ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN  BÀI THU HOẠCH MÔN: BIỂU DIỄN TRI THỨC VÀ ỨNG DỤNG Đề tài: Ontology cơ sở tri thức các đối tượng tính toán Giảng viên hướng dẫn : PGS. ĐỖ VĂN NHƠN Học viên thực hiện : NGUYỄN THỊ DIỆU ANH MSHV : CH1101064 TP HCM, tháng 1 năm 2013 BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán LỜI NÓI ĐẦU Trong quá trình thiết kế hệ thống, việc biểu diễn tri thức là vấn đề quan trọng. Mỗi một loại tri thức cần có một phương pháp biểu diễn phù hợp, từ đó thiết kế các thuật toán và xây dựng hệ thống. Có nhiều phương pháp biểu diễn hệ cơ sở tri thức khác nhau như mạng nơron, đồ thị khái niệm, mạng ngữ nghĩa. Tuy nhiên, đối với những hệ tri thức mang tính tổng quát thì những phương pháp trên còn gặp nhiều hạn chế. Mô hình COKB được PGS. Đỗ Văn Nhơn đề xuất năm 2002 để giải quyết vấn đề biểu diễn tri thức cho các đối tượng tính toán. Còn ontology là phương pháp hiện đại để phát triển khả năng biểu diễn tri thức, xây dựng các hệ trí tuệ nhân tạp phân tán. Dựa trên nền tảng COKB và ONT, mô hình ontonogy biểu diễn và giải quyết vấn đề trên nhiều miển tri thức, đặc biệt là ứng dụng trong các lình vực toán học, vật lý, hóa học và các lĩnh vực khoa học tính toán khác. Trong phạm vi bài thu hoạch này, tôi xin trình bày những kiến thức tìm hiểu được về ontology và xây dựng cơ sở tri thức bằng phương pháp mô hình ontology cho các đối tượng tính toán (COKB-ONT). Từ đó thiết kế mô hình ứng dụng đối với các bài toán hình học 2D. Chân thành cảm ơn PGS. Đỗ Văn Nhơn đã tận tình chỉ dẫn, giảng dạy nhiệt tình những kiến thức nền tảng cho tôi có cơ hội tìm hiểu và nghiên cứu các lĩnh vực này. Đồng cảm ơn quý thầy cô quản lý phòng đào tạo sau đại học, trường đại học CNTT đã tạo mọi điều kiện tốt nhất để chúng tôi học tập. Trân trọng! Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01 - 2013) Page 2 BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU 2 I. ONTOLOGY 4 1. Giới thiệu 4 2. Thành phần của một Ontology 4 3. Phân loại Ontology 7 4. Xây dựng Ontology 8 II. MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG TÍNH TOÁN–COKB 12 1. Đối tượng tính toán (Computational Object) 12 2. Các thành phần của mô hình COKB-ONT 13 3. Các loại sự kiện giả thiết trong mô hình COKB-ONT 15 4. Ngôn ngữ đặc tả 17 5. Các phương pháp thiết kế 19 III. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH COKB GIẢI MỘT SỐ BÀI TOÁN HÌNH HỌC 2D 22 1. Mô tả bài toán 22 2. Xây dựng mô hình COKB giải quyết bài toán hình học 2D 22 KẾT LUẬN 35 TÀI LIỆU THAM KHẢO 36 Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01 - 2013) Page 3 BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán I. ONTOLOGY [1] 1. Giới thiệu Ontology được tạm dịch là “Bản thể học”, theo nhà triết học siêu hình Aristotle định nghĩa là một nhánh của triết học, liên quan đến sự tồn tại và bản chất các sự vật trong thực tế. Hay nói cách khác, các đối tượng nghiên cứu của Ontology chủ yếu xoay quanh việc phân loại các sự vật dựa trên các đặc điểm mang tính bản chất, hướng tới các lĩnh vực khoa học mô tả các loại thực thể trong thế giới thực và cách chúng liên kết với nhau. Trong ngành khoa học máy tính và khoa học thông tin, Ontology mô tả các đối tượng và quan hệ giữa chúng trong một hệ thống hay ngữ cảnh cần quan tâm. Các đối tượng có thể là khái niệm, từ vựng, thuật ngữ được sử dụng trong một lĩnh vực chuyên môn nào đó. Ontology cũng có thể được hiểu như là một ngôn ngữ hay một tập các quy tắc được dùng để xây dựng thành hệ thống Ontology, định nghĩa những tập phổ biến. Một cách khái quát, Ontology là “một biểu diễn của khái niệm hóa”của một miền hay lĩnh vực nhất định. Nó cung cấp bộ từ vựng chung bao gồm khái niệm, các thuộc tính quan trọng, các định nghĩa về khái niệm và thuộc tính đó, ngoài ra nó còn cung cấp các ràng buộc được xem như là giả định cơ sở về ý nghĩa của bộ từ vựng, nó được sử dụng trong các lĩnh vực giao tiếp giữa người và người hay các hệ thống ứng dụng phân tán. Ontology được ứng dụng trong trí tuệ nhân tạo, công nghệ Web ngữ nghĩa, hệ thống kỹ thuật, hệ thống phần mềm, hệ thống kiến trúc thông tin và biểu diễn tri thức. 2. Thành phần của một Ontology Một Ontology bao gồm: - Các cá thể (individuals): các thực thể hoặc các đối tượng (đối tượng cơ bản hoặc cấp độ nền). Các cá thể là thành phần cơ bản của một Ontology, bao gồm các đối tượng cụ thể như con người, động vật, chiếc bàn… hoặc cá thể trừu tượng như thành viên, các từ… Một ontology có thể không cần bất kỳ cá thể nào, nhưng một ontology là để cung cấp ngữ nghĩa của việc phân lớp cá thể, dù cho cá thể này không thực sự là một phần của nó. - Các lớp (classes): các tập hợp, bộ sưu tập, các khái niệm, nhóm đối tượng trừu tượng. Chúng có thể chứa các cá thể, các lớp khác hoặc kết hợp cả hai. Một số ví dụ về lớp:  Người (person): lớp mô tả các tiêu chí, đặc điểm của một con người. Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01 - 2013) Page 4 Hình đa giác Hình đa giác 1 1 Hình tam giác Hình tam giác 2 2 Hình tứ giác Hình tứ giác 2 2 Hình vuông Hình vuông 3 3 Hình chữ nhật Hình chữ nhật 3 3 Hình lục giác Hình lục giác 2 2 BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán  Phương tiện xe cộ (vehicle): lớp trừu tượng mô tả các tiêu chí của một phương tiện di chuyển.  Hình: lớp trừu tượng mô tả các tiêu chí của hình trong toán học. Các ontology biến đổi tùy thuộc nội dung và cấu trúc của nó. Một lớp có thể chứa các lớp con, có thể là lớp tổng quan, có thể chỉ chứa các cá thể riêng lẻ. Dựa vào mối quan hệ giữa các lớp để xếp thứ bậc, thông thường là có một lớp trên đỉnh, và các lớp con cụ thể ở phía dưới cùng. Ví dụ: Hình 1: Mô hình các lớp đối tượng hình học Nếu quy tắc phân vùng đảm bảo mỗi hình không thể ở hai lớp, các phân vùng này được gọi là một phân vùng phân chia. Nếu quy tắc phân vùng đảm bảo mỗi đối tượng cụ thể trong siêu lớp là một thể hiện của ít nhất một trong các lớp phân vùng, các phân vùng này được gọi là một phân vùng toàn bộ - Các thuộc tính (attributes): các khía cạnh, đặc tính, tính năng, đặc điểm hoặc thông số mà các đối tượng (các lớp) có thể có. Các đối tượng trong ontology được mô tả thông qua việc khai báo các thuộc tính của chúng. Mỗi thuộc tính đều có tên và giá trị để lưu trữ thông tin của đối tượng. Giá trị của một thuộc tính có thể là một kiểu dữ liệu phức tạp. - Các quan hệ (relations): cách thức mà các lớp và các cá thể có thể liên kết với nhau, quy định rõ sự liên quan giữa đối tượng này và đối tượng khác. Ontology mô tả ngữ nghĩa các quan hệ trong một lĩnh vực nào đó. Hệ thống phân cấp và sự thiết lập các loại quan hệ mô tả khả năng biểu hiện của ngôn ngữ mà Ontology được thể hiện. Một trong những kiểu quan hệ quan trọng là kiểu quan hệ xếp gộp (subsumption). Kiểu quan hệ này mô tả các đối tượng nào là thành viên của lớp đối tượng. Ontology phân biệt các loại quan hệ khác nhau: Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01 - 2013) Page 5 BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán  Loại quan hệ giữa các lớp  Loại quan hệ giữa các cá thể  Loại quan hệ giữa cá thể và lớp  Loại quan hệ giữa một đối tượng đơn lẻ và một bộ sưu tập (collection) Loại quan hệ đôi khi được dùng để lưu trữ các loại đặc trưng của sự kiện hoặc trả lời từng loại câu hỏi riêng biệt. Các định nghĩa của loại quan hệ được mô tả trong ontology, sau đó ontology định nghĩa trên ngôn ngữ của nó. - Các thuật ngữ chức năng (function – terms): cấu trúc phức tạp được hình thành từ những mối quan hệ nhất định có thể được sử dụng thay cho một thuật ngữ cá thể trong một báo cáo (statement) - Các sự hạn chế (restrictions): những mô tả chính thức được tuyên bố về những điều phải chính xác cho một số khẳng định được chấp nhận ở đầu vào. - Các quy tắc (rules):tuyên bố có hình thức nhu một cặp nếu-thì (if-then) mô tả suy luận logic có thể duợc rút ra từ một sự khẳng dịnh trong từng hình thức riêng. - Các tiền đề (axioms): các khẳng định (bao gồm các quy tắc) trong một hình thức hợp lý với nhau bao gồm các lý thuyết tổng thể mà ontology mô tả trong các lĩnh vực ứng dụng. - Các sự kiện (even): Sự thay đổi các thuộc tính hoặc mối quan hệ. Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01 - 2013) Page 6 Top level Ontology Task Ontology Applicaon Ontology Domain Ontology BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán 3. Phân loại Ontology Ontology mô tả khả năng khác nhau cho việc tái sử dụng hệ thống cơ sở tri thức, sự phân loại của Ontology được tạo ra theo chủ đề của sự khái niệm hóa. - Top level Ontology: là ontology lớp cao, nhằm diễn tả những khái niệm tổng quan và trừu tượng, có thể chia sẻ qua nhiều lĩnh vực và ứng dụng. Do tính chất tổng quan nên loại ontology này không sử dụng trực tiếp mà thông qua các ontology khác. - Domain Ontology và Task Ontology: các loại ontology này lấy tri thức từ các lĩnh vực xác định (y khoa, vật lý, địa lý…) hay tri thức về một tác vụ riêng biệt (chẩn đoán, cấu hình, …). Những loại ontology này xác định, cụ thể và phạm vi hẹp hơn Top level Ontology. Khái niệm hóa trong domain ontology là các tác vụ độc lập và những miêu tả trong các tác vụ không có sự phân biệt rõ rệt giữa các lĩnh vực. Task ontology được phát triển cho các tác vụ xây dựng, sắp xếp, lên kế hoạch làm việc, giám sát trong các lĩnh vực như khoa học, cơ sở tri thức máy học, theo dõi tên lửa, hướng dẫn điều trị… vv. Hình 2: Phân loại Ontology - Application Ontology: cung cấp một bộ từ vựng xác định được yêu cầu để mô tả các tác vụ trong một ngữ cảnh ứng dụng cụ thể, nó có thể sử dụng cả domain ontology và task ontology và mô tả vai trò của chúng trong các tác vụ. Thông qua sơ đồ chúng ta có thể thấy được sự phân cấp giữa các loại ontology, các ontology cấp thấp phạm vi ứng dụng thu hẹp hơn, kế thừa và chuyên môn hóa các khái niệm, quan hệ các ontology cấp cao hơn. 4. Xây dựng Ontology Phương pháp chung để xây dựng ontology là thực hiện hai bước cơ bản: xây dựng cấu trúc lớp phân cấp và định nghĩa các thuộc tính cho lớp. Việc phát triển một ontology phụ thuộc lớn vào công cụ sử dụng, tính chất, quy mô, sự thay đổi thường xuyên của Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01 - 2013) Page 7 BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán miền và các quan hệ phức tạp giữa các đối tượng. Quá trình xây dựng ontology được lặp đi lặp lại để cải thiện, tinh chế, từng bước phát triển và mở rộng các phạm vi. Hệ thống ontology cần có khả năng kế thừa, tính linh động và mô tả các quan hệ phức tạp trong thế giới thực. Các giai đoạn của việc xây dựng một ontology a.Xác định lĩnh vực quan tâm và phạm vi của ontology Yêu cầu đối với một hệ thống ontology là mô tả lĩnh vực cần quan tâm nhằm phục vụ cơ sở tri thức trong việc giải quyết những mục đích chuyên biệt. Công việc đặc tả để xác định, phân tích, nhận diện chính xác các yêu cầu được thực hiện bằng cách trả lời các câu hỏi sau: - Ontology cần mô tả lĩnh vực nào? - Ontology phục vụ cho mục đích chuyên biệt nào? - Cơ sở tri thức của ontology giải quyết những vấn đề gì? - Ontology phục vụ đối tượng nào? - Ai là người xây dựng, quản trị ontology? Trong quá trình xây dựng ontology, câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ thường xuyên thay đổi, nhất là những khi cần bổ sung tính năng trong việc xây dựng cơ sở tri thức. Việc trả lời chính xác các câu hỏi tại mỗi bước lặp sẽ giúp giới hạn phạm vi của mô hình cần mô tả và dự trù các kỹ thuật sẽ sử dụng trong quá trình phát triển. Sau khi phác thảo phạm vi ontology dựa trên việc trả lời các câu hỏi trên, người thiết kế sẽ tiếp tục trả lời các câu hỏi mang tính chất đánh giá nhằm mục đích tinh chỉnh lại phạm vi của hệ thống cần xây dựng: - Ontology đã có đủ thông tin để trả lời cho các câu hỏi liên quan đến cơ sở tri thức hay không? - Câu trả lời của cơ sở tri thức đã đáp ứng được mức độ, yêu cầu nào của người sử dụng? - Các ràng buộc và quan hệ phức tạp trong miên quan tâm được biểu diễn hợp lý chưa? b.Xem xét việc kế thừa các Ontology có sẵn Dựa trên các ontology có sẵn, người thiết kế có thể xây dựng những ontology kế thừa nhằm giảm thiểu thời gian, công sức và tinh chỉnh theeo yêu cầu hệ thống. Việc kế thừa này khi tương tác giữa các ứng dụng khác nhau cần phải xem xét mức độ hiểu giữa các lớp, các đối tượng, thực thể, quan hệ để thuận tiện trong việc trao đổi, thống nhất thông tin. Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01 - 2013) Page 8 BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán Vấn đề đặt ra khi xây dựng một ontology mới kế thừa các ontology cũ là trộn các ontology và làm thế nào để bổ sung các quan hệ, thuộc tính có sẵn vào một hệ thống mới. Ví dụ: Trong trường hợp tên các khái niệm được định nghĩa trong các ontology có thể giống nhau trong khi chúng mô tả các đối tượng hoàn toàn khác nhau, hoặc xảy ra trường hợp ngược lại. Hiện nay, hầu hết các ontology sử dụng trong ngành khoa học máy tính và web ngữ nghĩa đều được xây dựng trên các công cụ và hệ thống quản trị ontology, chẳng hạn như Sesame, Ontolingua, Chimaera, … Đa số phần mềm này đều hỗ trợ chức năng tự động trộn các ontology và người xây dựng cần kiểm tra lại bằng thủ công. Một số ontology được chia sẻ trên web như UNSPSC (www.unspsc.org) do chương trình phát triển của Liên Hiệp Quốc hợp tác với tổ chức Dun & Bradstreet nhằm cung cấp các thuật ngữ của các sản phẩm và dịch vụ thương mại. Ngoài ra còn có RosettaNet (www.rosettanet.org), DMOZ (www.dmoz.org), eClassOwl trong lĩnh vực thương mại, Open Biological, BioPax trong lĩnh vực sinh vật học, UMLS trong lĩnh vực mạng ngữ nghĩa, GO (Gene Ontology), WordNet (Đại học Princeton) c. Liệt kê các thuật ngữ quan trọng trong Ontology Đây là giai đoạn làm tiền đề cho hai bước tiếp theo là xây dựng cấu trúc phân cấp lớp và định nghĩa các thuộc tính cho lớp. Ở bước này, người xây dựng liệt kê tất cả các thuật ngữ xuất hiện trong miền quan tâm (có thể đồng nghĩa hoặc chồng nhau) như tên khái niệm, quan hệ, thuộc tính…Thông thường, thuật ngữ là danh từ sẽ xây dựng thành các lớp, tính từ sẽ thành thuộc tính, động từ sẽ thành quan hệ giữa các lớp. d.Xây dựng các lớp và cấu trúc lớp phân cấp Nhiệm vụ của bước này là định nghĩa các lớp từ một số thuật ngữ đã được liệt kê ở bước trên, sau đó xây dựng cấu trúc lớp phân cấp theo quan hệ lớp cha – lớp con. Lớp ở vị trí càng cao sẽ có mức độ tổng quát càng cao, tiếp theo là các lớp trung gian, và cuối cùng ở vị trí thấp nhất là các lớp lá. Lớp lá là lớp không thể triển khai được nữa và chỉ được biểu hiện bằng các thực thể. Quan hệ giữa thực thể lớp con với lớp cha là quan hệ “is – a”, nghĩa là một thực thể lớp con cũng là một thực thể của lớp cha. Một số hướng tiếp cận cho vấn đề xây dựng cấu trúc lớp phân cấp như sau: - Hướng xây dựng từ trên xuống (top – down): bắt đầu bằng các lớp có mức độ tổng quát cao nhất, sau đó triển khai dần đến các lớp lá. Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01 - 2013) Page 9 BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán - Hướng xây dựng từ dưới lên (bottom – up): ngược lại với hướng xây dựng cấu trúc lớp phân cấp từ tren xuống, hướng này bắt đầu bằng việc xác định các lớp được cho là cụ thể nhất, sau đó tổng quát hóa dần cho đến khi được lớp gốc. - Kết hợp top – down và bottom – up (combination): cách này kết hợp cả hai hướng xây dựng trên. Đầu tiên chọn các lớp nổi bật nhất trong lĩnh vực quan tâm, sau đó tổng quát hóa và cụ thể hóa cho đến khi tìm được cấu trúc mong muốn. e. Định nghĩa các thuộc tính và quan hệ cho lớp Các lớp sau khi phân cấp chỉ mới được phân biệt với nhau bằng tên gọi. Để có đầy đủ thông tin phục vụ cho việc biểu diễn tri thức, cần định nghĩa các thuộc tính của lớp. Thuộc tính của lớp chứa các thông tin bên trong lớp, mô tả các khía cạnh của lớp và có thể phân biệt với các lớp khác. Có các loại thuộc tính khác nhau: - Về ý nghĩa, thuộc tính có thể được chia thành thuộc tính bên trong (intricsis property) mô tả các tính chất nội tại bên trong sự vật và thuộc tính bên ngoài (extrinsic property) mô tả phần biểu hiện của sự vật. - Về giá trị: thuộc tính được chia thành thuộc tính đơn (simple property) chứa các giá trị đơn và thuộc tính phức (complex property) có thể chứa hoặc tham chiếu đến một đối tượng khác. Một lớp sẽ kế thừa toàn bộ các thuộc tính của cha nó. Do đó, cần xem xét một thuộc tính đã được định nghĩa ở mức cao hơn chưa? Thuộc tính chỉ nên được định nghĩa khi nó là tính chất riêng của lớp đang xét mà không phải là biểu hiện ở các lớp cao hơn. f. Định nghĩa các ràng buộc cho thuộc tính và quan hệ của lớp Ràng buộc là các giới hạn giá trị mà một thuộc tính có thể nhận. Có hai loại ràng buộc quan trọng là số yếu tố (cardinality) và kiểu (type) - Ràng buộc số yếu tố: quy định số giá trị mà một thuộc tính có thể nhận, thông thường có hai giá trị loại này là đơn trị (single) và đa trị (multiple), một số phần mềm cho định nghĩa chính xác số yếu tố. - Ràng buộc về kiểu: kiểu mà một thuộc tính có thể nhận là: chuỗi, số, boolean, liệt kê và kiểu thực thể. Riêng kiểu thực thể có liên quan đến các khái niệm gọi là miền (domain) được dùng để chỉ lớp hay các lớp mà một thuộc tính thuộc về và khoảng (range) là lớp (hay các lớp) làm kiểu giá trị thuộc tính kiểu thực thể. g. Tạo các thực thể cho lớp Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01 - 2013) Page 10 [...]... tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán Đây là thao tác cuối cùng để hoàn thành một vòng lặp xây dựng ontology Tại bước này, người xây dựng tạo thực thể cho mỗi lớp và gán giá trị cho các thuộc tính Về cơ bản, các thực thể tạo nên nội dung của một cơ sở tri thức Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01 - 2013) Page 11 BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức. .. Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán II MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG TÍNH TOÁN – COKB Mô hình tri thức các đối tượng tính toán (The Computational Object Knowledge Base Ontoloy) là phương pháp biểu diễn tri thức từ cách tiếp cận hướng đối tượng để mô tả kiến thức và các kỹ thuật lập trình tính toán Nhiều kết quả mang lại trong việc sử dụng công cụ và phương pháp hướng đối tượng [2], [3] Mô hình này... Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán Ví dụ: chúng ta có thể yêu cầu một hình tam giác để tính toán và cung cấp các thuộc tính của nó 3 Các bảng đại diện cho mối quan hệ phân cấp trên các khái niệm 4 Các bảng đại diện cho các mối quan hệ khác của các khái niệm 5 Các bảng đại diện cho kiến thức về các thao tác xử lý 6 Các bảng đại diện cho kiến thức về hàm... được xác định và xử lý trong các công cụ suy luận của hệ thống cơ sở tri thức hoặc các hệ thống thông minh Dựa trên mô hình COKB-ONT, cơ sở tri thức có thể được tổ chức bởi các thành phần như sau: 1 Danh sách các khái niệm về các loại của các đối tượng, các thuộc tính, chức năng, quan hệ và các khái niệm liên quan 2 Bảng mô tả cho các cấu trúc và các tính năng của các đối tượng Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01... giữa các thuộc tính ta có các quan hệ thể hiện qua các sự kiện, các luật suy diễn hay các công thức tính toán (2) Các hành vi liên quan đến sự suy diễn và tính toán trên các thuộc tính của đối tượng hay trên các sự kiện như:  Xác định bao đóng của một tập hợp thuộc tính A Attr(O), tức là đối tượng O có khả năng cho ta biết tập thuộc tính lớn nhất có thể được suy ra từ A trong đối tượng O  Xác định tính. .. như các hệ thống máy tính khác Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01 - 2013) Page 21 BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán IV ỨNG DỤNG MÔ HÌNH COKB GIẢI MỘT SỐ BÀI TOÁN HÌNH HỌC 2D 1 Mô tả bài toán Xét các bài toán hình học giải tích 2 chiều (liên quan đến các đối tượng hình học cơ bản như điểm, vector, đường thẳng) được phát biểu như sau: Cho trước một số đối tượng. .. BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán End_Goal End_Rule End_Rules  Tập tin SOMEOBJECTS.txt lưu trữ các đối tượng nhất định Dựa trên cấu trúc lưu trữ của các tập tin trong mô hình, chúng ta xây dựng các tập tin biểu diễn tri thức cho bài toán hình học 2D như sau:  Tập tin OBJECTS.txt lưu trữ thông tin về các đối tượng: begin_Objects... diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán Rules = {{GocA = GocB} {a = b}, {a = b} {GocA = GocB}, {a2 = b2 + c2 {GocA = Pi/2}…} 2 Các thành phần của mô hình COKB-ONT Mô hình tri thức các đối tượng tính toán (Computational Objects Knowledge Base) là một hệ thống gồm 6 thành phần: C, H, R, Ops, Funcs, Rules [5] Ý nghĩa các thành phần như sau:  C là tập hợp các khái... phân tích và thiết kế các thành phần của hệ thống bao gồm các giai đoạn sau: Giai đoạn 1: Thu thập tri thức cần thiết dựa trên mô hình COKB Giai đoạn 2: Phân loại kiến thức trong Giai đoạn 1 để phân tích các yêu cầu Nguyễn Thị Diệu Anh (T.01 - 2013) Page 19 BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán Giai đoạn 3: Xây dựng tổ chức cơ sở tri thức cho hệ thống... cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán Giai đoạn 4: Mô hình hóa các vấn đề và thiết kế thuật toán Chúng ta sử dụng mạng các đối tượng tính toán Thành phần của nó gồm 3 tập hợp sau: O = {O1, O2, , On}, F = {f1, f2, , fm}, Goal= {g1,g2, ,gm} Trong mô hình trên tập O bao gồm n đối tượng, F là tập hợp các sự kiện (giả thiết) được đưa ra trên các đối tượng, và các giả thiết dựa trên các định lý, . các đối tượng tính toán II. MÔ HÌNH ĐỐI TƯỢNG TÍNH TOÁN – COKB Mô hình tri thức các đối tượng tính toán (The Computational Object Knowledge Base Ontoloy) là phương pháp biểu diễn tri thức từ cách. Page 8 BTH Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán Vấn đề đặt ra khi xây dựng một ontology mới kế thừa các ontology cũ là trộn các ontology và làm thế. Biểu diễn tri thức và ứng dụng - Ontology cho cơ sở tri thức các đối tượng tính toán Ví dụ: chúng ta có thể yêu cầu một hình tam giác để tính toán và cung cấp các thuộc tính của nó. 3. Các bảng