Chương 1 của luận án cung cấp một nghiên cứu khảo sát khái quát về ontology, xây dựng và học ontology và các kỹ thuật học ontology. Chương này cũng trình bày về độ đo khoảng cách Google, một độ đo thông tin được luận án sử dụng trong một số mô hình học ontology. Phân bố các chủ đề trong các chương của luận án Chương 2 của luận án trình bày chi tiết một mô hình học ontology nhận diện thể hiện miền ứng dụng Y sinh dựa trên học máy Maximum Entropy-Beam Search từ tài nguyên có trong hai ontology có trước. Mô hình học máy Maximum Entropy phụ thuộc vào đặc trưng dữ liệu do đó khung mô hình làm giàu thể hiện cho hai ontology cũng có khác biệt.
Trong Chương 3, luận án trình bày hai mô hình học ontology dựa trên việc sử dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu văn bản, học máy kết hợp với các độ đo. 8 Mô hình đầu tiên tích hợp các khái niệm và thuộc tính từ hai ontology miền dựa trên việc đo độ tương tự giữa các đối tượng theo độ đo khoảng cách Google. Mô hình thứ hai là một mô hình học máy với chỉ dữ liệu dương (và dữ liệu không gắn nhãn) nhằm làm giàu một ontology miền tiếng Việt bằng cách bổ sung thêm khái niệm và thuộc tính từ Wikipedia tiếng Việt với tập dữ liệu huấn luyện có kích thước nhỏ (số lượng dữ liệu dương ít). Mô hình này sử dụng ba thuật toán học máy với chỉ dữ liệu dương và dữ liệu không gán nhãn trong đó có thuật toán DISTANCE do luận án đề xuất.
Chương 4 của luận án xây dựng một khung hợp nhất niềm tin dựa trên tranh luận để khai thác ý kiến chuyên gia miền ứng dụng vào việc hiệu chỉnh, nâng cao chất lượng một ontology miền. Hai thành phần chính trong khung hợp nhất niềm tin là giao thức tranh luận hợp nhất niềm tin, lập luận hợp nhất niềm tin. Một thuật toán xây dựng giải pháp tranh luận hợp nhất niềm tin và một ví dụ minh họa được trình bày. Chương 5 của luận án trình bày một quy trình bảy bước xây dựng ontology dầu khí Anh - Việt.
Quy trình này được xây dựng dựa trên các kết quả nghiên cứu của luận án về học ontology, về thu nhận ý kiến chuyên gia, các nguyên lý và các bước xây dựng ontology, và thực tiễn tài nguyên ontology của ngành dầu khí Việt Nam. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ONTOLOGY, HỌC ONTOLOGY VÀ ĐỘ ĐO GOOGLE Hai mục đầu của chương này trình bày các nội dung cơ bản nhất về ontology, xây dựng ontology và kỹ thuật học ontology. Mục thứ ba của chương này giới thiệu về độ đo khoảng cách Google, một độ đo dữ liệu được luận án quan tâm và triển khai áp dụng trong một số kỹ thuật học ontology. GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ONTOLOGY 1.
Khái niệm ontology Từ “ontology” có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp, là sự kết hợp của hai từ “ontos” (“tồn tại”, tiếng Anh “being” ) và “logos” (“từ”, tiếng Anh là “word”) [32], vì vậy, nói một cách không hình thức, ontology được xây dựng để biểu diễn các “kiểu tồn tại” trong một miền nào đó dựa trên “từ ngữ”. Các “kiểu tồn tại” trong một miền gồm có các thuật ngữ, các khái niệm, các quan hệ và các tiên đề khái quát hóa các quan hệ. Rất nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, đưa ra một định nghĩa đủ để bao gói việc biểu diễn các “kiểu tồn tại” dựa trên “từ ngữ” là một công việc rất khó khăn. Rất nhiều định nghĩa ontology đã được đưa ra, và theo dòng thời gian xây dựng và ứng dụng ontology, nội dung khái niệm ontology đã được tiến hóa nhằm phù hợp với phạm vi nghiên cứu và triển khai tương ứng.
Gašević và cộng sự [32] giới thiệu và phân tích nội dung năm định nghĩa phổ biến nhất về ontology trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Theo nhóm tác giả, mỗi định nghĩa đáp ứng được bộ phận việc “kiểu tồn tại” dựa trên “từ ngữ”. Trình bày của các tác giả cho thấy điều cần thiết là “hình dung ontology ra sao” mà không phải là bản thân định nghĩa về ontology. Một hình dung đơn giản nhất về ontology là nó bao gói các khái niệm và các quan hệ giữa chúng và một hình ảnh trực quan của một ontology là nội dung một tệp tin.
Trong một nỗ lực đưa ra một định nghĩa phổ quát về ontology, R. Arp và cộng sự [7] cho rằng ontology là một sản phẩm trình diễn do con người tạo ra, với thành phần đặc thù là một bảng phân loại biểu diễn tường minh một tổ hợp nào đó của các kiểu, các lớp được định nghĩa và một số quan hệ giữa chúng. Bảng phân loại (taxonomy) là một hệ thống phân cấp dạng cây chứa các thuật 10 ngữ biểu thị các kiểu (hoặc phổ quát hoặc các lớp) được liên kết bằng các mối quan hệ. Kiểu (phổ quát hoặc lớp) là các thực thể được chỉ dẫn bằng các nút trong cây phân cấp các thuật ngữ trên đây, trong đó “thực thể” là bất cứ điều/vật gì tồn tại trong thế giới đang được xem xét, bao gồm các đối tượng, các quá trình và các tính chất.
Tính biểu diễn của ontology được thể hiện thông qua việc sử dụng một thực thể (ví dụ như một thuật ngữ, một ý tưởng, một hình ảnh, một nhãn, một bản mô tả, một bài luận) để chỉ dẫn tới một hoặc một số thực thể khác. Ontology được con người tạo ra theo một thiết kế (trong một vài trường hợp là theo chọn lựa) một cách có chủ ý để giải quyết một mục tiêu trình diễn được thực tiễn. Cộng đồng nghiên cứu – triển khai về ontology công nhận một quan niệm phổ biến là ontology được tạo ra nhằm mục đích biểu diễn tri thức về một miền nào đó và bao gồm các thuật ngữ, các khái niệm, các quan hệ, các tiên đề [7], [32], [17], [11]. Buitelaar và cộng sự [11] (b) P.
Cimiano và cộng sự [17] Hình 1. Các tầng đối tượng trong ontology và ví dụ [11][17], [32] Quan niệm phổ biến này cho thấy một ontology cung cấp ([11], [17], [32]): (i) một bảng từ vựng (hoặc các tên gọi) để chỉ dẫn các thuật ngữ, (ii) bảng 11 phân cấp (quan hệ thứ bậc) và các quan hệ khác giữa các khái niệm. Loại quan hệ mức cao được trình diễn dưới dạng tiên đề (iii) lý thuyết nội dung để hiểu rõ nội dung các thuật ngữ, các khái niệm và các quan hệ, (iv) một nền tảng tri thức để chia sẻ và tái sử dụng trong cộng đồng.1 trình bày các tầng đối tượng của một ontology miền và thể hiện tương ứng [11], [17]. Luận án này được định hướng nghiên cứu theo quan niệm phổ biến trên đây về ontology.
Phân loại ontology Ontology phổ quát nhất như đã được đề cập là ontology triết học (philosophical ontology). Ngoài ontology triết học, nhiều kiểu ontology khác cũng được con người tạo ra đó là ontology miền, ontology mức cao, ontology tham chiếu (reference ontology) và ontology ứng dụng (application ontology) [7]. Ontology triết học được xây dựng nhằm mục đích cung cấp một phân loại rõ ràng và toàn diện về tất cả các thực thể trong mọi lĩnh vực của cuộc sống. Ontotoly triết học định hướng cho các nghiên cứu về các chủng loại, cấu trúc của các đối tượng, các tính chất, các sự kiện, các quá trình và các mối quan hệ trong mọi lĩnh vực của thực tế (siêu hình học: metaphysics).
Kết quả trong ontology triết học là hệ thống mô tả hoặc lý thuyết về những gì tồn tại cũng như các trình diễn chúng do con người tạo ra. Ontology triết học hiện nay (còn được gọi là “siêu hình học phân tích”: analytic metaphysics) còn cho phép hỗ trợ việc nghiên cứu các thực thể trong một số khoa học cụ thể như vật lý, hóa học, sinh học, tâm lý học, v. Cây Porphyrian (the Porphyrian Tree)3 là một ví dụ về ontology triết học. Ontology miền (domain ontology), còn được gọi là ontology cụ thể (material ontology), trình diễn các thực thể và các quan hệ giữa chúng trong một miền thực tiễn cụ thể chẳng hạn như y tế, địa lý, sinh học, luật học nhằm mục đích hỗ trợ trực tiếp các nghiên cứu về lĩnh vực cụ thể được đề cập.
Do đó, ontology miền được bao gồm các thông tin về tính phổ quát, về các lớp và các quan hệ mà nó trình diễn. Một ontology miền cung cấp một trình diễn điều khiển 3 http://www.php?id=3857 12 được và có cấu trúc để biểu diễn và sử dụng các thực thể trong miền liên quan, cho phép người sử dụng tiếp cận và chia sẻ dữ liệu dễ dàng hơn và thuận tiện xử lý bằng máy tính. Tồn tại nhiều ontology miền cho nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như ontology gen (Gene Ontology: GO), ontology giải phẫu cơ bản (Foundational Model of Anatomy: FMA), ontology môi trường (Environment Ontology: EnvO), ontology thực thể hóa học trong sinh học (Chemical Entities of Biological Interest: ChEBI)4. Ontology dầu khí được đề cập trong luận án này được xếp vào loại ontology miền.
Ontology mức cao (top-level ontology), còn được gọi là ontology hình thức (formal ontology), trình diễn một ontology miền có tính tiêu chuẩn với một kiến trúc phổ quát dùng chung trong cộng đồng, giúp kết nối các ontology khác nhau trong cùng một miền hoặc trong một số miền liên quan nhau. Ví dụ về các ontology mức cao như ontology hình thức cơ bản (Basic Formal Ontology: BFO), ontology mô tả cho kỹ nghệ ngôn ngữ và nhận thức (Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering: DOLCE), ontology kết hợp cao cấp chuẩn (Standard Upper Merged Ontology: SUMO)5. Ontology ứng dụng (application ontology) được tạo ra nhằm mục đích thực hiện một số bài toán hoặc ứng dụng cụ thể. Đối ngẫu lại, ontology tham chiếu (reference ontology) được tạo ra nhằm mục đích cung cấp một trình diễn kinh điển và toàn diện về các thực thể trong một miền xác định nhằm đóng gói về các loại thực thể có trong văn bản khoa học.
Ontology có trong Hệ thống thông tin SAPPHIRE (the Situational Awareness and Preparedness for Public Health Incidents Using Reasoning Engines) là một ontology ứng dụng, hai ontology miền FMA, GO trên đây là các ontology tham chiếu. Trong phiên bản đầu tiên, ontology dầu khí Anh-Việt được xây dựng để phục vụ các ứng dụng tìm kiếm và giải thích thuật ngữ dầu khí cho các nhà nghiên cứu về lĩnh vực dầu khí cho nên nó được coi là một ontology ứng dụng cho miền dầu khí.org/;http://sig.edu/projects/fm/AboutFM.html; https://bioportal.org/ontologies/ENVO; https://www.de/bfo/;http://www.it/old/DOLCE.html; http://www. Một ví dụ về ontology miền Hình 1. Ví dụ về ontology dầu khí tiếng Việt Hình 1.2 cung cấp một bộ phận của ontology miền dầu khí tại Viện Dầu khí Việt Nam nhằm minh họa các thành phần của một ontology miền.
Ontology miền này bao gồm các thành phần chính như trình bày sau đây.
