У цій статті під завданням інформатики розуміється таке завдання, рішення якої досягається за допомогою програм, що використовують експертне знання. Важливим етапом в розробці таких програм є концептуальна специфікація структури цього знання, зокрема, знання предметної області та методів вирішення задачі. Концептуальна специфікація складається в ідентифікації відповідних понять предметної області, зв'язків між ними, схем, правил, процедур і т.п. Зазвичай формальна концептуальна специфікація виконується за допомогою відповідних концептуальних (понятійно-орієнтованих) мов. Розглядається система концептуальних мов БМЗ «Бінарна Модель Знань». Показана можливість застосування БМЗ до двох завдань: 1) проектування потоків робіт з урахуванням динаміки вимог і цілей. Точніше, БМЗ може застосовуватися в якості інструменту для створення онтологій, які можуть бути використані для моделювання поведінки системи потоку робіт. Такі онтології можуть бути використані при розробці семантичних веб-сервісів для бізнес-процесів; 2) створення медичної онтології, використовуваної для діагнозу вірусних гепатитів.

Анотація наукової статті з комп'ютерних та інформаційних наук, автор наукової роботи - Урал Г. В.


Conceptual specifying of some informatics problems

Under a problem of informatics we understand the task which can be solved by computer programs using expert knowledge. The important stage in development of such programs is conceptual specification of structure of the knowledge, in particular, knowledge of problem domain and methods of solving. Conceptual specification consists in identifying adequate problem domain concepts and relations among them, schemas, rules, procedures et al. Usually, formal conceptual specification is realized by means of suitable conceptual languages ​​(concept-oriented languages). The system BKM Binary Knowledge Model is considered. It is shown of possibility of applying BKM to two problems: 1) design of workflows with dynamics of requirements and goals; 2) creating of medical ontology for diagnosis of viral hepatitis.


Область наук:

  • Комп'ютер та інформатика

  • Рік видавництва: 2008


    Журнал: Известия Південного федерального університету. Технічні науки


    Наукова стаття на тему 'Концептуальна специфікація деяких завдань інформатики'

    Текст наукової роботи на тему «Концептуальна специфікація деяких завдань інформатики»

    ?рангової ступеня R (tk>c) для кожного з обраних термів є предметом

    окремого дослідження і буде висвітлено автором в окремій роботі.

    БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК

    1. Блюмин С.Л., Шуйкова КА., Сараєв П.В., Черпаків КВ. Нечітка логіка: алгебраїчні основи і додатки: Монографія. - Липецьк: ЛЕГІ, 2002. - 113 с.

    2. Ха Т.Ч., Юрчук СМ. Створення текстової вибірки на основі електронного архіву даних лабораторії ELDIC для дослідження задач автоматичної обробки текстів на природній мові // Праці Всеросійської наукової школи-семінар молодих вчених, аспірантів і студентів Таганрог: "Інтелектуалізація інформаційного пошуку, скантехнологіі і електронні бібліотеки". - Таганрог: Изд-во ТТІ ПФУ, 2008. - С. 82-86.

    3. Igor Kuralenok, Vladimir Dobrynin, Igor Nekrestyanov, Mikhail Bessonov, and Ahmed Patel. Distributed search in topic-oriented document collections. In Proc. of World Multiconference on Systematics, Cybernetics and Informatics (SCI'99), volume 4, pp. 377-383, Orlando, Florida, USA, August +1999.

    4. Dumais S.T., Platt J., Heckerman D., SahamiM. Inductive learning algorithms and representations for text categorization. In Proceedings of CIKM-98, 7th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (Bethesda, MD, 1998), 148-155.

    5. Haris Z. Mathematical Structures of Language. Interscience Publishers John Wiley & Sons, New York. - 1968 80. - 230 p.

    6. McCallum A., Nigam K. A Comparison of Event Models for Naive Bayes Text Classification. In AAAI / ICML-98 Workshop on Learning for Text Categorization, 1998. p. 41-48.

    7. Sebastiani F. Machine Learning in Automated Text Categorization. ACM Computing Surveys, 34 (1): 1-47, 2002.

    УДК 517.714.3

    Г.В. Урал

    КОНЦЕПТУАЛЬНА СПЕЦИФИКАЦИЯ ДЕЯКИХ ЗАДАЧ інформатики *

    Вступ. Тут під завданням інформатики ми розуміємо завдання, рішення якої досягається за допомогою програм, що використовують експертне знання. Важливим етапом в розробці таких програм є концептуальна специфікація структури цього знання, зокрема, знання предметної області та методів вирішення задачі. Концептуальна специфікація складається в ідентифікації відповідних понять предметної області, зв'язків між ними, схем, правил, процедур і т.п.

    Часто концептуальна специфікація виконується на неформальному рівні. Але тенденція така, що все частіше використовуються формальні мови для концепту,

    додатків, що допускають формальну інтерпретацію і, отже, машин.

    моделюванням [1]. Формалізми концептуальної специфікації називаються концептуальними мовами або мовами концептуального моделювання [2]).

    Одним з важливих вимог, що пред'являються до концептуальних мов, є їх когнітивна адекватність, тобто близькість їх конструкцій до тих, які ис, .

    *

    Робота виконана за фінансової підтримки РФФД (грант № 08-01-00465). 144

    концептуалізація виконується з використанням понять, то концептуальні мови повинні бути понятійно-орієнтованими. Зокрема, «нормальний» концептуальний мову для специфікації структури понять повинен містити основні конструктори понять (агрегацію, таксономії, конкретизацію, обоб-

    . .)

    Формальний опис предметної області, виконане в концептуальному

    , . -ж онтологіями.

    У роботах ПС. Плесневіча була запропонована система концептуальних мов, названа «Бінарна Модель Знань» (БМЗ) [4, 5]. За допомогою пропозицій цих мов можна визначати формальні поняття моделюється предметної області, які можуть бути двох типів - класи і Біпарние зв'язку. У БМЗ є такі мови:

    | Мова структурної специфікації (ЯСС). За допомогою пропозицій цієї мови визначається атрибутного структура об'єктів - елементів універсуму формального поняття, а також визначається таксономія понять.

    | Мова для визначення таксономічної структури понять (ЯТС). За допомогою пропозицій цієї мови визначається ієрархічна мережа понять і вказуються дефолти для атрибутів.

    | (),, -Льон з пропозицій мов ЯСС і ЯТС.

    | (). -ка можна вводити в базу фактів нові факти, виключати факти і моди.

    | (). -го мови визначаються абстрактні типи даних, які можуть служити значеннями атрибутів понять.

    | ().

    мови визначаються логічні зв'язки між поняттями.

    | ().

    мови визначається модальні зв'язку між поняттями.

    | (). -го мови специфицируются поняття, що містять неявно атрибути, значеннями яких служать моменти або інтервали часу, і визначають темпоральні відносини між такими атрибутами.

    Наведемо приклади пропозицій з мов системи БМЗ.

    приклади.

    1):

    Викладач [ПІБ: String, Должн: String, Зарплата: Integer, Работает_на: Кафедра]

    % Викладач має прізвище ім'я та по батькові (представляється рядком символів), займає деяку посаду (представляється рядком символів), працює на деякій кафедрі. Взагалі, пропозиція ЯСС, специфікує універсум класу має вигляд <ім'я поняття> [Список атрібутних пар]%.

    Студент [ПІБ: String, Група: String, Керівник: Викладач], (Студент СдалЕкзамен Предмет) [ВремяСдачі: Date, 04eHKa: Integer,

    Прийняв: Викладач].

    % -

    лучіл деяку оцінку, причому іспит прийняв деякий викладач. під, , ,

    (< > < > < > [< >]%

    [: String,:],

    Предмет [Н ^ вання: String].

    2) Пропозиції Яз:

    ?Х.ФІО - X СдалЕкзамен (Бал = 5; Прийняв. (ПІБ = 'І.І. Іванов'; Посада = професор) Предмет (Н ^ вання = матлогіке).

    % (,) 13-02,

    відмінно професору ІЛ. Іванову іспит з математичної логіки%.

    ?(Х.ФІО, LLIST Y.®HO) - X.Руководітель = Y; Y. Работает_на. На звання = ПМ.

    %

    список керованих ним студентів%

    3) Пропозиції ЯЛ З:

    EACH Препод. (Посада = професор OR доцент; Работает_на. Назва = ПМ) Керує SOME Студент; (X Керує Y) IFF Y. Керівник = X.

    % -Діти хоча б одним студентом%

    IF X IN Преподаватель.Должность = професор) THEN X.Зарплата > 10000.

    % Зарплата професора більше 10000 рублів%

    У ЯТС є пропозиції, які стосуються інтервального логіці Аллена [6]. Декларація події З виконується пропозицією EVENT C. Базові відносини між подіями C і D виражаються наступними пропозиціями: З BEFORE D (раніше), C MEETS D (зустрічає), C OVERLAPS D (перекриває), C FINISHES D (закінчує), С STARTS D (починає), С DURING D (протягом), C EQUAL D (). i .

    , C i-BEFORE D D BEFORE C.

    Диз'юнкція пропозицій з однаковими парами подій позначається так, як позначається кінцеве безліч. Наприклад, диз'юнкція трьох пропозицій З BEFORE D, C i-MEETS D і C EQUAL D позначається так: С {BEFORE, i-MEETS, EQUAL} D.

    У цій роботі ми показуємо можливість застосування БМЗ до двох завдань:

    |

    [7]. , -

    , -

    ведення системи потоку робіт. Такі онтології можуть бути використані при розробці семантичних веб-сервісів для бізнес-процесів;

    | Створення медичної онтології, використовуваної для діагнозу вірусних .

    Онтології для потоку робіт. На самому верхньому рівні потік робіт представляється орієнтованим графом, вершинами якого є завдання (або,),. рівень специфицируется наступними двома структурними пропозиціями: ПотокРабот [Завдання: Завдання (*), НачальнаяЗадача: Завдання,

    КонечнаяЗадача: Завдання], (1)

    (_ (*)). (2)

    (1)

    даному потоці робіт, яка повинна виконуватися першою. Клас Завдання може мати ряд атрибутів, що визначаються умовами моделюється предметної області. Наприклад, може бути включений атрибут, який визначає тривалість виконання завдання, атрибут, який вказує її директивні терміни, дедлайн і т.п. Дан-

    ная завдання може в подальшому уточнюватися в термінах її підзадач, сукупність яких становить свій потік даних. Цю обставину можна формально представити структурним пропозицією:

    Завдання [Уточнення: ПотокЗадач].

    Бінарна зв'язок Связь_с має атрибут ТіпСвязі, значеннями якого, наприклад, можуть бути керуюча, Сінхронізуется, ресурсна і т.п. Значення атрибута ТіпСвязі визначають відповідні поняття. Наприклад, поняття УправляющаяСвязь специфицируется за допомогою пропозиції:

    = _ (=).

    Це поняття має атрибут патерн, значеннями якого служать проходження, параллельное_расщепленіе, ісключающій_вибор, простое_сліяніе і ін.

    Розглянемо наступний типовий сценарій, що виникає при концептуальному моделюванні веб-сервісу для організації, яка обслуговує покупців. Запити покупців приймаються веб-сервісом, який обробляє їх за допомогою відповідних софт-агентів. Софт-агенти імітують роботу експертів в, -. Цей план включає тести та інші дії по обробці запитів. потім план , .

    ,

    (Позначається ім'ям класу План), що містить 5 діагностичних тестів: Тест1, Тест2, Тест3, Тест4 і Тест5. Імена Тест) ми розглядаємо як імена класів, кожен з яких може мати свої атрибути. Більш того, природно вважати їх іменами подій. Тому в онтологію ми записуємо пропозиції:

    Event (TeCT), Tecij ISA Тест (j = 1,2,3,4,5). Крім того, клас План включає атрибути Входной_запрос і Компіляція_плана і компоненту Ситуація доступу. Структуру класу План специфікуючи за допомогою пропозиції

    План [Входной_запрос: Запит, Ситуація доступу,

    _:].

    Атрибут Компіляція_плана є обчислюваності, тобто представляється в мові ЯСТД для специфікації абстрактних типів даних. З іншого боку, цей атрибут ми розглядаємо як подія, тобто як клас, з яким асоційований. , _ -Ция доступу розглядаються як події.

    Між подіями в сценарії існують бінарні зв'язку, що виражаються відносинами алгебри Аллена. Припустимо, що ці зв'язки (в позначеннях Аллена) вказані в наступному графі відносин між подіями (рис. 1).

    У мові БМЗ темпоральних відносин ми записуємо відносини між цими подіями за допомогою наступних пропозицій:

    (Входной_запрос {BEFORE, MEET, OVERL} Сітуація_доступа), (Сі ^ ація_доступа {BEFORE, MEET, OVERL} Тест1),

    (_ {BEFORE, MEET, OVERL} 4),

    (Тест 1 {BEFORE, MEET, OVERL, i-DURING, i-FINISH *} Тест2),

    (Тест2 {BEFORE, MEET} Тест3), (Тест2 {BEFORE} Компільо-

    _),

    (3 {BEFORE, MEET} _),

    (Компіляція_плана {BEFORE, MEET} Тест5), (Тест4 {START, MEET} 5).

    {Ь, 111} {Ь, 111}

    Мал. 1. Граф відносин між подіями

    Онтології медичного знання. Ми покажемо, як БМЗ можна використовувати для побудови медичних онтологій, взявши приклад, пов'язаний із завданням діагнозу гепатиту В, на основі виявлення антигенів і антитіл [8].

    Для діагнозу гепатитів виконуються серологічні дослідження, при яких можуть бути виявлені антитіла до вірусів гепатиту. Перша фаза після зараження вірусом гепатиту В - інкубаційний період. До кінця інкубаційного періоду виявляється певні антитіла, які вказують на початок гострої фази захворювання. Потім настає період одужання, при якому відбувається сероконверсія антигенів вірусу гепатиту в антитіла. Останній - ,

    . .

    , , -явищем і зникненням певних антигенів та антитіл. Є 4 основних курсу, аналіз яких показує, що (1) кількісна темпоральна інформація (дайни тимчасових інтервалів подій) представляється середніми значеннями, тоді як, ндівідуальниє значення можуть варіювати від випадку до випадку. Але якісна темпоральна інформація (наприклад, що дане антитіло з'являється в курсі раніше іншого) є стійкою; (2) усі курси виглядають однаково з точки зору серологічних даних; вони розрізняються порядком їх появи. Це підказує, що в формальну модель (онтологію) для подання медичного знання про перебіг хвороб, слід включати темпоральні відносини.

    Введемо події та інкубаційних яєць, Гострі й_період, Одужання, Імунізація, що представляють фази перебігу хвороби. Тоді ці події видаються такими пропозиціями: еует (Інкубація), еуеп1 (Острий_період),

    еуеШ: (Одужання), еуеП: (Імунізація). Гепатит В виникає при інфікуванні вірусом ІБУ. Наступні пропозиції представляють деяке загальне,:

    Г епатіт = Внутренняя_болезнь (Место_поршсеніе = Печінка) Вірусний_гепатіт = Гепатит (етіологія ія.Фактор = Вірус), Вірус [Тип: 81П ^, Антигени: Антиген (*)],

    (Антиген Сероконверсія Антитело),

    Гепатіт_В = Вірусний_гепатіт (Вірус.Тіп = 'ІБУ').

    При рутинному серологічне дослідження на діагноз гепатиту В проводиться тести на:

    | Поверхневий антиген HBsAg і антитіл до нього апй-НВБ;

    | Оболочной антиген HBeAg і антитіло до нього апй-НВе;

    | Антитіла апй-Ібе і апй-Ібе до ядерного антигену НВс.

    Позначимо через C<HBsAg> соб итіе, під час якого існує антиген при тесті на антиген HBsAg. Подібні позначення зробимо для подій, які визначаються іншими антигенами та антитілами. Декларуючи всі ці події в онтології, записуємо такі пропозиції: event (C<HBsAg>), Event (C<anti-HBs>),

    event (C<HBeAg>), Event (C<anti-HBe>), Event (C<Ign_anti-HBc), event (C<anti-HBc>). Введемо класи, які означають виявлення антигену і антитіла: ОбнаружАнтітігена = C<anti-HBs> | C<anti-HBe | C<anti-HBc) |

    C<Ign_anti-Hвc,

    ОбнаружАнтітела = C<HBsAg> | C<HBs> | C<HBeAg>

    Г епатіт В має чотири основні типи перебігу.

    Інкубація Острий_період Одужання Імунізація

    Інкубація Острий_період Одужання Імунізація

    Інкубація Острий_період Одужання Імунізація З<НВзАд> З<Апі-НВЗ>

    З<НВеАд> З<АГШ-НВе>

    З<Апі-НВс>

    З<1дт_апй-НВс>

    Інкубація Острий_період Одужання Імунізація З<НВеАд> З ^ ап ^ -НВе *

    З<НВеАд> З<апй-НВе>

    З<апй-НВс>

    З<1дт_апА-НВс>

    Інкубація Острий_період Одужання Імунізація

    ОНВеАд * С<апІі-НВЗ>

    З<НВеАд> Оапй-НВе *

    З<апй-НВс>

    З<Ідт_ап1і-НВс>

    Інкубація Острий_період Одужання Імунізація З<НВзАд> З<апІі-НВЗ>

    З<НВеАд> З<апй-НВе>

    З<апй-НВс>

    З<Ідт_ап1і-НВс =

    Інформацію про тип 1 перебігу гепатиту В можна уявити в онтології такими пропозиціями:

    (Інкубація meets Острий_період), (Інкубація overlaps C<HBsAg>), (Інкубація meets C<anti-HBc>), (Інкубація meets C<Igm_anti-HBc), (Гострі й_період meets Одужання),

    (Гострі й_період starts C<anti-HBc>),

    (Гострі й_період starts C<Igm_anti-HBc>),

    (Гострі й_період i-overlaps C<HBeAg>), (Імунізація overlaps C<anti-HBs>),

    (Імунізація during C<anti-HBe>),

    (Імунізація during C<anti-HBc>),

    (Імунізація i-overlaps C<Igm_anti-HBc>),

    (Одужання meets Імунізація),

    (Одужання i-overlaps C<HBsAg>), (C<HBeAg> meets C<anti-HBe>), Зауваження 1. Так як в діаграму інтервалів для типу 1 входять 10 подій, то є 102 = 100 пропозицій, що виражають базові темпоральні відносини між цими подіями. Однак вищевказані 14 пропозицій становлять мінімальну безліч пропозицій, з яких інші 86 пропозицій є логічними наслідками цих 14 пропозицій.

    Аналогічні мінімальні системи пропозицій можна вказати для типів 2, 3 і 4. З мінімальних систем пропозицій для зазначених чотирьох типів течій гепатиту В можна отримати узагальнений тип перебігу хвороби. Цей тип представляється наступними пропозиціями:

    (Інкубація meets Острий_період), інкубаційних яєць overlaps C<HBsAg>), (Інкубація meets C<anti-HBc>), (Інкубація meets C<Igm_anti-HBc) (Гострі й_період meets Одужання),

    Острий_період starts C<anti-HBc>),

    (Гострі й_період starts C<Igm_anti-HBc>),

    (Гострі й_період i-overlaps, C<HBeAg>),

    (Імунізація {overlaps, starts, i-overlaps} C<anti-HBs>), (Імунізація {during, i-overlaps} C<anti-HBe>),

    Імунізація {during, i-before} C<anti-HBc>),

    (Імунізація {i-overlaps, i-meets, i-before} C<Igm_anti-HBc>),

    (Meets),

    (Одужання {i-overlaps, i-before} C<HBsAg>).

    Зауваження 2. Інтерпретатор БМЗ містить компоненту, що виконує узагальнення темпоральних пропозицій.

    БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК

    1. Advances in Conceptual Modeling. Challenges and Opportunities (ER 2008 workshops, Barcelona, ​​Spain, October 2008). - LNCS, vol. 5232, 2008. - 458 p.

    2. Allen J.F. Maintaining knowledge about temporal intervals. Communications of the ACM. - v. 26, no. 11. 1983.

    3. http://ksi.cpsc.ucalgary.ca/KAW/KAW98/menzies/.

    4. G.S. Plesniewicz. Binary Data and Knowledge Model. Knowledge-based Software Engineering (Proc. Of the 6th JCBSE). - IOS, 2004. - pp. 237-244.

    5.. . //. 3- -

    ції «Інтегровані моделі і м'які обчислення в штучному інтелекті» (Коломна, травень 2005 року). - М .: Физматлит, 2005. - С. 88-93.

    6.. . . // -

    конференцій «Інтелектуальні системи», «Інтелектуальні САПР» (AIS'08, CAD-2008). - М .: Физматлит, 2008. - С. 135-14.

    7. P. Lawrence (ed.) Workflow Handbook: 1997, Workflow Management. -. John Wiley and Sons, N.Y., 1997. - 561 p.

    8. K.-P. Adlassnig, Horak W. Development and retrospective evaluation of HEPAXPERT-1: a routinely-used expert system for interpretive analysis of hepatitis A and B serological findings. Artificial Intelligence in Medicine, 1995, v. 7, pp. 1-24.


    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити