Когнітивні технології предметної області на основі онтології

Заголовок (англійською): 
Cognitive technologies of the subject area based on ontology
Автор(и): 
Горда О. В.
Цюцюра М. І.
Автор(и) (англ): 
Tsiutsiura Mykola
Gorda Olena
Ключові слова (укр): 
когнітивність; технологія; онтологія; поняття; тезаурус; інформаційний об'єкт; семантична модель; інтелектуальне середовище; визначення; формалізація
Ключові слова (англ): 
cognition; technology; ontology; concept; thesaurus; information object; semantic model; intellectual environment; definition; formalization
Анотація (укр): 
Важливою проблемою автоматизованої побудови онтологій, як системи знань, є інтелектуалізація, а також пов'язані з цим інтеграція даних та якісний пошук інформації. Отже, завдання автоматизованого формування онтологій є доволі актуальним. Найпоширеніший критерій якості онтології заснований на оцінці зручності та ефективності роботи з нею, а також наявності зв'язку когнітивних процесів із семантичними, що сприяє процесу її побудови і актуалізації. Основною відмінністю проведеного аналізу, результати якого наводяться в цій роботі, є когнітивні інформаційні технології предметної області, когнітивно-семантичний аналіз на основі теорії категорій, математичної логіки і універсальної алгебри, побудови онтологічного словника та онтологічних конструкцій. Визначено інформаційну взаємодію інтелектуального середовища об’єкта із суб’єктом. Для формування поняття в інтелектуальному середовищі за рахунок приєднаного інформаційного простору визначено можливість і обґрунтовано застосування поняття та його особливостей у рамках проблематики. Побудова онтологій заснована на наявності зв'язку когнітивних процесів із семантичними й актуалізації – описання і виявлення джерел когнітивної інформації в інтелектуальних середовищах предметних областей. Лінгво-семантичний аналізатор – основний метод аналізу появи нових понять, ототожнення семантично сумісних понять з різних джерел знань, формування текстової стереотипності, прототипів і інваріантів у вигляді тексту, що написаний словами даного словника і термінами, які містяться в тезаурусі, – за рахунок пошуку в текстових масивах різного ступеня структуризації мінімальних смислових одиниць і використанні об'єктно-орієнтованого багатоваріантного аналізу в побудові системи шаблонів з нечіткими обчисленнями для полів класів.
Анотація (англ): 
An important problem of the automated construction of ontologies as a knowledge system is intellectualization, as well as the related data integration and qualitative information search. In this connection, the task of automated formation of ontologies is quite urgent. The most common quality criterion of the ontology is based on the assessment of the convenience and efficiency of working with it, and the presence of a connection between cognitive and semantic processes, which contributes to the process of its construction and actualization. The main difference of the conducted analysis, the results of which are presented in this work, are cognitive information technologies of the subject area, cognitive-semantic analysis based on the theory of categories, mathematical logic and universal algebra, construction of an ontological dictionary and ontological constructions. The informational interaction of the intellectual environment of the object with the subject is defined. For the formation of the concept in the intellectual environment due to the attached information space, the possibility is determined and the application of the concept and its features within the framework of the problem is substantiated. The construction of ontologies is based on the connection of cognitive processes with semantic ones and actualization – description and identification of sources of cognitive information in intellectual environments of subject areas. Linguistic-semantic analyzer is the main method of analyzing the emergence of new concepts, identification of semantically compatible concepts from various sources of knowledge, formation of textual stereotypes, prototypes and invariants in the form of text written with the words of this dictionary and terms contained in the thesaurus – by searching in text arrays of varying degrees of structuring of minimal semantic units and the use of object-oriented multivariate analysis in the construction of a system of templates with fuzzy calculations for class fields.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 53, 2023
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of Development of Complex Systems, number 53, 2023
Мова статті: 
Українська
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
30-38.pdf
Дата публікації: 
19 Июнь 2023
Номер збірника: 
53
Розділ: 
ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ
Університет автора: 
Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ
Литература: 

1.     Горда О. В. Специфіка інформаційних середовищ в будівництві. VIІ міжнар. наук. практ. конф. Управління розвитком технологій (м. Київ, 2020 р.). Київ : КНУБА. С. 55–56.

2.     Горда О. Аналіз моделей в інформаційному просторі будівництва. Міжна. наук. практ. конф. молодих вчених БУД-МАЙСТЕР-КЛАС-2020 (м. Київ, 2020 р.), 25-27 листопада 2020. Київ : КНУБА. C. 306–308.

3.     Mirjalili, A. Lewis. Grey Wolf Optimizer. Advances in Engineering Software V. 69. 2014. P. 46– 61.

4.     Горда О. В. Застосування BIM технологій на будівельному майданчику в інформаційних технологіях управління проектом. Міжнар. наук. практ. конф. молодих вчених БУД-МАЙСТЕР-КЛАС-2019, м. Київ, 29-31 листопада. Київ : КНУБА, 2019. C. 424–425.

5.     Григоровський П. Є., Горда О. В., Чуканова Н. П. Інформаційні середовища в будівництві. Будівельне виробництво. № 68. 2019. С. 15–19.

6.     Горда О. В. Топологія інформаційного простору в будівництві. Будівельне виробництво. № 70. 2020. С. 39–44.

7.     Горда О. В. Поле задач об’єкта будівництва. Управління розвитком складних систем. Київ : КНУБА, 2020.
№ 44. С. 78 – 83, dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2020.44.78-83.

8.     Чехарин Е. Е. Информационная модель семантического окружения. Перспективы науки и образования. 2014. № 4. С. 20–24.

9.     Осипов Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. Основы теории и технологии. Москва : Наука, 1997. 112 с.

10.  Москальчук Г. Г. Структура текста как синергетический процесс Издательство: Едиториал УРСС. 2010. 296 с.

11.  Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Москва : Вильямс, 2006. 1104 с.

12.  Никитина С. Е. Семантический анализ языка науки. На материале лингвистики. Москва: Наука. 1987. 126 с.

13.  Лоскутов Ю. А., Михайлов Ф. С. Ведение в синергетику. Москва : Наука, 1990, 270 с.

14.  Лукашевич Н. В., Добров Б. В. Проектирование лингвистических онтологий для информационных систем в широких предметных областях. Онтология проектирования, 2015, №1. С. 47–69.

References: 

1.     Gorda, O. (2020). Specificity of information environments in construction. VII international scientific and practical conference "Technology Development Management", Kyiv, KNUBA, 55–56.

2.     Gorda, O. (2020). Analysis of models in the information space of construction. International scientific and practical conference of young scientists "BUD-MASTER-CLASS-2020", November 25–2, 306–308.

3.     Mirjalili, A. Lewis. (2014). Grey Wolf Optimizer. Advances in Engineering Software, 69, 46– 61.

4.     Gorda, O. (2019). Application of BIM technologies on the construction site in project management information technologies. International scientific and practical conference of young scientists "BUD-MASTER-CLASS-2019", November 29-31, 424–425.

5.     Hryhorovsky, P., Gorda, O., Chukanova, N. (2019). Topology of information space in construction. Construction production, 68, 15–19.

6.     Gorda, O. (2020). Topology of information space in construction. Construction production, 70, 39–44.

7.     Gorda, Elena. (2020). Field of tasks of the construction object. Management of Development of Complex Systems, 44, 78–83, dx.doi.org\10.32347/2412-9933.2020.44.78-83.

8.     Chekharyn, E. (2014). Information model of semantic environment. Perspectives of science and education, 20–24.

9.     Osipov, G. (1997). Acquisition of known intellectual systems fundamentals of theory and technology. Moscow :
Nauka, 112.

10.  Moskalchuk, H. (2010). The structure of the text as a synergetic process. Publisher: "editorial urss", 296.

11.  Haykin, S. (2006) .Neural networks: full course. Moscow: Williams, 1104.

12.  Nikitina, S. (1987). Semantic analysis of the language of science. On the material of linguistics. Moscow: Nauka, 126.

13.  Loskutov, YU., Mikhailov, F. (1990). Guide to synergetics, Moscow: Science, 270.

14.  Lukashevich, N., Dobrov, N. (2015). Designing linguistic ontologies for information systems in broad subject areas. Ontology of design, 1, 47–69.