Разработка онтологий 101: руководство по созданию Вашей первой онтологии (стр. 6 из 8)
Если в предметной области разграничение представляет важность и объекты с другими значениями разграничения мы считаем другими типами объектов, то для осуществления разграничения нам нужно создать новый класс.
При принятии решения о том, вводить новый класс или нет, также может быть полезно рассмотреть потенциальные отдельные экземпляры класса.
Класс, к которому принадлежит отдельный экземпляр, не должен часто меняться.
Обычно, когда для определения различий между классами мы используем внешние, а не внутренние свойства понятий, экземпляры этих классов должны часто будут перемещаться из одного класса в другой. Например, Охлажденное вино не должно являться классом в онтологии, описывающей бутылки вин в ресторане. Свойство охлажденное должно быть просто атрибутом вина в бутылке, так как экземпляр класса Охлажденное вино может легко перестать быть экземпляром этого класса, а затем снова стать его экземпляром.
Обычно числа, цвета, местоположения являются значениями слотов и не приводят к созданию новых классов. Тем не менее, вино – особое исключение, так как цвет вина имеет первостепенную важность для его описания.
В качестве другого примера рассмотрим онтологию человеческой анатомии. Когда мы представляем ребра, создаем ли мы класс для «1-го левого ребра», потом класс для «2-го левого ребра» и т.д.? Или у нас есть класс Ребро со слотами для последовательности и стороны (левое - правое)?[5] Если информация о каждом из ребер, которые мы представляем в онтологии, существенно отличается, то нам, действительно, нужно создать класс для каждого ребра. То есть, если мы хотим подробно представить информацию о смежности и положении (которые различны для всех ребер), а также особые функции, которые выполняет каждое ребро, и какие органы оно защищает, то нам нужно создать классы. Если мы моделируем анатомию на чуть более низком уровне обобщения и для наших потенциальных приложений все ребра очень похожи (мы говорим всего лишь о том, какое ребро сломано, судя по рентгеновскому снимку, безотносительно к другим частям тела), то нам потребуется упростить иерархию и оставить только класс Ребро с двумя слотами: сторона и порядковый номер.
4. 6. Экземпляр или класс?
Определение того, чем является определенное понятие - классом в онтологии или отдельным экземпляром - зависит от потенциальных приложений онтологии. Определение того, где заканчиваются классы и начинаются отдельные экземпляры, начинается с определения нужной глубины детализации в представлении. Глубина детализации, в свою очередь, определяется потенциальным приложением онтологии. Другими словами, какие самые конкретные элементы будут представлены в базе знаний? Если возвратиться к вопросам для проверки компетентности, которые мы определили в Шаге 1 Главы 3, самые конкретные понятия, которые будут ответами на эти вопросы, лучше всего подойдут на роль индивидных концептов в базе знаний.
Отдельные экземпляры - самые конкретные понятия, представленные в базе знаний.
Например, если мы собираемся говорить только о подборе сочетаний вина и еды, то нас не будут интересовать конкретные материальные бутылки вина. Поэтому такие термины как SterlingVineyardsMerlot, вероятно, будут самыми конкретными используемыми нами терминами. Следовательно, SterlingVineyardsMerlot будет экземпляром в базе знаний.
С другой стороны, если бы мы хотели поддерживать в ресторане ассортимент вин в дополнение к базе знаний хороших сочетаний «вино-еда», то отдельными экземплярами в нашей базе знаний могли бы стать отдельные бутылки каждого вина.
Аналогично, если бы мы хотели записать различные качества для каждого конкретного урожая SterlingVineyardsMerlot, то экземпляром в базе знаний стал бы конкретный урожай вина, а SterlingVineyardsMerlot стал бы классом, содержащим экземпляры всех его урожаев.
Другое правило может «переместить» некоторые отдельные экземпляры в разряд классов:
Если понятия формируют естественную иерархию, то нам нужно представить их, как классы.
Рассмотрим винные области. В начале мы можем определить основные винные регионы, такие как Франция, США, Германия и т.д. как классы, а конкретные винные области внутри этих регионов как экземпляры. Например, область Bourgogne – это экземпляр класса регион Франция. Однако мы бы также хотели отметить, что область Cotesd’Or – это область Bourgogne. Поэтому область Bourgogne должна быть классом (чтобы иметь подклассы или экземпляры). Однако представление области Bourgogne как класса, а области Cotesd’Or как экземпляра области Bourgogne кажется произвольным: очень сложно четко разграничить, какие области являются классами, а какие – экземплярами. Поэтому мы определяем все винные области как классы. Protege-2000 дает возможность пользователю определить некоторые классы как Абстрактные, показывая, что у класса не может быть прямых экземпляров. В нашем случае, все классы областей являются абстрактными (рис. 8).
Рис. 8. Иерархия винных областей. Иконка «А» рядом с именами классов указывает на то, что это абстрактные классы и у них не может быть прямых экземпляров.
Так же иерархия классов была бы неправильной, если бы мы пропустили в имени класса слово «область». Мы не можем сказать, что класс Alsace – это подкласс класса Франция: Alsace – это не разновидность Франции. Тем не менее, область Alsace – разновидность региона Франция.
В виде иерархии можно представить только классы – в системах представления знаний нет категории «подэкземпляр». Поэтому, если среди терминов существует естественная иерархия, такая как в иерархиях терминов в Разделе 4.2, то нам нужно охарактеризовать эти термины как классы, даже если они могут и не иметь своих экземпляров.
4.7. Ограничение масштаба
В качестве последнего замечания по составлению иерархии классов, следующий набор правил всегда поможет при ответе на вопрос, закончено ли определение онтологии:
Онтология не должна содержать всю возможную информацию о предметной области: вам не нужно конкретизировать или обобщать больше, чем вам нужно для вашего приложения (не более 1 дополнительного уровня в каждую сторону).
Для нашего примера с вином и едой нам не требуется знать, из какой бумаги делаются этикетки, или как готовятся блюда из креветок.
Также онтология не должна содержать все возможные свойства классов и различия между классами в иерархии.
В нашу онтологию мы, естественно, не включаем все свойства, которые могли бы иметь вино или еда. В нашей онтологии мы представили самые значимые свойства классов элементов. Даже несмотря на то, что в книгах по винам можно узнать о размере виноградин, мы не включили эту информацию. Так же, в нашу систему мы не включили все возможные отношения между всеми терминами. К примеру, мы не включаем в онтологию такие отношения, как любимое вино или любимая еда, просто для того, чтобы сделать более полное представление обо всех взаимосвязях между определенными нами терминами более полным.
Последние правила также применимы для установления отношений между понятиями, которые мы уже включили в онтологию. Рассмотрим онтологию, описывающую биологические эксперименты. Эта онтология, вероятно, будет содержать понятие Биологические организмы. Она также будет содержать понятие Экспериментатор (включающее имя, место работы и т.д.), который проводит эксперимент. Верно то, что экспериментатор как человек также является биологическим организмом. Тем не менее, мы, наверное, не должны отражать эту особенность в онтологии: в целях этого представления экспериментатор не является биологическим организмом, и мы, наверное, никогда не будем проводить эксперименты на самих экспериментаторах. Если бы в онтологии мы делали представление всего того, что мы можем сказать о классах, то Экспериментатор бы стал подклассом класса Биологический организм. Однако нет необходимости включать это знание для возможных приложений. Фактически, включение этой дополнительной классификации существующих классов действительно мешает: теперь у экземпляра Экспериментатора будут слоты для веса, возраста, вида и других данных, которые относятся к биологическому организму, но совершенно неуместны в контексте описания эксперимента. Тем не менее, для пользователей, которые будут иметь дело с этой онтологией и которые могут не знать о задуманном нами приложении, нам нужно отразить это проектное решение в документации.
4.8. Дизъюнктивные подклассы
Многие системы позволяют нам явным образом задать, что несколько классов являются дизъюнктивными. Классы дизъюнктивные, если у них не может быть общих экземпляров. Например, в нашей онтологии классы Десертное вино и Белое вино не являются дизъюнктивными: существует множество вин, являющих экземплярами обоих классов. Одним из таких примеров является RothermelTrochenbierenausleseRiesling, экземпляр класса Сладкое Riesling. В то же время, классы Красное вино и Белое вино дизъюнктивны: ни одно вино не может быть одновременно и белым, и красным. Определение классов как дизъюнктивных позволяет системе лучше проверять правильность онтологии. Если мы объявим классы Красное вино и Белое вино дизъюнктивными и затем создадим класс, который будет подклассом и Riesling(подкласс Белого вина) и Port(подкласс Красного вина), то система может показать, что имеется ошибка в моделировании.
5. Определение свойств – боле подробно
В этой главе мы затронем еще несколько деталей, которые нужно иметь при определении слотов в онтологии (Шаги 5 и 6 в Главе 3). В основном, мы обсуждаем обратные слоты и значения слота по умолчанию.
5.1. Обратные слоты
Значение слота может зависеть от значения другого слота. Например, если вино было произведено на винном заводе, то винный завод производит это вино. Эти два отношения, производитель и производит, называются обратными отношениями. Излишне хранить информацию и о том, и о другом. Когда мы знаем, что вино производится на винном заводе, то приложение, которое использует базу знаний, всегда может вывести значение для обратного отношения: винный завод производит вино. Тем не менее, с точки зрения приобретения знаний удобно иметь оба блока информации доступными в явном виде. Этот подход позволяет пользователям указать вино в одном случае и винный завод в другом. После это система приобретения знаний может автоматически заполнить значение для обратного отношения, обеспечивая согласованность базы знаний.