ドグマ

DOGMA は、Developing Ontology-Grounded Methods and Applicationsの略で、ブリュッセル自由大学の STARLab (セマンティクス技術およびアプリケーション研究ラボ)で進行中の研究プロジェクトの名前です。これは内部資金によるプロジェクトで、情報の抽出、保存、表現、閲覧のより一般的な側面に関係しています。^[1]

DOGMAは、事実に基づくモデリングアプローチの方言であり、データベースセマンティクスとモデル理論にそのルーツを持っています。^[2]これは、ISO TR9007の概念化と100%原則に向けた事実に基づく情報管理方法論に準拠しています。

DOGMA の方法論的原則には以下が含まれます。

1. データの独立性: データの意味はデータ自体から切り離される必要があります。
2. 解釈の独立性：単項または二項ファクト型（すなわち、レキソン）は、意味を格納するために形式的な解釈に従う必要がある。レキソン自体は意味を持たない^[3]
3. 保存された概念化に関する複数のビューと使用。オントロジーはスケーラブルかつ拡張可能である必要があります。
4. 言語中立。オントロジーは多言語のニーズを満たす必要があります。^[4]
5. プレゼンテーションの独立性: DOGMAのオントロジーは、あらゆる種類のユーザーのプレゼンテーションのニーズを満たす必要があります。FBM方言として、DOGMAは制御された言語でのグラフィカル表記とテキストプレゼンテーションの両方をサポートしています。^{[5]たとえば、} セマンティック決定表は、DOGMAコミットメントのプロセスを視覚化する手段です。SDRule-L ^[6]は、オントロジーベースの意思決定支援モデルを視覚化して公開します。
6. コンセプトは利害関係者によって検証される必要があります。
7. オントロジーのソースが欠落しているか不完全な場合には、非公式のテキスト定義が提供されるものとします。

DOGMA ^{[7]は、特定の}表現言語に限定されないオントロジーアプローチおよびフレームワークです。このアプローチには、従来のオントロジーアプローチとは異なるいくつかの際立った特徴があります。たとえば、(i) 知識の言語表現を基盤としていること^{[8] 、(ii)}オントロジーの二重分節原理と呼ばれる、ドメインとアプリケーションの概念化を方法論的に分離していることなどです^[9]。そのアイデアは、再利用の可能性と設計のスケーラビリティを高めることです。概念化は、レクソンという用語で具体化されます。レクソンは、次のいずれかを宣言する 5 要素組です (あるコンテキスト G):

1. 分類上の関係（属）：例：< G、マネージャー、は、包含する、人 >
2. 非分類上の関係（差異）:例: < G、マネージャー、指示、指示される、会社 >。

レキソンは、おおよそRDF / OWLトリプルとその逆の組み合わせ、または概念的なグラフ スタイルの関係 (Sowa、1984) として考えることができます。次のセクションでは、コンテキストの概念についてさらに詳しく説明します。

DOGMAのもう一つの特徴は、言語レベルと概念レベルの解釈における明示的な二重性（二重分節に直交）である。この分離の目的は、主に語彙群（言語レベル）の用語の語彙表現を概念定義（概念レベル）に明確にすることであり、概念定義はWordNetなどの語彙リソースから取得された語義である。^[10]語彙群内の用語の意味は、引き出しの文脈に依存する。^[11]

たとえば、「資本」という用語を考えてみましょう。この用語がタイプライターのマニュアルから引き出されたものであれば、マーケティングに関する本から引き出されたものとは異なる意味（概念の定義）を持ちます。ここでコンテキストが提供する直感は、コンテキストとは、ドメイン内の暗黙の前提を参照する抽象的な識別子であり、これらの前提内で用語をその意図された意味（つまり概念識別子）にマッピングするということです。^[12]

オントロジーは、当然のことながら、その使用コミュニティとともに進化します。そのため、De Leenheer (2007) ^[13]は、オントロジーを変更するための一連の基本演算子を特定しました。これらの変更プリミティブが条件付きであることを確認します。つまり、それらの適用可能性は、事前条件と事後条件に依存します。^[14]そうすることで、有効な構造のみが構築されることが保証されます。

De Leenheer と de Moor (2005) は、コンテキストの 4 つの主要な特性を区別しました。

1. コンテキストは関連する知識をパッケージ化します。特定のドメインの知識の一部を定義します。
2. 言語レベルと概念レベルを区別することで、概念と関係の語彙表現の曖昧さを解消します。
3. 異なるオントロジーコンテキスト間のコンテキスト依存性を定義し、
4. コンテキストは、コンテキストに関するステートメント自体がコンテキスト内にあるという意味で、埋め込まれたりリンクされたりすることがあります。

これに基づいて、彼らは、1つのオントロジー内（オントロジー内）および異なるオントロジー間（オントロジー間）における文脈依存性を、表現、応用、および特殊化の3種類に分類した。概念グラフ理論^[15]の意味での具体的な例としては、依存性制約がCG特殊化の条件と同等である特殊化依存性が挙げられる^[16]。

コンテキスト依存性により、知識要素の所在とそれらの相互依存性をより適切に理解できるようになり、その結果、交渉と適用の曖昧さが減少し、より実用的になります。

• オントロジーエンジニアリング
• ビジネスセマンティクス管理
• データガバナンス
• メタデータ管理

• ムスタファ・ジャラール：「オントロジーエンジニアリングの方法論的原則に向けて」。博士論文。ブリュッセル自由大学。 (2005年5月)
• Mustafa Jarrar: 「グロスの概念と、形式オントロジー エンジニアリングにおける言語リソースの採​​用に向けて」。第 15 回国際ワールド ワイド ウェブ カンファレンス (WWW2006) の議事録。スコットランド、エディンバラ。497 ～ 503 ページ。ACM プレス。ISBN 1-59593-323-9。2006年5 月。 
• Mustafa Jarrar および Robert Meersman: 「オントロジー エンジニアリング - DOGMA アプローチ」。書籍の章 (第 3 章)。Advances in Web Semantics I. Volume LNCS 4891、Springer。2008 年。
• Banerjee, J., Kim, W. Kim, H., Korth., H. (1987) オブジェクト指向データベースにおけるスキーマ進化のセマンティクスと実装。Proc. ACM SIGMOD Conf. Management of Data、16(3)、pp. 311–322
• De Leenheer P、de Moor A (2005)。オントロジー抽出におけるコンテキスト駆動の曖昧性解消。P. Shvaiko および J. Euzenat (編)、『コンテキストとオントロジー: 理論、実践、およびアプリケーション』。第 1 回コンテキストとオントロジー ワークショップの議事録、AAAI/IAAI 2005、ピッツバーグ、米国、pp 17–24
• デ・リーンヒアー P、デ・ムーア A、メールスマン R (2007)。オントロジーエンジニアリングにおけるコンテキスト依存関係管理: 正式なアプローチ。 Journal on Data Semantics VIII、LNCS 4380、Springer、26–56 ページ
• Jarrar, M., Demey, J., Meersman, R. (2003) オントロジーエンジニアリングにおける概念データモデリングの再利用について。データセマンティクスジャーナル 1(1):185–207
• スピンズ P、ミースマン R、ジャラー M (2002)。データモデリングとオントロジーエンジニアリング。 SIGMOD レコード、31(4)、12 ～ 17 ページ
• Peter Spyns、Yan Tang、Robert Meersman、「DOGMA のオントロジー エンジニアリング方法論」、Journal of Applied Ontology、「概念モデリングのオントロジー基盤」特集号、Giancarlo Guizzardi および Terry Halpin (編)、第 3 巻、第 1-2 号、p. 13-39 (2008)。
• ファクトベースモデリング (FBM) 公式ウェブサイト: http://www.factbasedmodeling.org/