Массель Л.В., Массель А.Г. Семантическое моделирование при построении цифровых двойников энергетических объектов и систем. Онтология проектирования. 2023. Т.13, №1(47). С.44-54. DOI:10.18287/2223-9537-2023-13-1-44-54.
  • Массель Л.В., Ворожцова Т.Н. Онтологический подход к построению цифровых двойников объектов и систем энергетики. Онтология проектирования. 2020. Т.10, №3(37). С.327-337. DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-3-327-337.
  • Ерженин Р.В., Массель Л.В. Онтологический подход к представлению знаний о методологии моделирования сложной системы управления. Онтология проектирования. 2020. Т.10, №4(38). С.463-476. DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-4-463-476.
  • Загорулько Г.Б. Модель комплексной поддержки разработки интеллектуальных СППР. Онтология проектирования. 2019. Т.9, №4(34). С.462-479. DOI: 10.18287/2223-9537-2019-9-4-462-479.
  • Грибова В.В., Петряева М.В., Окунь Д.Б., Шалфеева Е.А. Онтология медицинской диагностики для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Онтология проектирования. 2018. Т.8, №1(27). С.58-73. DOI:10.18287/2223-9537-2018-8-1-58-73.
  • Herve Pruvost; Andreas Wilde; and Olaf Enge-Rosenblatt. Ontology-Based Expert System for Automated Monitoring of Building Energy Systems. Journal of Computing in Civil Engineering. 2023. Volume 37, Issue 1. DOI: 10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0001065.
  • Антонов, В.В., Родионова Л.Е., Кромина Л.А., Фахруллина А.Р., Баймурзина Л.И. Формирование модели интеллектуального программного аналитического комплекса в электроэнергетике. Онтология проектирования. 2023. Т.13, №4(50). С.507-519. DOI: 10.18287/2223-9537-2023-13-4-507-519.
  • Тимошенко А.А., Зуев А.В., Мурсалимов Э.Ш., Грибова В.В., Инзарцев А.В. Описание и диагностирование неисправностей в автономных необитаемых подводных аппаратах на основе онтологий. Онтология проектирования. 2022. Т.12, № 3(45). С.310-324. DOI:10.18287/2223-9537-2022-12-3-310-324.
Еще
Статья обзорная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp