Разработка методов обучения онтологий на основе интеллектуального анализа распределенных разнородных данных

Целью научно-исследовательской работы является разработка методов обучения онтологий на основе интеллектуального анализа распределённых разнородных данных. Онтология является одним из краеугольных камней семантического веба. Повсеместное использование онтологий в управлении и обмене знаниями требует эффективных и действенных подходов к их развитию, включая разработку новых онтологий, расширение и адаптацию существующих. Разработка, расширение и адаптация онтологий являются достаточно трудоёмкими процессами, поэтому возникла задача частично или полностью автоматизировать эти процессы. Обучение онтологий рассматривается как набор методов, предназначенных для автоматической и полуавтоматической разработки новых онтологий, а также расширения и адаптации существующих онтологий. При обучении онтологий необходимо учесть влияние предметной области на выбор подходов к обучению онтологий. Поэтому важнейшим аспектом в обучении онтологий является изучение характеристик предметной области и оценка их влияния на методы обучения онтологий. Также необходимо при обучении онтологий создавать непротиворечивые онтологии. Только в этом случае возможно в дальнейшем осуществлять логические выводы, т.е. создавать новые знания из описанных в онтологии знаний. Продуцирование новых знаний, т.е. растущее количество информационных ресурсов, требует создание масштабируемых методов обучения онтологий. Существуют базовый подход к обучению онтологий. На первом этапе проводится анализ текстовой информации методами машинного обучения, к числу которых относится и тематическое моделирования, затем применяется кластеризация терминов, которая позволяет определить классы и свойства для онтологий и осуществляется выявление аксиом, описывающих рассматриваемую предметную область. Однако современные информационные ресурсы являются распределёнными и разнородными, поэтому возникает необходимость извлечения информации о терминах и их кластеризации не только из текстовой информации, а из всех прочих видов информации, чтобы обеспечить эффективное непротиворечивое обучение онтологий.