Моделирование онтологии цифровых пространств знаний 
Костенко К.И., Левицкий Б.Е.
Кубанский государственный университет

Введение
В работе развивается концепция цифровых пространств знаний, как специального класса семантических информационных систем, предназначенных для представления в цифровом формате целостных систем знаний в различных предметных областях и видах деятельности. Организация такого представления опирается на общие понятия онтологии и гносеологии, являющиеся отражениями глубинных представлений о структуре систем знаний и механизмах работы с ними. Их отличительной особенностью  является существенное использование понятий и структур таких областей знаний, как лингвистика, психология и педагогика, позволяющих преодолевать семантические и комбинаторные трудности при работе со знаниями. Теоретической базой для построения цифровых пространств знаний являются математические модели, позволяющие изучать свойства формализованных знаний и операций над ними с помощью математических понятий и методов, инструментов инженерии знаний и информационного моделирования [1, 2].
Концепция и структура цифрового пространства знаний
Пространства знаний представляют сложные системы, составляемые формальными и прикладными моделями разных типов. Формирование полных многообразий таких моделей является составной частью технологии пространств знаний, поддерживающей процессы их последовательного развития  и детализации с помощью специальных операций, связанных с интеграцией формальных моделей и их вложениями, основанными на монотонных соответствиях структур знаний и разметок элементов в них 
[3, 4]. 
Функциональное и семантическое моделирование пространств знаний позволяет определить их универсальную, унифицированную структуру,  представленную тремя специальными областями: базой элементарных знаний, пространством запросов и сложных знаний, а также  областью метазнаний (онтологией).
Первые две области составляют депозитарий цифрового пространства знаний. Элементарные знания представляются неделимыми информационными объектами, которым сопоставляются множества атрибутов, значения которых используются алгоритмами обработки знаний при решении профессиональных задач. Сложные знания формируются с использованием специальных отношений, связывающих произвольные знания в семантические структуры. Поисковые запросы представляют специальную форму хранения сложных знаний в виде описания потребности в знании. Такие запросы составляются с использованием языка поисковых заданий использующего понятия и структуры, представленные в области метазнаний.
Детальная универсальная унифицированная структура цифрового пространства знаний приведена на рис. 1 

Рисунок 1. Структура цифрового пространства знаний.
Область метазнаний цифрового пространства знаний
Применение онтологического подхода к цифровым пространствам знаний позволяет обозначить систему их формализуемых свойств, достаточную для обеспечения содержательной полноты и программной реализуемости основных классов задач, решаемых на основе пространств знаний. Стремление к формализации разнообразных метазнаний отражающих процессы формирования, анализа и использования знаний, приводит к включению в состав данной области сведений, связанных с представлениями знаний и их свойствами, целями и задачами предметной области, а также модели поведения и взаимодействия пользователей пространств знаний.
Онтология представлений предметных и профессиональных знаний
Для описания структуры и свойств знаний, представляемых объектами пространств знаний, используются специальные средства, сведения о которых содержатся в разделе, называемом пространством свойств знаний. Универсальными компонентами этого раздела являются семантическое пространство и пространство свойств знаний. Семантическое пространство предназначено для формирования представлений о многообразии и свойствах вычислимых семантических отношений (связей) применяемых при конструировании сложных знаний. Фундаментальными свойствами семантических пространств является разрешимость составляющих их отношений и разрешимость задачи вложенности таких отношений. В последнем случае появляется возможность эффективной формализации схем сравнения семантических структур, основанная на монотонных вложениях их структур, при которых оказываются сравнимы разметки сопоставляемых вершин [3]. Имеется несколько содержательных доводов в пользу требования алгоритмической разрешимости задач принадлежности и вложения для систем отношений в семантических пространствах.
Многообразия интеллектуальных ресурсов, применяемых в конкретных целостных системах знаний, нередко формируются с помощью типовых схем комбинирования интеллектуальных информационных ресурсов и семантических отношений. Это обеспечивает достаточную структурно-семантическую однородность создаваемых многообразий знаний, обеспечивающую возможность их алгоритмической обработки, включая эффективное распознавание таких свойств, как вложение и принадлежность.
Указанный случай естественно формализуется в рамках подхода к формированию семантических пространств на основе системы начальных отношений, обычно связывающих элементарные знания. Отношения, связывающие сложные знания, составляются с помощью правил, основанных на свойствах отношений в составе структур таких знаний и применяемых схем их комбинирования. В случае применения простых языков представления правил и описаний свойств оказывается возможным распознавание вложенности для произвольных отношений соответствующего семантического пространства.
Пространство свойств знаний области метазнаний представлено классификаторами предметной области, а также системами ролей и фильтров знаний, формирующими систему атрибутов знаний, позволяющих автоматизировать процессы анализа и синтеза знаний. При этом, классификаторами реализуются структурные описания предметных областей, обеспечивающие группирование знаний, в том числе по областям, подобластям, разделам, темам, типам решаемых задач, подзадачам, профессиональным приёмам и методам. Роли знаний характеризуют содержательные представления о назначении знаний относительно других знаний и целей их использования. С помощью фильтров представляются разнообразные качественные свойства знаний, позволяющие реализовывать процессы адаптации содержания пространств знаний к уровням пользователей и потребностей в знаниях. Онтологическое моделирование классификаторов, ролей и фильтров осуществляется с использованием общих конструктов дескриптивных логик  в форме иерархий классов. Практические реализации таких иерархий для таких предметных областей, как чрезвычайные ситуации, демография, малый бизнес и профессиональная проблема (задача) позволили обозначить их общие и специфические элементы, структурные и семантические свойства, оценить возможность разработки типовых (унифицированных) метазнаний для свойств знаний, схемы их комбинирования. Классификаторы различных предметных областей обычно существенно отличаются. Структура и содержание системы ролей знаний предметной области в значительной степени зависит от предполагаемого применения цифрового пространства знаний. Поэтому, такие иерархии нередко совпадают или оказываются близкими для разных предметных областей, что означает возможность типизации систем ролей для близких по назначению областей деятельности. Иерархия фильтров знаний является наиболее устойчивой к изменению предметных областей, поскольку реализует концептуально общую систему универсальных качественных свойств знаний.  
Онтология операций и процессов 
Включение в систему метаданных сведений о задачах и методах их решения обеспечивается возможностью формализации понятий целей и задач предметной области (области деятельности). Представление и эффективное использование таких метазнаний относится к сложным задачам управления знаниями [5]. Для этого применяются семейства соотношений, позволяющие обозначить системные требования к содержанию многообразия знаний, представленного в интеллектуальной информационной системе. Требования отражают правила количественной и качественной оценки состояния имеющихся знаний, условия активизации (актуальности) отдельных задач и выбора путей и средств их решения.
Основными видами задач, решаемых в цифровых пространствах знаний, являются приобретение (извлечение) знаний, анализ многообразия знаний и формирование его структурно-семантического описания, применение знаний, включающее консультирование, обучение и управление процессами решения профессиональных задач [2] . Описание всякой задачи включает сведения об исходных данных, результатах, а также системах связывающих их условий. Структурное описание системы задач цифрового пространства знаний имеет вид иерархии классов задач и реализуется с использованием отношений вложения и агрегирования. В последнем случае, всякая задача некоторого класса допускает декомпозицию на подзадачи, содержащиеся в классах, связанных с заданным отношением агрегирования. Включение в область метазнаний дополнительных сведений о соотношениях задач и подзадач позволяет автоматизировать процессы составления сценариев решения задач. Например, в стандартных общих сценариях решения задач на основе подзадач применяются правила распознавания подзадач, определения порядка управлением их исполнением, контроля  полученных результатов. С задачами связаны аналогично структурированные многообразия операций и процессов. Каждой задаче соответствует система отображений, реализующих преобразования, согласованные с условиями описания такой задачи. Отображениям сопоставляются дополнительные свойства, характеризующие особенности обеспечиваемых ими решений задач. К таким свойствам относятся характеристики временной сложности реализации операций, достигаемая точность решения задачи, побочные эффекты при её выполнении. Практическое применение приведённых и других свойств операций позволяет реализовать схему управления выбором подходящих отображений (алгоритмов), обеспечивающих приемлемый уровень получаемых решений задач и подзадач.
Стандартизация структур знаний и процессов их обработки
Метаописания свойств многообразий типовых структур в пространствах знаний позволяют реализовать и использовать три основных класса структур: представлений знаний, потребностей в знаниях и процессов обработки знаний. 
Типовые структуры знаний моделируются с помощью операций генерации элементарной структуры, а также операций композиции, варианта, формирования последовательной и параллельной серий, а также  интеграции структур знаний. Перечисленные операции согласуются с существующими форматами описания ресурсов (RDF, XML). Для типизации описаний потребностей в знаниях применяется специальный язык запросов к пространству знаний. Стандартная структура запроса включает идентификатор цели (определяющий задачу, для решения которой требуется сформировать соответствующий фрагмент знаний), значения классификаторов (позволяющие идентифицировать относящиеся к запросу элементы структуры  предметной области), качественные требования к знаниям (обеспечивающие адаптацию отбираемых элементарных знаний к уровню пользователей и потребностей в знаниях). Практическая реализация запросов основана на заполнении типовых структур сложных знаний, специфицирующих свойства знаний включаемых в такие структуры. Сами знания извлекаются из базы элементарных знаний в соответствии с требованиями к их семантическим свойствам. Описания фрагментов знаний в форме спецификаций потребностей в знаниях или поисковых запросов хранятся в депозитарии пространства знаний. Это обеспечивает возможность синтеза актуальных фрагментов знаний, не зависящего от изменения содержания базы элементарных знаний.
Типовые сценарии работы со знаниями возможны для таких задач, как консультирование и обучение. При этом для каждой из перечисленных задач возможны несколько сценариев, реализующих разные методики работы со знаниями. Сценарии процессов решения профессиональных задач допускают значительные структурные и процедурные различия и поэтому являются трудно стандартизуемыми.
Полнота алгоритмизации  операций и процессов в пространствах знаний
Для технологий цифровых пространств знаний принципиальное значение имеет получение ответа на вопрос о возможности полной алгоритмизации процессов работы со знаниями. Результаты исследования формализма абстрактного пространства знаний и  приведённое в настоящей работе описание специальной технологии цифровых пространств знаний  позволяет обозначить методологию и пути, ведущие достижению приемлемой или полной алгоритмизации процессов для всех этапов и видов деятельности над знаниями.
Для этого требуется обозначить систему первичных объектов, отображений и свойств, в составе формальных моделей, вычислимость которых предполагается изначально заданной, то есть, обеспечивается аксиоматически [3, 4]. В абстрактном пространстве знаний к таким изначально вычислимым элементам относятся классы семантических отношений, элементарных знаний, а также базовые средства распознавания свойств и сравнения отношений и знаний. Поэтому, алгоритмизация процессов работы со знаниями, реализующая структурные и функциональные компоненты формализма абстрактного пространства знаний оказывается достижимой при условии обеспечения прикладной вычислимости указанных элементов и атрибутов пространств знаний. В цифровых реализациях формальных моделей пространств знаний вычислимость указанных свойств может обеспечиваться с помощью разнообразных инструментов, объединяемых в общий класс операций обработки содержания. Операции данного класса отличает локальность, связанная с направленностью на решение специализированных задач, допускающих приемлемый уровень решения с использованием эмпирических и экспертных представлений специалистов. Создание детального формализма абстрактного пространства знаний [3, 4], позволяет обозначить теоретически обоснованное семейство классов операций обработки представлений знаний, основанного на следующих общих классах операций:
•	декомпозиции и структуризации первичных информационных ресурсов, поддерживающего процессы извлечения элементарных знаний и вычисления значений их семантических свойств;
•	количественного и качественного сравнения отдельных элементарных знаний, измерения их внутренней сложности;
•	эквивалентных преобразований и трансформаций элементарных знаний, способствующих решению задач интеграции, дополнения и уменьшения избыточности содержания таких знаний.
Теоретическая состоятельность указанных классов операций объясняется тем, что их элементами обеспечивают вычислимость и применимость таких фундаментальных конструкций теоретических моделей пространств знаний, как:
•	декомпозиция и связывания знаний, делающих возможным определение вычислимое, однородное и регулярное многообразие абстрактных семантических структур знаний;
•	топологическая структура пространств знаний, определяемая понятиями, окрестности и расстояния для знаний, обеспечивающую формализацию процессов и задач обобщения и унификации знаний;
•	практическая достоверность и точность информационных объектов, представляющих элементарные знания, достижение полноты и правильности системы операций, реализующих теоретические многообразия процессов обработки абстрактных знаний [4]. 
В частности, операции первого класса являются основой для процессов приобретения знаний, извлекаемых из цифровых первичных интеллектуальных информационных ресурсов, использующих разные форматы представления. Они реализуются алгоритмически с помощью моделирования процессов профессиональной деятельности экспертов и использования специальных баз предметных и профессиональных знаний. Операции  второго класса позволяют преодолевать комбинаторные сложности и неопределённость при решении задач синтеза сложных знаний на основе семантических свойств объектов базы элементарных знаний [6]. С их помощью можно измерять сходство и подобие, как содержания отдельных элементарных знаний, так и распознавать целостные системы знаний с разными ролями, относящихся  к одному и тому же целостному фрагменту знаний. Третий класс операций обработки содержания обеспечивает возможность унификации представлений знаний, извлекаемых из разных информационных ресурсов с целью уменьшения дублирования, несоответствия и разнообразия терминологии, удаления несущественных данных.
Заключение
В основе теоретических формализмов и прикладных реализаций пространств знаний, изучаемых в настоящей работе, лежит алгебраический подход к моделированию, близкий по идеологии к алгебраическим системам, рассматривающий такие пространства как специальные множества данных и классы операций над ними. Актуальность этого подхода вызвана тем, что среди различных задач работы со знаниями существует много таких, решение которых обеспечивается с помощью алгоритмов, не связанных явно с понятием логического вывода, реализующих функциональные преобразования над объектами в составе цифровых пространств знаний. Отличительной особенностью подхода является целостность и сбалансированность фундаментального и прикладного моделирования пространств знаний.
Литература
1. Костенко К.И., Кузьменко И.П., Левицкий Б.Е. Классы операций цифровых пространств знаний // Информатизация образования и науки, № 2 (6), 2010, с. 137 – 152.
2. Костенко К. И., Левицкий Б.Е. Технологии представления и использования знаний для образовательной и профессиональной деятельности. В сб. «VII  Международная научная конференция «Новые информационные технологии и менеджмент качества. Материалы конференции» (NIT&MQ`2010), 21-28 мая 2010 г., Турция», с. 24-27.
3. К.И. Костенко Компоненты и операции абстрактных пространств знаний Материалы Всероссийской конференции ЗОНТ09, Новосибирск 20-22 октября 2009, т. 2, с. 36-40.
4. Костенко К.И. Классификация операций в пространствах знаний // XII национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием (труды конференции), Тверь 2010, 20-24 сентября, т. 2, с. 155-163.
5. Палагин А.В., Петренко Н.Г.  Системно - онтологический анализ предметной области // УСиМ. – 2009. – № 4. – с.3-14.
6. Марченко А.А., Никоненко А.А. Контекстный семантический  анализ текста. Система текстового мониторинга и качественного оценивания фокусного объекта // Вісник Київського університету. Сер. фіз.-мат. науки, 2006, № 3,с. 230-235.