Дизъюнктивные подклассы

Многие системы позволяют нам явным образом задать, что несколько классов являются дизъюнктивными. Классы дизъюнктивные, если у них не может быть общих экземпляров. Например, в нашей онтологии классы Десертное вино и Белое вино не являются дизъюнктивными: существует множество вин, являющих экземплярами обоих классов. Одним из таких примеров является Rothermel Trochenbierenauslese Riesling, экземпляр класса Сладкое Riesling. В то же время, классы Красное вино и Белое вино дизъюнктивны: ни одно вино не может быть одновременно и белым, и красным. Определение классов как дизъюнктивных позволяет системе лучше проверять правильность онтологии. Если мы объявим классы Красное вино и Белое вино дизъюнктивными и затем создадим класс, который будет подклассом и Riesling (подкласс Белого вина) и Port (подкласс Красного вина), то система может показать, что имеется ошибка в моделировании.

Определение свойств – боле подробно

В этой главе мы затронем еще несколько деталей, которые нужно иметь при определении слотов в онтологии (Шаги 5 и 6 в Главе 3). В основном, мы обсуждаем обратные слоты и значения слота по умолчанию.

Обратные слоты

Значение слота может зависеть от значения другого слота. Например, если вино было произведено на винном заводе, то винный завод производит это вино. Эти два отношения, производитель и производит, называются обратными отношениями. Излишне хранить информацию и о том, и о другом. Когда мы знаем, что вино производится на винном заводе, то приложение, которое использует базу знаний, всегда может вывести значение для обратного отношения: винный завод производит вино. Тем не менее, с точки зрения приобретения знаний удобно иметь оба блока информации доступными в явном виде. Этот подход позволяет пользователям указать вино в одном случае и винный завод в другом. После это система приобретения знаний может автоматически заполнить значение для обратного отношения, обеспечивая согласованность базы знаний.

В нашем примере есть пара обратных слотов: слот производитель класса Вино и слот производит класса Винный завод. Когда пользователь создает экземпляр класса Вино и заполняет значение слота производитель, система автоматически добавляет вновь созданный экземпляр к слоту производит соответствующего экземпляра класса Винный завод. Например, когда мы говорим, что Sterling Merlot производится на заводе Sterling Vineyard, система автоматически добавляет Sterling Merlot к списку вин, которые производит завод Sterling Vineyard (рис. 9).

Рис. 9. Экземпляры с обратными слотами. Слот производит класса Винный завод является обратным для слота производитель класса Вино. Заполнение одного из слотов приводит к автоматическому обновлению другого.

Значения по умолчанию

Многие фреймовые системы позволяют определить для слотов значения по умолчанию. Если значение определенного слота одинаково для большинства экземпляров класса, то мы можем определить это значение как значение слота по умолчанию. Затем, когда создается каждый экземпляр класса, имеющего этот слот, система автоматически заполняет значение по умолчанию. После этого мы можем изменить это значение на любое другое, которое позволят фацеты. То есть, значения по умолчанию созданы для удобства: в любом случае они не накладывают какие-либо ограничения на модель или никак ее не меняют.

Например, если большинство вин, о которых мы собираемся говорить, являются крепкими, то значение крепости вина мы можем сделать «крепкое» по умолчанию. Тогда все вина, которые мы определяем, будут крепкими, если мы не укажем иное.  

Обратите внимание, что это отличается от значений слота. Значения слота не могут быть изменены. Например, мы можем сказать, что слот сахар класса Десертное вино имеет значение «СЛАДКОЕ». Тогда у всех подклассов и экземпляров класса Десертное вино значение слота сахар будет «СЛАДКОЕ». Для всех подклассов или экземпляров этого класса это значение изменить нельзя.

Об именах

Определение единых правил присваивания имен понятиям в онтологии, а затем строгое соблюдение этих правил не только делает онтологию более простой для понимания, но также помогает избежать некоторых общих ошибок при моделировании. Существует много вариантов присваивания имен понятиям. Обычно нет особой причины для выбора того или иного варианта. Тем не менее, нам нужно

Определить единые правила присваивания имен классам и слотам и придерживаться их.

На выбор правил присваивания имен влияют следующие особенности системы представления знаний:

Имеет ли система одно и то же пространство имен классов, слотов и экземпляров? То есть, позволяет ли система иметь класс и слот с одинаковым именем (как, например, класс винный завод и слот винный завод)?

Различает ли система регистр букв? То есть, считает ли система разными имена, которые отличаются только регистром (как Винный завод и винный завод)?

Какие разделители в именах позволяет использовать данная система? То есть, могут ли имена содержать пробелы, запятые, звездочки и т.д.?

К примеру, Protеgе-2000 имеет единое пространство имен для всех своих фреймов. Она различает регистр букв. Таким образом, у нас не может быть класса винный завод и слота винный завод. Однако у нас может быть класс Винный завод (не прописные буквы) и слот винный завод. С другой стороны, CLASSIC не различает регистр букв и имеет разные пространства имен для классов, слотов и индивидных концептов. Таким образом, с точки зрения системы, мы можем с легкостью присвоить имя Винный завод и классу, и слоту.