Requirements for Ontologies
in Knowledge Managament
Es gibt sowohl menschliche als auch Computeragenten
in InfoSystems für KM.
In beiden Klassen gibt es sehr jeweils
sehr unterschiedliche Anforderungen an die Ontologien.
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Mensch vs. Mensch: z.B. Archivar/Operator
vs. Autor
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Mensch vs. Comp.: z.B. Comp. kann mit "instabilen"
rel. gut umgehen, Mensch braucht Stabilität (nicht jeden Tag eine
neue Browsing-Struktur);
z.B. Mensch braucht eher klein, Comp.
kann auch mit grossen gut
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Comp. vs. Comp.: z.B. Retrieval-Agent kann
gut mit unscharf bis widersprüchlich, Inferenz braucht korrekt
Diese unterschiedlichen Anforderungen sind
sowohl bei der Ontologie-Erstellung zu beachten (ontological commitments),
als auch wichtig für die Prozesse, die sie bearbeiten (z.B. Generierung
von Views, Mapping, ...)
Anforderungen:
Anwendungsorientierte Agenten
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Dokumentenretrieval: eher quantitative Dok-Index-Zuordnung;
Browsing vs. Query
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Einstellen von Dokumenten: z.B. maschinelle
Klassifikation vs. User
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Reasoning-Agenten: Repräsentation, brauchen
Formalheit, Korrektheit
Wartungsorientierte Agenten (interessant,
da Globalziel, das i.a. nicht von einzelnen Anwendern primär verfolgt
wird!)
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Qualitätssicherung (Klassische, wie Konsistenz,
Minimalität; weitere? Klare Dok./Index.Zuordnung?)(schwieriges Thema!
Ist Qualität absolut oder relativ zu Nutzungszielen?)
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Administration (ist eine typische Rolle!)
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Erstellung: Zeit/Aufwand (? Kosten/Nutzen-Verhältnis),
Wartbarkeit, sustainability
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Integrationsfähigkeit (Brücke zu
Anwendungsorientierten Zielen!)
Anforderungen können sich widerspiegeln:
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in der Struktur der Ontologie (Designentscheidungen,
Granularität etc.)
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auf der Oberflächenebene (Formalismus
etc.)
Aus unterschiedlichen Anforderungen ergeben
sich Konsequenzen:
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Agenten entscheiden, dass sie "nicht zu einander
passen", also lieber unterschiedliche Weltsichten verwenden, d.h. nicht
mit EINER Ontologie arbeiten; evtl. retten, was zu retten ist, durch O-Mapping,
aber: das ist anstregend!
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Agenten können sich auf einen Kern einigen,
und zusätzliche Verfahren werden eingesetzt, um die Einzelanforderungen
zu erfüllen (z.B. views, Multikriterialität, etc.); das ist die
eigentliche Idee von Ontologie!
Allgemeine Zwecke von Modellen/Ontologien/deklarativen
Darstellungen:
-> Dokumentation, Erklärbarkeit,
Diskutierbarkeit, Änderbarkeit, Modularität, Verständlichkeit,
...
Sowa in SUO-list: What I was talking about
was something like the lattice of
all possible theories, in which each theory
would have something
like the Java beans reflection information
so that both people
and machines could check the assumptions
about how the theory
is intended to be used.
Systeme können mit dieser theoretischen
Brille dargestellt werden (Welche?)
O´LEARY [17] zeigt die folgenden
Nutzungsszenarien für Ontologien im Wissensmanagement auf:
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Diskussionsgruppen: Ontologien werden benutzt,
um den Themenbereich solcher Gruppen zu definieren und somit zu vermeiden,
dass gleiche Inhalte in verschiedenen Gruppen unabhängig behandelt
werden.
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Suchmaschinen: Ontologien erhöhen die
Präzision der Suche in Intranets, da nicht nach Worten sondern nach
Konzepten gesucht wird.
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Informationsfilterung: Wenn Ontologien verwendet
werden, um Filter für eingehende Informationen (z.B. E-Mail oder Nachrichtenticker)
zu definieren, wird - analog zu den Suchmaschinen - durch den Wechsel von
der Wortebene auf die Konzeptebene die Präzision des Filters erhöht.
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Wiederverwendung von Wissen: Ontologien erlauben
die Beschreibung von und den Zugriff auf Informationsobjekte verschiedenster,
auch nicht-textlicher Art, z.B. Multimediaobjekte oder Konstruktionszeichnungen.
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Zusammenarbeit von und mit Experten: Ontologien
als gemeinsame Sprachen verhindern Mißverständnisse und erleichtern
Kontakte zwischen Experten und den Nutzern des Expertenwissens.
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