АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ
ТехнологииОсновы информатикиАлгоритмы и структуры данныхUMBEL

UMBEL

Экспертиза РАН

Logo-ran.pngLogo-ran-black.png
Проводится экспертиза
Российской академией наук
Подробнее
Times2.svg

Экспертиза РАН

Arrow-Right.png
Logo-ran.png
Проводится экспертиза
Российской академией наук
Подробнее

UMBEL (англ. Upper Mapping and Binding Exchange Layer, «уровневый слой сопоставления и привязки») — логически организованный граф знаний, включающий 34 000 понятий и типов сущностей, используемый в информатике для установления связей между разнородными источниками информации. Система была выведена из эксплуатации в конце 2019 года[1]. Первый выпуск UMBEL состоялся в июле 2008 года, версия 1.00 была представлена в феврале 2011 года[2]; актуальной стала версия 1.50[3].

Соотнесение информации в UMBEL достигается посредством постоянных унифицированных идентификаторов ресурсов для понятий, а связи внутри верхнего уровня онтологии UMBEL позволяют логически сопоставлять концепты из различных источников, находящиеся на разной степени абстракции или со спецификой. Поскольку UMBEL является открытым экстрактом OpenCyc (экземпляра Cyc), инструмент также даёт возможность задействовать механизмы логического вывода этой системы.

UMBEL способствует семантической совместимости информации двумя способами[4]:

  • UMBEL — это онтология примерно из 35 000 опорных понятий, предназначенная для создания общеупотребительных точек сопоставления между различными онтологиями и схемами;
  • UMBEL — это также словарь (контролируемый понятийный аппарат) для поддержки сопоставления онтологий, в том числе выражающий вероятные, неидентичные взаимосвязи. Этот словарь рассчитан на интеграцию с совместимыми прикладными онтологиями.
undefined

UMBEL реализован на языке семантического веба — SKOS и OWL 2. Эта система классификации используется для организации связанных данных наряду с OpenCyc, YAGO и DBpedia. Помимо интеграции данных, UMBEL применяется для поддержки семантического поиска[5][6], создания определений концептов[7], ранжирования поисковых запросов[8], интеграции онтологий[9] и проверки согласованности онтологий[10]. Кроме того, UMBEL используется для построения крупных онтологий[11] и онлайн-систем автоматического ответа на вопросы[12].

Включая OpenCyc, UMBEL содержит около 65 000 формальных сопоставлений с DBpedia, PROTON, GeoNames и schema.org, а также обеспечивает связи более чем с 2 млн статей англоязычной Wikipedia. Все его опорные концепты и связи включены в иерархию из 31 «супертипа»[13], практически не пересекающихся между собой. Каждый супертип обладает собственной типологией для гибкой интеграции внешнего содержания; 90 % информации UMBEL приходится на классы этих сущностей.

Общие сведения
UMBEL
Тип онтология, Семантический веб, Связанные данные, Искусственный интеллект
Разработчик Structured Dynamics
Написана на OWL 2, SKOS
Первый выпуск 16 июля 2008
Последняя версия UMBEL 1.50 (10 мая 2016)
Лицензия Creative Commons Attribution 3.0

Примечания

  1. ↑ UMBEL to Be Retired by End of 2019 (англ.). AI3:::Adaptive Information (7 мая 2019). Дата обращения: 27 июня 2024. Архивировано 6 сентября 2025 года.
  2. ↑ Выпуск UMBEL v. 1.00. umbel.org. Дата обращения: 27 июня 2024. Архивировано 12 марта 2017 года.
  3. ↑ New, Major Upgrade of UMBEL Released: version 1.50. UMBEL Web site. UMBEL Web site (11 мая 2016). Дата обращения: 27 июня 2024. Архивировано 18 декабря 2018 года.
  4. ↑ UMBEL (Upper Mapping and Binding Exchange Layer). UMBEL Web Site. Дата обращения: 27 июня 2024. Архивировано 14 июня 2012 года.
  5. ↑ Sah, M. Концептно-ориентированный поиск по сети данных с помощью UMBEL и нечеткой модели поиска // The Semantic Web: Research and Applications : [англ.] / M Sah, V Wade. — Berlin Heidelberg : Springer, 2012. — P. 103–118.
  6. ↑ Sah, M. Персонализированный концептный поиск и исследование сети данных с использованием категоризации результатов // The Semantic Web: Semantics and Big Data : [англ.] / M Sah, V Wade. — Berlin Heidelberg : Springer, 2013. — P. 532–547.
  7. ↑ Ballatore, Andrea. Предпосылки к онтологии пространственного положения // Advancing Geographic Information Systems : [англ.]. — Needham, MA : GSDI Association Press, 2016. — P. 91–103.
  8. ↑ Stecher, R. Query Ranking in Information Integration // Active Flow and Combustion Control 2018 : [англ.] / R Stecher, S Costache, C Niederée … [et al.]. — Springer Berlin Heidelberg, 2010-06-07. — Vol. 141. — P. 230–235. — ISBN 978-3-319-98176-5. — doi:10.1007/978-3-642-13094-6_19.
  9. ↑ Damova, M. Создание и интеграция опорных онтологий для эффективного управления LOD // Semi-Automatic Ontology Development: Processes and Resources : [англ.] / M Damova, al. et. — IGI Global, 2012. — P. 162–199. — ISBN 9781466601888.
  10. ↑ Sheng, Z. Проверка и обработка несогласованностей DBpedia // Web Information Systems and Mining : [англ.] / Z Sheng, X Wang, H Shi … [et al.]. — Springer Berlin Heidelberg, 2012-10-26. — Vol. 7529. — P. 480–488. — ISBN 978-3-642-33468-9. — doi:10.1007/978-3-642-33469-6_60.
  11. ↑ Yablonsky, S (2009-06). “Semantic Web framework for development of very large ontologies” (PDF). Polibits [англ.]. 39 (39): 19—26. DOI:10.17562/PB-39-3. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  12. ↑ Bishop, B; et, al. (2011-01). “Factforge: A fast track to the web of data” (PDF). Semantic Web [англ.]. 2 (2): 157—166. DOI:10.3233/SW-2011-0040. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  13. ↑ Annex G в спецификации UMBEL. UMBEL Tech Wiki. Дата обращения: 27 июня 2024. Архивировано 14 июня 2012 года.

Ссылки

Категории