Аннотация:

Представлен набор семантических сервисов, разработанных с целью поддержки образовательного процесса в области математики. Функционал этих сервисов основан на использовании математических онтологий OntoMath^Edu и OntoMath^PRO. Онтология профессионального математического знания OntoMath^PRO предназначена для классификации и систематизации математических понятий и включает несколько важнейших областей математики. Образовательная математическая онтология OntoMath^Edu системно представляет знания по учебному курсу «Планиметрия». Для применения онтологий в образовательных приложениях разработан подход к проектированию пререквизитных отношений в названных онтологиях. Для поддержки математического образования разработаны сервисы семантического поиска по математическим формулам, семантического аннотирования учебных материалов, визуализации подграфов семантической сети онтологии OntoMath^Edu, а также параллельный формальный/неформальный корпус математических утверждений и система автоматической генерации тестовых вопросов по математическим дисциплинам.

Приведены примеры успешного применения разработанных программных инструментов. Эти инструменты встроены в цифровую экосистему OntoMath, в рамках которой осуществляется взаимодействие семантических сервисов управления математическим знанием.  

Аннотация: На основе разумного сочетания трех подходов - традиционных информационно-поисковых тезаурусов, формальных онтологий, ресурсов типа WordNet, разработана лингвистическая онтология по естественным наукам и технологиям ОЕНТ, предназначенной для работы при автоматической обработке текста в разных приложениях обработки информации. ОЕНТ включает в настоящее время более 50 тысяч понятий, более 150 тысяч текстовых входов, 200 тысяч прямых и более двух миллионов наследуемых отношений между понятиями. В статье мы описали структурные особенности ОЕНТ. Широта предметной области и назначение онтологии определяют ряд решений, принятых при разработке структурной организации онтологии.

Аннотация:

Подход к многоагентному моделированию, основанный на онтологиях, предполагает реализацию моделирующей системы посредством создания онтологий. Примером целостной реализации такого подхода к агентному моделированию является стандарт IEEE 1516 Standard for Modeling and Simulation High Level Architecture. Данная работа посвящена распределенной многоагентной моделирующей системе, предназначенной для моделирования сложных радиотехнических систем (особенно радиолокационных станций), её актуальность обусловлена необходимостью замены части натурных испытаний имитационными экспериментами. Мотивация перехода на стандарт IEEE 1516 для «тяжелой» многоагентной моделирующей системы, кроме прочего, состоит в обеспечении масштабируемости, открытости и многократного повторного использования разработанных агентных моделей, что совершенно логично делать на основе существующего хорошо проработанного и апробированного стандарта, устанавливающего правила взаимодействия моделей и разработки программных интерфейсов. В статье приведены общие принципы построения и архитектура моделирующей системы. Показаны основные требования к агентам, их роль и место в комплексной моделирующей системе, особое место среди агентов занимает имитатор фоно-целевой обстановки. Обсуждается также возможность совмещения двух схем имитационного моделирования: дискретно-событийной и пошаговой. Дело в том, что пошаговая схема обладает такими преимуществами, как простота и наглядность, в ней удобно моделировать алгоритмы обработки, составные части радиотехнических систем. Однако в ней невозможно реализовать истинную автономность и асинхронность агентов. Совмещение двух схем моделирования позволяет объединить их достоинства.

Аннотация:

Представлены результаты по созданию методов управления математическим знанием в контексте цифровых математических библиотек. Программные инструменты, разработанные на основе этих методов, являются частью цифровой экосистемы OntoMath, в рамках которой осуществляется их взаимодействие. Приведено краткое описание архитектуры экосистемы OntoMath, выделены уровни предметных онтологий и внешних онтологий, а также уровень программных инструментов и сервисов. В отдельную категорию выделены семантические сервисы. Этим термином обозначены программные инструменты, в функционале которых используются запросы к предметным онтологиям для обеспечения управления объектами знаний. Даны общие описания разрабатываемых предметных онтологий: образовательной математической онтологии OntoMath^Edu и онтологии профессиональной математики OntoMath^PRO. Отражено развитие образовательной онтологии в направлении включения образовательных пререквизитных связей между классами. Среди программных инструментов цифровой экосистемы выделены сервисы поиска по математическим электронным коллекциям, сервис семантического аннотирования математических документов, инструменты семантической разметки образовательных математических документов, а также система автоматической генерации проверочных тестов по математическим образовательным дисциплинам.

В рамках цифровой экосистемы OntoMath развиваются рекомендательные системы специального назначения. В текущей версии экосистемы представлены рекомендательная система формирования списка близких статей, основанная на онтологии OntoMath^PRO, рекомендательная система назначения экспертов для поддержки процесса научного рецензирования и рекомендательные системы подбора предметных классификаторов УДК и кодов Mathematics Subject Classification для математических документов. Приведены также результаты, полученные в направлении создания фабрики метаданных цифровой библиотеки, включающей сервисы и инструменты извлечения, уточнения, пополнения и нормализации метаданных документов электронных математических коллекций. Отметим, что экосистема OntoMath разрабатывается как технологическая основа цифровой математической библиотеки Lobachevskii-DML.

Аннотация: В этой статье предлагается проект системы публикации данных об Особо Охраняемых Природных Территориях (ООПТ) в пространстве Linked Open Data. Описана общая архитектура системы, принципы работы модулей связывания, публикации и интеграции данных. Также предлагается онтология ООПТ, основанная на европейских стандартах INSPIRE.

Аннотация: Описано приложение OntoDictionary, которое предназначено для работы с научными математическими статьями и онтологиями, созданными в редакторе Protege. Приложение способно создавать словарь онтологии, разбивать его элементы на концепты и обрабатывать их в булевом поиске. Имеется функционал для выделения определённых именных групп из математических статей. Новизна заключается в создании и методе обработки именных групп, содержащих формулы. Формулы обрабатываются независимо от их типа. Построен отбор кандидатов в термины. По всему функционалу произведён ряд экспериментов с онтологией математического знания OntoMathPRO, которая также была разработана в Казанском федеральном университете.

Аннотация: В статье на базе семиотического подхода уточняется смысл, вкладываемый в термины «информация», «знание», «тезаурус», «онтология», применительно к той области информатики, которая изучает процессы взаимных преобразований данных, информации и знаний. Это позволяет дать краткое описание функционирования интеллектуальных информационных систем в терминах теоретической информатики.

Аннотация: Описана методология и технология построения многоцелевой информационной среды T-System путем расширения информационной системы T-Libra и предназначенной для интеграции ресурсов и сервисов, характерных для электронной библиотеки с гибким полнотекстовым поиском, виртуального музея, электронного архива, исследовательской лаборатории, образовательного сервера. Методологической основой интеграции является гибридная двухуровневая онтология, основанная на взаимодействии функциональных систем (верхний уровень), библиотеки концептов и библиотеки тезаурусов (нижний уровень). Технологической основой – унифицированная поисковая система, включающая в себя механизм нелинейных каскадных запросов, формирующих соответствующие функциональные системы и соединяющих результаты полнотекстового поиска, релевантные тезаурусы и концепты, текстовые метаданные, а также нетекстовые объекты различной модальности (графика, звук, видео и т.д.). Вся среда проектируется в трехзвенной архитектуре (Веб-браузер / Веб-сервер + Сервер приложений / Cервер баз данных), с использованием специальной системы индексации для повышения эффективности поиска, а также внешней логики, встроенной в сервер приложений и обеспечивающей совместимость с различными СУБД.

Аннотация:

Одними из основных компонентов Единого Цифрового Пространства Научных Знаний (ЕЦПНЗ) являются предметные онтологии отдельных тематических подпространств, включающие в себя основные понятия, относящиеся к данному научному направлению. Задача построения предметных онтологий на первом этапе требует формирования массива ключевых терминов в заданной области науки с последующим установлением связей между ними. Настоящая работа является развитием исследований, проводимых авторами в области создания ЕЦПНЗ. В рамках предыдущих исследований была предложена унифицированная структура представления онтологии элементов ЕЦПНЗ (подпространств, классов и атрибутов объектов, связей между объектами или атрибутами). В процессе моделирования онтологии на примере универсального и ряда тематических подпространств ЕЦПНЗ выявилась необходимость некоторой корректировки структуры онтологии, касающейся справочников ЕЦПНЗ, для обеспечения возможности описания вложенных атрибутов данных. Кроме того, в онтологию введено понятие «тип словаря значений атрибутов данных», определены два типа словарей – «статические» и «динамические». Эта информация позволяет упростить алгоритмы формально-логического контроля при формировании контента ЕЦПНЗ. Указание на тип словаря введено в структуру справочников атрибутов объектов. В представленной работе описана модифицированная структура онтологии на примере 11-ти вспомогательных и 10-ти предметных классов универсального подпространства (УПП) ЕЦПНЗ. Приведены примеры справочников каждого класса, построенные в соответствии с моделью структуры онтологии, перечень атрибутов объектов и примеры статических словарей.

Аннотация: В работе представлено описание основных понятий, использованных при построении информационной системы трехслойной архитектуры. Слой знаний этой системы содержит базу знаний, используемую приложениями для семантического поиска, интеграции и систематизации (частично автоматической) информационных ресурсов по количественной молекулярной спектроскопии. База знаний представлена в форме прикладных онтологий, с помощью которых решаются перечисленные выше задачи. Основное внимание сконцетрировано на интерпретации понятия «онтология», введенном в работах Н. Гуарино.

Аннотация: Статья посвящена описанию свойств решений задач в предметной области «Количественная спектроскопия» и детализирует результаты работы [1]. Для представления свойств решений задач используется язык OWL DL. В качестве примера рассмотрена прикладная онтология источников информации о свойствах решений прямой и обратной задачи нахождения вакуумных волновых чисел в молекулярной спектроскопии диоксида углерода и его изотопологов. Показано, что создание источника информации, характеризующих свойства решения задачи, позволяет классифицировать решения задач количественной спектроскопии и организовывать семантический поиск достоверных данных в публикациях. Дано краткое описание особенностей табличного метода используемого в машине вывода FACT++.