Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти разделов, заключения, приложений и списка использованных источников, содержащего 256 наименований. Основная часть работы содержит 332 страницы, включая 111 рисунков и 13 таблиц.

На защиту выносятся следующие положения:

Онтологический подход в процессах обработки информации в сфере промышленного проектирования и производства, направленный на интеграцию научно-технических знаний, представленных в виде текстов на естественном языке, и использующий субъектно-ориентированную модель приобретения знаний.

Метод автоматизированного построения начальной онтологии, основанный на ее итеративном анализе с помощью предложенного мультиагентного метода понимания текстов на естественном языке с применением базовой онтологии языка и набора предметно-ориентированных текстов.

Метод понимания научно-технических текстов на естественном языке, заключающийся в преобразовании электронных текстовых документов в семантическую сеть с помощью агентных переговоров на основе построенных онтологий предметных областей.

Метод кластеризации информационных объектов на основе агентных механизмов переговоров.

Метод машинного обучения системы в форме автоматизированного пополнения онтологии новыми знаниями на основе зависимостей, найденных в процессе анализа выявленных групп кластеров.

Архитектура инструментальной среды онтологического анализа и синтеза.

Результаты практического применения предлагаемых методов и средств в сфере промышленного проектирования и производства.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во Введении показана актуальность темы диссертации, дан анализ исследуемой проблемы и обоснован применяемый подход к ее решению, определены цели и задачи исследования, охарактеризована научная новизна и практическая значимость результатов, проведен краткий обзор структуры и содержания диссертации, выделены основные положения, выносимые на защиту.

В первом разделе формулируется задача получения знаний об объекте путем анализа существующих информационных материалов, предлагается онтологический подход к решению задачи интеграции знаний, использующий субъектно-ориентированную модель приобретения знаний, что позволяет индивидуализировать процесс получения и анализа научно-технических знаний.

В теории и практике научного познания задаче анализа информационных материалов с целью предоставления эксперту знаний об объекте исследования, к сожалению, посвящено крайне мало работ. Кроме того, до последнего времени не существовало возможностей автоматизировать процесс анализа подобных документов, в первую очередь за неимением подходящих технических средств поддержки.

Знания, исследуемые в данной модели, являются совокупностью проекций моделей \ знаний других исследователей, и по определению будут неформализованными, неполными и противоречивыми. Тем не менее, эти знания необходимо донести до эксперта, т.к. для анализа ему могут потребоваться работы, совпадающие или противоречащие его концепции, что позволит ему лучше осуществить собственное исследование.

При этом специфика таких знаний состоит, если следовать традиционной терминологии эпистемологии, в том, что работа происходит со знаниями, основанными на понимании. Основное отличие их от более распространенных в научных трудах знаний, основанных на объяснении, в том, что, если объяснение сводится к логическому выводу факта из закона или теории, то понимание связано с раскрытием смысла факта, его интерпретации. Этим и объясняется отсутствие формального аппарата для работы с подобным, неформализованным знанием, и данная работа является одним из первых шагов на пути разработки методов и инструментов для работы с подобным знанием.

Попытки формализовать макроструктуру познавательной деятельности предпринимались многими выдающимися учеными и философами, в том числе

– Субъектно-ориентированная модель приобретения знаний

– Логическая модель цикла приобретения и интеграции знаний

можно отметить работы И.Канта, Г.В.Ф. Гегеля, Р.Декарта, К.Поппера, С.Н. и Е.Н. Трубецких, В.И. Вернадского, Т. Куна, Г.П. Щедровицкого.

). Эта схема и легла в основу разрабатываемого инструмента.

Таким образом, в цикле приобретения и интеграции знаний можно выделить четыре основных этапа.

1. Осмысление/Абстрагирование – на основе общих знаний о мире и некоторых начальных неформализованных знаний о предмете исследования эксперт пытается построить некоторую структурированную (формализованную) модель знаний (этап абстрагирования), описывающих предмет, используя при этом ряд информационных материалов. Эта модель знаний называется онтологией. В работе сформулированы требования, которые к ней предъявляются (в том числе возможность представления неточной и неполной информации, прозрачность, расширяемость и др.), и выбрана т.н. «модель Аристотеля», которая отвечает всем требованиям и используется как базис для работы со знанием.

2. Восприятие/Отражение – построенная модель знаний используется для представления всех имеющихся информационных материалов в терминах данной модели. На основе предварительно понятой модели знания реконструируется реальный мир путем проекции его на субъектное восприятие мира в терминах модели знания. Здесь каждому информационному ресурсу ставится в соответствие его образ, формализованный в терминах модели знаний.

3. Применение/Верификация – осуществляется проверка качества проведенной проекции – насколько полно описаны имеющиеся информационные ресурсы, насколько точно модель позволяет искать, сравнивать и структурировать материалы, является ли представление тождественным в том смысле, что семантически близкие образы документов отображают реальную семантическую схожесть самих документов.

4. Переосмысление/Пополнение – на данном этапе происходит анализ возможных ошибок и неточностей предыдущего этапа и изменение модели знаний на основе найденных неточностей этапов восприятия и применения. Итогом данного этапа будет перестроенная или пополненная модель знаний, которая позволит точнее сформулировать знания о мире, тем самым полнее понимать его и взаимодействовать с ним.

Для решения задачи интеграции профессиональных научно-технических знаний с целью индивидуализации процесса приобретения знаний в данной работе предлагается инструментальная среда онтологического анализа и синтеза, ориентированная на решение задачи эффективного и оперативного получения и обработки знаний об изучаемом объекте. Данная среда получила название СИНТЕЗ (Система ИНТеграции Знаний).

В ней, согласно схеме приобретения знаний, каждому блоку цикла познания ставится в соответствие программный модуль, реализующий познавательные функции данного блока.

Второй раздел является центральным в диссертации и посвящен разработке основных механизмов работы со знанием, реализуя цикл приобретения и использования знаний. В каждом из подразделов исследуются текущие методы и средства, ориентированные на решение аналогичных задач, выявляются недостатки, описывается и анализируется предлагаемый метод.

1. Осмысление/Абстрагирование – Начальное построение онтологии предметной области – метод автоматизированного построения онтологии предметной области, реализующийся путем итеративного анализа строящейся онтологии с помощью предложенных методов понимания научно-технических текстов на естественном языке с применением базовой онтологии языка и набора предметно-ориентированных текстов на основе алгоритмов мультиагентного взаимодействия и разрешения конфликтов между квантами знаний. Результатом данного этапа становится начальная онтология предметной области.

Рисунок 3 – Логическая схема построения начальной онтологии предметной области

В разделе описываются алгоритмы, применяемые на каждом шаге построения, в том числе как лингвистические шаблоны должны преобразовываться в онтологические конструкции, механизмы распознавания значений атрибутов в тексте, эвристические правила, позволяющие реконструировать зависимость между концептами в онтологии и отношения между объектами. Общая схема метода приведена на рисунке 3.

В таблице 1 приведены типовые лингвистические шаблоны, встречающиеся в тексте, и возможные способы их онтологического представления.

Таблица 1 – Автоматизированное построение онтологии – типовые шаблоны

Лингвистический

Satellite

Describing

Paint against

– отношение наследования.

Особое внимание уделяется этапу проверки онтологии путем построения семантических дескрипторов документов и анализа противоречий, поскольку он является критическим для всей процедуры построения онтологии и представляет основное отличие предлагаемого подхода по сравнению с известными методами, при этом являясь не независимым этапом, а постоянным процессом автоматической коррекции и верификации, запускаемым после каждого из этапов.

Синтаксическая корректность: