Formal Ontologies and Description Logics

Öz

The history of ontology reveals various methodologies that examine being. Traditional ontology studies being qua being and categorizes it. Formal ontology determines the categories that are common to all entities and classifies them with formal languages using these categories as well. However, for over thirty years, formal ontologies have been studied and built outside of philosophy. The reason why ontology is separated from philosophy and becomes an interdisciplinary study is due to our need to make classifications and standardization in data and information management in accordance with reality. What lies behind this requirement is the exponential growth of data and the impossibility of analyzing it neither by humans nor by existing methods. For instance, dozens of studies are published every minute, and then scientists cannot follow all these developments with classical techniques. Therefore, the desire that machines should be involved in the processes of sharing and producing knowledge is far higher than ever. This desire, thus, has led us to develop new models for knowledge production. It has been experienced that the standardization of knowledge is essential in the construction of models; for, significant differences were found between taxonomic structures, concept definitions, and different granularity levels in the knowledge representations of various working groups, and even the integration of data was not possible. At this point, the selection, classification, and standardization of knowledge have been guaranteed by using ontological principles and methods. In this article, within information systems, we will introduce the formal ontologies, the formal theory covering the broadest knowledge of the field by selecting, classifying and standardizing it by using the principles and methods of philosophical ontologies. We will mention that we use description logics, a family of formal languages with the expressive power of natural language and high-performance reasoning algorithms, to represent this theory in machines. In essence, this article will introduce formal ontologies and description logics in the realm of knowledge representation.

Anahtar Kelimeler

• Formal ontology,applied ontology,description logics,knowledge representation,inference

Formel Ontolojiler ve Betimleyici Mantıklar

Öz

Ontoloji tarihine baktığımızda varlığın çeşitli metotlarla incelendiğini görürüz. Geleneksel ontoloji, varlığı varlık olması bakımından inceler ve onu çeşitli kategoriler altında sınıflandırır. Formel ontoloji, tüm varlıklarda ortak olan kategorileri belirler ve varlığı formel dillerle bu kategorileri de kullanarak sınıflandırır. Bununla beraber, otuz yılı aşkın zamandır formel ontolojiler felsefe dışında araştırılıyor ve kuruluyor. Ontolojinin felsefeden ayrılıp, disiplinler arası bir çalışma olmasının nedeni veri ve bilgi yönetiminde gerçekliğe uygun sınıflandırmalar ve standardizasyon yapma gereksinimimizdendir. Bu gereksinimin ardında verinin üssel hızla artışı ve bunun ne insanlar ne de mevcut yöntemler tarafından analizinin imkansızlığı bulunmaktadır. Örneğin, günümüzde her dakika onlarca çalışma yayınlanmaktadır, bilim insanları tüm bu gelişmeleri klasik yöntemlerle takip edememektedir. Bu nedenle, bilgi paylaşım ve üretme süreçlerine makinelerin dahil edilmesi arzusu her zamankinden çok daha fazladır. Bu arzu ise bilginin işlenebilmesi için bizleri yeni modeller geliştirmeye sevk etmiştir. Modellerin oluşturulmasında bilginin standartlaştırılmasının şart olduğu deneyimlenmiştir. Zira, farklı çalışma gruplarının bilgi temsillerindeki taksonomik yapılar, kavram tanımları, alandaki inceleme derinlikleri arasında ciddi farklılıklarla karşılaşılmış, verilerin entegrasyonu dahi mümkün olamamıştır. Bu noktada, ontolojik ilkeler ve yöntemler kullanılarak bilginin seçilmesi, sınıflandırılması ve standartlaştırılması sağlanmıştır. Bu yazımızda, enformasyon sistemleri içinde, felsefi ontolojilerin ilke ve yöntemlerini kullanarak, seçmek, sınıflandırmak ve standartlaştırmak suretiyle alana ait bilgiyi en geniş şekilde kapsayan formel teoriyi olan formel ontolojileri tanıtacağız. Doğal dilin ifade etme gücüne ve yüksek performanslı uslamlama algoritmalarına sahip formel diller ailesi olan betimleyici mantıkları, bu teoriyi makinelerde temsil etmek için kullandığımıza değineceğiz. Ezcümle, bu yazımız, formel ontolojileri ve betimleyici mantıkları bilgi temsili özelinde tanıtacaktır.

Anahtar Kelimeler

• Bilgi temsili,formel ontoloji,uygulamalı ontoloji,betimleyici mantıklar,çıkarım

Kaynakça

1. Brachman, Ronald J., ve Hector J. Levesque. Readings in knowledge representation. Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1985.
2. Cocchiarella, Nino, “Ontology II: Formal Ontology” Handbook of Metaphysics and Ontology, Editörler: Hans Burkhardt ve Barry Smith, Munich: Philosophia Verlag 1991, ss. 640-647.
3. Grenon, Pierre. “A primer on knowledge representation and ontological engineering.” Applied ontology: An introduction, Editörler: Katherine Munn ve Barry Smith, 2008, ss. 57-84.
4. Guarino, Nicola. “Formal ontology, conceptual analysis and knowledge representation.” International journal of human-computer studies 43, no. 5-6, 1995, ss. 625-640.
5. International Association of Scientific, Technical and Medical Publishers, The STM Report An overview of scientific and scholarly publishing, Beşinci Baskı, (Çevrimiçi), https://www.stm-assoc.org/2018_10_04_STM_Report_2018.pdf, 2018.
6. Lifschitz, Vladimir, Leora Morgenstern, ve David Plaisted. “Knowledge representation and classical logic.” Foundations of Artificial Intelligence 3, 2008, ss.3-88.
7. OBO, Açık Biyoloji ve Biyomedikal Ontoloji Dökümevi [The Open Biological and Biomedical Ontology (OBO) Foundry] (Çevrimiçi) http://www.obofoundry.org. Erişim: 23 Kasım 2019.
8. Smith, Barry “Basic Concepts of Formal Ontology”, Formal Ontology in Information Systems, Editör: Nicola Guarino, IOS Press, 1998, ss.19-28.

9. Smith, Barry ve Bert Klagges. “Bioinformatics and Philosophy” Applied Ontology: An introduction, Editörler: Katherine Munn ve Barry Smith, 2008, ss.21-37.
10. Smith, Barry, ve Werner Ceusters. “Ontological realism: A methodology for coordinated evolution of scientific ontologies.” Applied Ontology 5.3-4, 2010, ss. 139-188.