10.4. Технология создания систем управления знаниями

Проектирование систем управления знаниями (СУЗ) декомпозируется на этапы, которые свойственны любой другой ИИ-системе. Вместе с тем имеется ряд особенностей:

• коллективное использование знаний предполагает объединение и распределение источников знаний по различным субъектам, а следовательно, решение организационных вопросов администрирования и оптимизации деловых процессов, связывающих пользователей СУЗ;

• задача проектирования СУЗ носит непрерывный характер, поскольку постоянно добавляются внешние источники данных;

• поскольку СУЗ имеет многоцелевое значение, возникает потребность в интеграции разнообразных источников знаний на основе единого семантического описания пространства знаний.

Этапы проектирования СУЗ:

• идентификация проблемной области:

– определение типов решаемых задач;

– отбор источников знаний;

– определение категорий пользователей;

• концептуализация:

– выявление понятий (категорий);

– выявление свойств (отношений);

– построение правил (ограничений);

• формализация:

– выбор метода представления знаний;

– представление знаний;

• реализация:

– создание онтологий;

– аннотирование и подключение источников знаний;

– настройка (создание) приложений;

• внедрение:

– тестирование;

– развитие.

Онтология – это точное (явное) описание концептуализации знаний (от греч. онтос – сущее, логос - учение) – учение о сущем.

Идентификация проблемной области. В первую очередь определяется состав решаемых задач. Возможно создание узкоспециализированных систем по отдельным функциям управления: маркетинга, менеджмента, финансов. Разработка СУЗ может начинаться с отдельных областей, например с маркетинга, не требуя одновременной разработки всех необходимых онтологий и источников знаний. Для создания БЗ прецедентов требуется определить набор типовых бизнес-процессов, для которых будут отбираться прецеденты, например, разработка проектов, заключение договоров, проведение PR-акций. Центральное место в проектировании СУЗ занимает онтология, которая определяет и интегрирует все источники знаний. Требования разработки онтологий оформляются в виде спецификации требований (табл. 3)

Таблица 3

Предметная область	Подбор и повышение квалификации персонала компании
Назначение	Онтология служит для обмена знаниями между департаментом управления и менеджерами проектов при отборе персонала. Используется для семантического поиска квалификационных характеристик для выполнения определенных видов работ
Область значений	Онтология содержит концепты (категории) управления персоналом. Концепты используемых квалификаций в технологиях рассматриваются детально
Поддерживающие приложения	Система управления квалификацией персонала в ИНТРАНЕТ-среде
Источники знания	Web-страницы департамента управления персоналом Руководство о развитии персонала Спецификация продукции и технологий Интервью с работниками департамента управления персоналом и менеджерами проектов

Концептуализация знаний с помощью онтологий

Назначение онтологий – обеспечение возможностей:

• повышение интеллектуальности СУЗ на основе того, что остается неявным;

• стандартизация на основе описания целевого мира в виде словаря, согласованного среди людей, разделение знаний между различными пользователями и компьютерными системами;

• систематизация знаний, позволяющая интегрировать разнородные источники знаний на основе единой многоаспектной таксономии, представляемой в общем словаре;

• снабжение необходимыми понятиями, отношениями и ограничениями, которые используются как строительные блоки для создания конкретной модели решения задач;

• постепенное обобщение понятий конкретной проблемной области.

Требования к проектированию онтологий знаний:

• ясность – четкая передача смысла введенных терминов (концептов);

• согласованность – логическая непротиворечивость определений;

• расширяемость – возможность монотонного расширения и специализации без необходимости пересмотра уже существующих понятий;

• инвариантность к методам представления знаний;

• отражение только наиболее существенных предположений о моделируемом мире.

Онтологическое знание организуется на трех уровнях:

онтология верхнего уровня (метаонтология);

онтология предметной области;

онтология задач.

Метаонтология отражает такие общие понятия, как «сущность», «класс», «свойство», «значение», «типы данных», «типы отношений», «процесс», «событие». Определение общих категорий позволяет системе контролировать синтаксические конструкции понятий предметных и проблемных областей, которые объявляются как наследники общих категорий.

Онтология предметной области определяет набор понятий, используемых при решении различных интеллектуальных задач и не зависимых от самого метода решения задач. При построении онтологии предметной области выявляются свойства и отношения понятий, строятся логические правила, расширяющие семантику модели предметной области.

Онтология задач имеет дело с понятиями, описывающими методы преобразования объектов предметной области в процессе решения задач. Например, для задач обучения в качестве методов обучения могут использоваться дедуктивный (от общего к частному), индуктивный (от частного к общему) и абдуктивный (от частного к частному). С помощью понятий, свойств и отношений описывается сущность используемых методов, устанавливается последовательность их выполнения. Введение

онтологии задач позволяет расширить класс интеллектуальных задач, решаемых с помощью СУЗ, в частности перейти от простых поисковых задач к задаче конфигурации, когда система автоматически разбивает задачу на подзадачи, для каждой подзадачи выбирает метод решения задачи, а для каждого метода выбирает необходимые единицы предметных знаний. Такая СУЗ является не просто интеллектуальной информационно-поисковой системой, но и системой, которая планирует и генерирует решение задачи. В этом аспекте СУЗ должна обладать развитым механизмом вывода и по своей реализации сближается с классом ЭС, но на более развитой семантической основе.

Формализация онтологического знания

В основе формализации онтологий, с одной стороны, лежат общепризнанные методы представления знаний (исчисление предикатов, семантические сети и фреймы), с другой  методы описания онтологических знаний с помощью специальных семантических конструкций. В качестве языков представления онтологического знания используются:

• языки, основанные на исчислении предикатов;

• HTML-подобные языки;

• XML-подобные языки.

Языки, основанные на исчислении предикатов, построены на декларативной семантике и обеспечивают выражение произвольных логических предложений. С помощью этих языков хорошо представляется метазнание. Это позволяет пользователю представлять знания в явном виде и разрешает пользователю новые конструкции представления знаний без изменения самого языка. Одним из таких языков является KIF, разработанный для обмена знаниями между различными программными агентами (ЛИСП-подобный язык).

HTML-подобные языки (Hypertext Markup Language). Язык разметки гипертекста. С использованием HTML создано более 60% ресурсов современного Интерента. Браузер – специальная клиентская программа, предназначенная для просмотра содержимого Web-узлов и отображения документов HTML. В качестве основы для описания онтологий и онтологического аннотирования текстов может выступать язык разметки данных HTML, дополненный специальными тегами (указателями). С помощью тегов происходит выделение семантических фрагментов текста, которые унифицированно интерпретируются семантическими анализаторами различных ПС. Языки данной группы позволяют описать объекты онтологии (концепты), отношения между ними и определить правила вывода. Основное назначение таких языков состоит в возможности описания онтологии, аннотирования необходимых Web-страниц концептами онтологии и дальнейшее осуществление поиска данных Web-страниц с помощью специальной поисковой машины.

XML-подобные языки. В качестве основы для таких языков выступает расширяемый язык разметки. В настоящее время существует около 20 различных языков, основанных на XML. Основным достоинством языка является то, что для работы с документами, подготовленными с помощью него, достаточно обычного интернет-браузера, т.е. не требуется никаких дополнительных средств. XML-документ представляет собой размеченное дерево, например, структура XML представления описания обычного учебного курса приведена на рис. 10.2.

Рис.10.2. Размеченное дерево

Сам язык XML в принципе не обладает практически никакими возможностями в области представления онтологий. В нем отсутствуют специальные конструкции, позволяющие описать взаимоотношения между концептами онтологии, правила вывода. Он предназначен исключительно для представления данных. Язык RDF, представляющий расширение XML, позволяет описать концепты, отношения между ними, поддерживает иерархию концептов и их наследование, задает некоторые правила вывода. Базовыми строительными блоками в RDF является триплет «объект-атрибут-значение», часто записываемый в виде A (O, V), который читается как объект О, имеет атрибут А со значением V. В семантической сети эту связь можно представить как ребро с меткой А, соединяющее два узла О и V.

Выбор ИС реализации СУЗ во многом определяется требуемой функциональностью использования СУЗ: информационный поиск в источниках знаний, коллективное решение задач, обучение и др. Для узкоспециализированных целей, ориентированных на поиск в интернет- ресурсах, используются специализированные системы, например SHOE, которая обеспечивает аннотацию документов, сбор знаний в централизованную БЗ, выполнение поисковых запросов.

ИС должны обеспечивать две основные группы функций.

1. Создание и поддержание источников знаний:

– создание и поддержание онтологий;

– аннотирование источников знаний;

– подключение источников знаний;

– автоматическая рубрикация и индексирование источников знаний;

2. Доступ к источникам знаний:

– реализация запросов;

– навигация и просмотр;

– коммуникация пользователей;

– распространение знаний.