ббк76. 0 Қ 54 Редакционная коллегия
жүктеу/скачать 14,62 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- «ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ»
- Пайдаланылған әдебиеттер тізімі
- Тану есептерін шешудің детерминистік әдістерінің қолданылуы.
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
154
сипаттайтын олардың арасындағы көптеген байланыстарды қамтитын кейбір пән аясының спецификациясы. Қарастырылып жатқан тәсілде онтологияның үш типінің болуы бағамдалуда: - нақты ақпарат жүйесінің (АЖ) пән аясының онтологиясы; - онтология зерделі агенттің білім базасы (ББ) ретінде; - онтология құжаттың сипаттамасы ретінде.
Онтологияның аталған типтерінің әрқайсысының міндеттерін қарастырайық. Пән аясы онтологиясы әдеттегі қолданысқа ие, олар АЖ пән аясының түсініктерін сипаттау үшін пайдаланылады. Мысалы, білім беру, азаматтарға әлеуметтік көмек немесе аймақтарды инновациялық дамыту. Бұл онтологияда түсініктер байланысы, оларды білдіру үшін тілдік тұлғалар, пән аясының аксиолмалары сипаттталады. Пән аясының онтологиясы жүйенің барлық құжаттарын семантикалық индекстеу және сараптау үшін қолданылады [Weal, 2007]. Зерделі үйретуші жүйені сараптау үшін мультиагенттік тәсіл қолданылады. Зерделі агенттер онтологияны білім базасы ретінде (онтологияның екіші типі) негізге ала отырып, зерделі үйретуші жүйенің нақты түсініктерін іздеп, сараптайды. Бұндай онтологияның әрбір шегінде түсіндірмесі агентке белгілі прототип бар. Осылайша, агент онтологияны өз іс- әрекетінің белгілі бір бағдарламасы ретінде пайдаланады. Берілген онтология типінің шегі пән аясының онтологиясының түсініктері болуы мүмкін. Онтологияның үшінші типі зерделі үйретуші жүйенің құрылымы мен мазмұнын сипаттау үшін қолданылады. Онтологияның бұл түріне шектің екі класы («жазықтық») кіреді. Бірінші класқа зерделі үйретуші жүйенің құрылымын сипаттайтын шектер жатады. Мысалы: кесте, тақырыптар және т.б. (олар нақты пән аясына тәуелсіз жалпы түсініктерді білдіреді). Ал құжаттың түсінігін қамтитын шектер басқа тип болып табылады. Шектің бірінші типін құрылымдық шектер деп атасақ, екінші типі – семантикалық шектер. Осындай тәсілдің көмегімен құжаттан қажетті деректерді алуға болады: деректерді қайдан іздеу керек екендігі және олардың қалай түсіндірілуі мүмкін екені белгілі. Егер зерделі үйретуші жүйені ұсынатын болсақ, онда онтология мен сарапталатын құжатты салыстыру құжаттағы онтология ұғымын іздеуге әкеледі. Нәтижесінде, «бұл онтология құжатты сипаттай ма жоқ па» деген сұраққа жауап беру қажет. Егер салаыстыру үдерісінде құжатта онтологияға кіретін барлық түсініктер табылған болса, соңғы сұраққа оң жауап беруге болады. Осылайша бастапқы міндет формалды сипаттамалар негізінде құжат мәтінінде жалпы түсініктерді іздеуге саяды. Онтология негізінде слоттары құжат сараптамасының үдерісі кезінде толтырылатын фрейм алуға болады. Фреймнің слоттары ретінде онтология түсініктері болады, ал бұл фреймдердің мәні сарапталынып жатқан құжаттың деректерімен толтырылады. Осылайша, құрылымсыз құжаттан құрылымды құжат- фрейм ала аламыз. Агенттік тәсіл формалды сипаттамалар негізінде жалпы түсініктерді белгілеу мәселелерін шешу үшін агенттік тәсіл ұсынылады [Тарасов, 2002]. Агент белгілі мақсатқа жетуге бағытталған, орта және басқа агенттермен әрекеттесуге қабілетті жүйе ретінде қарастырылады. Агентті анықтау үшін білім базасын сипаттау әдісін, өзара әрекеттесу сипаты мен агенттер арасындағы ынтымақтастық тәсілілін тапсыру қажет. Агенттердің аса маңызды қасиеттерінің бірі өзара әрекеттесуге қабілеттілігі болып табылады. Онтологияның жалпы түсінікті қамтитын (семантикалық шек) әрбір шегі үшін агент
құрастырылады. Агенттердің қабылданған классификациясына сәйкес ол
интенционалды болып табылады. Берілген агент екі мәселені шешуге бағытталған: барлық түсініктемелер қалыптарының тізімін ол жеке компоненттерге бөліп, құрылымдық шектерді іздеу үшін қарапайым агенттерді іске қосады (1), барлық тізімдерден төмен деңгейдегі агенттерден алған нәтижелерді құрастырады (2). «ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
155
Жоғарыда аталған деңгейлері төмен агенттер рефлекторлы болып табылады. Олар шаблонды қабылдайды да, олардың мақсаттары - бұл шаблондарға сәйкес келетін фрагменттерді іздеп табу. Агенттер коммуникациясы маңызды мәселе
болып табылады. Агенттер коммуникациясының механизмдері тікелей және жанама болып екіге бөлінеді. Тікелей коммуникацияның жүзеге асырылуының мысалы ретінде «тапсырыс беруші-мердігер» өзара әрекеттесу моделі (contract network) бола алады. Жанама коммуникацияның механизмі «хабарландыру тақтасы» (blackboard) құрылымы арқылы жүзеге асырылады. Жүйедегі аса маңызды мәселелердің бірі болып агенттің ББ көрсету мәселесі табылады. Қазіргі уақытта агенттің ББ көрсетудің үш түрлі әдісі бар: онтологияларды қолдану арқылы, тұрақты өрнектер арқылы және өндірістік базасы негізінде. Онтология арқылы агенттің білімін көрсету – білімді анық көрсетудің барлық артықшылықтарын қолданатын ең айқын әдіс. Аталған әдістің құндылығы онтологияның шыңын «дәлелдеу» үшін біздің әртүрлі әдістерді пайдалана алтынымызда жатыр. Мысалы, бұл түйінді фразаның қарапайым сәйкес келуі немесе АЖ ДБ айналдыру бола алады. Онтологиялар нақты сәйкестікті табу мүмкін болмағанда түрлі жағдайларды суреттеуге мүмкіндік береді. Біз жалпылайтын және нақтылайтын және т.с.с. тұжырымдаманы таба аламыз. Екінші әдісі тұрақты өрнектер пайдалану тәсілі болып табылады. Соңғылары сөздің түрлі тұлғаларын оңай ескеруге және ақпараттың үлкен көлемімен жұмыс жасауға мүмкіндік береді. Алайда, кейде, әсіресе біліктілігі жоқ пайдаланушылар үшін тұрақты өрнекті дұрыс құру мәселесі өте күрделі болатынын ескеру қажет. Оны оңайлату мақсатында жүйеде табиғи тілдегі тұрақты өрнектермен жұмыс жасауға мүмкіндік беретін арнайы редактордың болуы жоспарлануда. Тұрақты өрнектердің кемшілігі іздеу барысында ізделініп жатқан сөздің/тіркестің орналасқан жерін ескеруге мүмкіндік бермейтінінде. Аталған кемшілікті жою үшін тұрақты өрнектер мен агенттің ББ көрсетудің үшінші әдісі болып табылатны өндірістік типті ережелерді қатар қолдануға болады. Өнімдер, негізінен, құжаттың құрылымын сараптау үшін қажет. Шартты беру кезінде қолданыла алатын арнайы ұғымдар енгізілді. Мысалы, мәтіннің тақырыбын іздеп табатын ереже келесі тәсілмен тұжырымдалуы мүмкін: «Егер (абзац қарібі абзацқа дейінгі және абзацтан кейінгі қаріптен өзгеше) және (абзац орта бойынша тураланған), онда аталған абзац тақырып болып табылады». Жоғарыда сипатталған агенттің ББ көрсетудің құралдары соңғы пайдаланушыға қолданыстағы агенттерді өзгертуге және жаңа агенттерді қосуға мүмкіндік береді. Агенттердің қатар жұмыс істеуі арқылы құжаттарды сараптау үрдісін агенттік тәсілмен оңайлату құжаттардың үлкен көлемімен жұмыс жасауға тән.
1. Ланин В.В. Применение онтологического подхода и мультиагентной технологии для создания интеллектуальной системы управления документами. //Open Semantic Technologies for Intelligent Systems OSTIS-2011. Пермский государственный университет г. Пермь, Россия 435-442. 2. Ефремов, 2007 Ефремов B. Search 2.0: огонь по «хвостам»// Открытые системы. СУБД №08 (134), 2007. 3. Ландэ, 2005 Ландэ Д. Поиск знаний в Internet. Профессиональная работа. М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. 4. Лядова, 2008 Лядова Л. Н. Метамоделирование и многоуровневые метаданные как основа технологии создания адаптируемых информационных систем // Advanced Studies in Software and Knowledge Engineering / International Book Series “Information Science Computing”, Number 4. Volume 2, 2008. Institute of Information Theories and Applications FOI ITHEA, Sofia 2008 125-132
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
156
ӘОЖ 004.89 ТЮЛЕПБЕРДИНОВА Г.А. , АДИЛЖАНОВА С.А. , ГАЗИЗ Г.Г., ЧЕРИКБАЕВА Л.Ш., ТЕЛГОЖАЕВА Ф.С. ТАНУ ЕСЕПТЕРІНІҢ ШЕШІМІН ТАБУ ӘДІСТЕРІ (Әл-Фараби атындағы Қазақ Ұлттық Университеті, Алматы, Қазақстан) Аңдатпа. Бұл мақалада тану есептерінің шешімін табу әдістері қарастырылады. Жасанды интеллект – күшті дамып жатқан бағыттардың бірі. Бүгінгі күнде ғылым және техникалық прогресс нәтижелері адамзат үшін келешекте зерттеу облысында үлкен жетістіктерге қол жеткізуге мүмкіндік береді. Бұл бағытта формализация мен байланысты және берілгендердің қойылуы интелектуалды жүйелердің еншісінде. Бұл үшін арнайы модельдер және берілгендерді сипаттау тілдері, әр түрлі типтегі берілгендерді ерекшелеу мәселелері өңделеді. Интелектуалды жүйелер бастапқы мәндері зерттеліп, берілгендерді ажырату және процедура, әдіс тәсілдер құрылады, олардың көмегімен интелектуалды жүйелерде берілгендердің келіп шығу мүмкіндіктері келіп туады. Берілгендердің қойылуының проблемалары интелектуалды жүйелерде тосын жағдайларда актуалды. Кілттік сөздер: Тану есептері, жасанды интеллект, эталондарды құру әдісі, потенциалдық функциялар әдісі, құрылымдық (лингвистикалық) әдістер
Жалпы, тану есептерін шешудің детерминистік және статистикалық әдістері бар. Бұл мақалада детерминистикалық әдісті қарастырамыз. Тану есептерінің шешімін табудың детерминистік әдістері келесідей болып бөлінеді: - Шешуші ережелердің құрылуы; - Эталондарды құру әдісі; - Сызықтық шешуші ережелер; - Потенциалдық функциялар әдісі; - Құрылымдық (лингвистикалық) әдістер; - Кластерлік талдау. Бұл мақалада жоғарыда аталған әдістердің алғашқы екеуі қарастырылады.
көмегімен оқытуға негізделген жүйелерде қолданылады. Бұл жүйелер үшін танылатын объект жайлы алдын ала деректемелі ақпараттың саны белгілердің алфавитін таңдауға және сөздігін құруға жеткілікті, ал кластар арасындағы шекараны анықтауға жеткіліксіз болып келеді. Тану жүйесіне Ξ = { , … , } қандай да бір объектілер жиыны ұсынылады, осы жиын үйретуші жиын (үйретуші таңдалым) деп аталады. Жүйе классификация ережелерінің параметрлерін қателік минималдылығы шарты орындалатындай қылып баптама жасауы қажет[1]. Мысалға, үйретуші таңдалымының объектілерінің жиынын екі түзумен бөліп, кластарға бөлуге болады (Сурет 1): «ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
157
Сурет 1. Үйретуші таңдалымының объектілерінің жиыны
Мұнда x1, x2, x3 объектілері ω1-бірінші класына, x4, x5, x6 объектілері ω2-екінші класына, ал x7, x8 объектілері ω3-үшінші класына түседі Шешуші ережелерді құру үшін үйретуші таңдалым қажет. Үйретуші таңдалым – бұл белгілердің мәндерімен берілген және қандай да бір класқа тиесілілігі «үйретушіге» белгілі объектілер жиыны болып табылады, оны үйретуші «үйренуші» жүйеге хабарлайды. Үйретуші таңдалым бойынша жүйе шешуші ережелерді құрады[2]. Шешуші ережелердің сапасы құрамына белгілер мәндерімен берілген және қандай да бір бейнеге тиесілілігі тек үйретушіге белгілі объектілер кіретін бақылау (емтихандық) таңдалым бойынша бағаланады. Мұғалім бақылау тануға арналған үйретуші жүйеге бақылау таңдалымының объектілерін ұсына отырып, тану қателігінің ықтималдығына, яғни үйрену сапасына баға бере алады. Үйретуші және бақылау таңдалымдарына анықталған талаптар ұсынылады. Мысалға, бақылау таңдалымының объектілерінің үйретуші таңдалымға кірмеуі маңызды (кей кезде, егер таңдалымдардың жалпы көлемі аз болып, оны үлкейту мүмкін емес, немесе өте қиын болған жағдайда бұл талаптар бұзылады). Үйретуші және бақылау таңдалымдар негізгі жиынтықты (әрбір бейненің барлық мүмкін болатын объектілерінің болжамдық жиыны) жеткілікті түрде толық көрсетуі қажет. Мысалға, медициналық диагностика жүйесін үйрену кезінде үйретуші және бақылау таңдалымдарда әр түрлі жыныс-жас топтарына жататын, әр түрлі анатомиялық және физиологиялық ерекшеліктері, қосалқы сырқаттары бар пациенттер көрсетілуі тиіс т.с.с.. Әлеуметтік зерттеулерде мұны таңдалымның репрезентативтілігі деп атайды. Сонымен, шешуші ережелерді құру үшін жүйеге үйретуші таңдалымға кіретін объектілер ұсынылады[3].
Әрбір класс үшін үйретуші таңдалымдар арқылы келесідей белгіге ие эталон құрылады: ̅ = {
, , … , } Мұндағы
= ∑
i – белгі нөмірі Табиғатыбойынша эталон – үйретушітаңдалымдардың орта мәнінен алынған абстрактілі объект. Бірақ оны абстрактілі деп атаймыз, себебі ол үйретуші таңдалым
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
158
объектілерінің немесе жалпы жиынтық объектілерінің ешқайсымен сәйкес келмеуі мүмкін[4]. Бейнені тану келесі әдіспен жүзеге асады: Жүйенің кіріс көзіне қандай жүйеге жататындығы белгісіз ̅ ∗ объектісі келіп түседі. Осы объектіден жүйедегі эталондардың барлық объектілеріне дейінгі қашықтық анықталады. Нәтижесінде ̅ ∗
эталон класының объектілер құрамына енгізіледі. Объектілер арасындағы қашықтық бейнені тану үшін енгізілген белгілі бір өлшем бірлігімен өлшенеді[5].
2-суретте “Класс эталонына дейінгі ең жақын ара қашықтық” шешуші ережесі бейнеленген. Мұндағы дөңгелектенген x және o нүктелері сәйкесінше бірінші және екінші класс эталондары болып табылады[6]. Есептеу техникасы құралдары кеңінен таралуымен байланысты, оқу процесін ұйымдастыруға, сол сияқты білім берудің мазмұнын өзгертуге де елеулі ықпал жасайды. Қазіргі заманғы оқыту интелектуалдык ерекшеліктеріне сүйене отырып білім беруді жаңа
инновацияларды пайдалануды кажет
етеді.Соңғы жылдары компьютерлік телекоммуникациялық техниканың және технологияның рөлі мен орны түбегейлі өзгерді[7]. Қазіргі технологияның дамуы мен оның қолданылуының деңгейі материалдық базасының дамуымен ғана емес, оның жаңа білімді туындату, игеру және қолдана білу қабілеті мен де анықталады. Бүгінгі таңда ақпараттық коммуникациялық технологияларды оқу үрдісінде қолдану әлемдік ақпараттық - коммуникациялық білім беру кеңістігіне қосылуды қамтамасыз етеді.
1. Лорьер Ж.Л. Системы исскуственного интеллекта. М.:Мир.1991. 2. Умнстон П. Искусственный интеллект. М.:Мир. 1980. 3, Г.Ә.Жапарова. Информатика негіздері.Алматы. Экономика.2006 ж. 4. Камардинов, О. Жасанды интеллект. Шымкент: Шымкент қалалық баспасы, 2003. - 184 с. 5. Асамбаев, А. Ж. Жасанды интеллект негіздері. Алматы : ЖШС РПБК Дәуiр, 2011. - 136 с. 6. Т.Х.Хакимова.Жасанды интелекг негіздері.(Оқу құралы). Алматы:"NURPRESS" баспасы, 2014 ж. 106 бет. 7. Тюлепбердиновa Г.А., Унайбаева Р.К. Особенности подготовки специалистов технического образования // Материалы научно-практической конференции «информационно- коммуникационные технологии в образовании взрослых» Алматы 19-20 мая 2011 года, С. 72-73;
«ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
159
УДК 004.82; 004.912; 81.322.2 УЗГЕНБАЕВА Р., БЕКМАНОВА Г.Т. WEB-ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ КАЗАХСКО-ТУРЕЦКОГО И ТУРЕЦКО-КАЗАХСКОГО ПЕРЕВОДА (ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, Астана, Казахстан)
За последние годы сфера переводческой деятельности претерпевает значительные изменения, в связи возникновения новых технологий. Данная сфера, которая набирает большие обороты ощущает большую нехватку квалифицированных специалистов, а информационная технологии, дающие хорошую возможность для достижений больших целей, стали необходимым средством. В нынешнее время труд в области машинного перевода принимает профессиональный характер, требующая общих стандартов обеспечения перевода и качества в малые сроки. К сегодняшнему дню во всем Мире быстрыми темпами развиваются технологии машинного перевода языков развитых стран Мира. К примеру, существуют передовые технологии машинного перевода такие как GoogleTranslate, в меню которого доступны 80 языков; похожие услуги, но с гораздо наименьшими способностями могут предоставить Яндекс.Перевод, InterTran, BingTranslator, FreeTranslation, Apertium, Dicto, ПРОМТ,GoldenDict, BabelFish, StarDict, Translate.ru, SYSTRANet, Worldlingo, WikiBhasha, ImTransator, Tranlslate Online.ua, WindowsLifeTranslator [1]. С теми обстоятельсвами. когда мировые лидеры в сфере машинного перевода не могут обеспечить услугами качественного перевода с/на казахский язык, появилась существенная нехватка в создании переводчика, примером тому является переводчик тюркских языков таких как казахского и турецкого языка. Впервые идея применения специальных машин для перевода слов с одного языка на другой была предложена в XVII в. знаменитыми математиками, естествоиспытателями и философами Готфридом Вильгельмом Лейбницем и Рене Декартом. Считается, что как самостоятельное научное направление научный перевод зародился, в марте 1947 г., когда криптограф Уоррен Уивер, руководивший отделением естественных наук Рокфеллеровского фонда, обратился с письмом к Норберту Винеру, в котором высказал мысль о рассмотрении задачи перевода с одного языка на другой как новую область использования технологий декодирования. [2]. Незадолго до наших дней, когда обычный переводчик мог часами переводить избитую фразу или стихотворения с одного языка на другой, то современные переводчики делают это с огромной скоростью в сжатые сроки. Наш родной казахский язык, принадлежащий к группе тюркских языков, имеет много общего с турецким языком. Это позволяет создавать машинные технологии семантического перевода с одного близкородственного языка на другой. Подобные переводчики являются более эффективными. Взаимоотношения между Республикой Казахстаном и Турцией во всех сферах традиционно продолжают развиваться, то есть необходимость в создании эффективного переводчика между казахским и турецким языками и наоборот. Сейчас в Республике Казахстан быстро развиваются технологии машинного перевода, к таким относятся англо-русские, русско-казахские, казахско-английские и д. р. переводчики [4-5], но казахско-турецкого и турецко-казахского машинного перевода на данный момент не имеется. В тюркских языках, хорошо поддающиеся формализации, с точки зрения морфологии, строго определен порядок присоединения аффиксов, а с позиции синтаксиса строго определен порядок слов в предложении, значительно хорошие результаты могут давать системы на основе грамматических правил. Статистические системы дают существенные результаты там, где «ҚОҒАМДЫ АҚПАРАТТАНДЫРУ» V ХАЛЫҚАРАЛЫҚ ҒЫЛЫМИ-ПРАКТИКАЛЫҚ КОНФЕРЕНЦИЯ
160
существуют большие текстовые корпуса. Однако наибольший результат машинного перевода дают системные анализы с учетом семантики текста. Нами выбрана предметная область «Туризм», так как туристические отношения между Казахстаном и Турцией хорошо развиты, а данная область понятна и может быть использована как пример, и в качестве инструмента моделирования предметной области выбран редактор онтологий Protégé.
– это свободный,
открытый редактор
онтологий
и
фреймворк
для построения
баз знаний. Платформа Protégé поддерживает два основных способа моделирования онтологий посредством редакторов Protégé-Frames и Protégé-OWL. Онтологии, построенные в Protégé, могут быть
экспортированы во
множество форматов, включая RDF
( RDF
Schema ),
OWL и
XML Schema . Protégé имеет открытую, легко расширяемую архитектуру за счёт поддержки модулей расширения функциональности [3]. Онтологии являются центром многих приложений, моделируя отношения между объектами, принадлежащими к различным предметным областям. Можно классифицировать онтологии на основе степени зависимости от задачи или прикладной области, модель представления онтологических знаний и выразительности, а также других критериев. Главная часть с соблюдением всех формальностей представленных знаний базирована на концептуализации: концепции, объекты, и другие объекты, существующие в некоторой области интересов и отношения, которые держат среди них (Генесерет&Nilsson, 1987). Любая база знаний – это система, базированная на знаниях, которая стремится к некоторой концептуализации, явно или неявно. Данный термин взят из философии, где онтология является систематическим изложением Бытия. Представленные знания предметной области в словесном формализме, множество объектов, которые могут быть представлены называется универсум дискурса. Эта верстка объектов, и описываемые отношения между ними, отражаются в изобразительной лексике, с помощью которого программа, которая основана на знаниях представляет знания. Таким образом, в контексте искусственного интеллекта, мы можем описать онтологию программы путем определения набора репрезентативных терминов. В такой онтологии определения связывают имена сущностей во вселенной дискурса (например, классы, отношения, функции или другие объекты) с текстом читабельной, описывающие то, что означают имена и формальные аксиомы, которые ограничивают интерпретацию и хорошо сформированные использование этих терминов. Формально онтология является утверждением логической теории [4, 5]. Применяемые онтологии основывается на общих принципах построения онтологии и семантических гипер-графов, используемых в качестве моделей для представления знаний. Этот формализм определяет онтологию O как тройка (V, R, K), где V представляет собой набор понятий данной предметной области, R представляет собой совокупность отношений между этими понятиями, и K представляет собой набор имен понятий и отношений в домен [6,7,8]. Онтологическая модель предметной области «Туризм» на турецком языке представлено на рисунке 1:
|