Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 10-12 Şubat 2010 Muğla Üniversitesi Üst Seviye Ontolojileri Üzerine Bir İnceleme Ege Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, İzmir yasemin.yuksek@ege.edu.tr Özet: Anlamsal Web in temel elemanı ontolojilerdir. Ontolojiler belirli bir alana özgü kavramları ve kavramlar arasındaki ilişkileri anlamsal tanımlamalar kullanılarak ifade etmektedirler. Üst seviye ontolojisi, bütün alanlarda aynı olan çok genel kavramları tanımlayan bir ontolojidir. Bu ontolojinin en önemli fonksiyonu, diğer ontoloji sınıflandırma gruplarına göre çok sayıda ontolojiler arasında anlamsal birlikte çalışabilirliği desteklemesidir. Literatürde birçok üst seviye ontolojiler bulunmaktadır. Yapılan çalışmada; varolan üst seviye ontolojiler araştırılmış, bunlar hakkında kısa bilgiler verilmiştir. Ayrıca çalışmada bazı üst seviye ontolojilerin üstveri standartlarına(dublin Core, vs.) bağlantısı ve üst seviye ontoloji çatısı içerisinde terminolojilerin(snomed CT, vs.) analizi yapılarak incelenmiştir. Anahtar Sözcükler: Üst seviye ontoloji, SUMO, CUO, DOLCE, BFO, PROTON, UMBEL, BioTop. A Survey On Upper Level Ontologies Abstract: Main components of the Semantic Web are ontologies which are used for defining concepts and the relationships between them. An upper level ontology is one that defines the generic concepts which have the same meaning in all domains. Most important function of an upper ontology is supporting the semantic interoperability between many ontologies from other categories. There are many upper level ontologies in the literature. In this paper, existing upper level ontologies are examined, and brief information about each one is given. Moreover, examination of the link between the metadata standards and some upper level ontologies (Dublin Core, etc.), and an analysis of terminologies like SNOMED CT in the upper level ontology framework are included in this work. Keywords: Upper level ontology, SUMO, CUO, DOLCE, BFO, PROTON, UMBEL, BioTop. 1. Giriş 305 Bilgisayar biliminde, üst seviye ontolojisi bütün alanlarda aynı olan çok genel kavramları tanımlayan bir ontolojidir. Anlamsal Web in temel elemanı ontolojilerdir. Ontoloji tanımı, paylaşımlı kavramsallaştırılmasının biçimsel ve açık belirtimidir şeklinde ifade edilir. Kavramsallaştırma, belirli bir tasarım aşamasında soyut model oluşturmadır. Bu soyut model genellikle özel bir konu alanı ile sınıflandırılmıştır. Açık bir belirtim ise, soyut modeldeki kavramların ve ilişkilerin net tanımlarının yapıldığı anlamına gelmektedir. Biçimsel ifadesi, anlamsal tanımının makinelerin işleyebileceği biçimsel dille temsil edilmesini sağlamaktadır. Paylaşılan kelimesi, ontolojilerin farklı uygulamalar ve topluluklar arasında yeniden kullanımını amaçladıklarını ve desteklediklerini ifade etmektedir [15]. Ontolojiler, değişik alanların belirli özelliklerini tanımlamak için sınıflandırılabilir. Ontolojilerin genel kullanımları için iyi alan ontoloji depoları bulmak zor olabilir, bu gereksinimleri karşılamak için özel ontolojiler ve üst seviye ontolojiler geliştirilmiştir.
Üst Seviye Ontolojileri Üzerine Bir İnceleme Üst seviye ontoloji, çok genel kavramları tanımlar. Genellikle bu kavramlar, bütün alanlarda benzer olan varlıklar ve kurallar sınıflarından oluşmaktadır. Üst seviye ontolojiler, farklı kaynaklardan elde edilen heterejon bilginin birleştirilmesinde anahtar teknoloji olarak kullanılmaktadır. Ontolojiler, üst seviye, orta seviye ve alan ontolojileri olarak üç grupta toplanabilir. Bu üç grubu kapsayacak örnek kavramların grafiksel gösterimi Şekil 1 de verilmiştir [14]. Grafiğin en üst seviyesinde bulunan üst seviye ontolojiler, orta seviye ve alan ontolojilerin herikisi içinde kullanılabilecek kavramları kapsamaktadır. üstveri elemanlarının tanımlayıcı özelliklerinin geliştirilmesine yardımcı olmaktadır. Dublin Core, web ortamında bilgi kaynaklarının tanımlanması için kullanılan bir üstveri standartıdır. Onbeş adet üstveri elemandan oluşan bir kümedir. Üstveri elemanları için temel modeller olarak üst seviye ontolojilerin kullanımı, bilgi gösteriminin yeniden kullanımını için önemlidir. Orta seviye ontolojiler [14], alan ontolojileri içinde belirlenen basit alt seviyede alana özel kavramlar ile üst seviye ontolojilerinde tanımlı soyut kavramlar arasında bir köprü görevi görmektedir. Herhangi bir seviyede ontoloji eşlemesi gerçekleşebilir. Orta seviye ontolojiler ile üst seviye ontolojiler arasındaki eşleme alanları arasında kavramlar eşlemesini sağlar. Orta seviye ontolojiler, üst seviye ontolojilerindeki soyut kavramların daha somut gösterim şeklidir. Böylece bu ontoloji kategorisi, ortak olarak kullanılan kavramları gösteren ontoloji kümelerini kapsar. Ortak şekilde orta seviye ve üst seviye ontolojilerin kullanımı, alan ontolojilerinin eşlenmesi veya birleştirilmesi işlemlerinde kolaylıklar sağlamaktadır. Alan ontolojisi, belirli alana özel kavramları ve kavramların ilişkilerini gösterir. Aynı kavramlar birçok alanda varken, kavramların gösterimi alan içeriklerinin farklılıklarından dolayı değişmektedir. Alan ontolojileri, orta seviye veya üst seviye ontolojilerinde tanımlanan kavramların eklenmesiyle genişleyebilir. Üst seviye ontolojilerin kullanım amacı, ontolojiler arasında anlamsal birlikte çalışabilirliğin desteklenmesidir. Ve, daha belirli alan ontolojileri için bir temel role sahiptir. Bazı üst seviye ontolojiler ile üstveri standartlarının bazı temel elemanlarının eşlenmesine gereksinim duyulmuştur. Bu eşleme işlemi, 306 Şekil 1. Ontolojilerin anlamsal alan seviyeleri Sağlık alanında çok kullanılan terminolojilerden birisi olan SNOMED CT, kodlama sistemleri için ortak referans çercevesi ve sağlık bilgi sistemleri arasındaki birlikte çalışabilirlik için ortak kavramları sağlamaktadır. Veri değişiminde anlam bütünlüğünü sağlamak ve veri içeriğine farklı yorumları engellemek üzere uluslararası standartlar kullanılacaktır. Anlamsal birlikte çalışabilirlik kapsamında terminoloji ve modellerin doğru şekilde anlaşılması ve yorumlanmasına yönelik çalışmalar yer alır. SNOMED CT terminoloji yapısının analizi DOLCE üst seviye ontoloji temelinde gerçekleştirilecektir. Bu çalışmada, literatürde varolan yedi adet üst seviye ontolojisi incelenmesi ve tanıtılması amaçlanmıştır. Bildirinin diğer bölümlerinde bazı üst seviye ontolojilerin üstveri standartı olarak Dublin Core ile bağlantısı ve üst seviye ontoloji çatısı içinde SNOMED CT terminolojisinin analizi yapılmıştır. 2. Literatürde varolan Üst Seviye Ontolojiler Üst seviye ontolojilerinin en önemli özelliği, alan-bağımsız olmasıdır. Farklı kaynaklardan
Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 10-12 Şubat 2010 Muğla Üniversitesi elde edilen heterojen bilginin bütünleştirilmesinde anahtar teknolojidir. Literatürde birçok üst seviye ontolojileri tanımlıdır. Bunlardan Standart Üst Birleştirilmiş Ontoloji (Standard Upper Merged Ontology SUMO), Cyc Üst Seviye Ontolojisi (Cyc Upper Ontology CUO), Dilsel ve Bilişsel Mühendislik için Betimleyici Ontoloji (Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering DOLCE), Genel Biçimsel Ontoloji (General Formal Ontology GFO), Temel Biçimsel Ontoloji (Basic Formal Ontology BFO), PROTo Ontolojisi (PROTo ONTology PROTON) ve Üst Seviye Eşleme ve Bağlayıcı Değişim Katmanı (Upper Mapping and Binding Exchange Layer UMBEL) üst seviye ontolojileri incelenerek aşağıdaki gibi açıklamalar verilmiştir. SUMO nun kök düğümü, birçok ontolojideki gibi, Entity dir, bu kavram Physical ve Abstract olmak üzere iki altkümeyi kapsamaktadır. Physical kavramının altında, Object ve Process olarak ayrık alt kavram bulunur. Abstract kavramının altında SetClass, Proposition, Quantity, Attribute ayrık altkavramları bulunmaktadır. Sınıfların altsınıfları genellikle birbirlerine göre özeldir, yani buradaki sınıflar ortak örnekleri paylaşmaz. Bu özellik SUMO içerisinde açık şekilde belirtilmiştir. Bununla birlikte, bazı sınıflar çoklu süpersınıflara da sahip olabilir [11]. SUMO nun bilgi gösterim dili SUO-KIF dir [10]. SUMO, birçok alan ontoloji ile genişletilebilir. CUO: başlangıçta CUO, doğal dil işleme desteği için ortak akıl bilgi tabanı olarak yapılandırılmıştır. Cyc ontolojisi, Cyc bilgitabanının bir parçasıdır. Cyc daki her ifade, bir sınıfın diğer sınıfın altsınıfı olan ifadeleri içerir. Bu ontoloji içerisinde instance-of ve subclass-of ilişkileri bulunmaktadır. subclass-of ilişkisi, Cyc formatında özel olarak #$genls olarak etiketlenir. instance-of ilişkisi ise, Cyc formatında #$isa olarak etiketlenir. #$isa, klasik bir sınıfın diğer altsınıfı olarak gösterir. #$genls, bir topluluk ve o topluluğun üst seviyesi arasındaki ilişkiyi temsil eder. SUMO: orta seviye ve alan ontolojileri için bir temel sağlar. Amacı, veri birlikte işlerliği, bilgi elde etme, otomatik çıkarsama ve doğal dil işlemeyi geliştirmektir. SUMO nun dezavantajlarından birisi, yeterli kapsama alanına sahip olmamasıdır. Kavramlar ve doğal dil işleme arasında bağlantılar eksiktir. Buradaki kısıtlamalar, WordNet sözlüğü ile SUMO arasında bağlantının sağlanılmasıyla çözümlenmektedir. Herkese açık kapsamlı ve bağlı yapıdaki Ontolingua sunucusunda varolan ontolojilerin içeriğinin birleştirilmesiyle oluşmaktadır [5]. SUMO yapısının ve içeriğini açıklamanın en iyi yolu, en yüksek seviyede kavramları ve bu kavramlar arasındaki ilişkilerin sistematik şekilde gösterilmesidir. 307 Cyc ontoloji, modüler bir yapıya sahiptir ve küçük-terorilere bölünebilir. Her küçük-teori, belirli mikro-teori içinde bütün ifadeleri, paylaşımlı açıklamaları ve varsayımlar kümesini içermektedir. En üstteki varlığı Thing dir. Thing, Individual, PartiallyIntagible ve MathematicalOrComputationalThing olarak üçe ayrılmaktadır. Individual, örnekler kümesini tanımlar. MathematicalOfComputationalThing sınıfının bütün örnekleri soyut kavramlardan oluşmaktadır. Soyut kavramlar geçici(temporal) veya uzamsal(spatial) özelliklere içermezler [3]. DOLCE: doğal dil ve ortak akıl temelinde ontoloji tabanlı sınıflandırma desteği sağlamayı amaçlamıştır. Aynı bir yerde veya aynı zamanda olan farklı varlıkları amaçlayan artan(multiplicative) model kullanılır [4, 7]. DOLCE e uygun, farklı varlıklar aynı uzay zamanında yeniden yerleştirilebilir. DOLCE deki nesneler şeyler(uzamsal nesneler) ve olaylar(zamansal nesneler) olarak ayrılır. Zaman içerisinde açıklanmış varlıklar, kesikli olarak ve aynı anda gösterilen varlıklar, sürekli olarak tanımlıdır. DOLCE, bir hiyerarşi içerisinde düzenlenen çok sayıda kavramlardan oluşur. Sistemdeki birçok kavram, parça/ bütün ilişkisi temelindedir [9]. DOLCE temel kategorilerinin sınıflandırılması aşağıda gibi verilmiştir;
Üst Seviye Ontolojileri Üzerine Bir İnceleme Varlık (Entity): hiyerarşinin üst seviyesidir. Sistemdeki herşey, bir varlık olarak ifade edilmektedir. Soyut (Abstract): matematiksel varlıkları temsil etmektedir. Sürekli olan (Endurant): zaman ile ilgili varlıkları ifade etmektedir. Nitelik (Quality): genellikle özelliğin (property) eşanlamlısı olarak kullanılmaktadır. Nitelikler özeldir. Özellikler evrenseldir. Belirli zamanda meydana gelen (Perdurants/Occurrence): olaylar, işlemler, etkinlikler ve durumlardan oluşmaktadır. GFO: nesneler, işlemler, zaman ve yer, ilişkiler, roller, fonksiyonlar, olayları ve durumlara benzer kategorilerini içermektedir. GFO, fonksiyonlar için bir modül yapısında tanımlanmıştır. GFO, üç katmanlı mimariden[2] oluşur; Temel seviye: GFO kategorilerini içerir. Soyut çekirdek seviye: GFO üst kategorilerini içerir. Soyut üst seviye: GFO varlık kümlerini içerir. GFO nun doğal biçimsel dili, Birinci Derece Mantık (First Order Logic-FOL) dır. GFO nun OWL versiyonu, OWL DL temelindedir. Genelde uygulama alanı, biyotıbbi araştırma alanını kapsar. GFO, örnek olarak Gen Ontolojisi, Celltype ontolojilerindeki biyolojik fonksiyonlar ile ilgili bilgi gösteriminde kullanılır. BFO: Bio-tıbbi bilgilerin düzenlenmesi ve birleştirilmesi işlemlerinde üst seviye ontoloji olarak kullanılır. BFO üç kategoriden oluşur: Fonksiyon: Böbrek fonksiyonu, çokfonksiyonlu protein Rol: Hastalık tedavisinde ilacın rolü, bakterilerin rolü Konum: Nesnenin fiziksel yapısının sonuçları BFO içerisindeki bütün varlıklar, sürekli ve belirli zaman aralığında olarak ikiye ayrılmıştır. 308 Bağımsız sürekli nesneler şeyler(things) olarak ifade edilir. Bağımlı sürekli nesneler, fonksiyonlar, roller, nitelikler olarak örneklenebilir. SNAP ve SPAN olmak üzere iki alt-ontolojiden oluşmaktadır. SNAP ontolojisi, üç boyutlu sürekli (enduring) nesneler gibi sürekli varlıkları kapsamaktadır. SPAN ontolojisi, zaman içerisinde genişletilmiş şekilde tasarlanmış işlemleri kapsamaktadır. BFO, beş sınıftan oluşmaktadır. Bunlar; Sürekli (Continuant), Bağımsız-sürekli (Indepent-continuant), Nesne (Oject), Nesnetoplam (Object-aggregate) ve Yetki Nesne Parçası (FiatObjectPart) tır. BFO uygulama dili OWL dir. Genellikle uygulama alanı, sağlık alanında yapılan çalışmalar kapsamındadır [1]. PROTON: genel amaçlar için alan bağımsız ontoloji olarak tasarlanmıştır. Geniş alanlardaki, anlamsal etiketleme, indeksleme ve belge elde edilmesi için gerekli kavramları kapsar. Ontoloji geliştirmede önemli temel yaklaşım, temel üst seviye ontolojisi şeklinde önceden varolan bilginin veya altyapının kullanımıdır. Böyle bir ontoloji üstveri geliştirilmesinde kullanılır ve bilgi modelleme için temel gibi kullanılır. Tasarım prensipleri; alan bağımsız, basit fonksiyonlar, standartlar kulllanılarak düzenleme ve somut alanı kapsamasıdır. Ontoloji gösterim dili olarak OWL Lite kullanılır. Proton, örnekleri olmayan genel kavramlar için belirli bir destek sağlamaz. PROTON, dört modüle ayrılır [8]: Sistem modül, üst seviyeden temel varlıkları içerirtakma adlara sahip varlıkları tanıtır. Bu modül uygulama ontoloji olarak düşünülebilir. PROTON un sistem modülü, protons: öneki tarafından gönderilir. Baş(Top) modül, en yüksek, çok genel, kavramsal seviyedir. Üst katmanı, genellikle diğer ontolojiler ve şema arasındaki eşlemenin gerçekleştirimi için en iyi seviyedir. PROTON un baş modülü, protont: öneki tarafından gönderilir. Üst modül, sıklıkla çoklu alanlarda(çeşitli kuruluşlar, konumların kapsamlı aralığı) meydana gelir. PROTON un üst modülü, protonu öneki tarafından gönderilir.
Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 10-12 Şubat 2010 Muğla Üniversitesi Bilgi yönetimi(knowledge Management), bilgi yönetimi görevleri ve uygulamaları için özeldir. PROTON un üst modülü, protonkm: öneki tarafından gönderilir. UMBEL: UMBEL özne kavramlarına sınıflarına ve dışsal ontolojileri ilişkilendirilmesi için gerekli bir ontolojidir. UMBEL özne kavramları, SKOS ve OWL-Full ontolojilerinin birlikte kullanımı ile ilişkilidir. Bunlar, özne kavramları ve anlamsal ilişkilerininden oluşan yapısal omurgayı oluştururlar. UMBEL, isimli varlıklar ve soyut kavramlar ile özne kavramları birbirlerine zıttır. UMBEL özne kavram yapısı, skos: broadertransitive ve skos: narrowertransitive ilişkileri tarafından birbirine ilişkili özne düğümlerinin içerik çizgesidir. UMBEL özne kavramları, ilişkisel olarak denk veya hizalama önerme kümeleri aracılığıyla kişisel varlıklar ve dışsal sınıflarla ilişkili olabilir. UMBEL özne kavramlarının ve ilişkilerinin hepsi, OpenCyc ontolojisinden türetilmiştir. UMBEL için, OpenCyc nın altkümesi denilebilir. UMBEL ontolojisi, OWL-Full ontoloji olarak tanımlanır. UM- BEL özne kavramları, sınıflar(owl:classes) ve umbel:subjectconcept sınıf örnekleridir. Buradaki ilişkilerin anlamı, kullanıcı tarafından kavramların sınıflarına ait örneklerini tanımlamak için UMBEL özne kavramlarını yeniden kullanabilir olmasıdır. Aynı zamanda, UMBEL nin yapısı, SKOS veri modeli ile tutarlı şekilde SKOS kavramları kullanılarak tanımlanır. UM- BEL özne kavramlarını tanımlamak için OWL- Full ontoloji kullanılmaktadır [12]. Biyo Üst Seviye Ontolojisi (Simple Bio Upper Ontology - SBUO), Genel Biçimsel Ontoloji- Biyo (GFO-Bio) verilebilir. Bu ontolojilerin amacı, tamamıyla biyotıbbi alan(protein doku, DNA veya biyolojik fonksiyonlar vs.) ile ilgili daha genel sınıflandırmaları tanımlamaktır. Daha özelleştirilmiş alan ontolojileri için ortak başvuru noktası oluşturmaktadır. Üst seviye ontolojisine göre, alan üst seviye ontolojiler alan ontolojileri rolü oynamaktadır. Fakat farklı bakış açılarından üst seviye ontolojisi gibi de davranırlar. Örneğin, BFO veya DOLCE nin altına BioTop u yerleştirildiğinde, üst seviye ontolojinin altında olan alan ontolojisi gibi tanımlanır. Tersini düşünürsek BioTop, hücre ontolojisi veya gen ontolojisi bağlantı kurulduğunda Bio- Top üst-seviye ontolojisi rolü oynar. BioTop: sağlık alanı için özel ontolojilerin bütünleştirilmesi amacıyla üst alan ontolojisi olarak geliştirilmiştir. BioTop ontolojisinin hedefi, biyolojinin temel çeşitini kategorize etmek içim sınıflar ve sınıflandırma kriteri sağlar. Sağlık alanında kullanılan terminolojiler temelinde çıkarsama işlemi ve bu çıkarsamanının doğruluğunun kontrolü için Pellet çıkarsama motoru ile birlikte Protégé ontoloji geliştirme editörü kullanılanak OWL DL içinde modellenmiştir. En üst seviyedeki sınıflar, Entire- MolecularEntity, HomogenousCollection, HeterogenousCollection, Organism dir [1]. 3. Üst seviye Ontolojilerin Üstveri Standartlarına Bağlantısı ve Terminolojilerin Analizi Alan bağımsız üst seviye ontolojisi ve uygulamaya yönelik alan ontolojileri arasındaki boşluk için köprüye ihtiyaç vardır. Köprü görevi olan, yeni üst seviye alan ontolojisi tanımalamaları yapılmaktadır. Ayrıca literatürde, yukarıda tanımlanan üst seviye ontolojilerinin dışında, üst seviye alan ontoloji örnekleri de bulunmaktadır. Bu ontolojilere örnek olarak, Sağlık Alanında kullanılan Temel Biçimsel Ontology (Basic Formal Ontology -BioTop), Basit 309 Üstveri standartlarının bütünleştirilmesi için, mevcut temel ontoloji üzerinde ve onun uzantısı gibi her alana özel üstveri şemasının geliştirilmesinde kullanılır. Böylece ontoloji mühendisliği çalışmaları üzerinde yeniden kullanımı ve temel ontoloji ile her yeni üstveri şema ilişkilerinin kurulması sağlanılmaktadır. Uygulamalar temel ontoloji tarafından sağlanılan bilgi üzerine çıkarsama ve tutarlı kontrol sistemi sağlar.
Üst Seviye Ontolojileri Üzerine Bir İnceleme Üstveri şemaları için temel modeller olarak varolan üst seviye ontolojilerinin kullanımı, bilgi gösterimlerinin yeniden kullanımına izin veren bir alternatiftir. Üstveri şemaları, benzer kavramlar veya ilişkiler için farklı terimler kullanırlar. Üstverinin anlamsal birlikte çalışabilirlik probleminin önemli noktası, aynı elemanların gösteriminde farklılıklara sahip olmasıdır. Bu nedenle Sicilla[6] 2005 çalışmalarında, OpenCyc bilgitabanına Dublin Core üst veri standartının terimlerine bağlantısı ile ilgili bir araştırma yapılmıştır. DC Elemanları ile OpenCyc Tanımlarını Bağlantısı: Dublin Core Üstveri Girişimi(Dublin Core Metadata Initiative-DCMI) Soyut Modeli, DC standartın iki esas elemanı olarak kaynaklar(resources) ve tanımlar(descriptions) kullanılmaktadır. Kaynaklar, bir kimliğe (identity) sahip herşey gibi tanımlanır ve kaynakların tamamını gösterir. OpenCyc ise oc_thing terimi herşeyi içerir. Bir kimlik olarak web adreslerinin resmi ismi (Uniform Resource Locator-URI) kullanılabilir. OpenCyc da oc_ UniformResourceLocator terimi, ortamdaki tanımlayıcıları modeller. Belirli URL eşlemedeki birçok önerme, oc_urlofcw e benzer. Oc_ urofcw, oc_conceptualworks digital örneklerine URL leri bağlar. DCMI soyut modeldeki kaynaklar, anlamsalbilimin ayrıştırılması için kullanılan çeşitli sınıflara ait olabilir. OpenCyc sınıf tanımlama, ortak anlam bilimi ve yeni terimlerin tanımıdır. DCMI soyut modeldeki özellikler, kaynakları tanımlamak için kullanılan ilişkiler, özelik, nitelik olarak tanımlanır. OpenCyc özelliği, DCMI daki alt-özelliklere benzer olabilen birçok ontoloji tanımlama dilleri için ortak olan alt-önermelerin tanımlaması ve önerme kavramıdır. OpenCyc terimleri ile DCMI elemanlarının eşlemesi aşağıdaki Şekil 2 de gösterilmiştir. 310 DCMI Elemanları Coverage (Kapsam) Creator (Yazar) Date (Tarih) Description (Tanım) Format (Biçim) Resource Identifier (Kaynak Tanımlayıcı) Language (Dil) Subject (Özne) Resource Type (Kaynak Tipi) OpenCyc Terimleri oc_spatialthing, oc_timeinterval ve oc_jurisdictionregion oc_createdby oc_date oc_descriptionsentences oc_communicationconvention oc_uniformresourcelocator oc_humanlanguage oc_subjectofinfo oc_textualmaterial, oc_sound, oc_stillimage, oc_softwareobject Şekil 2. OpenCyc Terimleri ile DCMI Elemanlarının Eşlemesi Üst Seviye Ontoloji Çatısı İçinde Terminoloji (SNOMED CT, vs.) lerin Analizi SNOMED CT nin yapısal analizinde bazı bilgi mühendisliği hataları bulunmaktadır. Bu hatalara DOLCE temelinde çözümler üretilmiştir. SNOMED CT nin kullanım amaçları: Kodlama sistemleri için ortak referans temelinde olması. Sağlık Bilgi Sistemleri için işlevsel ve anlamsal birlikte çalışabilirlik için ortak kavramları sağlaması. Ortak terminoloji sağlaması. Héja [7] 2006 yılındaki çalışmalarında bu probleme çözümler önermişlerdir. Bu çözümler; SNOMED CT, sayısal kaynak olarak kullanıldığında, genel olarak yeniden düzenlenmesi gerekmektedir. Yüksek seviye ontolojinin açık şekilde ayrıştırılması ve alan-özel genişleme ile modularize edilmelidir. Çekirdek model SNOMED CT, bağlamsal kavram temelli sisteme dönüştürülmelidir. Bu sistem, biçimsel üst-seviye ontolojiye eşlenmelidir.
Akademik Bilişim 10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 10-12 Şubat 2010 Muğla Üniversitesi Çekirdeki model, biçimsel tutarlılık kontrolü için uygulanabilmelidir. Çoklu kalıtım, kategorilerin biçimsel tanımlamaları temelinde otomatik çıkarsayıcı tarafından değerlendirilmelidir. SNOMED CT terminolojisi, bu çekirdek modele eşlenmelidir. Hesaplamalı hiyerarşik ilişkiler, ispat edilmiş ilişkiler olarak işaret edilmelidir. Kavramlar, dönüşümü kolaylaştırmak için doğal dil tanımlarına sahip olmalıdır. Terminoloji ekleme yapıldığı süresince, her yeni kavram, kavramsal sistem analiz edilerek eklenir ve çekirdek modelle yerleştirilir. 4. Sonuçlar Farklı kaynaklardan elde edilen heterejon bilginin birleştirilmesi için üst seviye ontoloji kullanılmasına ihtiyaç duyulmuştur. Üst seviye ontoloji, yüksek seviyede belirli bir alandan bağımsız ontolojidir. Farklı kaynaklardan elde edilen heterojen bilginin bütünleştirilmesi için anahtar teknolojidir. Böylece ontolojideki kavramlar, daha geniş alanlar için basit ve genel kavramları içerir. Herhangi bir üst seviye ontolojisinin geniş alanda benimsenmiş olmamasının sebeplerin en önemlisi karmaşık olmasıdır. Bir üst seviye ontolojisi yaklaşık olarak 10000 ile ifade edilen sayıda elemanlardan oluşmaktadır. Ve elemanlar arasında karmaşık ilişkiler bulunmaktadır. Ontolojiler, herhangi bir seviyede birbirleriyle eşlenebilir. Orta seviye ve üst seviye ontolojiler, alanlar arasındaki kavramların eşlemesini amaçlar. Bu çalışmada, literatürde varolan üst seviye ontolojiler araştırılmış, bunlar hakkında kısa bilgiler verilmiştir. Ayrıca çalışmada bazı üst seviye ontolojilerin Dublin Core gibi üst veri standartlara bağlantısına ve üst seviye ontoloji çatısı içerisinde SNOMED CT gibi sağlık terminolojilerin analizi yapılarak incelenmiştir. Kaynaklar [1] Schulz, S., Boeker, M., Stenzhorn, H., (2008), How Granularity Issues Concern Biomedical Ontology Integration, In MIE 2008 - Proceedings of the 21st International Congress of the European Federation for Medical Informatics, Göteborg, Sweden, May 25-28, 2008. Studies in Health Technology and Informatics (Vol. 136, pp. 863-868). [2] Herre, H., Heller, B., Burek, P., Hoehndorf, R., Loebe, F., Michalek, H., (2006), General Formal Ontology(GFO): A Foundational Ontology Integrating Objects and Processes, Part I:Basic Principles ( Version 1.0). Onto-Med Report, Nr. 8. Research Group Ontologies in Medicine (Onto-Med), University of Leipzig. [3] Burgun A, Hill L, Bodenreider O., (2001) Mapping the UMLS Semantic Network into General Ontologies, Proc AMIA Symp 2001:81-5. [4] Masolo, C., Borgo, S., Gangemi, A., Guarino, N., Oltramari, A., Schneider, L., (2003), WonderWeb Deliverable D17, The WonderWeb Library of Foundational Ontologies Preliminary Report. [5] Mascardi, V., Cordi, V. and Rosso, P., (2006), A Comparison of Upper Ontologies, Technical Report DISI-TR-06-21. [6] Sicilia, M., A., (2005), On the Use of Existing Upper Ontologies as a Metadata Integration Mechanism, Proceedings of the 2005 international conference on Dublin Core and metadata applications: vocabularies in practice, September 12-15, 2005, Madrid, Spain. [7] Héja, G., Surján, G., (2004), SNO- MED CT and Formal Ontologies Biomed Central (BMC) Medical Informatics, 2004. 311
Üst Seviye Ontolojileri Üzerine Bir İnceleme [8] Terziev, I., Kiryakov, A., Manov, D., (2005), Base Upper-level Ontology (BULO) Guidance, SEKT Deliverable D1.8.1, SEKT Consortium, 2005. [9] Colomb, R., M., (2002), Use of Upper Ontologies for Interoperation of Information Systems: A Tutorial, Technical Report 20/02. ISIB-CNR, Padova, Italy, 2002. [10] Niles, L., Pease, A., (2001), Towards a Standard Upper Ontology, In Proceedings of the 2nd International Conference on Formal Ontology in Information Systems, 2001. [11] Sevcenko, M., (2003), Online Presentation of an Upper Ontology, In Proceedings of Znalosti 2003. [13] Herre, H., (2009), General Formal Ontology (GFO): A Foundational Ontology for Conceptual Modelling, In: Poli, R. & Obrst, L. (ed.) Theory and Applications of Ontology. Vol. 2, Berlin: Springer, to appear 2009. [14] Semy, S., K., Pulvermacher, M., K., Obrst, J., L., (2005), Toward the Use of an Upper Ontology for U.S. Goverment and U.S. Military Domains: An Evaluation, MITRE Technical Report, MTR 04B0000063, November 2005. [15] Gruber, T., R., 1993. A Translation Approach to Portable Ontologies. Knowledge Systems, AI Laboratory (KSL-92-71), 1993. [12] UMBEL Ontology, Technical Report, Volume 1, 2008. 312