هستی‌شناسی به عنوان یک توصیف رسمی از دانش، مجموعه‌ای از مفاهیم موجود در یک حوزه خاص و روابط بین آن‌ها را تعریف می‌کند. این مفهوم به تضمین درک مشترک از اطلاعات کمک می‌کند و مفروضات مرتبط با حوزه را به‌صورت واضح بیان می‌سازد؛ بدین ترتیب، به سازمان‌ها اجازه می‌دهد که اطلاعات خود را به شکل بهتری درک کنند.
 

هستی‌شناسی‌ها به عنوان یکی از اجزای اساسی فناوری معنایی، بخشی از پشته استانداردهای W3C برای وب معنایی به شمار می‌آیند. این ساختار لازم را برای پیوند دادن بخش‌های مختلف اطلاعات به یکدیگر در وب داده‌های پیوندی فراهم می‌آورند. با توجه به این‌که هستی‌شناسی‌ها برای مشخص کردن نمایش‌های مدل‌سازی مشترک داده‌ها و پایگاه‌های داده توزیع‌شده و ناهمگن به کار می‌روند، آن‌ها قابلیت همکاری میان پایگاه‌های داده، جستجو در میان آن‌ها و مدیریت روان دانش را امکان‌پذیر می‌سازند.

برای فعال‌سازی چنین توصیفی، مؤلفه‌هایی نظیر افراد (نمونه‌هایی از اشیاء)، کلاس‌ها، ویژگی‌ها و روابط، به همراه محدودیت‌ها، قوانین و بدیهیات باید به‌طور رسمی مشخص شوند. در نتیجه، هستی‌شناسی‌ها نه تنها نمایشی از دانش قابل اشتراک‌گذاری و قابل استفاده مجدد ارائه می‌دهند، بلکه می‌توانند به تولید دانش جدیدی درباره حوزه مربوطه نیز کمک کنند.

مدل داده هستی‌شناسی می‌تواند برای مجموعه‌ای از حقایق فردی، نمودار دانش را ایجاد کند؛ یعنی مجموعه‌ای از موجودیت‌ها که در آن انواع و روابط میان آن‌ها با استفاده از گره‌ها و یال‌های بین این گره‌ها بیان می‌شود. هستی‌شناسی ساختار دانش در یک حوزه خاص را فراهم می‌آورد تا داده‌ها در آن به ثبت برسند.

علاوه بر این، روش‌های دیگری نیز وجود دارند که از مشخصات رسمی برای نمایش دانش استفاده می‌کنند، از جمله واژگان، طبقه‌بندی‌ها، اصطلاحنامه‌ها، نقشه‌های موضوعی و مدل‌های منطقی. با این حال، برخلاف طبقه‌بندی‌ها یا طرح‌واره‌های پایگاه‌داده رابطه‌ای، هستی‌شناسی‌ها روابط را به‌وضوح بیان می‌کنند و به کاربران این امکان را می‌دهند که چندین مفهوم را به روش‌های مختلف به یکدیگر مرتبط سازند.
آنتولوژی‌ها به‌عنوان یکی از اجزای کلیدی فناوری معنایی، بخشی از استانداردهای کنسرسیوم جهانی وب (W3C) برای وب معنایی محسوب می‌شوند. این ابزارها به کاربران امکان می‌دهند تا اطلاعات مختلف را در وب داده‌های پیوندی به یکدیگر متصل کنند. از آنجا که آنتولوژی‌ها به منظور ایجاد نمایش‌های مدل‌سازی مشترک برای داده‌های سیستم‌ها و پایگاه‌های داده ناهمگون و پراکنده به‌کار می‌روند، امکان همکاری میان پایگاه‌های داده مختلف، جستجوی یکپارچه و مدیریت آسان‌تر دانش را فراهم می‌کنند.
"آنتولوژی‌ها برای بهبود مدیریت داده‌ها" 
یکی از ویژگی‌های برجسته آنتولوژی‌ها این است که درکی مشترک از اطلاعات را فراهم می‌کنند و پیش‌فرض‌های حوزه‌ای را به‌طور شفاف و صریح مشخص می‌سازند. این ویژگی به آنتولوژی‌ها امکان می‌دهد تا به‌عنوان ابزاری قدرتمند برای حل مشکلات مربوط به دسترسی و جستجوی داده‌ها در سازمان‌های بزرگ عمل کنند. علاوه بر این، آنتولوژی‌ها با تقویت فراداده‌ها و اطمینان از صحت و اصالت داده‌ها، کیفیت کلی داده‌ها را بهبود می‌دهند و به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا درک عمیق‌تری از اطلاعات خود داشته باشند.
"استاندارد OWL و نقش آن در مدل‌سازی آنتولوژی"

در سال‌های اخیر، استفاده از زبان‌هایی مانند زبان آنتولوژی وب (OWL) برای تعریف و بیان آنتولوژی‌ها به طور گسترده‌ای رواج یافته است. OWL زبانی مبتنی بر منطق محاسباتی در وب معنایی است که امکان توصیف دقیق و غنی از دانش درباره اشیاء و روابط میان آن‌ها را فراهم می‌کند. این زبان به کاربران کمک می‌کند تا تمایزهای دقیقی بین کلاس‌ها، ویژگی‌ها، و روابط ایجاد کنند که سازگار و معنادار باشند.

OWL با ارائه امکان تعریف کلاس‌های اشیاء، ویژگی‌های روابط و همچنین سازماندهی سلسله‌مراتبی آن‌ها، مدل‌سازی آنتولوژی را در پایگاه‌های داده گراف معنایی، که به مخازن سه‌گانه RDF نیز معروف‌اند، تقویت می‌کند. استفاده از OWL به همراه یک استنتاج‌گر OWL در این مخازن، امکان بررسی سازگاری (برای شناسایی ناسازگاری‌های منطقی) و بررسی قابلیت تحقق (برای شناسایی کلاس‌های بدون نمونه) را فراهم می‌سازد.

علاوه بر این، OWL ابزارهای لازم برای تعریف معادل‌ها و تفاوت‌ها بین نمونه‌ها، کلاس‌ها و ویژگی‌ها را نیز در اختیار می‌گذارد. این قابلیت‌ها به کاربران کمک می‌کنند تا مفاهیم مشابه را حتی در صورت تفاوت در توصیف در منابع داده مختلف، تطبیق دهند و از ابهام بین نمونه‌های دارای نام یا توصیف مشابه جلوگیری کنند.

"مزایای استفاده از هستان‌شناسی‌ها"

یکی از ویژگی‌های اصلی هستان‌شناسی‌ها این است که با داشتن روابط ضروری میان مفاهیم در ساختار خود، استدلال خودکار درباره داده‌ها را امکان‌پذیر می‌سازند. چنین استدلالی در پایگاه‌های داده گراف معنایی که از هستان‌شناسی‌ها به عنوان طرح‌واره معنایی خود استفاده می‌کنند، به سادگی قابل پیاده‌سازی است.

علاوه بر این، هستان‌شناسی‌ها همانند یک 'مغز' عمل می‌کنند. آنها با مفاهیم و روابط به شیوه‌ای 'کار و استدلال' می‌کنند که بسیار نزدیک به نحوه درک انسان از مفاهیم به هم پیوسته است.

در کنار قابلیت استدلال، هستان‌شناسی‌ها پیمایش منسجم‌تر و آسان‌تری را فراهم می‌کنند، زمانی که کاربران از یک مفهوم به مفهوم دیگر در ساختار هستان‌شناسی حرکت می‌کنند.

ویژگی ارزشمند دیگر این است که گسترش هستان‌شناسی‌ها آسان است، زیرا افزودن روابط و تطبیق مفاهیم به هستان‌شناسی‌های موجود به سادگی امکان‌پذیر است. در نتیجه، این مدل همگام با رشد داده‌ها تکامل می‌یابد، بدون آنکه در صورت بروز مشکل یا نیاز به تغییر، بر فرآیندها و سیستم‌های وابسته تأثیر بگذارد.

هستان‌شناسی‌ها همچنین ابزاری برای نمایش هر نوع قالب داده، شامل داده‌های ساختارنیافته، نیمه‌ساختاریافته یا ساختاریافته فراهم می‌کنند که این امر یکپارچه‌سازی روان‌تر داده‌ها، استخراج مفاهیم و متن آسان‌تر، و تحلیل‌های مبتنی بر داده را امکان‌پذیر می‌سازد.

"محدودیت‌های آنتولوژی‌ها"

با وجود آنکه آنتولوژی‌ها ابزارهای قدرتمندی برای مدل‌سازی داده‌ها ارائه می‌دهند، اما کارایی آنها با محدودیت‌های خاصی همراه است.

یکی از این محدودیت‌ها به ساختارهای ویژگی برمی‌گردد. برای مثال، در حالی که نسخه جدید زبان آنتولوژی وب (OWL2) ساختارهای قوی برای کلاس‌ها فراهم می‌کند، اما ساختارهای ویژگی آن تا حدی محدود هستند. این چالش با معرفی RDF-Star مورد توجه قرار گرفته است، که امکان افزودن فراداده به روابط گراف را فراهم می‌کند و اجازه می‌دهد درباره گزاره‌ها نیز گزاره‌سازی شود.

محدودیت دیگر ناشی از نحوه اعمال محدودیت‌ها در OWL است. این محدودیت‌ها برای تنظیم ساختار داده‌ها و جلوگیری از افزودن داده‌های ناسازگار به کار می‌روند، اما همیشه بهینه نیستند. بسیاری اوقات، داده‌های ورودی جدید که از منابع مختلف به مخزن سه‌گانه RDF اضافه می‌شوند، با محدودیت‌های OWL سازگار نیستند. به همین دلیل، لازم است این داده‌ها پیش از ترکیب با داده‌های موجود در مخزن، اصلاح شوند.

یک جایگزین جدید برای استفاده از آنتولوژی‌ها در مدل‌سازی داده‌ها، استفاده از زبان شکل‌دهی محدودیت‌ها (SHACL) برای اعتبارسنجی گراف‌های RDF بر اساس مجموعه‌ای از محدودیت‌ها است. یک شکل، مشخصات فراداده‌ای یک نوع منبع را تعیین می‌کند – اینکه چگونه استفاده شود، چه الزامات و شرایطی برای آن وجود دارد. مشابه OWL، می‌توان از SHACL برای اعتبارسنجی تدریجی داده‌ها بهره گرفت، اما برخلاف OWL، می‌توان از SHACL برای اعتبارسنجی داده‌هایی که پیشتر در مخزن سه‌گانه وجود دارند نیز استفاده کرد.
"کاربردهای آنتولوژی‌ها"

از آنجا که آنتولوژی‌ها اصطلاحات و مفاهیم مورد نیاز برای توصیف و نمایش یک حوزه دانش را تعریف می‌کنند، در بسیاری از زمینه‌ها برای ثبت روابط و بهبود مدیریت دانش مورد استفاده قرار می‌گیرند.

در صنعت داروسازی، استفاده از آنتولوژی‌ها به آزمون فرضیه‌های اولیه کمک کرده و روابط علّی شناسایی‌شده را در یک چارچوب مشخص دسته‌بندی می‌کند. آنتولوژی‌ها همچنین در داده‌کاوی وب معنایی، تحلیل پرونده‌های پزشکی برای استخراج بینش‌ها، شناسایی تقلب و انتشار معنایی نقش مهمی دارند.

به طور خلاصه، آنتولوژی‌ها چارچوب‌هایی برای نمایش دانش قابل اشتراک‌گذاری و استفاده مجدد در یک حوزه فراهم می‌کنند. توانایی آن‌ها در توصیف و پیونددهی روابط، آنتولوژی‌ها را به ابزاری برای مدل‌سازی داده‌های با کیفیت بالا و منسجم تبدیل کرده است.
برگرفته از سایت: https://www.ontotext.com/knowledgehub/fundamentals/what-are-ontologies

هدا رجبی