Онтологични системи
След като системите стават по-твърди, как можем да работим? Възможно е да направим това, ако направим избора на лека интеграция.
Отговорът на въпрос изисква търсене във всички налични източници на информация. Тази операция може да се извърши онлайн (в смисъл, че времето за реакция го позволява) или офлайн (чрез попълване на a база данни на отговорите).
Ако на нашия въпрос не се отговори в данни събрани чрез извличане на данни, искаме да знаем дали има други начини за агрегиране данни за да получите отговора.
Нека се сблъскаме например със случая, в който дадена компания е заинтересована да изолира тези компании или тези хора, които са и двете клиенти какви доставчици. Те имат данъчен код или ДДС номер като свой идентификатор, следователно един код идентифицира едно цяло. Чрез интегриране на i данни и чрез използване на излишъка е възможно да се организира информацията по нов начин и относително лесно да се идентифицира субектът, който е едновременно клиент и доставчик.
Добавената стойност се получава, когато не се подразделя клиенти и доставчици, говорим за обща категория, събеседниците, които включват и други субекти (например ЗП, като например общината, на която се плащат данъци). В този случай идеята е да се разглежда концепцията, а не синтаксисът, като полюс на агрегиране. Това ни позволява да избегнем необходимостта да интегрираме основите данни и следователно осъществява светлинната интеграция.
Клиентът и доставчикът са ключови думи, които ми позволяват да идентифицирам някои от субектите, с които имам връзка.
На този етап е възможно да се създаде структура за нашите събеседници, които са физически или юридически лица, които биха могли да бъдат нови компании, с които да имат взаимоотношения, но които не са нито клиенти нито доставчици (например общината, съседите). Следователно откриваме, че имаме взаимодействие с набор от хора и набор от юридически лица.
Има начин за достъп до база данни чрез корелация, която не се очакваше: откриваме, че i клиенти които са и доставчици, защото се позоваваме на структурата на данни, но, за да се присъедините към данни и да намерим корелация, ние не разчитаме само на стойностите, които намираме, но и на излишък и структура (например как да разбера дали Mac Donalds и McDonald са една и съща компания?).
За да избегнем използването на ключови думи, тоест за да избегнем характеризирането на обекти с лексикални атрибути, трябва да използваме онтологични системи: ние не се интересуваме от синоними на определен обект, но ни интересува разбирането на структурата на света или онтологията.
Онтологията е нещо различно от семантиката: последната е свързана с езиците, докато онтологиите са свързани със световете. Онтологията е изследване на битието или „начина, по който сме в света“, докато семантиката е свързана с езиците: за да има значение, езикът трябва да съществува. Светът е генериран от език, което следователно ни позволява винаги да надхвърляме това, което виждаме, и онтологията Parla на конкретен свят.
Например, ако дефинираме термина "небостъргач" като "сграда по-висока от X метра", изречение от
като "Прибрах се вкъщи с небостъргача в джоба" няма смисъл в онтологията, която сме дефинирали, докато ако онтология предвижда термина "небостъргач", както и значението на "статуетка-сувенир, който възпроизвежда сграда", тази фраза би приела точно значение.
Установяване на корелация между база данни, ние описваме света: светът е този, който казва, че определя думите, които използваме. Този свят винаги е ограничен: броят на фактите в живота на организацията е ограничен. Светът, предизвикан от езика, вместо това е безкраен и с езика можем да представим всеки възможен свят, тъй като езикът касае потенциала, а не само съществуващия. Във всеки случай това е логиката, която ни позволява да стигнем до същността на семантиката: и логиката, която казва, че ако някой предоставя услуга, той е доставчик, тъй като знаем, че услугата е вид доставка.
Онтологията ни позволява да отделим две фази: агрегиране и евентуална интеграция. Агрегирането е свързано с обединяването на това, което ни интересува, и е значителна част от интеграцията: ако имам два документа с един и същ данни и добавям значението им, направени са най-големи усилия. Действителната интеграция на файлове (обединяване или редактиране) е второстепенната част.
Можете да свържете информацията, съдържаща се в база данни, но също така и документи и видеоклипове, използвайки семантика. Предимството да имате повече база данни, а не само един, е, че можем да запазим в база данни аналитична информация на атомно ниво.
След това трябва да можем да съпоставим информацията, за да получим стандартизиран отговор, който позволява да се оптимизират разходите и да се осигури правилна връзка с всички клиенти (е в състояние да отговори по същия начин).
За да разберем какво е свързано с какво, нека разгледаме пример, който идва от идеята за мрежата: можем да прилагаме тагове към ресурси, за да разпознаем цялата свързана информация. Проблемът с този подход е, че можем да използваме тагове в различна форма, за да представяме едно и също нещо (таговете са свързани със синтаксиса). Второ решение е да се обърне към семантичното измерение, преминавайки от лексикон (т.е. използване на думи за извличане на етикети) към семантика (извличане на понятия и обекти).
Семантиката, която ни интересува, обаче е от различен характер от този на естествените езици, който като цяло има по-широки цели от предложената. Благодарение на семантиката можем да характеризираме език, чрез който можем да опишем света, който ни интересува, т.е. онтологията.
Онтологиите могат да бъдат описани с помощта на логически езици, един от най-популярните е OWL (Ontology Web Language).
Чрез него ние сме в състояние да се движим по света и да интерпретираме фактите. Това е много абстрактно описание, полезно във връзка с действията, които искаме да извършим.
В онтологията взаимоотношенията между възлите определят какво е възможно и кое е от значение за въпросната онтология, а не извън нея, и е пълно по отношение на действията, които можем да направим.
Също така се използва много за свързване на различни неща, например когато дадена компания иска да знае нещо за друга компания. В този случай трябва да намеря начини за свързване на различна информация. Използването на абстракция е най-използваната техника:
- диагностика на организацията;
- диагностика на човек;
- машинна диагностика.
Видът на абстракцията зависи от отговора, който искаме да дадем: трите диагнози са свързани помежду си, дори ако очевидно тези понятия принадлежат към различни категории.
Всяка от тези категории определя набор от права-задължения във взаимоотношенията на човека с организацията.
Сподели:
Научете повече от Online Web Agency
Абонирайте се, за да получавате най-новите статии по имейл.
