Отображение онтологий

В информатике под понятиями понимаются метки для данных. Исторически потребность в отображении онтологий возникла из необходимости интеграции разнородных баз данных, разработанных независимо и использующих собственные словари данных. С развитием семантической паутины, в которой множество участников создаёт собственные онтологии, задача отображения онтологий приобрела ключевое значение для обеспечения взаимодействия разнородных ресурсов. Инструменты отображения онтологий находят классы данных, которые семантически эквивалентны, например, «truck» и «lorry» («грузовик» и «фургон»). При этом такие классы могут быть не эквивалентны логически. По данным Ж. Эзена и П. Швайко^[1], выделяют три основные размерности для подобия: синтаксическая, внешняя и семантическая. Интересно, что эти измерения примерно соответствуют выделяемым в когнитивных науках. Для отображения онтологий были разработаны различные инструменты и фреймворки, некоторые из которых опираются на идеи когнитивных наук, а другие независимы.

Инструменты для отображения онтологий обычно разрабатываются для операций с схемами баз данных^[2], XML-схемами^[3], таксономиями^[4], формальными языками, ER-моделями^[5], словарями и другими моделями меток. Обычно такие структуры преобразуют в графовое представление перед сопоставлением. В среде семантической паутины такие графы могут быть представлены с использованием RDF как тройки вида <subject, predicate, object>, например, в синтаксисе Notation3. В этом контексте отображение онтологий часто называют «ontology matching».

Задача отображения онтологий в настоящее время решается путём автоматического вычисления совпадений (matching), а затем построения отображения (mapping) на их основе. Системы, такие как DSSim, X-SOM^[6] и COMA++ уже достигли высоких показателей точности и полноты^[3]. Оценочная инициатива отображения онтологий занимается сравнением, анализом и совершенствованием различных подходов.

Пусть заданы две онтологии ${\displaystyle i=\langle C_{i},R_{i},I_{i},T_{i},V_{i}\rangle }$ и ${\displaystyle j=\langle C_{j},R_{j},I_{j},T_{j},V_{j}\rangle }$, где ${\displaystyle C}$ — множество классов, ${\displaystyle R}$ — множество отношений, ${\displaystyle I}$ — множество индивидов, ${\displaystyle T}$ — типы данных, ${\displaystyle V}$ — множество значений. Можно выделить различные типы межонтологических отношений^[1]. Все такие отношения называют отображениями (alignments), которые классифицируются по ряду признаков:

• подобие vs логика: различие между совпадениями (matching, охарактеризованными мерой семантического сходства терминов онтологий) и отображениями (mapping, логические аксиомы, как правило, выражающие логическую эквивалентность или включение понятий)
• атомарные vs комплексные: отображения могут связывать одну пару терминов или несколько (например, отображения в терминах LAV/GAV)
• однородные vs неоднородные: отображения могут связывать только однотипные термины (класс-класс, индивид-индивид) или допускать различные типы
• тип отображения: семантика связи — например, субсумпция, эквивалентность, disjointness, part-of или произвольные отношения

Атомарные, однородные, субсумптивные отображения служат «строительными блоками» для построения более сложных связей и имеют формальную семантику в любой дескрипционной логике.

Более формально отображение (matching) и mapping определяются следующим образом:

Атомарное однородное совпадение (matching) — это отображение, обладающее коэффициентом близости ${\displaystyle s\in [0,1]}$, который описывает степень сходства двух терминов из входных онтологий ${\displaystyle i}$ и ${\displaystyle j}$. Совпадения могут вычисляться эвристическими алгоритмами или выводиться на основе других совпадений.

Формально совпадение — это четвёрка ${\displaystyle m=\langle id,t_{i},t_{j},s\rangle }$, где ${\displaystyle t_{i}}$ и ${\displaystyle t_{j}}$ — однородные термины онтологий, а ${\displaystyle s}$ — степень их сходства. Mapping (атомарная, однородная, субсумптивная связь) определяется как пара ${\displaystyle \mu =\langle t_{i},t_{j}\rangle }$.

В исследованиях по когнитивной науке под «понятиями» чаще понимаются узлы в семантических сетях в мозге — то есть компоненты индивидуальных концептуальных систем. Ключевой вопрос: если у каждого — уникальный опыт, а значит, различающиеся семантические сети, как мы способны понимать друг друга? Эта проблема рассматривается в рамках модели ABSURDIST (Aligning Between Systems Using Relations Derived Inside Systems for Translation). Для подобия были выделены три основные размерности, формализуемые как «внутренняя схожесть, внешняя схожесть и взаимное торможение»^[7].

В области отображения онтологий выделяют два направления: монолингвальное и межъязыковое отображение. Монолингвальное отображение подразумевает сопоставление онтологий, размеченных на одном и том же естественном языке; межъязыковое — «процесс установления отношений между онтологическими ресурсами двух и более независимых онтологий, размеченных на разных языках»^[8]. Основные методы монолингвального отображения рассмотрены у Эзена и Швайко (2007)^[1]. Подходы к межъязыковому отображению описаны у Фу и соавторов (2011)^[9].