Charakterystyka narzędzi wspierających modelowanie ontologii

Pełen tekst

(1)Zeszyty Naukowe nr. 798. Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie. 2009. Janusz Stal Katedra Informatyki. Charakterystyka narzędzi wspierających modelowanie ontologii Streszczenie. Jednym z uznanych i cieszących się niesłabnącą popularnością sposobów formalizacji wiedzy są ontologie. W artykule podjęto problematykę narzędzi służących do modelowania ontologii, z uwzględnieniem języków deklaratywnych do modelowania zasobów oraz dostępnego oprogramowania do tworzenia ontologii i zarządzania nimi. Dokonując analizy funkcjonalności narzędzi wspierających tworzenie ontologii, dokonano klasyfikacji dostępnego oprogramowania poprzez zdefiniowanie kryteriów jego podziału. Prezentacja zagadnienia została wzbogacona o charakterystykę poddanych analizie edytorów dostępnych na rynku. Słowa kluczowe: sieci semantyczne, modelowanie zasobów, modelowanie ontologii, języki deklaratywne, XML, RDF, RDF Schema, OWL.. 1. Wprowadzenie Sieć semantyczna (semantic web – SW) stanowi rozszerzenie istniejącego modelu gromadzenia i publikacji informacji w sieci WWW o możliwość opisu znaczenia gromadzonych faktów, występujących między nimi zależności oraz prawidłowości, co umożliwia, poza ich prezentacją, również automatyczne przetwarzanie. Realizacja postulatów stawianych w koncepcji SW wymusiła konieczność ustalenia formalnych ram dla opisu zarówno struktury informacji zasobów dostępnych w sieci, relacji występujących pomiędzy nimi, jak i reguł wnioskowania. Takim sposobem formalizacji wiedzy dostępnej w sieci są ontologie, umożliwiające definicję pojęć oraz relacji pomiędzy zjawiskami zachodzącymi w pewnym opisywanym fragmencie rzeczywistości [Hakimpour i Geppert 2002]..

(2) Janusz Stal. 234. SW o architekturze wielowarstwowej (zob. http://www.w3.org/Consortium/ Offices/Presentations/SemanticWeb/34.html) realizuje funkcje reprezentacji dostępnych zasobów, metod dostępu oraz mechanizmów wnioskowania, których implementacja opiera się najczęściej na użyciu zbioru języków deklaratywnych, wywodzących się ze standardu XML. Do opisu dostępnych zasobów i ustalenia występujących zależności semantycznych niezbędne są zatem1 (ukazane również na rys. 1): – identyfikacja zasobów (URI oraz UNICODE), – składnia opisu zasobów (XML, XML Schema), – opis zasobów i definicja słownictwa (RDF, RDF Schema), – definicja pojęć i relacji pomiędzy zasobami (OWL). Możliwość zautomatyzowanego przetwarzania informacji osiągana jest dzięki wykorzystaniu mechanizmów dostępu do zgromadzonych zasobów (application programming interface – API) oraz, co równie istotne, dzięki zapewnieniu bezpieczeństwa dostępu do danych, w tym szyfrowaniu informacji (XML Encryption2) oraz użyciu podpisu elektronicznego (XML Signature3). OWL RDF / RDF Schema XML / XML Schema URI / UNICODE. Rys. 1. Model struktury opisu zasobów oraz zależności semantycznych Źródło: opracowanie własne.. Najważniejszą rolę w procesie opisu gromadzonych faktów odgrywa URI (Uniform Resource Identifier) stanowiący jednoznaczny identyfikator dostępnych zasobów. Jeśli rozpatrywać sieć WWW jako dostępną przestrzeń informacyjną, w skład której wchodzą różnorakie kategorie zasobów (dokumenty, obrazy, usługi), URI stanowi w tej przestrzeni punkt wskazujący na konkretny zasób.. W nawiasie podano implementację zgodną z rekomendacją W3C. Terminy te zostały szerzej omówione w dalszej części pracy. 1. http://www.w3.org/Encryption/2001/.. 2. http://www.w3.org/Signature/.. 3.

(3) Charakterystyka narzędzi wspierających…. 235. 2. Specyfikacja modelu metadanych 2.1. Uwagi ogólne. Utworzenie uniwersalnego sposobu zapisu i przetwarzania informacji dostępnej w sieci Internet umożliwiającego maszynowe przetwarzanie zgromadzonych danych jest uwarunkowane przyjęciem określonych standardów notacji [Koprowska i Sawzdargo 2004]. Koncepcja sieci semantycznej, którą zaproponował Tim Berners-Lee, jest rozwijana przez W3C Consortium – organizację założoną w 1994 r. dla tworzenia podstaw rozwoju World Wide Web. Rekomendowane przez tę organizację standardy zapisu, w szczególności bazujące na języku XML, stanowią podwaliny wdrożenia idei sieci semantycznej. 2.2. Modelowanie zasobów. RDF4 (Resource Description Framework) stanowi określoną przez W3C specyfikację modelu metadanych dla opisu heterogenicznych zasobów dostępnych w sieci WWW. Celem tego standardu jest umożliwienie przetwarzania abstrakcyjnych opisów zasobów w sposób automatyczny. Każdy zasób opisywany jest za pomocą trójelementowych (subject, predicate, object)5 wyrażeń. Reprezentacja każdego twierdzenia może zostać ujęta w formie grafu (rys. 2), w którym poszczególne elementy stanowią składowe wyrażenia definiującego opisywane fakty. Książka (subject) wydana przez (predicate). PWN (object). autor (predicate). ISBN (predicate). Julian Tuwim (object). 83-453459-349 (object). Rys. 2. Graficzny model opisu zasobów Źródło: opracowanie własne.. 4. Pełną specyfikację standardu RDF można znaleźć pod adresem http://www.w3.org/RDF.. Podmiot, predykat oraz obiekt – określają odpowiednio: opisywany zasób, własność zasobu (relacje występujące między podmiotem oraz obiektem) oraz wartość własności. 5.

(4) Janusz Stal. 236. Zasób (subject) reprezentowany jest poprzez identyfikator URI, natomiast jego właściwości (predicate) oraz wartości (object) mogą być reprezentowane za pomocą identyfikatorów URI lub literałów. By realizować postulat automatycznego przetwarzania danych zgromadzonych w zasobach, każde twierdzenie ujęto w ramy języka RDF/XML (rys. 3), wywodzącego się ze standardu XML. <?xml version=”1.0”?> <rdf:RDF xmlns:rdf=”http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#” xmlns:ex=”... namespace ...”> <rdf:Description rdf:about=”#Książka”> <ex:wydana_przez>PWN</ex:wydana_przez> <ex:ISBN>83-453459-349</ex:ISBN> <ex:autor>Julian Tuwim</ex:autor> </rdf:Description> </rdf:RDF>. Rys. 3. Implementacja metadanych zasobu za pomocą języka RDF/XML Źródło: opracowanie własne.. Ze względu na zbyt rozbudowaną składnię języka RDF/XML powstało wiele innych standardów notacji, których celem było uproszczenie opisu twierdzeń. Jednym z nich jest Notation-3 (http://www.w3.org/DesignIssues/Notation3.html), stanowiąc alternatywę dla powyższego sposobu zapisu. Każde twierdzenie zbudowane ze składowych (subject, predicate, object) ujęte jest w osobnej linii zakończonej kropką. @prefix zdefiniowany URI <#Książka> <#wydana_przez> <#PWN> . <#Książka <#ISBN> <#83-453459-349> . <#Książka <#autor> <#Julian Tuwim> .. Rys. 4. Opis zasobów w notacji N-3 Źródło: opracowanie własne.. Należy zaznaczyć, że dla większości standardów notacji istnieją konwertery sprowadzające zapis do postaci RDF/XML. Ponieważ RDF został oparty na języku XML (RDF/XML), w procesie tworzenia opisu zasobów możliwe jest wykorzystanie narzędzi przeznaczonych dla tego standardu, w szczególności edytorów tekstu operujących na składni XML czy też parserów weryfikujących poprawność składniową i semantyczną tworzonych.

(5) Charakterystyka narzędzi wspierających…. 237. dokumentów, oraz umożliwienie programowego dostępu do struktury dokumentu realizujących również funkcje maszynowego przetwarzania opisywanych danych. 2.3. Modelowanie typów danych. Standard RDF jest językiem dostarczającym metod wyrażania prostych twierdzeń o zasobach z użyciem nazwanych właściwości i wartości. Brak jednakże możliwości definiowania słownictwa, które umożliwiałoby np. określenie hierarchii zależności pomiędzy opisywanymi zasobami. Takim rozszerzeniem standardu RDF jest RDFS (RDF Schema), pozwalający na definiowanie słownika pojęć, które użyte w twierdzeniach opisujących zasoby pozwalają na określanie klasy obiektów i występujących relacji, umożliwiając ich hierarchizację i kategoryzację. RDFS sam nie dostarcza gotowego słownictwa opisującego klasy i właściwości, stanowi natomiast wsparcie dla ich opisu oraz wskazania występujących zależności. Standard ten można określić również jako mechanizm definicji typów dla języka RDF. W RDFS zdefiniowano przestrzeń nazw rdfs (specyfikacja dostępna pod adresem http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#), w której określone są elementy języka charakteryzujące właściwości i relacje opisywanych zasobów (rdfs:Property, rdfs:Class, rdfs:Resource). Pozwala to na definiowanie zasobów jako instancji jednej lub więcej klas oraz na ich organizację w hierarchiczną strukturę (rys. 5 i 6). <rdf:RDF xmlns:rdf=”http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#” xmlns:rdfs=”http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#”> <rdfs:Class rdf:ID=”Osoba”> <rdfs:subClassOf rdf:resource=”http://www.w3.org/2000/03/example/classes#Ssak”/> </rdfs:Class> <rdf:Property ID=”Wiek”> <rdfs:range rdf:resource=”http://www.w3.org/2000/03/example/classes#Integer”/ <rdfs:domain rdf:resource=”#Osoba”/> </rdf:Property> ... </rdf:RDF>. Rys. 5. Definicja klas i właściwości w RDF Schema Źródło: opracowanie własne..

(6) 238. Janusz Stal. <rdf:RDF xmlns:rdf=”http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#”> <rdf:Description about=”Julian Tuwim”> <rdf:type resource=”uri_do_definicji_klasy_osoba#Osoba”/> </rdf:Description> ... </rdf:RDF>. Rys. 6. Tworzenie instancji klasy Źródło: opracowanie własne.. Mechanizm definicji słownictwa umożliwia określenie istnienia klas oraz ich właściwości. Nie pozwala natomiast na badanie związków pomiędzy zdefiniowanym słownictwem. RDFS nie umożliwia również np. stwierdzenia równości bądź różności określonych klas lub cech. 2.4. Modelowanie ontologii. OWL (Web Ontology Language), mający swe korzenie w języku DAML+OIL6, jest standardem W3C, który uzyskał rekomendację w lutym 2004 r. [Dean i Schreiber 2004]. Oparty na składni XML, a semantycznie na logice deskrypcyjnej (description logics), stanowi rozszerzenie języka RDF, umożliwiając wyrażanie złożonych relacji między klasami poprzez wprowadzanie ograniczeń do klas i właściwości, np. przez dostarczenie środków do ograniczenia właściwości i klas pod względem liczebności czy typu. OWL jest językiem umożliwiającym określanie relacji: – dla klas – równoważność klas (equivalentClass) oraz rozłączność (�� disjointWith), – dla właściwości – równoważność cech (equivalentProperty), odwrotność (inverseOf), przechodniość (TransitiveProperty), symetryczność (SymmetricProperty), liczebność (minCardinality, maxCardinality), – dla zasobów – równość (sameAs), różność (differentFrom). Należy zwrócić uwagę, że dostarczenie środków do określania, kiedy dwie klasy lub właściwości są identyczne, pozwala na łączenie zasobów opisanych przez różne zbiory słownictwa, co stanowi krok w kierunku pozyskania wiedzy z rozproszonych zasobów dostępnych w sieci Internet. Standard OWL stanowi rodzinę trzech różnych produktów o zróżnicowanym poziomie złożoności. W jego skład wchodzą:. Powstał z połączenia prac nad językami OIL (Ontology Inference Layer) oraz DAML (DARPA Markup Language). 6.

(7) Charakterystyka narzędzi wspierających…. 239. – OWL Lite – uproszczona wersja języka udostępniająca podstawowe klasyfikacje oraz proste cechy (wprowadzony szereg ograniczeń, np. co do liczebności – cardinality), – OWL DL – pełny zakres słownictwa do opisu prostych, ustalonych cech, – OWL Full – pełne słownictwo OWL. Każdy z wymienionych języków jest funkcjonalnym rozszerzeniem swego poprzednika. Ich użycie zależy od arbitralnych decyzji użytkownika podejmowanych na podstawie stopnia złożoności opisywanych zasobów. OWL nie jest jedynym językiem umożliwiającym tworzenie ontologii7. Jednakże uzyskanie w 2004 r. rekomendacji przez W3C dla tego standardu spowodowało, że stał się jednym z podstawowych narzędzi opisu otaczającej nas rzeczywistości. 3. Narzędzia tworzenia ontologii 3.1. Uwagi ogólne. Idea SW wymaga zdefiniowania ram opisu zasobów informacji dostępnych w sieci z użyciem określonych standardów ich notacji, a także opracowanie i przygotowanie aplikacji, których zadaniem będzie operowanie na dostępnej wiedzy opisanej przez zdefiniowane uprzednio ontologie. Do realizacji tych postulatów niezbędne jest użycie narzędzi wspierających funkcje tworzenia i edycji ontologii, co dokonywane jest z wykorzystaniem dedykowanych edytorów operujących na językach (standardach) umożliwiających zapis wiedzy, weryfikację syntaktyczną tego zapisu oraz weryfikujących jego spójność. W przypadku implementacji mechanizmów operujących na zdefiniowanych ontologiach dostępne są środowiska programistyczne dające wsparcie tworzenia aplikacji dla sieci semantycznych, czego przykładem może być chociażby niezależne od platformy środowisko programistyczne Jena8, dostarczające wsparcia dla języków RDF/XML, OWL, czy też RDFLib – biblioteka dla języka Python do pracy z RDF, dostarczająca API dla języka RDF/XML (zobacz również http://www.w3.org/2004/OWL).. 7 Przykładem może tu być SHOE (Simple HTML Ontology Extension), będący rozszerzeniem języka HTML. Ograniczona semantyka tego języka uniemożliwia wykorzystanie go w przypadku opisu złożonych zasobów danych. 8 Jena stanowi szkielet oparty na języku Java dla tworzenia aplikacji dla sieci semantycznych. Dostarcza środowiska programowego dla języków RDF, RDFS i OWL, a także API udostępniające zasoby opisane w tych standardach. Zawiera również język zapytań RDQL umożliwiający dostęp do RDF..

(8) 240. Janusz Stal. 3.2. Kryteria oceny przydatności. Niesłabnące w ostatnich latach zainteresowanie tematyką SW zaowocowało powstaniem licznych środowisk programistycznych wspierających tworzenie ontologii. Dostępne są narzędzia tworzone zarówno komercyjnie, jak i przez prężnie działające ośrodki akademickie zajmujące się tą problematyką. Te drugie najczęściej udostępniane są w formie wolnego oprogramowania, dając jednocześnie pole do powstania licznych rozszerzeń i modyfikacji produktu. Z uwagi na metodologię tworzenia ontologii [Denny 2002] możliwe jest zdefiniowanie wymagań stawianych narzędziom przez określenie najważniejszych funkcji realizowanych przez te programy, co jest dokonywane poprzez: – wsparcie graficznego tworzenia i edycji opisu zasobów, definiowania słownictwa oraz określania relacji pomiędzy zasobami, – mapowanie zasobów (wykorzystanie zdefiniowanych ontologii znajdujących się w innych lokalizacjach), – weryfikację zapisu, rozumianą zarówno jako walidacja składni w użytej notacji zapisu, jak i sprawdzanie spójności zapisu (weryfikacja semantyczna), – możliwość konwersji zapisu pomiędzy różnymi dostępnymi notacjami (3-N, RDF/XML, N-triples etc.), a także import z tych standardów oraz eksport do nich, – automatyczne generowanie i edycja dokumentów zgodnie z projektem graficznym. Zasadniczo można wyróżnić dwie kategorie oprogramowania przeznaczonego do modelowania ontologii: instalowane i uruchamiane lokalnie, przeznaczone dla konkretnego systemu operacyjnego lub środowiska (Java) oraz uruchamiane zdalnie, tj. dostępne poprzez sieć Internet w formie interfejsu HTML lub apletów Javy [Farquhar, Fickas i Rice 1996]. Aplikacje instalowane lokalnie charakteryzują się zdecydowanie większą szybkością działania, umożliwiającą przez to tworzenie zaawansowanych i rozbudowanych ontologii, natomiast korzystanie z oprogramowania uruchamianego zdalnie na serwerze, dostępnego przez przeglądarkę internetową daje możliwość modelowania synchronicznego, co wspierane jest poprzez mechanizmy określania uprawnień, komunikacji między użytkownikami czy możliwość wyróżniania zmian nanoszonych przez poszczególnych użytkowników. Przegląd narzędzi do modelowania ontologii oraz analiza ich funkcjonalności pozwala na dokonanie klasyfikacji dostępnego oprogramowania, w którym jako kryteria podziału wyróżnić można przede wszystkim: – koszt oprogramowania (komercyjne, bezpłatne), – metodę dostępu (wyłącznie poprzez interfejs WWW – dostęp on-line oraz oprogramowanie instalowane lokalnie), – język narzędzi, w którym zostały stworzone (i w związku z tym wieloplatformowość), – interfejs użytkownika (znakowy, graficzny),.

(9) Charakterystyka narzędzi wspierających…. 241. – dostępny import oraz eksport tworzonych ontologii do przyjętych notacji (XML, RDF/S, RDF/XML, OWL), – eksport postaci graficznej (schematu ontologii) do pliku zewnętrznego (JPG, BMP, GIF etc.), – integrację z systemami baz danych (możliwość importu schematów baz danych), – wielomodułowość oraz możliwość zmian funkcjonalności (rozszerzenia działania programu – plug-in). Należy również wziąć pod uwagę fakt, że wraz ze stopniem złożoności tworzonych ontologii wzrastać będą wymagania stawiane zarówno użytemu oprogramowaniu, jak i sprzętowi komputerowemu. Można zatem pokusić się o stwierdzenie, że w tworzeniu rozbudowanych ontologii narzędzia dostępne on-line mogą nie spełnić stawianych im wymagań. 3.3. Przegląd edytorów. Dokonując przeglądu dostępnych narzędzi, trzeba zauważyć, że wiele z nich jest obecnie w fazie rozwoju (zatem wykorzystanie ich w procesie tworzenia ontologii wydaje się bardzo ograniczone), niektóre z nich stają się natomiast produktami komercyjnymi. W tabeli 1 przedstawiono charakterystykę wybranych edytorów do tworzenia ontologii, uwzględniając podczas ich doboru również aspekt kosztów (produkty komercyjne oraz open-source), a także sposób dostępu i komunikacji (on-line poprzez przeglądarkę WWW). Interesującą dyskusję związaną z wyborem narzędzi do modelowania ontologii zawiera praca [Wlekły 2004], w której zwrócono uwagę na aspekty szybkości działania aplikacji, sposobu komunikacji z użytkownikiem (interfejs) oraz możliwości importu i eksportu tworzonych ontologii w przyjętych jako standardy formatach zapisu. W pracy [Denny 2002] dokonano przeglądu oraz grupowania dostępnych narzędzi ze względu na cechy i funkcje realizowane przez program. Rezultaty zostały ujęte w formie tabeli zawierającej analizowane narzędzia oraz ich właściwości, będące wyznacznikiem zaliczenia badanego oprogramowania do odpowiedniej kategorii. Należy pamiętać, że efektywność procesu modelowania ontologii jest zależna od wykorzystania tych już wcześniej zdefiniowanych. System SWOOGLE9 stanowi repozytorium indeksowanych informacji zawartych w dokumentach RDF SWOOGLE jest jednym z projektów badawczych realizowanych w Computer Science and Electrical Engineering Department of the University of Maryland. Implementacja systemu realizowana jest z wykorzystaniem wolnego oprogramowania (open-source), w tym środowiska programistycznego Jena, do odczytu i przetwarzania dokumentów sieci semantycznej. Relacyjna baza danych mySQL, serwer http Apache oraz język PHP tworzą narzędzia do przechowywania, przetwarzania oraz dostępu do zgromadzonych zasobów. Zob. http://swoogle.umbc.edu. 9.

(10) Możliwości. Produkt komercyjny, przeznaczony dla systemu operacyjnego Windows. Graficzne modelowanie ontologii z użyciem diagramów klas, własności oraz występujących zależności. Szerokie wsparcie dla otwartych standardów notacji RDF(S), OWL (Lite, DL, Full). Źródło: opracowanie własne.. Visual Ontology Modeler http://www.sandsoft.com. Wsparcie obiektowo zorientowanego języka modelowania UML [Kogut i in 2002]. Wsparcie sieciowej pracy grupowej. Integracja z relacyjnymi i obiektowymi systemami UML, XML (Schema), baz danych wspierającymi mechanizmy walidacji i zarządzania tworzonymi ontologiami RDF, DAML z wykorzystaniem technologii CORBA (Common Object Request Broker Architecture). RDF, RDFS, OWL (Lite, DL, Full). Produkt open-source, oparty na języku Java. Graficzne wsparcie w procesie modelowania ontologii (graficzna wizualizacja tworzonych klas, właściwości i relacji). RDF, RDFS, OWL, XML, Protégé DAML+OIL, UML, http://protege.stanford.edu Możliwość tworzenia bazy wiedzy poprzez implementację mechanizmów tworzenia [Noy 2001] instancji klas. Wsparcie języka UML umożliwia współpracę z narzędziami CASE oraz CLIPS zintegrowanymi środowiskami do tworzenia i rozwoju oprogramowania. Altova SemanticWorks http://www.altova.com. RDF, RDFS, GXL, Ontolingua, OIL, OCML. Ontolingua, Prolog, LOOM, CLIPS, OKBC. Obsługiwane formaty. OntoStudio http://www.ontoprise.de. Narzędzie graficzne oparte na języku Java. Zdalny dostęp do aplikacji (on-line). Możliwość pracy grupowej (poprzez mechanizmy nadawania uprawnień oraz śledzenia zmian wprowadzanych na poszczególnych etapach tworzenia ontologii). Eksport tworzonych ontologii do systemu Ontolingua. Zdalny dostęp do aplikacji (on-line poprzez przeglądarkę WWW). Brak wsparcia graficznego w procesie modelowania ontologii (interfejs znakowy). Możliwość pracy grupowej (identyfikacja użytkowników oraz system nadawania uprawnień do tworzonych ontologii). Wykorzystanie repozytorium istniejących ontologii w procesie tworzenia nowych. Produkt komercyjny, oparty na zintegrowanym środowisku Eclipse. Implementacja mechanizmów wielokrotnego dziedziczenia, mapowania ontologii. Pełna skalowalność RDF, RDFS, F-Logic, tworzonych projektów poprzez integrację z systemami baz danych (import schematów DAML+OIL baz danych z RDBMS Oracle, MS SQL, DB2). Wizualizacja tworzonych ontologii w postaci drzewa hierarchii zależności oraz w postaci grafu. WebOnto http://riverside.open. ac.uk.:3000/webonto. Ontolingua http://ontolingua.stanford. edu. Narzędzie. Tabela 1. Wybrane edytory wspierające tworzenie ontologii. 242. Janusz Stal.

(11) Charakterystyka narzędzi wspierających…. 243. i OWL dostępnych w Internecie. Dane zgromadzone w bazie danych nie zawierają pełnych informacji zawartych w dostępnych dokumentach sieci semantycznej, ale metadane opisujące te dokumenty oraz miarę określającą stopień ważności dokumentu dostępnego w sieci (ontology rank). Pozwala to na znalezienie dokumentów sieci semantycznej zawierających szukany zbiór klas i właściwości lub tych, które korzystają z szukanego zbioru klas i właściwości poprzez mapowanie do ontologii zdefiniowanych w innych dokumentach dostępnych w sieci. SWOOGLE może zatem stanowić rodzaj pomostu pomiędzy dostępnymi zasobami w sieci semantycznej a systemami agentowymi, może też stanowić znaczną pomoc dla osób i instytucji zajmujących się opisywaniem otaczającej nas rzeczywistości. 4. Wnioski i uwagi końcowe Zauważalna w ostatnim okresie zmiana paradygmatu istniejącej sieci WWW w kierunku efektywnego zarządzania zgromadzonymi informacjami [O’Reilly 2005] wymusza stosowanie narzędzi do realizacji tego celu. Stworzenie podwalin ujednolicenia sposobu reprezentacji danych dostępnych w sieci poprzez przyjęcie standardów ich notacji jest znaczącym krokiem w stronę realizacji stawianych postulatów automatycznego dostępu i przetwarzania zgromadzonych w Internecie zasobów informacji. Omówione w artykule narzędzia wspomagające proces modelowania ontologii, ze względu na złożoność dotykanej problematyki, mogą przyczynić się do szybszej realizacji wyznaczanych celów, co w efekcie, dzięki zastosowaniu mechanizmów wnioskowania, pozwoli na skuteczniejsze pozyskanie i przetwarzanie zgromadzonej wiedzy. Analiza postępów prac w dziedzinie tworzenia sprawnych i efektywnych metod zarządzania ontologiami pozwala przypuszczać, że w niedługim czasie może to nastąpić. Literatura Dean M., Schreiber G. [2004], OWL Web Ontology Language Reference W3C Recommendation, http://www.w3.org/tr/owl-ref/. Denny M. [2002], Ontology Building: A Survey of Editing Tools, http://www.xml.com/ pub/a/2002/11/06/ontologies.html. Farquhar A., Fickas R., Rice J. [1996], The Ontolingua Server: A Tool for Collaborative Ontology Construction, Proceedings of the 10th Banff Knowledge Acquisition for Knowledge Based System Workshop (KAW95). Hakimpour F., Geppert A. [2002], Global Schema Generation Using Formal Ontologies, Springer-Verlag, Berlin–Heidelberg. Kogut P. i in. [2002], UML for Ontology Development, „Knowledge Engineering Journal”, vol. 17, nr 1..

(12) 244. Janusz Stal. Koprowska M., Sawzdargo R. [2004], Technologie wspierające procesy wyszukiwania informacji w przyszłej sieci WWW [w:] Internet w społeczeństwie informacyjnym. Podstawowe problemy Internetu, red. A. Grzywak, WNT, Warszawa. Noy N. i in. [2001], Creating Semantic Web Contents with Protégé-2000, „IEEE Intelligent Systems”, vol. 16, nr 2. O’Reilly T. [2005], What Is Web 2.0: Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software, http://www.oreillynet.com/pub/a/oreilly/tim/news/2005/09/30/ what-is-web-20.html. Wlekły G. [2004], Narzędzia do tworzenia ontologii, „Gazeta IT”, nr 2, http://www. gazeta-it.pl/zw/git21/narzedzia_do_tworzenia_ontologii.html. Characteristics of Tools that Support Ontology Modelling Ontologies constitute a widely recognised and permanently popular method of knowledge formalisation. The paper discusses issues concerning tools for ontology modelling, with consideration of declarative languages for resources modelling and available software for ontology creation and management. Together with functionality analysis for tools supporting ontology creation, the author defined division criteria for available software and performed its classification. The discussion has been enriched by a characteristics of analysed text editors, available in the market..

(13)