В роботі проаналізовано основні напрямки семантизації інформаційних ресурсів Web та теоретичні засади, що можуть використовуватися для цього. Розглянуто проблеми, пов’язані з використанням та аналізом інформації з відкритого середовища на рівні знань. Обґрунтована потреба в розробці методів та засобів семантичного пошуку в Web та доцільність використанні онтологій для формалізації знань щодо інформаційних потреб користувачів та їх поточних задач. Розглянуто сучасні напрямки розвитку семантичного пошуку та його персоніфікації. Обґрунтована доцільність використання семантично розмічених Wiki-ресурсів як джерела знань для побудови онтологій окремих задач, що є підмножинами більших за обсягом та складністю онтологій предметних областей. Розроблено формальну модель онтології задачі, розглядається її співставлення з формальною моделлю онтології предметної області. Запропоновано методи побудови онтології задачі за множиною семантично розмічених Wiki-сторінок. Проаналізовано перспективи застосування систем семантичного пошуку, здатних використовувати такі онтології. Описано програмну реалізацію запропонованого у роботі підходу – систему семантичного пошуку МАІПС, що забезпечує персоніфіковане задоволення інформаційних потреб користувачів. Така персоніфікація базується на застосування знань з онтологій задач та побудованих за цими онтологіями тезаурусів.
В работе проанализированы основные направления семантизации информационных ресурсов Web и теоретические основы, которые могут использоваться для этого. Рассмотрены проблемы, связанные с использованием и анализом информации из открытой среды на уровне знаний. Обоснована потребность в разработке методов и средств семантического поиска в Web и целесообразность использовании онтологий для формализации знаний об информационных потребностях пользователей и их текущих задачах. Рассмотрены современные направления развития семантического поиска и его персонификации. Обоснованная целесообразность использования семантически размеченных Wiki-ресурсов как источника знаний для построения онтологий отдельных задач, которые являются подмножествами больших по объему и сложностью онтологий предметных областей. Разработана формальная модель онтологии задачи, рассматривается ее сопоставление с формальной моделью онтологии предметной области. Предложены методы построения онтологии задачи по множеству семантически размеченных Wiki-страниц. Проанализированы перспективы применения систем семантического поиска, способных использовать такие онтологии. Описана программная реализация предложенного в работе подхода – система семантического поиска МАИПС, которая обеспечивает персонифицированное удовлетворение информационных потребностей пользователей. Такая персонификация базируется на применение знаний, содержащихся в онтологиях задач и построенных по этими онтологиям тезаурусах.
In this paper we show the main directions of semantization of the Web information resources and their theoretical bases. We consider the semantization problems associated with the open environment information at the knowledge level. This analysis substantiates the need for the Web semantic search methods and means. Modern principle tendencies in the personified semantic deal with the ontology-based formalization of knowledge about the information needs of users and their current tasks. Our approach is based on use of the semantically marked Wiki-resources as a source of knowledge for constructing of ontologies of individual task. Each task ontology is considered as a small subset of domain ontology with large number of terms volume and high complexity. We develop the formal model of the task ontology as a special case of the formal model of domain ontology and propose methods for constructing of this task ontology on base of the set of semantically marked Wiki pages. The software implementation of the retrieval systems capable to process such task ontologies is analyzed on example of MAIPS – semantic retrieval system which provides personalized satisfaction of user information needs. Such personification is based on knowledge contained into the user task thesauri that are built on base of task ontologies.
