ЗНАНИЕ-ОРИЕНТИРОВАННЫЕ СРЕДСТВА ПОДДЕРЖКИ СЕМАНТИЧЕСКОГО ПОИСКА В WEB

В данной работе рассмотрены основные аспекты, связанные с семантическим поиском информации в открытой среде Web; проанализированы особенности как информационных ресурсов, доступ к которым обеспечивает Web, так и средства представления и пополнения знаний, используемые при поиске. Обосновывается важность обработки и обнаружения знаний для создания современных прикладных программных продуктов. Рассматриваются архитектура и возможности интеллектуальной поисково-рекомендующей системы МАИПС, которая базируется на применении онтологий и тезаурусов для персонификации поиска

СЕМАНТИЧНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ПРИНЦИПИ ТА ПРАКТИКИ

Монографію присвячено проблематиці створення інтелектуальних інформаційних систем. Розглядаються питання керування знаннями на основі технологій SemanticWeb. Як основний інструмент застосовується онтологічне моделювання знань. Аналізуються методи здобуття онтологічних знань з ресурсів Web, Wiki-ресурсів та природномовних документів. Висвітлено засоби інтелектуалізації програмних агентів, пошукових систем та Web-сервісів. Запропоновані приклади\ud застосування семантичних технологій у сфері інтелектуальних пошукових систем, е-медицини, е-комерції та е-навчання.\ud Робота орієнтована на аспірантів, науковців та спеціалістів, які займаються\ud дослідженнями та розробками в галузі інтелектуальних систем та баз знань

Dynamic ontology for service robots

A thesis submitted to the University of Bedfordshire in partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of PhilosophyAutomatic ontology creation, aiming to develop ontology without or with minimal human intervention, is needed for robots that work in dynamic environments. This is particularly required for service (or domestic) robots that work in unstructured and dynamic domestic environments, as robots and their human users share the same space. Most current works adopt learning to build the ontology in terms of defining concepts and relations of concepts, from various data and information resources. Given the partial or incomplete information often observed by robots in domestic environments, identifying useful data and information and extracting concepts and relations is challenging. In addition, more types of relations which do not appear in current approaches for service robots such as “HasA” and “MadeOf”, as well as semantic knowledge, are needed for domestic robots to cope with uncertainties during human–robot interaction. This research has developed a framework, called Data-Information Retrieval based Automated Ontology Framework (DIRAOF), that is able to identify the useful data and information, to define concepts according to the data and information collected, to define the “is-a” relation, “HasA” relation and “MadeOf” relation, which are not seen in other works, to evaluate the concepts and relations. The framework is also able to develop semantic knowledge in terms of location and time for robots, and a recency and frequency based algorithm that uses the semantic knowledge to locate objects in domestic environments. Experimental results show that the robots are able to create ontology components with correctness of 86.5% from 200 random object names and to associate semantic knowledge of physical objects by presenting tracking instances. The DIRAOF framework is able to build up an ontology for domestic robots without human intervention

Extracting conceptual models from user stories with Visual Narrator

Extracting conceptual models from natural language requirements can help identify dependencies, redundancies, and conflicts between requirements via a holistic and easy-to-understand view that is generated from lengthy textual specifications. Unfortunately, existing approaches never gained traction in practice, because they either require substantial human involvement or they deliver too low accuracy. In this paper, we propose an automated approach called Visual Narrator based on natural language processing that extracts conceptual models from user story requirements. We choose this notation because of its popularity among (agile) practitioners and its focus on the essential components of a requirement: Who? What? Why? Coupled with a careful selection and tuning of heuristics, we show how Visual Narrator enables generating conceptual models from user stories with high accuracy. Visual Narrator is part of the holistic Grimm method for user story collaboration that ranges from elicitation to the interactive visualization and analysis of requirements

Онтологічний аналіз у Web

Монографію присвячено проблематиці розробки, дослідження та використання онтологій в розподілених застосуваннях. Проаналізовано моделі та методи подання онтологій, їх зв’язок з технологіями Semantic Web. В роботі аналізуються питання, що стосуються здобуттям онтологічних знань з відкритих джерел Web, Wiki-ресурсів та природномовних документів. Розглядається роль онтологічного аналізу в інтелектуалізації пошукових систем, Web–сервісів та програмних агентів. Наводяться приклади застосування онтологій в освіті та науці. Робота орієнтована на дослідників та науковців, які займаються розробками в галузі розподілених інтелектуальних систем

Ontology Learning on Driver Monitoring System

Driver monitoring systems are one of the widely practiced researched domains when it comes to proliferate Autonomous Vehicle System(AVS) to ensure the safety of the vehicle occupant during driving task. Learning an ontology can aid the researchers and car manufacturers to explore this domain.It is an approach for the problem of knowledge acquisition bottleneck that aims at reducing the cost and expertise to formalize a knowledge base through the development of automatic methods for the extraction of knowledge about a specific domain in a structured way. In this work, We propose a methodology for ontology learning in the domain of the driver monitoring systems incorporating machine learning, statistical and linguistic approach that reveals a good result