Метаонтология грануляции информации

Онтологией называется явное и формализованное определение структуры некоторой проблемной области (темы). Онтологию часто понимают как «спецификацию концептуализации, общей у разных людей» [Гаврилова и др., 2000], [Клещев и др., 2001], [Gruber, 1993], [Guarino et al., 1995] или даже отождествляют с набором сосуществующих концептуальных моделей предметной области [Мизогучи, 2000], [Смирнов С.В., 2002]. По сути, онтологии отражают соглашения о единых способах построения и использования концептуализаций.

Во-первых, онтология обеспечивает набор парадигматических конструкций, которые используют для организации парадигматического знания. Именно парадигматические отношения превращают словарь в тезаурус [Гаврилова и др., 2000].

Во-вторых, онтология, наряду с синтагматическими отношениями между понятиями, отражает семантические ограничения в виде аксиом или логических правил, которые позволяют правильно интерпретировать парадигматические отношения в конкретном контексте решения задачи.

В [Смирнов А.В. и др., 2002] изложена общая схема интеграции онтологий. В настоящей работе вводится модифицированная схема взаимосвязей между онтологиями (рис.1), в которой главное место занимает понятие метаонтологии (онтологии над онтологиями).

Когда говорят о метаонтологии, речь идет непосредственно об используемом классе моделей (языке) представления информации и знаний, например, семантические сети, унифицированный язык моделирования UML, язык веб-онтологий OWL и пр.

Рис. 1. Общая схема интеграции онтологий для когнитивных роботов

Здесь в качестве метаонтологии предлагается выбрать некоторую онтологию грануляции информации. Под грануляцией понимается формирование семейства целостных динамических информационных структур — своего рода «зерен» информации, потребной для достижения определенных целей. Смысл термина «гранулярный» легко пояснить путем противопоставления слову «сингулярный» (одноточечный). Хорошо известными операциями грануляции являются декомпозиция и композиция, обобщение и детализация, огрубление и уточнение информации, и т. д.

С одной стороны, онтология грануляции информации выражает один из ключевых принципов системного анализа, согласно которому язык описания сложной системы должен соответствовать реальной имеющейся информации об этой системе.

С другой стороны, грануляция информации опирается на неклассическое представление множества. По Д. А. Поспелову, классическое понятие множества опирается на два основных принципа: принцип принадлежности и принцип различимости его элементов. В то же время, гранула есть совокупность неразличимых объектов, определяемая только их типом и количеством. Онтология гранул — это онтология представления сложных единиц информации и выявления знаний из данных.

Будем задавать базовую схему грануляции информации когнитивным агентом пятеркой.

GR = X, С, M, G, T, (1.1).

где X — область рассуждений; C — множество требований к выбору метода грануляции M — множество формальных методов грануляции; G — семейство информационных гранул; T — множество переходов между уровнями грануляции (преобразований гранул).

В общем случае, под гранулой g из G в формуле (1.1) понимается группа объектов, объединяемых отношениями неразличимости, сходства или близости (т.е. отношениями, имеющими, по крайней мере, свойства рефлексивности и симметричности) [Zadeh, 1979], [Zadeh, 1997]. Типичные интерпретации гранул — это часть целого, обобщенное ограничение, множество с областью неопределенности. Примерами математических гранулярных структур служат: иерархии, разбиения и окрестности, интервалы, недоопределенные множества, приближенные множества, мультимножества, распределения вероятности, нечеткие множества, и т. д. Вычисления, основанные на гранулярных структурах, называется гранулярными вычислениями [Bargiela et al., 2003], [HGC, 2008].

Для грануляции нечеткой информации когнитивные агенты могут использовать когнитивные фреймы, т. е. нечеткие фреймы, слотам которых соответствуют не точные, а нечеткие или лингвистические значения. Когнитивный фрейм можно рассматривать как результат грануляции информации, описанной с помощью лингвистической переменной, где терм-множеству ставится в соответствие семейство нечетких множеств. В этом случае он состоит из означенных, нормальных нечетких множеств Ф={A₁,…, A_n}, где любые два соседних множества имеют область перекрытия. Область рассуждений X должна удовлетворять условиям нечеткого покрытия (-покрытия) и семантической состоятельности (по В. Педричу [HGC, 2007]). Последнее условие можно свести к следующим трем ограничениям: а) количество элементов множества Ф невелико; в соответствии с результатами экспериментов Миллера оно находится в пределах 7+2; б) каждое A_i является унимодальным и нормальным нечетким множеством; в) соседние нечеткие множества A_i, A_j должны иметь небольшую область перекрытия; обычно полагается, что A_i A_j 0,5.

Ниже в качестве основы для построения гранулярной онтологии возьмем понятие «нечеткой алгебраической системы», расширяющее исходную математическую конструкцию А. И. Мальцева [Мальцев, 1970].