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「オントロジー (情報科学)」の版間の差分

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2011年5月7日 (土) 23:36時点における版

(23:28, 7 May 2011)

コンピュータ科学:Computer Scienceと情報科学 :Information Scienceにおいて, オントロジ(概念体系) は、あるドメイン内:Domain of discourceの概念とそれらの概念間の関係のセットとしての知識の形式的な表現です。 それは、そのドメイン内のエンティティについての理由付:Reasoningとして使われます。それは哲学用語の【オントロジ】:Ontologyから大きく異なります。

理論上、概念体系は『公式な、共有される概念化の明示的仕様』[1]です 。オントロジは、あるドメインをモデル化するため使われる、すなわちそこに存在するオブジェクトや概念のタイプとそれらの特性や関係の、共有される語彙を提供します。[2]

オントロジは、情報を組織化する構造的フレームワークであり、世界またはその一部についての知識の表現:Knowledge representationの形として、人工知能:Artificial intelligence、セマンティックWeb:Semantic Web、システム工学:Systems engineering、ソフトウエア工学:Software engineering、生態情報:Biomedical_informatics、ライブラリ科学:Library science、エンタープライズ・ブックマーキング:Enterprise bookmarking、及び情報仕組:Information_architectureで使われます。ドメイン・オントロジの生成は事業体仕組の枠組（Enterprise architecture frameworkの定義と利用への基本です。


全貌

用語 オントロジ:Ontology は、哲学:Philosophy）が起源であり多くの異なった方法に適用されています。ワード『オントロジ』は、ギリシャ語の文字通り'存在'(on)を意味するὄνから来ています。[コンピュータ科学]:Computer_science内での中核の主旨は、タイプのセット、特性、及び関係タイプ から成る世界を記述するためのモデルです。正確にこれらの変化の周りに準備されるものは様々ですが、それらはオントロジの必需品です。実世界と一つのオントロジでのモデルの特徴との間の近い類似性が一般に期待されます。 [3]

多くのオントロジがコンピュータ科学と哲学の両方で共通に持っているものは、エンティティ（母体）、アイデア、及びのイベントに関する特性と関係とともにそれらをある分類のシステムに沿って表現することです。両方のフィールドで、一つは存在論的相対性（例えば、哲学におけるQuineとKripke、コンピュータ科学におけるSowaとGuarinoの問題で重要な作業を見つけ出し、そして[規範的]Normativeオントロジが実行可能かどうかに関わる討議をする（例えば、哲学における基本 Foundationalism,[4]を討議し、AIにおけるCycプロジェクトを討議する）ことです。 ２つの間の相違は主として焦点の問題です。哲学者は、コンピュータ科学者が第一次の原則の議論（固定化された本質[[]]としてそのようなものが存在するかどうか、あるいはエンティティがプロセスよりオントロジ的により一次的でなければならないかどうかのような議論）にあまり関わらない一方で、コンピュータ科学における研究者より固定化され統制された語彙Fixed essencesを確立することにそれほど関心がありません。

歴史

Historically, ontologies arise out of the branch of philosophy known as metaphysics, which deals with the nature of reality – of what exists. This fundamental branch is concerned with analyzing various types or modes of existence, often with special attention to the relations between particulars and universals, between intrinsic and extrinsic properties, and between essence and existence. The traditional goal of ontological inquiry in particular is to divide the world "at its joints", to discover those fundamental categories, or kinds, into which the world’s objects naturally fall.[5]

During the second half of the 20th century, philosophers extensively debated the possible methods or approaches to building ontologies, without actually building any very elaborate ontologies themselves. By contrast, computer scientists were building some large and robust ontologies (such as WordNet and Cyc) with comparatively little debate over how they were built.

Since the mid-1970s, researchers in the field of artificial intelligence (AI) have recognized that capturing knowledge is the key to building large and powerful AI systems. AI researchers argued that they could create new ontologies as computational models that enable certain kinds of automated reasoning. In the 1980s, the AI community began to use the term ontology to refer to both a theory of a modeled world and a component of knowledge systems. Some researchers, drawing inspiration from philosophical ontologies, viewed computational ontology as a kind of applied philosophy.[6]

In the early 1990s, the widely cited Web page and paper "Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing" by Tom Gruber[7] is credited with a deliberate definition of ontology as a technical term in computer science. Gruber "introduced the term to mean a specification of a conceptualization. That is "an ontology is a description (like a formal specification of a program) of the concepts and relationships that can formally exist for an agent or a community of agents. This definition is consistent with the usage of ontology as set of concept definitions, but more general. And it is a different sense of the word than its use in philosophy".[8]

According to Gruber (1993) "ontologies are often equated with taxonomic hierarchies of classes, class definitions, and the subsumption relation, but ontologies need not be limited to these forms. Ontologies are also not limited to conservative definitions – that is, definitions in the traditional logic sense that only introduce terminology and do not add any knowledge about the world.[9] To specify a conceptualization, one needs to state axioms that do constrain the possible interpretations for the defined terms.[1]

In the early years of the 21st century, the interdisciplinary project of cognitive science has been bringing the two circles of scholars closer together[要出典]. For example, there is talk of a "computational turn in philosophy" that includes philosophers analyzing the formal ontologies of computer science (sometimes even working directly with the software), while researchers in computer science have been making more references to those philosophers who work on ontology (sometimes with direct consequences for their methods). Still, many scholars in both fields are uninvolved in this trend of cognitive science, and continue to work independently of one another, pursuing separately their different concerns.

オントロジの構成要素

詳細は「Ontology components」を参照

現代のオントロジは、それがどのような言語で表現されルカに関係なく、多くの構造的類似性を共有します。上記で述べたように、ほとんどのオントロジは個体（インスタンス）、クラス（概念）、属性、及び関係を記述します。この節ではこれら構成要素のそれぞれが一通り議論されます。

オントロジの共通な構成要素は下記を含みます：

  • エンティティ（母体）： インスタンス又はオブジェクト（基本または『基幹レベル』オブジェクト）
  • クラス（Class(set theory)）es： セット（Class_(set_theory)）、 集合、 概念、 プログラミングにおけるクラス（Class(computer science)）,オブジェクトのタイプ [[1]], あるいはモノの種類
  • 属性（Attribute(computing）： オブジェクト（及びクラス）が持つ、側面、特性、特徴、特長、あるいはパラメータ
  • 関係（Relation_(mathematics)）： クラスとエンティティが他のそれと関係づけられる方法
  • 機能条件：一つの表明における一つの個体の場所で使われる特定の関係から形成される複雑な構造
  • 制約： 入力として受け入れられるいくつかの主張のため真でなければならない公式に表明された記述
  • ルール：ある特定の形式で主張から描き出される論理的推論を記述する先行的結果のif-then文の形による表明
  • 公理：assertions (including rules) in a 論理形式[[2]] that together comprise the overall theory that the ontology describes in its domain of application. This definition differs from that of "axioms" in 生成的文法[[3]] and 公式論理[[4]]. In those disciplines, axioms include only statements asserted as a priori knowledge. As used here, "axioms" also include the theory derived from axiomatic statements
  • イベント（Event (philosophy)）： the changing of attributes or relations

オントロジはオントロジ言語（Ontology language）を使って共通にコード化されます。

ドメイン・オントロジと上位のオントロジ

一つの領域内概念用語体系（あるいは領域内特定概念用語体系）は特定領域、あるいは世界の一部を仕組記述（モデル化）します。それは、それらがその領域に適用する用語の特定な意味を表します。例えば、用語概念カードは多くの異なる意味を持ちます。『コンピュータ・ハードウエア』 世界の領域内での概念体系が『パンチカード』あるいは『ビデオカード』の意味で仕組記述する一方で、『ポーカ』領域での一つの概念体系では、その用語は『トランプを遊ぶ』の意味で仕組記述します。

ある[上位の概念体系] (又は基礎概念体系) は、領域内概念体系の範囲を超えて適用される汎用的な共通オブジェクトの一つのモデルです。それは、それらが関係する領域のセットで様々に使われるように、基準と関連するオブジェクト記述を包含する一つのコア用語集を採用します。Dublin Core、 汎用公式概念体系（GFO）、 OpenCyc/ResearchCyc、 推奨上位合併概念体系（SUMO）、及び 言語及び認識工学のための記述的概念体系（DOLCE）を含んで、利用可能な幾つもの標準の上位概念体系が存在します。 [10] だれかによって上位概念体系が絞殺される一方で、WordNet, は厳密な一つの概念体系ではありません。しかしながらそれは学習領域の概念体系の一つの言語ツールとして採用されました。.[11]

Gellish 概念用語体系は一つの上位と一つに領域内の概念用語体系の組合せの例です。

領域内概念用語体系は、各種の特定における概念としばしば取捨選択する方法を表現することから、しばしば矛盾します。 領域内概念用語体系の拡張に頼るシステムのように、それらはより汎用的な表現での領域内概念用語体系に合体することを必要とします。これは概念用語体系への挑戦を表します。同じ領域内での異なった概念用語体系はまた、文化的、教育的、イデオロギ的、あるいは異なった表現言語が選ばれた背景をベースとした領域の異なった認識のため生じます。

現在、共通基盤概念用語体系から開発されない合成概念用語体系は、主としてマニュアル処理となり、そのため時間浪費や高価です。 領域内概念用語体系要素の意味を特定化を伴う基本要素のセットを提供する同じ基盤概念用語を用いる領域内概念用語体系は、自動的に合成することができます。 合成概念用語体系のための汎用化技術における研究が存在しますが[要出典]、研究のこの分野は未だ大いに理論的です。

オントロジ工学

詳細は「Ontology engineering」を参照

Ontology engineering (or ontology building) is a subfield of knowledge engineering that studies the methods and methodologies for building ontologies. It studies the ontology development process, the ontology life cycle, the methods and methodologies for building ontologies, and the tool suites and languages that support them.[12][13]

Ontology engineering aims to make explicit the knowledge contained within software applications, and within enterprises and business procedures for a particular domain. Ontology engineering offers a direction towards solving the interoperability problems brought about by semantic obstacles, such as the obstacles related to the definitions of business terms and software classes. Ontology engineering is a set of tasks related to the development of ontologies for a particular domain.[14]

オントロジ言語

詳細は「Ontology language」を参照

An ontology language is a formal language used to encode the ontology. There are a number of such languages for ontologies, both proprietary and standards-based:

  • Common Algebraic Specification Language is a general logic-based specification language developed within the IFIP working group 1.3 "Foundations of System Specifications" and functions as a de facto standard in the area of software specifications. It is now being applied to ontology specifications in order to provide modularity and structuring mechanisms.
  • Common logic is ISO standard 24707, a specification for a family of ontology languages that can be accurately translated into each other.
  • The Cyc project has its own ontology language called CycL, based on first-order predicate calculus with some higher-order extensions.
  • DOGMA (Developing Ontology-Grounded Methods and Applications) adopts the fact-oriented modeling approach to provide a higher level of semantic stability.
  • The Gellish language includes rules for its own extension and thus integrates an ontology with an ontology language.
  • IDEF5 is a software engineering method to develop and maintain usable, accurate, domain ontologies.
  • KIF is a syntax for first-order logic that is based on S-expressions.
  • Rule Interchange Format (RIF) and F-Logic combine ontologies and rules.
  • OWL is a language for making ontological statements, developed as a follow-on from RDF and RDFS, as well as earlier ontology language projects including OIL, DAML and DAML+OIL. OWL is intended to be used over the World Wide Web, and all its elements (classes, properties and individuals) are defined as RDF resources, and identified by URIs.
  • Semantic Application Design Language (SADL)[15] captures a subset of the expressiveness of OWL, using an English-like language entered via an Eclipse Plug-in.
  • OBO, a language used for biological and biomedical ontologies.
  • (E)MOF and UML are standards of the OMG

発行されたオントロジの例

  • Basic Formal Ontology,[16] a formal upper ontology designed to support scientific research
  • BioPAX,[17] an ontology for the exchange and interoperability of biological pathway (cellular processes) data
  • BMO,[18] an e-Business Model Ontology based on a review of enterprise ontologies and business model literature
  • CCO (Cell Cycle Ontology),[19] an application ontology that represents the cell cycle
  • CContology (Customer Complaint Ontology),[20] an e-business ontology to support online customer complaint management
  • CIDOC Conceptual Reference Model, an ontology for cultural heritage[21]
  • COSMO,[22] a Foundation Ontology (current version in OWL) that is designed to contain representations of all of the primitive concepts needed to logically specify the meanings of any domain entity. It is intended to serve as a basic ontology that can be used to translate among the representations in other ontologies or databases. It started as a merger of the basic elements of the OpenCyc and SUMO ontologies, and has been supplemented with other ontology elements (types, relations) so as to include representations of all of the words in the Longman dictionary defining vocabulary.
  • Cyc, a large Foundation Ontology for formal representation of the universe of discourse.
  • Disease Ontology,[23] designed to facilitate the mapping of diseases and associated conditions to particular medical codes
  • DOLCE, a Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering[10]
  • Dublin Core, a simple ontology for documents and publishing
  • Foundational, Core and Linguistic Ontologies[24]
  • Foundational Model of Anatomy,[25] an ontology for human anatomy
  • Friend of a Friend, an ontology for describing persons, their activities and their relations to other people and objects
  • Gene Ontology for genomics
  • Gellish English dictionary, an ontology that includes a dictionary and taxonomy that includes an upper ontology and a lower ontology that focusses on industrial and business applications in engineering, technology and procurement. See also Gellish as Open Source project on SourceForge.
  • Geopolitical ontology, an ontology describing geopolitical information created by Food and Agriculture Organization(FAO). The geopolitical ontology includes names in multiple languages (English, French, Spanish, Arabic, Chinese, Russian and Italian); maps standard coding systems (UN, ISO, FAOSTAT, AGROVOC, etc); provides relations among territories (land borders, group membership, etc); and tracks historical changes. In addition, FAO provides web services (http://www.fao.org/countryprofiles/webservices.asp?lang=en) of geopolitical ontology and a module maker (http://www.fao.org/countryprofiles/geoinfo/modulemaker/index.html) to download modules of the geopolitical ontology into different formats (RDF, XML, and EXCEL). See more information on the FAO Country Profiles geopolitical ontology web page (http://www.fao.org/countryprofiles/geoinfo.asp?lang=en).
  • GOLD,[26] General Ontology for Linguistic Description
  • GUM (Generalized Upper Model),[27] a linguistically-motivated ontology for mediating between clients systems and natural language technology
  • IDEAS Group,[28] a formal ontology for enterprise architecture being developed by the Australian, Canadian, UK and U.S. Defence Depts.
  • Linkbase,[29] a formal representation of the biomedical domain, founded upon Basic Formal Ontology.
  • LPL, Lawson Pattern Language
  • NIFSTD Ontologies from the Neuroscience Information Framework: a modular set of ontologies for the neuroscience domain. See http://neuinfo.org
  • OBO Foundry, a suite of interoperable reference ontologies in biomedicine
  • Ontology for Biomedical Investigations, an open access, integrated ontology for the description of biological and clinical investigations
  • OMNIBUS Ontology,[30] an ontology of learning, instruction, and instructional design
  • Plant Ontology[31] for plant structures and growth/development stages, etc.
  • POPE, Purdue Ontology for Pharmaceutical Engineering
  • PRO,[32] the Protein Ontology of the Protein Information Resource, Georgetown University.
  • Program abstraction taxonomy program abstraction taxonomy
  • Protein Ontology[33] for proteomics
  • Suggested Upper Merged Ontology, a formal upper ontology
  • Systems Biology Ontology (SBO), for computational models in biology
  • SWEET,[34] Semantic Web for Earth and Environmental Terminology
  • ThoughtTreasure ontology
  • TIME-ITEM, Topics for Indexing Medical Education
  • UMBEL, a lightweight reference structure of 20,000 subject concept classes and their relationships derived from OpenCyc
  • WordNet, a lexical reference system
  • YAMATO,[35] Yet Another More Advanced Top-level Ontology

The W3C Linking Open Data Community Project coordinates attempts to converge different ontologies into worldwide Data Web.

オントロジ・ライブラリ

The development of ontologies for the Web has led to the emergence of services providing lists or directories of ontologies with search facility. Such directories have been called ontology libraries.

The following are static libraries of human-selected ontologies.

  • DAML Ontology Library[36] maintains a legacy of ontologies in DAML.
  • Protege Ontology Library[37] contains a set of OWL, Frame-based and other format ontologies.
  • SchemaWeb[38] is a directory of RDF schemata expressed in RDFS, OWL and DAML+OIL.

The following are both directories and search engines. They include crawlers searching the Web for well-formed ontologies.

  • OBO Foundry / Bioportal[39] is a suite of interoperable reference ontologies in biology and biomedicine.
  • OntoSelect[40] Ontology Library offers similar services for RDF/S, DAML and OWL ontologies.
  • Ontaria[41] is a "searchable and browsable directory of semantic web data", with a focus on RDF vocabularies with OWL ontologies. (NB Project "on hold" since 2004).
  • Swoogle is a directory and search engine for all RDF resources available on the Web, including ontologies.

オントロジ・エンジンを使うアプリケーションの例

下記も見よ

Related philosophical concepts

参照

  1. ^ a b Gruber, Thomas R. (June 1993). “A translation approach to portable ontology specifications” (PDF). Knowledge Acquisition 5 (2): 199–220. http://tomgruber.org/writing/ontolingua-kaj-1993.pdf. 
  2. ^ “Ontologies I” (PDF). 2008年11月26日閲覧。
  3. ^ Garshol, L. M. (2004年). “Metadata? Thesauri? Taxonomies? Topic Maps! Making sense of it all”. 2008年10月13日閲覧。
  4. ^ Sowa, J. F. (1995). “Top-level ontological categories”. International Journal of Human-Computer Studies 43 (5-6 (November/December)): 669–85. doi:10.1006/ijhc.1995.1068. 
  5. ^ “IDEF5 Method Report” (PDF). Knowledge Based Systems, Inc. (1994年9月21日). Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
  6. ^ Gruber, T. (2008). Liu, Ling; Özsu, M. Tamer. eds. Ontology. Springer-Verlag. ISBN 9780387496160. http://tomgruber.org/writing/ontology-definition-2007.htm 
  7. ^ Gruber, T. (1995). “Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing”. International Journal of Human-Computer Studies 43 (5-6): 907–928. 
  8. ^ Gruber, T. (2001年). “What is an Ontology?”. Stanford University. 2009年11月9日閲覧。
  9. ^ Enderton, H. B. (May 12, 1972). A Mathematical Introduction to Logic (1 ed.). San Diego, CA: Academic Press. pp. 295. ISBN 978-0122384509 2nd edition; January 5, 2001, ISBN 978-0-12-238452-3 
  10. ^ a b “Laboratory for Applied Ontology - DOLCE”. Laboratory for Applied Ontology (LOA). 2011年2月10日閲覧。
  11. ^ Navigli, Roberto; Velardi, Paola (2004). “Learning Domain Ontologies from Document Warehouses and Dedicated Web Sites” (PDF). Computational Linguistics (MIT Press) 30 (2): 151–179. doi:10.1162/089120104323093276. http://www.mitpressjournals.org/doi/pdf/10.1162/089120104323093276. 
  12. ^ Gómez-Pérez, Ascunion; Fernández-López, Mariano; Corcho, Oscar (2004). Ontological Engineering: With Examples from the Areas of Knowledge Management, E-commerce and the Semantic Web (1 ed.). Springer. pp. 403. ISBN 9781852335519 
  13. ^ De Nicola, Antonio; Missikoff, Michele; Navigli, Roberto (2009). “A Software Engineering Approach to Ontology Building” (PDF). Information Systems (Elsevier) 34 (2): 258–275. http://www.dsi.uniroma1.it/~navigli/pubs/De_Nicola_Missikoff_Navigli_2009.pdf. 
  14. ^ Pouchard, Line; Ivezic, Nenad; Schlenoff, Craig (March 2000). “Ontology Engineering for Distributed Collaboration in Manufacturing” (PDF). Proceedings of the AIS2000 conference. http://www.mel.nist.gov/msidlibrary/doc/AISfinal2.pdf. 
  15. ^ “SADL”. Sourceforge. 2011年2月10日閲覧。
  16. ^ “Basic Formal Ontology (BFO)]”. Institute for Formal Ontology and Medical Information Science (IFOMIS). Template:Cite webの呼び出しエラー：引数 accessdate は必須です。
  17. ^ “BioPAX”. 2011年2月10日閲覧。
  18. ^ Osterwalder, Alexander; Pigneur, Yves (June 17–19, 2002). An e-Business Model Ontology for Modeling e-Business. 15th Bled eConference, Slovenia. http://129.3.20.41/eps/io/papers/0202/0202004.pdf. 
  19. ^ “CCO”. 2011年2月10日閲覧。
  20. ^ “CContology”. 2011年2月10日閲覧。
  21. ^ “The CIDOC Conceptual Reference Model (CRM)”. 2011年2月10日閲覧。
  22. ^ “COSMO”. MICRA Inc.. 2011年2月10日閲覧。
  23. ^ “Disease Ontology”. Sourceforge. 2011年2月10日閲覧。
  24. ^ “Foundational, Core and Linguistic Ontologies”. 2011年2月10日閲覧。
  25. ^ “Foundational Model of Anatomy”. 2011年2月10日閲覧。
  26. ^ “GOLD”. 2011年2月10日閲覧。
  27. ^ “Generalized Upper Model”. 2011年2月10日閲覧。
  28. ^ “The IDEAS Group Website”. 2011年2月10日閲覧。
  29. ^ “Linkbase”. 2011年2月10日閲覧。
  30. ^ “OMNIBUS Ontology”. 2011年2月10日閲覧。
  31. ^ “Plant Ontology”. 2011年2月10日閲覧。
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  33. ^ “Protein Ontology”. 2011年2月10日閲覧。
  34. ^ “SWEET”. 2011年2月10日閲覧。
  35. ^ “YAMATO”. 2011年2月10日閲覧。
  36. ^ “DAML Ontology Library”. 2011年2月10日閲覧。
  37. ^ “Protege Ontology Library”. 2011年2月10日閲覧。
  38. ^ “SchemaWeb”. 2011年2月10日閲覧。
  39. ^ “OBO Foundry / Bioportal”. 2011年2月10日閲覧。
  40. ^ “OntoSelect”. 2011年2月10日閲覧。
  41. ^ “Ontaria”. 2011年2月10日閲覧。

更なる詳細

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