オントロジー (情報科学)

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コンピュータ科学 (en:Computer Science)と情報科学 (en:Information Science)において, オントロジ(概念体系) は、あるドメイン内 (en: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 (en:Reasoning)として使われます。それは哲学用語の(オントロジ) (en: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表現 (en:Knowledge representation)の形として、人工知能 (en:Artificial intelligence)、セマンティックWeb (en:Semantic Web)、システム工学 (en:Systems engineering)、ソフトウエア工学 (en:Software engineering)、生態情報 (en:Biomedical_informatics)、ライブラリ科学 (en:Library science)、エンタープライズ・ブックマーキング (en:Enterprise bookmarking)、及び情報仕組 (en: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フレームワーク (en:Enterprise architecture framework)の定義と利用への基本です。


目次

全貌 [編集]

用語 オントロジ は、哲学 (en:Philosophy)が起源であり、多くの異なった方法に適用されている。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から来ている。コンピュータ科学 (en:Computer_science)内での中核となる主旨は、タイプ、特性、及び関係タイプ のセットから成る世界を記述するためのモデルである。正確にこれらの変化の周りに準備されるものは様々だが、それらはオントロジの必需品である。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ている。 [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、アイデア、及びのイベントに関する特性と関係とともに、それらをある分類システムに沿って表現することである。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 (en: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(en:foundationalism)[4]を議論し、AIにおけるCycプロジェクトを議論することである。 ２つの間の相違は主として焦点の問題である。コンピュータ科学者が第一次原則の議論（そのようなものが固定化された本質 (en:Fixed essences)として存在するかどうか、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、哲学者は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を確立することにそれほど関心がない。

歴史 [編集]

歴史的に、オントロジは、何が存在するかの存在の本質である形而上学 (en:Metaphysics)として知られる哲学の分岐として発生しました。この基本的分岐は、特定 (en:particular)と一般 (en:Universal_(metaphysics))の間、内因と外因 (en:Intrinsic_and_extrinsic_properties_(philosophy)の間、および本質 (en:Essence)と実在 (en:Existence)の間の関係に注目して、存在の様々なタイプ又はモードの分析に関係します。特定におけるオントロジ的問合せの伝統的目標は、それらの基本的分類、あるいは種別を発見するため、自然に落着くオブジェクトへ『そのジョイント』の世界に分離することである。[5]

２０世紀後半に、哲学者は、大変細密なオントロジ自体を実際に構築すること無く、オントロジを構築可能な手段あるいはアプローチを議論した。対照的に、コンピュータ科学者は、どのようにそれらが構築されるかについて少しの議論で、en:WordNetやCycのような大規模で堅牢なオントロジを構築した。

１９７０年代中ごろから、人工知能(AI)分野の研究者達は、知識の獲得が大きくて強力な人工知能システムを構築する上で重要である、と認識した。人工知能研究者は、一定の自動化された理由づけ (automated_reasoning)のタイプを可能にするコンピュータ的モデル (computational model)として彼らが新しいオントロジ（概念体系）を創作することを議論した。1980年代に、AIコミュニティは、モデル化された世界と知識システムの構成要素の理論の両方を参照するため、用語概念体系（オントロジ）を使い始めた。 何人かの研究者は、哲学的オントロジからひらめきを描いて、適用される哲学の一種としてコンピュータ的オントロジを眺めた。[6]

1990年代初期に、Tom Gruberによる、幅広く引用されたWebページと論文『知識共有のため使われるオントロジの設計に向けた原則』[7] が、コンピュータ科学 (computer science)における技術用語として概念体系（オントロジ）の意図的定義が認められた。Gruberは、概念化の仕様を意味する用語を紹介した。すなわち、概念体系は、あるエージェントまたはエージェントのコミュニティのため公式に存在し得る、概念と関係性の（プログラムの公式仕様のような）記述である。この定義は概念定義のセットとしてオントロジの用途と整合しているが、しかしより一般的である。そしてそれは、それを哲学で使うより用語の異なった感覚である。[8]

Gruber (1993)の『オントロジは時には、クラスの階層的分類体系（タキソノミ）、クラスの定義、及びその包括的関係と等価であるが、しかしオントロジはそれらの形式を限定する必要はない』に従う。オントロジはまた、用語を紹介するのみで世界についてどんな知識も付加することのない典型的な論理感覚での定義である、保守的定義に限定されない。[9] 概念化を規定するため、一つは、定義された用語の可能な解釈を制約する公理を述べることが必要である。[1]

21世紀の初期に、認知科学 (cognitive_science)の学際的プロジェクトが、共により近い2つの学者サークルに持ち込んだ。[要出典]. 例えば、コンピュータ科学の研究者が、オントロジ（時には彼らの手法のため直接的結果）で作業するそれらの哲学者を更に参照する一方で、コンピュータ科学の公式なオントロジ（時にはソフトウエアの作業中ディレクトリでさえ）を分析する哲学者を含む『哲学におけるコンピュータ化の転向』の議論が存在する。未だに、これら両方の分野の多くの学者が、認知科学のこの傾向に係わり、そしてお互い独立に作業を続け、それらの異なる懸念を別々に追求している。

オントロジの構成要素 [編集]

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るかに関係なく、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： 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）es： セット（set）、 集合、 概念、 プログラミングにおけるクラス (class in programming)、オブジェクト・タイプ (types of objects)、あるいはモノの種類
  • 属性 (attribute)： オブジェクト（及びクラス）が持ち得る、側面、特性、特徴、特長、あるいはパラメータ
  • 関係（relation）： 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：オントロジがアプリケーションのそのドメインを記述する全体的理論を一緒に構成する、論理形式(en:Logical_form)における（ルールを含む）仮定。この定義は、生成的文法 (en:Generative_grammar)や公式論理 (en:Formal_logic#Formal_logical_systems)における『公理』の形式とは異なる。それらの専門分野で、公理は、先験的知識と仮定されたステートメントであるだけを含む。ここで使う『公理』は、自明のステートメントから派生した理論も含む。
  • イベント (Event (philosophy))： 属性または関係の変化。

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る。

ドメイン・オントロジと上位のオントロジ [編集]

一つのドメイン内概念体系（あるいはドメイン内特定概念体系）は特定ドメイン、あるいは世界の一部の仕組を記述（モデル化）する。それは、それらがそのドメインに適用する用語の特定な意味を表す。例えば、用語en:card カードは、多くの異なる意味を持つ。コンピュータ・ハードウエア世界のドメイン内でのオントロジがパンチカード (en:Punched_card)、あるいはビデオ・カード (en:Video_card)の意味でモデル化する一方で、ポーカー (en:Poker)ドメインでのオントロジは、その用語はトランプ (playing_card)の意味でモデル化する。

ある上位オントロジ (upper ontology) (又は基礎オントロジ) は、ドメイン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ある。それは、それらが関係するドメイン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core glossary)を採用する。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する。 [10] 何かによって上位概念体系が考察される一方で、WordNetは一つの概念体系に厳密ではない。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た。[11]

Gellish オントロジは、上位とドメイン内の概念体系の組合せの例である。

ドメイン内概念体系は、各種の特定における概念と時には取捨選択する方法を表現することから、しばしば矛盾する。 ドメイン内概念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ドメイン内概念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ドメインごとの異なった認識のため生じる。

現在、共通基盤概念体系から開発されない合成概念体系は、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になる。 ドメイン内概念体系の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を用いるドメイン内概念体系を自動的に合成することができる。 合成概念体系のための汎用化技術における研究が存在するが[要出典]、この分野の研究は未だ大いに理論的である。

オントロジ工学 [編集]

詳細は「Ontology engineering」を参照

概念体系工学 (Ontology engineering)、（またはオントロジ構築）は、概念体系の構築のための手法または手法論を研究する、知識工学 (knowledge engineering)の一つのサブ分野である。それは、概念体系の開発過程、概念体系のライフサイクル、及びそれらをサポートするツール・スーツと言語を研究する。[12][13]

オントロジ工学は、ソフトウエア・アプリケーション、及び事業体と特定のドメインのための事業手続きに含まれる知識を明示的にする。オントロジ工学は、事業用語とソフトウエア・クラスの定義に関係する障壁のような、意味的障害によって引き起こされた相互運用性の問題を解決する方向を提供する。オントロジ工学は、特定のドメインのため概念体系を開発することに関係するタスクのセットである。[14]

オントロジ言語 [編集]

詳細は「Ontology language」を参照

オントロジ言語 (ontology language)は、概念体系をコード化するため使われる、一つの形式言語 (formal language)である。私有や標準ベースの両方で、概念体系のための多くのそのような言語が存在する：

発行されたオントロジの例 [編集]

  • 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 [編集]

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 [編集]

下記も見よ [編集]

Related philosophical concepts

参照 [編集]

  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). 2011年2月10日閲覧。
  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). 2011年2月10日閲覧。
  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。
  32. ^ “PRO”. 2011年2月10日閲覧。
  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 [編集]

外部リンク [編集]

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