Toolkits for Concept System and Knowledge Base Creation Processes for Complex-Structured Object Domains (Based on the Chemical Compound Reaction Capacity Identification Problem)
DOI:
https://doi.org/10.52575/2687-0932-2024-51-2-425-443Keywords:
meronym relation, meronym concept system, knowledge base, concept system, ontology interim concept, editor, metagraph, complex-structured system, process, metaconcept, ontology, reaction capacityAbstract
Concept systems of application domains with meronym relation and knowledge bases founded on them are of particular research interest due to the importance of applied problems solved using them. The choice of knowledge base scheme and savvy selection of interim concepts – this time-taking work is due to application domain experts to do after knowledge engineers have expectably left the process. The question is whether it is possible to automate the very process of meronym concept system creation and present the developed toolkits to support this process. This research suggests that the hybrid editor be used. This editor works in both regimes of maximum and minimum meronym concept system and knowledge base formation process automation. It allows application domain expert to make minimum effort or to customize the process, whichever he or she prefers. Basic elements of hybrid editor are complex-structured system metagraph editor, metaconcept generator, and function and predicate constructor. Complex-structured system is created with the help of metagraph editor. The subsystems of complex-structured system can be of four structural types: elementary system, descriptive system, system-subset, and system-process. Metaconcept generator automatically forms the set of metaconcepts that match with interim concepts. In turn, application domain expert sets function and predicate signatures with the help of the constructors: function and predicate metaconcept constructor and function and predicate constructor with arbitrary argument list. Expert work during knowledge base development is facilitated because function and predicate metaconcept constructor automatically sets some of the arguments.
Acknowledgements: The reported study was funded by RFBR, project number 19-37-90137.
Downloads
References
Список источников
ГОСТ Р ИСО 9000-2001 Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. ИПК Издательство стандартов. 2001. 68 с.
Программа для ЭВМ “Программа “RAPIDiS” для создания систем с базами знаний в предметных областях, объекты которых являются системами сложной структуры”. Свидетельство Федеральной службы по интеллектуальной собственности (РОСПАТЕНТ) о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023669863. (Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 21 сентября 2023 г.).
Список литературы
Голенков В.В., Гулякина Н.А. 2014. Проект открытой семантической технологии компонентного проектирования интеллектуальных систем. Часть 1: Принципы создания. Онтология проектирования, 1(11): 42–64.
Грибова В.В., Клещёв А.С., Москаленко Ф.М., Тимченко В.А., Шалфеева Е.А., Федорищев Л.А. 2016. Методы и средства разработки жизнеспособных интеллектуальных сервисов. Вестник ДВО РАН. Владивосток: Изд. «Дальнаука», 4: 133–141.
Грибова В.В., Клещёв А.С., Шалфеева Е.А. 2010. Управление интеллектуальными системами. Известия РАН. Теория и системы управления, 6: 122–137.
Гуляева К.А., Артемьева И.Л. 2023. Технология автоматизации процесса формирования систем понятий и баз знаний для предметных областей с объектами сложной структуры. Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета, 3(85): 65–81.
Загорулько Ю.А., Боровикова О.И. 2007. Технология построения онтологий для порталов научных знаний. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии, 5(2): 42–52.
Искандарова Г.Р. 2019. Исследование меронимической лексики в современном немецком и английском языке. Известия ВГПУ. Филологические науки, 4: 186–189. https://doi.org/10.3726/978-3-653-03561-2
Клещёв А.С., Орлов В.А. 2006. Компьютерные банки знаний. Универсальный подход к решению проблемы редактирования информации. Информационные технологии, 5: 25–31.
Колодько Д.А. 2016. Меронимические отношения как проявление системности лексики. Вестник Самарского университета. История, педагогика, филология, 3.2(22): 270–275.
Кузьменко Н.В. 2015. О меронимических связях в лексической системе языка (на материале наименований частей тела современного английского языка). Вестн. Вят. гос. гуманит. ун-та, 10: 58–64.
Реутов О.А., Курц А.Л., Бутин К.П. 2021. Органическая химия в 4 ч. Ч. 2. 10-е Изд. М., Лаборатория знаний, 623 с.
Ahmad M. N., Colomb R. M., Sadiq S. 2008. A Relevant Portion of an Ontology: Defining a System of ED Rules Using a Part-Whole Relationship. 2008 Second Asia International Conference on Modelling & Simulation (AMS), Kuala Lumpur, Malaysia: 46–51. https://doi.org/10.1109/AMS.2008.28
Aitken J.S., Webber B.L., Bard J.B.L. 2004. Part-of relations in anatomy ontologies: a proposal for RDFs and OWL formalisations. Pacific Symposium on Biocomputing, 9:166–177.
BIOVIA Discovery Studio CTfile formats. Режим доступа: https://discover.3ds.com/ctfile-documentation-request-form
BIOVIA Discovery Studio. Режим доступа: https://discover.3ds.com/discovery-studio-visualizer-download
ChemSpider. Режим доступа: http://www.chemspider.com
GAUSSIAN. Режим доступа: https://gaussian.com/
GPAW. Режим доступа: https://wiki.fysik.dtu.dk/gpaw/
GROMACS. Режим доступа: https://www.gromacs.org/
IACPaaS. Режим доступа: https://iacpaas.dvo.ru/
John B.E., Kieras D.E. 1996. The GOMS family of user interface analysis techniques: Comparison and contrast. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 3: 320–351.
LAMMPS. Режим доступа: https://www.lammps.org/
Merck Index Online. Режим доступа: http://www.rsc.org/Merck-Index/
Molbase. Режим доступа: https://www.molbase.com/
Morales-González A., Fernández-Reyes F.C., Keet C.M. 2015. ONTOPARTS: A Tool to Select Part-Whole Relations in OWL Ontologies. In: Simperl, E., et al. The Semantic Web: ESWC 2012 Satellite Events. ESWC 2012. Lecture Notes in Computer Science, vol 7540. Springer, Berlin, Heidelberg: 452–457. https://doi.org/10.1007/978-3-662-46641-4_44
Musen M. 2015. The Protégé Project: A Look Back and a Look Forward. AI Matters., 1(4): 4–12.
NAMD. Режим доступа: https://www.ks.uiuc.edu/Research/namd/
NIST Chemistry Webbook. Режим доступа: https://webbook.nist.gov/chemistry/
Protein Data Bank (PDB). Режим доступа: http://www.wwpdb.org/
PubChem. Режим доступа: http://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/
Reaxys. An expert-curated chemistry database. Режим доступа: https://www.elsevier.com/solutions/reaxys
SciFinder. Режим доступа: http://scifinder.cas.org
SPRESI. Режим доступа: http://www.spresi.com
Ullmann J.R. 1976. An algorithm for subgraph isomorphism. Journal of the Association for Computing Machinery, 23(1): 31–42. https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/321921.321925
ZINC. Режим доступа: http://zinc.docking.org
Abstract views: 91
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2024 Economics. Information Technologies
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.