IMG65 (2)

Proca

nr*c«M^an'" ****** ^r°![T^y! ”^    wyznaczonego punktu, wj.,

'■kownik mu** wsięjuue opisiic m\ojc potrzeby za pomocy wybranych terminów _CL

innych cccii. N^,cz!^ł^'!v^|CS, J⁷ V?^{r Smv,su} początkowego, od którego rozpoczynaj hwlzic przegli|d^,,,,,c-, ^{asc y v}^^or P^l|nktu startowego ma decydujące znaczenie d|, efektywności oszukiwania.

Nawigacja i pr/cgi.|u,ime wydają się naturalnymi sposobami zachowania człowiek opierającymi się na dwóch podstawowych zasadach poznania: ludzie uczą się przez i^.' rżenie asocjacji z wcześniej nabytą wiedzą oraz łatwiej rozpoznają informację prczcnt₀. | waną. niż wydobywaną z pamięci. Systemy wymagające od użytkownika wprowadzani, słów kluczowych opierają się na przywoływaniu wiedzy, gdyż wymagają od uźyikow. mka tworzenia terminów. Systemy, które przedstawiają użytkownikowi uporządkowany zestaw terminów do wyboru opierają się na rozpoznawaniu wiedzy. Są one szczególni, ^cfe®^ ^w dresach, wychodzących poza codzienną wiedzę użylkowmka |Borg„,₃|

...s i nawigacja mc    ,. ' .    .    ,    , ^Ti

Te pierwsze są bardziej przydatne w małych zasobach dziedzinowych, te drugie w wi_c|. kich, zróżnicowanych zbiorach' nic przeszkadza to jednak, aby przeglądanie było najpo. pulamiejszą techniką w Internecie. Przeglądaniejest takie bardziej efeklywne w przy_W.

^u zapytań o zagadnienia słabo zdefiniowane,    _ ■ i;,

, 1 Praktyce występuje połączenie obu technik wysznk,wariia. Dz.ęk. temu, że ułyt. kownicy postępują ścieżkami definiowanymi przez własne wybory, przeglądanie pozwu. ^Ia Przynajmniej częściowo ominąć koniecznosc powtómego foimułowania zapylani,, ^w P^padku. gdy w odpowiedzi uzyskuje się wynik nieadekwatny do potrzeb (zbyt wiele. % mato lub niei.lew.ntae odpowiedzi). Hipertekst, który jest wykoizysiywany w tym postępowaniu, może być kolejną barien). gdyż użytkownicy mogą czuc się,zagub,«j» w sieci powiązań. Dl. uniknięcia tej wady tworzone są mapy serwisów i inne narzędzia

“ dS'efek7te poltczenie technik przeglądania i nawigacji z klasyfikacją faseto, wą, czyli ttw przeelądanic fasetowe </!mledbnmmg), zwane też aspektowym. Dzięki temu połączeniu umożliwia się użytkownikowi przeglądanie i wyszukiwanie przy użyciu pojedynczego interfejsu. Wyniki wyszukiwania grupowane są wedhig ustalonych katego. lii ₍f_aset) Poszczególne fasety wyświetlane są tylko w przypadku, gdy zawierają wyniki wyszukiwania więc użytkownik ma możliwość szybkiej orientacji w układzie wyników i nie trafia na puste linki podczas przeglądania. Wyniki wyszukiwania mogą także być w obrębie faset pogrupowane przy pomocy rankingu wyników.

Wyszukiwanie zarówno za pomocą słów kluczowych tworzonych automatycznie, jak i metadanych tworzonych przez człowieka polega, w pewnym uproszczeniu, na wyszu-kiwaniu (porównywaniu) prostych ciągów znaków, składających się na przykład na nazwiska autorów. Typowy system wyszukiwania informacji użytkownikowi (człowiekowi) pozostawia decyzję wyboru odpowiedniego ciągu znaków służących wyszukiwaniu, a także takie przeprowadzenie wyszukiwania (oraz interpretację wyników), aby odróżnić nazwę osobową, traktowaną jako hasło autorskie, od tej samej nazwy, stosowanej jako hasło przedmiotowe.

Wyszukiwanie wspomagane ontologią (zob. p. 2.7) daje możliwości nie tylko mechanicznego porównywania ciągów znaków, ale także wyszukiwania obiektów powiązanych relacjami semantycznymi. Dzięki temu możliwe jest tworzenie inteligentnych serwisów GBC. które pozwalają traktować Web jako kolekcję różnorodnych zasobów, posiadają, cych dobrze zdefiniowane interfejsy, służące udostępnianiu usług informacyjnych. Inaczej mówiąc, inteligentne serw,sy GBC w Webie wykorzystują techniki systemów inteligent-nych do efektywnej realizacji powtarzalnych zadań użytkowników Webu. W tym celu

•^e!|^WISU lii ^możl'^w°ści, funkcji interfejsów i wyników pracy, y po je noznaczny, czytelny dla komputera i kodowany, dzięki czemu

jjwortc ss| w onlologiach urwisów Web, Dzięki integracji mitologii i agentów

krj

_c/l)wy^ch’_wy_S/ukiwamc rozmyte. Ontologic mogą także zastąpić fizyczną agregację

ia się współdziałanie łych urwisów |Giicvić, Djurić, Dęvedźić 2006, *

pi'' . ,    *    ^v

ąpisy_J(| inteligencja serwisów Agent, realizujący wyszukiwanie według słów klu-

| może na przykład wywoływać usługi, takie jak słowniki kontrolowane (*> _c/0*y^ch* __a wyszukiwanie rozmyte. Ontologic mogą także zastąpić fizyczną agregację | fflM* j_c(|_ną bazę danych, stosowane w wyszukiwaniu sfederowanym. Stanowią one 1 j₎ny’^ch _sy_Siem mediacyjny, funkcjonujący jako pojedynczy interfejs użytkownika do wow^iw [Lourdi. Pnpathcodorou, Doerr 2009),

wid^{u 2} | inteligentnego Webu znacznie ułatwiają pracę użytkownika informacji Pozwa-

f^s gulomatycznc i natychmiastowe wyszukiwanie serwisów dzięki semantycznemu

|aj<l^1,11 _nj_{U S}|fon Web oraz zastosowaniu wyszukiwarek, wykorzystujących ontologic

Wy*r wnika, dzięki temu, że agent, na podstaw ie semantycznego kodu wic, co powinno i na wejściu systemu, jakie dane zostaną zwrócone i w jaki sposób należy je przetwa-ć oraz _w j_aki sposób można automatycznie z tymi usługami współpracować Możliwe f²® _automatyczne łączenie i współdziałanie serwisów, gdyż semantyczne kodowanie j*®L dostarcza wszystkich informacji niezbędnych do selekcji, kompozycji i komunikowania się z usługami.

" _Wed|_ug Dcborah McGuinness zastosowanie ontologii do wyszukiwania informacji

k⁰^⁰' :_c iisluui realizowane jest automatycznie przez agenta działającego w imieniu Wykonam*’ o

może dotyczyć:

, Współdziałania: dzięki posiadaniu zestawu terminów oraz zdefiniowanych relacji po-między terminami można zastosować aksjomaty lub mapowanie służące porównywaniu terminów w celu bardziej precyzyjnego wyrażenia zakresu terminu na tle relacji z innymi terminami, co pozwala na osiągnięcie bardziej „inteligentnego” współdziałania;

•    Wyszukiwania ustrukturyzowanego, porównawczego i kaslomizowancgo: jeżeli onlo-logia zawiera informacje kodowane, może być stosowana do wyszukiwania porównawczego (pozwalającego na porównanie wybranych cech wyszukanych obiektów) i wskazania cech najbardziej przydatnych do prezentacji w analizie porównawczej, dzięki czemu użytkownicy mogą dysponować zwięzłym opisem źródeł, zawierającym cechy najbardziej ich interesujące, zamiast otrzymywać pełne opisy na zbyt szczegółowym poziomic. Zestawy cech istotnych z punktu widzenia użytkownika mogą być także podstawą do tworzenia formularzy, służących formułowaniu zapytań, a więc wpływać na wygląd interfejsu.

•    Uogólniania/uszczegółowiania: jeżeli narzędzie wyszukiwawcze zauważy, że zapytanie użytkownika generuje zbyt wiele/za mało odpowiedzi, możliwe jest sprawdzenie terminów wyszukiwawczych w ontologii i zaproponowanie terminu pozwalającego na zawężenie/rozszerzenie wyszukiwania (McGuinness 2002, s. 180],

Ontologie w wyszukiwaniu mogą być stosowane do wnioskowania o ukrytych zależnościach pomiędzy pojęciami. Na ich podstawie modyfikacji mogą ulegać zapytania użytkowników, po czym zasoby obiektów są powtórnie przetwarzane [Yang, Yang, Yuan 2007, s. 240]. W wyniku do zasobów dołączane są bardziej formalnie zdefiniowane informacje semantyczne.

Podejście takie zastosowano w funkcjonujących serwisach Semantycznego Webu (zob. p. 4.9), łączących ontologie z obszernymi bazami danych o znanej strukturze, jak na przykład Wikipedia. Jednym z nich jest Freebase⁴’, który przetworzoną informację udostępnia zarówno dla ludzi, jak i wyspecjalizowanego oprogramowania. Na tych danych działają wyszukiwarki semantyczne typu Powerset⁵⁰, umożliwiające tworzenie zapytań w języku naturalnym i dostarczające konkretnej odpowiedzi, a nie wykazu stron, mogących zawierać elementy tej odpowiedzi.

" hllp;//w\vw.frecbase.com/. “ ht(p://www,powcrset.com/.

175