• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Semantic Information Systems

2021/2022
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
7
ECTS credits
Delivered at:
Department of Information Technologies in Business (Faculty of Economics, Management, and Business Informatics)
Course type:
Elective course
When:
4 year, 1 module

Программа дисциплины

Аннотация

Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает требования к образовательным результатам и результатам обучения студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих дисциплину «Семантические информационные системы», учебных ассистентов и студентов направления подготовки 09.03.04 Программная инженерия и 8.04.05 Бизнес-информатика, обучающихся по образовательной программе «Программная инженерия» и «Бизнес информатика»
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • изучение студентами базовых принципов проектирования интеллектуальных информационных систем, получение студентами навыков разработки таких систем.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Студент знаком с понятиям модели представления знаний. Студент способен применят логическую модель представления знаний, продукционную модель представления знаний, фреймы для представления знаний, семантические сети для представления знаний
  • Студент способен использовать информационно-поисковые тезаурусы и онтологии при обработке информации Студент знает и способен использовать технологии обработки естественного языка
  • Студент знает и способен использовать технологии Semantic Web
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Раздел 1. Модели представления знаний, общий обзор
    Тема 1. Модели представления знаний, общий обзор Общая схема моделей представления знаний. Краткие исторические справки о развитии моделей. Примеры систем, основанных на знаниях. Тема 2. Логическая модель представления знаний Виды логических моделей, общие термины и определения. Формальная (Аристотелева) логика: имена, высказывания, процедуры доказательства и опровержения. Математическая реализация формальной логики. Методы автоматического доказательства теорем (исчисление предикатов). Нечеткие множества. Тема 3. Продукционная модель представления знаний Описание предметной области правилами и фактами. Методы полного перебора в ширину и в глубину. Эвристические методы поиска в пространстве состояний. Решение задач методом разбиения на подзадачи. Представление задачи в виде И-ИЛИ графа. Управление системой продукции. Тема 4. Фреймы для представления знаний Представление знаний об объекте при помощи фреймов, примеры. Практическая реализация фреймовой модели. Анализ пространственных сцен. Понимание смысла предложений. Тема 5. Семантические сети для представления знаний Типы узлов и типы отношений. «Поверхностность» и «глубинность» знаний как основные отличия модели семантических сетей от продукционной модели. Предметные области, где семантические сети получили распространение.
  • Раздел 2. Онтология и лингвистика
    Тема 6. Онтологии и тезаурусы Определение понятий: онтология, концепт, отношение, аксиомы. Примеры онтологий. Задачи, решаемые на основе онтологического подхода: информационный поиск. Интеграция разнородных источников данных. Типы онтологий: верхнего уровня, предметных областей, прикладных онтологий. Лексические онтологии. Примеры онтологий. Онтологии верхнего уровня: отличительные черты, решаемые задачи. Онтологии SUMO и Sowa’s ontology. Онтология CYC. Основные принципы разработки, создания и использования традиционных информационно-поисковых тезаурусов. Примеры тезаурусов. Основные принципы разработки, создания и использования традиционных информационно-поисковых тезаурусов. Примеры тезаурусов. Тема 7. Компьютерная лингвистика. Задачи компьютерной лингвистики. Особенности системы ЕЯ: уровни и связи. Моделирование в компьютерной лингвистике. Лингвистические ресурсы. Приложения компьютерной лингвистики. Тема 8. Этапы анализа текста Преданализ. Морфологический анализ. Поверхностный синтаксический анализ. Глубинный синтаксический анализ. Поверхностный семантический анализ. Глубинный семантический анализ. Прагматический анализ. Выявление текстовых структур. Тема 9. Инструментальные средства разработки приложений автоматической обработки текстов Программные средства лингвистической обработки. Представление лингвистических данных: подходы к представлению данных, лингвистическая разметка, лингвистические аннотации. Архитектура инструментальных ЕЯ-систем. Компонентная организация ЕЯ-систем, процессы обработки текста. Системы обработки ЕЯ-текстов: системы на базе разметки, системы на базе аннотаций, системы интеграции поверхностной и глубокой обработки.
  • Раздел 3 Технология Semantic Web
    Тема 10. Введение в технологию Semantic Web Эволюция веб-технологий. Недостатки традиционного Web. Концепция Семантического Web. Многоуровневое представление. Основные тенденции развития интернет-технологий. Приложения Семантического Web. Электронная коммерция, аукционы. Сбор и управление информацией. Персональные помощники. Научно-образовательные информационные среды. Электронный туризм. Электронное правительство. Биоинформатика. Семантический Grid. Управление бизнеc-процессами. Тема 11. Базовые технологии Semantic Web Язык запросов Семантического Web SPARQL. Простые запросы. Термы, литералы, переменные. Список предикатов-объектов. Анонимные узлы. RDF коллекции. Образцы троек. Образцы решений. Множественные сопоставления. Работа с RDF литералами. Сопоставление RDF литералов. Ограничения значений. Образцы графов. Объединение образцов. Наборы данных RDF. Запросы набора данных RDF. Описание наборов данных RDF. Решения и формы результатов. Выбор переменных. Построения результирующего графа. Описания ресурсов. Явные IRI. Идентификация ресурсов. Функции и операторы SPARQL. Программные инструменты реализации запросов. Использование SPARQL и Jena. Примеры реализации запросов. Описание ресурсов на языке RDF. Язык описания онтологий OWL. Стандартны представления метаданных. Технология FOAF. Тема 12. Агенты в Semantic Web Интеллектуальные агенты и мультиагентные технологии. алгоритмы обработки данных в Semantic Web. Сервисы Семантического Web. Понятие сервисов Семантического Web. Онтологии моделирования веб-сервисов. Описание сервиса: профиль, модель процесса, взаимодействие (grounding). Этапы работы с веб-сервисами: аннотирование, обнаружение, обращение, композиция, мониторинг выполнения сервисов. Спецификации семантических веб-сервисов: WSMO, WSML, WSMX, OWL-S, SWSF, IRS-III, WSDL-S. Методы, алгоритмы и инструменты обнаружения и композиции веб-сервисов. Примеры описания сервисов. Варианты использования обнаружения и композиции сервисов в B2B системе предприятия.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий контактная работа
  • неблокирующий самостоятельная работа
  • неблокирующий экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Назаров Д. М., Конышева Л. К.-ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ: ОСНОВЫ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ 3-е изд., испр. и доп. Учебное пособие для академического бакалавриата-М.:Издательство Юрайт,2019-186-Бакалавр. Академический курс-978-5-534-07496-3: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/intellektualnye-sistemy-osnovy-teorii-nechetkih-mnozhestv-423214