Технології структурування контенту електронних ресурсів у сфері наукової діяльності на засадах онтологічного інжинірингу

Размещено на http://www.allbest.ru/

Технології структурування контенту електронних ресурсів у сфері наукової діяльності на засадах онтологічного інжинірингу

Яна Миколаївна Манькута

кандидат економічних наук, доцент кафедри економіки, обліку і оподаткування, Приватний заклад вищої освіти «Східноєвропейський університет імені Рауфа Аблязова», м. Черкаси, Україна

Ірина Володимирівна Захарова

кандидат історичних наук, доцент, доцент кафедри публічного і приватного права, Приватний заклад вищої освіти «Східноєвропейський університет імені Рауфа Аблязова», м. Черкаси, Україна

Анотація

Стаття присвячена з'ясуванню місця і ролі онтології як способу формалізації певної галузі знань, визначенню особливостей побудови онтології предметної області, проблемі структурування контенту електронних ресурсів в науковому інформаційному просторі. Розкрито сутність онтологічного підходу до подання знань предметної області. Для побудови онтології контенту предметної області застосовано методику онтологічного інжинірингу, який є найперспективнішим способом опрацювання великих обсягів тематичної інформації.

Представлено розроблену схему життєвого циклу семантичного структурування контенту на засадах онтологічного інжинірингу з основними етапами, процедурами і елементами. Описано основні процеси роботи з структурованим масивом електронних наукових ресурсів, до яких може долучатися користувач у ході здійснення наукової діяльності.

Ключові слова: онтологія, онтологічний інжиніринг, контент, електронні наукові ресурси, наукові знання, тезаурус простору знань, семантичне структурування контенту, семантичні зв'язки.

Abstract

CONTENT STRUCTURING TECHNOLOGIES FOR ELECTRONIC RESOURCES IN SCIENTIFIC ACTIVITIES BASED ON ONTOLOGICAL ENGINEERING

Yana MANKUTA

Ph.D. in Economics, Associate Professor at the Department of Economics, Accounting, and Taxation, Private Higher Education Institution «Rauf Ablyazov East European University»,

Cherkasy, Ukraine

Iryna ZAKHAROVA

Ph.D. in History, Associate Professor,

Associate Professor at the Department of Public and Private Law, Private Higher Education Institution «Rauf Ablyazov East European University»,

Cherkasy, Ukraine

Purpose. Formulating key approaches to building an ontology for a subject area and semantically structuring of electronic scientific resources based on the ontological engineering principles to create large repositories for the scientific field.

Methods. The research uses a structural method to determine the components, processes, and procedures of semantic content structuring for the subject area; a graphical method to illustrate visually the results of the research; methods of analysis and synthesis; and a conceptual method.

Results. The article defines the place and role of ontology as a method offormalization of a specific domain of knowledge, features of the ontology construction for the subject area, ways and methods of structuring the content of electronic resources in the scientific informational space. The essence of the ontological approach to the knowledge representation in the subject area is revealed. Ontological engineering methodology is applied to construct the ontology of the content in the subject area. Ontological engineering represents the most promising approach for processing the large volumes of thematic, in particular, scientific information. Ontological engineering is based on algorithms, methods, and tools for semantic content and knowledge structuring.

The ontological approach provides the effective design of knowledge-oriented information systems, the structuring of terms and concepts in the subject area.

The step-by-step sequence for structuring the content of electronic scientific resources to establish multi-aspect semantic relationships between scientific documents is described.

A lifecycle scheme of semantic content structuring based on ontological engineering encompassing key stages, procedures, and elements is developed.

The main processes (information retrieval, organization, systematization, creation of scientific works, etc.) of working with a structured array of electronic scientific resources, to which users can contribute during their scientific activities, are described.

A content management system built on the basis of a multi-layered structure of semantic relationships between information objects will enable researchers to utilize available scientific information resources more productively. It opens up the new possibilities for scientometric analysis and research on the history of the scientific knowledge development in specific scientific fields.

Keywords: ontology, ontological engineering, content, electronic scientific resources, scientific knowledge, knowledge space thesaurus, semantic content structuring, semantic relationships.

Постановка проблеми

Швидке зростання обсягів тематичної інформації та потреба в більш якісному її опрацюванні зумовили необхідність створення ефективних методів і засобів її добування, аналізу та перетворення в зручну для опрацювання на всіх етапах розв'язування певної задачі форму. Аналіз такої інформації ускладнюється тим, що значна її частина міститься в слабко структурованих або неструктурованих документах (зокрема, природно-мовних текстах), що потребує створення методів і засобів її структуризації.

У зв'язку з пошуками оптимальних методів і засобів структуризації великих обсягів тематичної інформації зростає інтерес до онтології, яка сьогодні розглядається як найбільш перспективний спосіб структурування інформації й, у зв'язку з цим, велика увага приділяється теорії та методиці розробки онтологій семантичного структурування контенту та знань на засадах онтологічного інжинірингу. Онтологічний інжиніринг в інформаційній науці - нова галузь, яка вивчає методи та методологію для побудови онтологій, що є формальним уявленням понять у межах будь-якої предметної області та зв'язків між поняттями. Онтологічний інжиніринг має на меті отримання знань у межах конкретної області за допомогою програмних засобів.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Використання онтологічного підходу у вітчизняній науці ґрунтується на працях визнаних зарубіжних дослідників, таких як Т. Ґрубер, Т. Джефрі, Ю. Дінґ, Й. Зуре, С. Ніренбурґ, Н. Ной, Д. Фора та інших.

Базові засади онтологічного підходу та використання онтологій в різних сферах людської діяльності в останні роки широко висвітлено в працях українських учених і педагогів. Так, у колективній монографії «Комп'ютерні онтології та їх використання у навчальному процесі. Теорія і практика» розкрито сутність поняття комп'ютерної онтології, викладено основи створення інформаційно-програмних та методичних засобів побудови онтологічних моделей опису об'єктів та процесів предметних областей у формуванні загальної мережі знань [1].

Інші автори зазначають, що онтологічний підхід забезпечує ефективне проєктування компонентів будь-якої знаннєво-орієнтованої інформаційної системи, а системно-онтологічний підхід допускає структуризацію термінів і понять предметної дисципліни [2].

У монографії А. Гладуна і Ю. Рогушиної «Семантичні технології: принципи та практики» розглянуто сучасні засоби подання знань на основі онтологічного підходу та методи їх опрацювання, орієнтовані на роботу з інформацією у відкритому середовищі. Проаналізовано розробки Semantic Web, орієнтовані на керування знаннями, - онтології, програмні агенти і вебсервіси та методи семантичного пошуку і здобуття нових знань з відкритих інформаційних ресурсів різних типів. У роботі здійснено аналіз технологій і стандартів подання та оброблення онтологій, розглянуто напрями застосування результатів проєкту Semantic Web для підтримки семантичного пошуку [3].

У той же час, аналіз публікацій в наукових фахових журналах свідчить, що особливості побудови онтології предметної області і структурування контенту електронних ресурсів в науковому інформаційному просторі потребують додаткового наукового дослідження.

Мета статті. Сформулювати ключові підходи побудови онтології предметної області і семантичного структурування наукових електронних ресурсів на засадах онтологічного інжинірингу для створення крупних репозиторіїв певної наукової галузі.

Методика дослідження

У дослідженні застосовано структурний метод для визначення компонентів, процесів і процедур структурування семантичного контенту предметної області; графічний - для наочної ілюстрації результатів дослідження; методи аналізу і синтезу; понятійний метод.

Виклад основного матеріалу дослідження

Термін «онтологія» походить від назви розділу філософії, що вивчає проблеми буття. Онтологія у сенсі - це наука про буття. Онтологія складається з примітивів представлення знань предметної області (ПрО): визначень основних понять, таких як імена індивідуумів, класи, функції та інші сутності, а також різного роду семантичних зв'язків, встановлених між ними. Онтологію ПрО можна розглядати як словник термінів, специфічних для даної ПрО, разом з сукупністю аксіом, які забезпечують інтерпретацію і правильне використання цих термінів. Онтологічне подання знань використовується для семантичної інтеграції інформаційних ресурсів, адекватної інтерпретації змісту текстових документів і пошукових запитів, поданих на природній мові [4].

У контексті інформаційних технологій цей термін набув дещо іншого змісту. Тут онтологія - спроба всеосяжної та детальної формалізації певної галузі знань за допомогою концептуальної схеми; включає словник покажчиків на терміни ПрО і логічні висловлювання, що описують співвідношення між ними. Тобто онтологія - мережа, що містить терміни та поняття та показує взаємозв'язок між ними.

Онтологія дозволяє задавати складну структуру, що може містити дані різних типів, забезпечити просте для розуміння представлення структурованих знань, можливість їх автоматичного аналізу, виявлення та доповнення відсутніх логічних зав'язків та відносно нескладне їх сумісне використання та оновлення [5, с. 185].

Сучасні напрями розвитку інформаційних технологій (ІТ) пов'язані зі створенням інформаційних систем, що базуються на знаннях. У сучасних дослідженнях у сфері розподіленого керування знаннями застосовують термін онтологія для явної опису системи знань певної галузі або інформаційного ресурсу. Онтології забезпечують загальний словник певної сфери діяльності та визначають (з різними рівнями формалізації) значення термінів і відношення між ними. У найбільш загальному випадку вона являє собою угоду про спільне використання понять, що містить засоби представлення предметних знань і домовленості про методи розуміння [6].

Онтологія - угода про спільне використання понять (термінів), що містить засоби подання предметних знань і домовленості про методи логічного висновку (міркувань) [7]. Це формалізований опис погляду на світ у конкретній сфері інтересів, що складається з набору термінів і правил використання цих термінів, що обмежують їхнє значення в рамках конкретної галузі [8].

У спрощеному вигляді під онтологією розумітимемо певну формалізацію знань із виокремленим термінополем - множиною взаємопов'язаних дефініцій (контекстів) концептів (термінів), що описують та визначають їх зміст, та встановленими взаємозв'язками між окремими концептами. Онтології використовують для формальної специфікації понять і відносин, що характеризують певну галузь знань. Перевагою онтологій як способу подання знань є їх формальна структура, яка спрощує їх комп'ютерне опрацювання. Онтологія може бути базовим інструментом семантичного аналізу, тим полем, у межах якого можна обчислювати смислову близькість семантичних інтерпретацій лексем тексту щодо найближчого оточення, тобто контексту [9].

Онтології зараз широко використовуються в інженерії знань, штучному інтелекті та інформатиці; у додатках, пов'язаних із управлінням знаннями, обробкою природної мови, електронною комерцією, інтелектуальною інтеграцією інформації, пошуком інформації, інтеграцією баз даних, біоінформатикою та освітою; і в нових областях, що розвиваються, таких як семантична мережа (Semantic Web). Інструментом, спеціальною технологією розробки онтології визначається онтологічний інжиніринг. Онтологічний інжиніринг відноситься до набору дій, що стосуються процесу розробки онтології, життєвого циклу онтології, методів та методологій побудови онтологій, а також наборів інструментів та мов, що їх підтримують [10].

Онтологія будь-якої ПрО визначає її поняття, тип, структуру, сукупність словників та класифікаторів, які представляють тезаурус ПрО, забезпечує доступ до знань ПрО в різних джерел. Онтології дозволяють виробити та зафіксувати загальне розуміння області знання та представити знання у вигляді, зручному для їх автоматизованої обробки, забезпечити можливість отримання та накопичення нових знань, а також можливість багаторазового використання. Тезаурус же забезпечує термінологічну підтримку ПрО, що полегшує навігацію по розділів ПрО [2].

У цій роботі тезауруси розглядаються як безліч термінів, які описують певні поняття ПрО (як синонім, також використовується «концепт ПрО») та набір різних семантичних зв'язків між ними. Наявність таких зв'язків явно вказує на смисловий зв'язок між поняттями ПрО. При цьому для представлення поняття ПрО використовуються пов'язані з ним терміни. Головним чином тезаурус призначений для підтримки тематичної організації інформації та пошуку. Тезаурус дозволяє, використовуючи різні терміни, що стосуються одного концепту/поняття, здійснювати пошук за концептами природною мовою за допомогою цих термінів [11].

Термінологічний словник-тезаурус відрізняється від інших словників тим, що він представляє когнітивну модель певної галузі знання або людської діяльності за допомогою декількох входів у словник: 1) від «концепту до концепту», тобто від одного поняття до іншого з поданням ієрархічних (вертикальних) і кореляційних (горизонтальних) зв'язків; 2) від «концепту до знака» через ідеографічну частину тезауруса з поданням поняттєво-лексичних зв'язків; 3) від «знака до концепту» за допомогою алфавітного покажчика адреси слів у понятійних полях дескрипторів з поданням лексико-понятійних зв'язків; 4) «від знака до знака» за допомогою пермутаційного покажчика (пермутаційний покажчик - допоміжний покажчик із рубриками - назвами творів, перебудованими так, щоб на першому місці стояло ключове слово назви, яке визначає предмет твору [12, с. 42]), що використовується для пошуку словосполучень по одному з складових компонентів. Таким чином, структура тезаурус задає лексичну систему підмови в чотирьох вимірах: «концепт-знак», «концепт- концепт», «знак-концепт», «знак-знак» [6].

Останні десятиліття обсяг інформації лавиноподібно збільшується, це стосується й наукових галузей. Продовжуються спроби побудувати формальні моделі наукових ПрО, збільшується кількість джерел різноманітних даних та форматів, де вони представлені. Значно зріс час, необхідний пошуку потрібної інформації та її огляду. Головним завданням створення описання узагальненого подання наукових знань для певної галузі є допомога експертам в організації знань та надання доступу до неї. При цьому засіб організації знань має бути досить універсальним і не вимагати глибоких технічних знань.

Побудова узагальненої моделі наукової ПрО передбачає підхід, який наголошує на виділенні таких метаданих, які дозволяють проєктувати конкретні структури даних для різних наукових ПрО та виявити загальні підходи до управління цими даними та їх обробці. Це дозволить збудувати загальну модель наукових знань, у межах якої можуть інтегруватися різні джерела даних. Такий підхід дозволяє структурувати та пов'язати різні ресурси, витягти з них та контекстуалізувати різноманітні дані, перетворюючи їх на знання [13].

Ситуація, яка склалася у галузі розвитку електронних наукових ресурсів (ЕНР), добре ілюструє дію закону переходу кількості до якості. Контент великої кількості вже створених різними організаціями ЕНР поступово інтегрується лише на рівні метаданих.

Подібна інтеграція призводить до появи наукового інформаційного простору (ІП), основоположним принципом якого є надання користувачам єдиного інтерфейсу доступу до інтегрованих різнорідних наукових даних на основі стандартизації метаданих, а також уніфікації способів доступу до наукової інформації в ІП, методів її вилучення з ІП для обробки та використання. З іншого боку, вже багато років проводять дослідження в галузі аналізу семантики зв'язків між науковими матеріалами як онтологічного інжинірингу - методології та методів побудови онтологій.

Поєднання таких досягнень, як: 1) створення засобів та сервісів наукового ІП, що формують інтегральний контент ЕНР та 2) розробка класифікаторів відносин та семантичних словників, які дозволяють визначати існування певних зв'язків та відносин між об'єктами наукового ІП, породжує важливу нову якість. Стає можливим впровадження онтологічного інжинірингу, зокрема у частині розробки технологій семантичного структурування контенту ЕНР.

Спеціально створені сервіси ІП дозволяють авторам електронних документів включати до тексту правильно оформлені наукові цитати, які виконують роль гіперпосилань (або покажчиків) на зв'язки, описані як самостійні інформаційні об'єкти поза цим документом.

В електронному середовищі наукового ІП поняття зв'язку між об'єктами ІП може бути уніфіковано. При цьому технічна реалізація зв'язків може бути здійснена різними способами: усередині тексту документа (як традиційна цитата) або як зовнішній об'єкт, асоційований з документами, що зв'язуються (або їх певними частинами) за допомогою параметрів відповідного зв'язку.

В результаті узагальнення досвіду різних напрямів досліджень у галузі методології та методів онтологічного інжинірингу побудовано схему, що відображає основні алгоритми онтологічного інжинірингу (рис. 1).

Рис. 1. Основні алгоритми онтологічного інжинірингу

Онтологічний інжиніринг розглядається в даному випадку як сукупність методів та засобів розробки та еволюції семантичного структурування контенту та знань. Основні етапи життєвого циклу семантичного структурування контенту та знань онтологічного інжинірингу представлено на рис. 2.

Колекції ЕНР традиційних текстових наукових бібліотек, як правило, є сукупністю окремих графічних документних фрагментів. Єдиний вид зв'язків, що зазвичай використовується - це зв'язки цитування, які є у документі у неструктурованому вигляді як список використаної літератури або рідше структурованим способом.

У кожному з цих випадків зв'язки-посилання є «німими». Вони не несуть будь- якої інформації, крім вказівки цільового документа та самого факту існування посилання, не відображають семантики відносин між зв'язуваними документами. Однак зв'язки цитування мають різну семантику, і вона може бути представлена в явному вигляді в ЕНР для розвитку наукового ІП.

Рис. 2. Основні етапи життєвого циклу семантичного структурування контенту та знань онтологічного інжинірингу

контент електронний онтологічний інжиніринг

З використанням узагальненої моделі наукового ІП можлива реалізація технології семантичного структурування контенту ЕНР (наприклад, семантичних бібліотек), здатної гнучко налаштовуватися під запити ПрО. Однією з цілей узагальненого підходу є спрощення доступу та сприйняття великих та складно структурованих обсягів інформації користувачем.

Можна виділити кілька основних властивостей, якими в сукупності володіє наукова інформація: істинність, інтерсуб'єктивність та системність.

Основна проблема представлення наукової інформації полягає в складності використовуваних понять і відносин між ними, і, найголовніше, вони схильні до більш частої зміни структур даних, що неминуче призводить до необхідності внесення суттєвих доробок до вже існуючих рішень.

Говорячи про наукову інформацію, має сенс розділяти поняття наукових даних, наукових знань та наукових ресурсів у рамках наукових ПрО:

- наукові ресурси - інформаційні ресурси у різних ПрО представляються часто одними й тими самими об'єктами: наукові публікації, науковці, які працюють у цій галузі, наукові організації, проєкти, гранти, досліди, зразки, експериментальні установки та інші;

- наукові дані - сукупність понять наукової ПрО та виявлених зв'язків між ними та ресурсами;

- наукові знання - сукупність наукових ресурсів, їх примірників, термінів тезаурусу, а також усіх явних та неявних зв'язків між ними, які утворюють загальну картину наукових знань ПрО.

Контент ЕНР, як правило, складається з колекцій окремих, не взаємопов'язаних документів - електронних версій публікацій, виданих у друкованому вигляді, наукових звітів, робочих записок, рецензій, авторефератів дисертацій, повних текстів дисертаційних робіт, таблиць наукових даних, карт та ін. Контент ЕНР містить також відомості про дослідників - авторів представлених у них публікацій, про організації, в яких вони працюють.

В останні роки на основі бібліографічних посилань у публікаціях, що друкуються в авторитетних періодичних виданнях, почали створюватись індекси цитування, які формують бібліометричну статистику.

Для ефективного використання нових можливостей, які забезпечуються завдяки підтримці в ЕНР багатошарової структури семантичних зв'язків представлених у ній документів, необхідно, щоб система управління задовольняла певним вимогам. Зокрема, необхідно не лише обробляти запити щодо семантичної структури контенту, але й мати механізми, що дозволяють користувачам самостійно встановлювати, модифікувати або видаляти семантичні зв'язки в рамках їх повноважень, а також забезпечувати моніторинг стану структури семантичних зв'язків. Такі механізми дозволяють автоматично сповіщати авторів документів ЕНР про те, що деяка їхня робота стала учасником новоствореного зв'язку, або ліквідовано існуючий зв'язок, в якому автор був учасником, або що змінилися значення його атрибутів.

Технологія семантичного структурування контенту, яка реалізується за допомогою онтологічного описання, фактично є формальною основою для представлення наукових знань та врахування властивостей інтерсуб'єктивності. Описання онтології корпусу наукових знань може бути представлений з точки зору двох ортогональних підходів:

1) вводяться терміни, притаманні аналізованій науковій ПрО, з'єднані різними зв'язками як ієрархічними, і горизонтальними;

2) вводиться набір визначень, який на абстрактному рівні описує безліч об'єктів наукової ПрО, фактично задаючи структуру їх описання та відносин між ними.

В обох випадках можна говорити або про побудову тезаурусу ПрО, або про побудову онтології ПрО.

Тезаурус простору знань - повний систематизований набір термінів про будь-яку область знань і більше відноситься до лексики, що використовується в конкретній галузі, тоді як онтологія описує ресурси ПрО та їх взаємозв'язки.

Онтологія корпусу наукових знань - складна багаторівнева система понять, що описують ресурси та об'єкти ПрО, концептів, термінів та зв'язків між ними, що характеризується відкритою ієрархічною та динамічною структуризацією і служить як для зберігання знань та їх структуризації, так і для видобування нових.

Для побудови онтології корпусу наукових знань необхідно дотримуватись певної покрокової послідовності семантичного структурування контенту ЕНР (рис. 3).

Рис. 3. Покрикові дії семантичного структурування ЕНР

Можливості формування в ЕНР явно представлених структурованим чином багатоаспектних семантичних зв'язків між науковими документами у поєднанні з методами моніторингу змін структури цих зв'язків і заснованими на такій структурі новими функціональними можливостями є перспективним новим напрямком розвитку досліджень у науковому ІП.

Для ефективної реалізації технології семантичного структурування контенту ЕНР необхідно вирішити такі завдання:

- розробити методи і конкретні формати представлення семантичних зв'язків між документами ЕНР як самостійних інформаційних об'єктів;

- класифікувати семантичні зв'язки, які доцільно підтримувати в ЕНР та побудувати онтологію зв'язків;

- оцінити, які операційні можливості має забезпечувати система управління ЕНР для того, щоб витягувати у повній мірі ту інформацію, що міститься у структурі семантичних зв'язків, поданих у документах.

В ЕНР з необхідною функціональністю користувачі можуть не тільки ініціювати запити на отримання документів, що їх цікавлять, або інформації, що генерується на основі структури семантичних зв'язків, представлених у корпусі наукових знань документів, але й можуть самостійно в модерованому адміністратором системи режимі створювати нові об'єкти-зв'язки, модифікувати або видаляти раніше створені ними інформаційні об'єкти.

Виникає питання, чим керується користувач, роблячи дії, спрямовані на поповнення чи модифікацію структури семантичних зв'язків у контенті ЕНР. Природно, встановлюючи нові чи модифікуючи існуючі раніше встановлені ним семантичні зв'язки, користувач виходить із набору інформації, будучи безпосереднім учасником низки процесів, властивих науковій та науково-організаційній діяльності. До основних видів таких процесів можна віднести процеси систематизації, класифікації та впорядкування корпусу наукових знань, де дослідження наукової проблеми починається з пошуку та аналітичної переробки вже існуючих релевантних наукових результатів. Важливими результатами процесів даного виду є аналітичні огляди стану досліджень, класифікатори відомих публікацій та тематичні покажчики літератури для конкретних галузей науки чи напрямів досліджень.

Крім зазначених процесів також виділяють:

- процеси наукової оцінки опублікованих результатів: логічний розвиток та перетворення вже існуючого наукового знання (науковий висновок);

- процеси продукування нового наукового знання та створення публікацій з його викладенням: наукова оцінка та висловлювання думок вченими про існуючі наукові виходи та результати за допомогою сервісів ІП;

- процеси створення наукових творів: приєднання наукових творів, що представляє нові наукові результати, до існуючого корпусу наукових знань;

- науково-організаційні процеси: систематизація, класифікація та упорядкування змісту корпусу наукових знань.

На основі інформації, яку отримує користувач ЕНР у результаті участі у перерахованих процесах, він може дійти висновку про доцільність встановлення тих чи інших семантичних зв'язків між документами ЕНР. Крім того, він може явно подати в семантично проінтерпретовані зв'язки цитування, що містяться в текстах документів ЕНР. Ці семантичні зв'язки поділяються на такі категорії:

- зв'язки наукового висновку: відображають ідейні залежності та

співвідношення представлених у зв'язуваних документах наукових результатів, отриманих дослідниками у процесі розвитку наукового знання;

- оціночні зв'язки: дозволяють подати в ЕНР різноманітні оцінки (залежно від конкретного типу зв'язків, що використовується) документів;

- структурні та версійні зв'язки: представляють відносини між фрагментами створюваних чи вже створених документів або між їх версіями;

- науково-організаційні зв'язки: зв'язки, інформація про які може бути корисною у науково-організаційній діяльності організації.

Процедура встановлення зв'язку між двома інформаційними об'єктами може бути реалізована по-різному. Назвемо параметри, що впливають на встановлення зв'язку: а) тип вихідного об'єкта зв'язку; б) тип цільового об'єкта зв'язку; в) безліч категорій зв'язків, що встановлені в системі для заданої пари типів об'єктів; г) безліч словників властивостей зв'язків, передбачених у системі зв'язків заданої категорії; д) безліч властивостей зв'язків у словнику, вибраному для встановлення зв'язку між об'єктами заданого типу.

Для формування в ЕНР та продуктивного використання багатошарової структури семантичних зв'язків інформаційних об'єктів її контенту необхідно, щоб система управління включала механізми, зокрема механізми формування та підтримки словників зв'язків, механізми управління зв'язками, механізми обробки запитів, що виконують досить великий набір функцій, що дозволяють отримувати різноманітну інформацію про структуру зв'язків ЕНР.

Аналіз структури таких зв'язків у ЕНР дозволяє вирішувати низку завдань, пов'язаних із підтримкою науково-організаційної діяльності, дозволяє авторам публікацій більш продуктивно використовувати наявні наукові інформаційні ресурси, дає можливість отримувати з контенту ЕНР цінну інформацію, що не міститься в окремих документах.

Дослідження топології зв'язків наукових публікацій дозволяє, зокрема, аналізувати процес формування наукових напрямів та шкіл, вплив публікацій тих чи інших дослідників на формування наукових напрямів чи теорій. Підтримка семантичної структури зв'язків забезпечує додаткові шляхи доступу користувачів до інформаційних об'єктів ЕНР.

Висновки

Отже, проблеми пошуку, представлення та ефективного використання інформаційних ресурсів, а саме електронних наукових ресурсів, залишаються актуальними, незважаючи на велику кількість теоретичних, методичних та практичних розробок у цій галузі.

Семантичне структурування контенту ЕНР з явним структурованим уявленням семантичних зв'язків між інформаційними об'єктами, що містяться в них, відкриває нові можливості для наукометричного аналізу та досліджень історії розвитку наукового знання в конкретних наукових напрямах.

Вона дозволяє забезпечити оперативний обмін думками, своєрідні дискусії щодо представлених у корпусі наукових знань у науковому інформаційному просторі, які здійснюються без обтяжливих організаційних та адміністративних зусиль. Створення комфортного онлайнового середовища для підтримки такої діяльності може стимулювати активну участь у ньому зацікавлених дослідників.

Технологія семантичного структурування контенту дозволяє більш ефективно використовувати існуючий корпус знань завдяки візуалізації семантичних зв'язків між науковими творами, навігації в такій багатошаровій семантичній структурі, створенню основи для отримання якісно нових наукометричних вимірів, а також структурного дослідження електронного корпусу наукових знань.

Технологія забезпечує також природний механізм мотивації наукових комунікацій у дослідницькій спільноті у процесі створення та обговорення нових наукових результатів. Вона добре узгоджується також з технологією «живих» публікацій, для підтримки якої застосовні механізми, що її реалізують.

Список використаних джерел:

1. Комп'ютерні онтології та їх використання у навчальному процесі. Теорія і практика : монографія / С.О. Довгий, В.Ю. Велічко, Л.С. Глоба, О.Є. Стрижак та ін. Київ, 2013. 310 с.

2. Стрижак О.Є., Дем'яненко В.Б Комп'ютерні онтології - технологічна основа формування освітянських інформаційних ресурсів. Інформаційні технології і засоби навчання. 2011. № 2 (22). DOI: https://doi.org/10.33407/itlt.v22i2.419

3. Гладун А.Я., Рогушина Ю.В. Семантичні технології: принципи та практики. Київ, 2016. 308 с.

4. Оробчук О. Поняття онтології у філософії та науках про штучний інтелект: порівняльний аналіз. Філософські виміри техніки: зб. тез міжнародної наукової конференції молодих учених та студентів (м. Тернопіль, 30 листопада-1 грудня 2016 р.). Тернопіль: ТНТУ, 2016. С. 7-8.

5. Піднебесна Г.А. Онтології та їх значення для розвитку сучасних інформаційних технологій. Індуктивне моделювання складних систем. 2017. № 9. С. 174¬187.

6. Рогушина Ю.В., Гладун А.Я., Штонда В.Н. Розробка онтологічних терміносистем інформаційних ресурсів інтернет та їх когнітивних моделей у наукових дослідженнях. URL:

https://shron1.chtyvo.org.ua/Rohushyna_Yuliia/Rozrobka_ontolohichnykh_terminosystem_in formatsiinykh_resursiv_internet.pdf?

7. Гладун А.Я., Рогушина Ю.В. Онтології та мультилінгвістичні тезауруси як основа семантичного пошуку інформаційних ресурсів Інтернет. The Proc. of XII-th Intern. Conf. KDS'2006, Varna, Bulgaria. Рр. 115-121.

8. Наріньяні А.С. Кентавр по імені ТЕОН: Тезаурус + Онтологія. URL: https://www.dialog-21.ru/digest/2001/articles/narinyani/

9. Гуралюк А.Г., Вараксіна Н.В. Використання комп'ютерних онтологічних систем в науці та освіті України. Аналітичний вісник у сфері освіти й науки. 2020. Вип. ХІІ. С. 3-29.

10. Asuncion Gomez-Pdrez, Mariano Fernandez-Lopez, Oscar Corcho. Ontological Engineering. London, 2004. 403 p. URL: https://doi.org/10.1007/b97353

11. Nirenburg, S., Raskin V. Ontological Semantics. Cambridge: MA, 2004. 240 р.

12. Складання бібліографічних посібників: інформ.-метод. матеріали / уклад. О. Галаганова; наук. ред. В. Кононенко. Київ, 2015. 80 с.

13. Roknuzzaman M., Kanai H., Umemoto K. Integration of knowledge management process into digital library system: a theoretical perspective. Library Review. 2009. Vol. 58. Iss. 5. Рр. 372-386.

Размещено на Allbest.ru