OKP4 chia sẻ kiến thức thông qua Ontology-Driven Dataverse

Ontology- Driven là gì?

Ontology-Driven Dataverse là một cơ sở dữ liệu liên quan đến Ontology, nó định nghĩa các khái niệm và mối quan hệ giữa chúng. Nó giúp mô tả một cách cụ thể những kiến thức và khái niệm được sử dụng trong một lĩnh vực nào đó, từ đó giúp cho việc chia sẻ kiến thức trở nên dễ dàng hơn.

Phương pháp này giúp tạo ra một kho dữ liệu chia sẻ kiến thức theo cách tổ chức hợp lý. Các khái niệm và mối quan hệ giữa chúng được định nghĩa trong Ontology, giúp cho người dùng có thể hiểu được kiến thức một cách rõ ràng và đầy đủ hơn. Bên cạnh đó, việc sử dụng Ontology giúp cho các thông tin trong Dataverse có thể được tái sử dụng một cách dễ dàng.

Với OKP4, người dùng có thể truy cập vào các tài liệu chia sẻ kiến thức thông qua Ontology-Driven Dataverse, từ đó có thể tìm kiếm và truy xuất các thông tin liên quan đến một chủ đề cụ thể. Phương pháp này giúp cho việc chia sẻ kiến thức trở nên tiện lợi hơn và đồng thời giúp cho các thông tin được tổ chức một cách rõ ràng và có tính tái sử dụng cao.

Mục đích của OKP4:

Giao thức OKP4 nhằm cách mạng hóa việc chia sẻ dữ liệu và tạo ra kiến thức bằng cách cho phép các hệ thống và tài nguyên không đồng nhất có thể giao tiếp với nhau. Dựa trên nhiều công nghệ, bao gồm blockchain, lưu trữ phi tập trung, tính toán đám mây, và các khái niệm quản trị như không gian dữ liệu và Dataverse, tất cả các yếu tố này thiếu một khung tư duy để bất kỳ ai cũng có thể hiểu đầy đủ, sử dụng và khai thác sức mạnh của OKP4.

Đây là nơi mà lý thuyết bao hàm vào – một biểu diễn chính thức và cấu trúc của các khái niệm, mối quan hệ và thuộc tính của giao thức.

Định nghĩa

1.1 |  Ontology, một biểu diễn giữa những biểu diễn khác

Trong khoa học máy tính,  Ontology là một biểu diễn chính thức và cấu trúc của các khái niệm, mối quan hệ và thuộc tính của một lĩnh vực cụ thể. Với OKP4,  Ontology là rất quan trọng vì nó cho phép mô tả kiến thức chung. Các bên tham gia có thể hiểu và giải thích thông tin được trao đổi, ngay cả khi họ đến từ các nền tảng khác nhau.

Ontology có thể giúp chúng ta đạt được những điều sau:

• Tiêu chuẩn hóa thuật ngữ: thuật ngữ tiêu chuẩn được sử dụng cho các khái niệm và mối quan hệ trong lĩnh vực cụ thể, làm rõ và tránh hiểu nhầm giữa các thành viên tham gia.
• Cấu trúc dữ liệu: dữ liệu được cấu trúc một cách hợp lý và có tổ chức, làm cho nó dễ dàng truy cập, xử lý và phân tích.
• Tính tương thích giữa các hệ thống và công cụ: một ontology được thiết kế tốt sẽ cho phép tính tương thích giữa các hệ thống và công cụ, giúp cho việc chia sẻ thông tin giữa các bên liên quan dễ dàng hơn.
• Cải thiện nghiên cứu và phân tích dữ liệu: bằng cách mô tả chính xác các khái niệm và mối quan hệ trong lĩnh vực cụ thể.

1.2 | Các biểu diễn khác

Có các phương pháp và biểu diễn khác nhau để tổ chức các khái niệm của giao thức OKP4. Tuy nhiên, hầu hết các phương pháp và biểu diễn này ít chính xác và ít có cấu trúc hơn, do đó không thể hoàn toàn bao quát được độ phức tạp khái niệm của OKP4.

Các phương pháp khác bao gồm:

Taxonomy: : một phương pháp phân loại phân cấp dựa trên các danh mục được xác định trước. Phân loại phân cấp dễ sử dụng nhưng khó để biểu diễn các mối quan hệ phức tạp.

Folksonomy: một phương pháp phân loại cộng tác dựa trên các từ khóa. Folksonomy dễ sử dụng nhưng thiếu cấu trúc và sự liên kết, hạn chế khả năng tìm kiếm và phân tích.

Semantic networks:  một phương pháp biểu diễn dựa trên các nút và liên kết biểu thị các khái niệm và mối quan hệ của chúng. Tuy nhiên, sự thiếu hình thức hóa và chính xác cũng hạn chế khả năng biểu diễn các mối quan hệ phức tạp.

Artificial intelligence (NLP):  công nghệ nhằm phân tích và hiểu ngôn ngữ con người bằng các kỹ thuật xử lý văn bản tự động. Tuy nhiên, các công nghệ này phụ thuộc vào văn bản và có thể bị thiên vị và khó biểu diễn các mối quan hệ phức tạp.

1.3 | Ontology: Concepts, Languages, and Main Representations

Một bộ môn tri thức (Ontology) thường bao gồm những yếu tố cơ bản sau: khái niệm, mối quan hệ, thuộc tính, tiên đề, và thực thể. Những yếu tố này có thể được biểu diễn đồ họa thông qua phương trình đơn giản được thể hiện dưới đây.

Một số định nghĩa:

• Concepts: đại diện cho các yếu tố chính được hình thức hóa của lĩnh vực.
• Relationships: đại diện cho các liên kết giữa các khái niệm.
• Properties:đại diện cho các thuộc tính hoặc đặc tính được liên kết với các khái niệm.
• Axioms: đại diện cho các câu lệnh hoặc quy tắc logic định nghĩa các mối quan hệ giữa các khái niệm, thuộc tính và thực thể, đảm bảo tính nhất quán và mạch lạc của kiến thức được đại diện trong bộ môn tri thức.
• Instances: đại diện cho các thực thể cụ thể của các khái niệm đại diện cho các đối tượng trong lĩnh vực ứng dụng.

Ví dụ về Ontology

Một ví dụ về ontology với động vật

Một ví dụ về Ontology với nước và hệ thống thủy văn học (hydrological system).

Thông thường, một số ngôn ngữ được sử dụng để biểu diễn ontologies , bao gồm OWL, RDF, RDFS, SKOS, v.v. OWL, RDF, RDFS, và SKOS được mô tả chi tiết hơn dưới đây.

• OWL (Web Ontology Language):  là một ngôn ngữ chuẩn của Tổ chức World Wide Web Consortium (W3C) để đại diện cho ontology. OWL dựa trên logic mô tả và cho phép định nghĩa các lớp, lớp con, thuộc tính và mối quan hệ.
• RDF (Resource Description Framework): là một ngôn ngữ đánh dấu để đại diện cho thông tin về các tài nguyên trên Web, bao gồm các ontologies. RDF mô tả các tài nguyên dưới dạng thuộc tính và mối quan hệ với các tài nguyên khác.
• RDFS (Lược đồ RDF) – RDFS (RDF Schema):: là một ngôn ngữ biểu diễn bộ môn tri thức định nghĩa các lớp, thuộc tính và mối quan hệ giữa chúng. RDFS là một phần mở rộng của RDF.
• SKOS (Hệ thống Tổ chức Kiến thức Đơn giản)-SKOS (Simple Knowledge Organization System): là một ngôn ngữ để đại diện cho ontology cho phép mô tả các hệ thống phân loại và từ điển chuyên ngành. SKOS cho phép định nghĩa các khái niệm, mối quan hệ và thuộc tính.

Dưới đây là biểu diễn ngữ nghĩa của một RDF stack.

The OKP4 Ontology

2.1 | Thiết kế một Ontology cho giao thức OKP4

2. Việc tạo và thiết kế một Ontology cho OKP4 đòi hỏi một hiểu biết toàn cầu về tất cả các khái niệm được đưa ra bởi giao thức. Các khái niệm này được giải thích trong Whitepaper.  Kho lưu trữ GitHub của giao thức OKP4 cũng cho phép sử dụng và tái sử dụng các thành phần của bộ môn tri thức OKP4 (https://github.com/okp4/ontology – giấy phép CC-BY-SA-4.0).

Dưới đây là một sơ đồ chức năng đơn giản của giao thức OKP4.

Tóm lại, giao thức OKP4 phối hợp các tài nguyên khác nhau của Dataverse (bộ dữ liệu và dịch vụ) bằng cách sử dụng các yếu tố blockchain khác nhau như hợp đồng thông minh, logic modules và ontology. Tất cả các yếu tố này cho phép quản lý tốt tập dữ liệu và quy trình dịch vụ để tạo tri thức trong Data Space với quản trị được cá nhân hóa. Như đã thấy trong Phần 1, ontology phải đại diện cho các khái niệm khác nhau về giao thức, các mối quan hệ và thuộc tính của chúng.

Đây là một biểu diễn sơ đồ của OKP4 ontology.

2.2 | Chi tiết OKP4 Ontology

Các khái niệm và thuộc tính sau đây được tìm thấy trong OKP4 Ontology:

• Bộ dữ liệu (Dataset)

• hasIdentifier (có nhận dạng)

Đây là một bộ dữ liệu được người dùng đưa ra trên giao thức. Bộ dữ liệu phải tuân theo các quy định của sự cho phép (consent), định nghĩa các quy tắc và hạn chế để quy định cách truy cập và sử dụng chúng.

• Mô tả cốt lõi của bộ dữ liệu (Dataset Core Description)

• hasTag (có nhãn)
• hasCreator (có tác giả)
• hasDescription (có mô tả)
• hasPublisher (có nhà xuất bản)
• hasTitle (có tiêu đề)
• hasSpatialCoverage (có phạm vi không gian)
• hasTemporalCoverage (có phạm vi thời gian) Đây là mô tả của một bộ dữ liệu cụ thể dưới dạng siêu dữ liệu (metadata).

Các khái niệm và thuộc tính sau được tìm thấy trong từ điển Ontology của OKP4:

• Tập dữ liệu (Dataset)

• hasIdentifier: Đây là một tập dữ liệu được sử dụng bởi người dùng trên giao thức. Tập dữ liệu phải tuân thủ các quy tắc và hạn chế được định nghĩa bởi các sự đồng ý (consents) để quy định cách truy cập và sử dụng chúng.

Mô tả cốt lõi của tập dữ liệu (Dataset Core Description)

• hasTag
• hasCreator
• hasDescription
• hasPublisher
• hasTitle
• hasSpatialCoverage
• hasTemporalCoverage Đây là mô tả của một tập dữ liệu cụ thể dưới dạng siêu dữ liệu.

• Vùng (Zone)

Một Vùng được quy định bởi Quản trị. Quản trị xác định các yếu tố quy định và quy tắc giám sát tất cả các hoạt động và tương tác trong Vùng.

• DIDURI

Định danh phi tập trung. Một URI để xác định một chủ thể trong hệ thống phi tập trung và được quản lý độc lập với bất kỳ đăng ký tập trung nào.

• Dịch vụ (Services)

• hasTag
• hasCreator
• hasDescription
• hasPublisher
• hasTitle

Một dịch vụ tiêu thụ tài nguyên và tạo ra dữ liệu. Dịch vụ phải tuân thủ các quy tắc và hạn chế được định nghĩa bởi các sự đồng ý (consents) để quy định cách truy cập và sử dụng chúng.

Với tất cả các khái niệm này, thuộc tính và mối quan hệ của chúng, chúng ta có thể tạo ra Ontology của OKP4 và giải thích hoạt động của giao thức OKP4 theo cách được cấu trúc và hình thức hóa.

Ontology này có thể được biểu diễn dưới các định dạng khác nhau, dễ hoặc khó hiểu hơn đối với con người hoặc máy móc. Nó có thể được biểu diễn bằng tiếng Pháp hoặc tiếng Anh, RDF, OWL, JSON-LD, N-Triples, Notation3 RDF/XML, Turtle, v.v.

2.3 | Quy trình xây dựng ontology

Việc xây dựng ontology này bao gồm các bước sau đây:

• Định nghĩa phạm vi ontology(1) & thu thập kiến thức(2): Xác định và định nghĩa các khái niệm và mối quan hệ chính trong lĩnh vực quan tâm và các thuật ngữ liên quan đến các khái niệm đó bằng ngôn ngữ tự nhiên.
• Đặc tả ontology(3) & khái niệm hóa(4): Hình thành các yếu tố được xác định ở bước trước dưới dạng một biểu diễn tri thức, sử dụng các thành phần của ontology: lớp, thuộc tính, mối quan hệ, phụ thuộc.
• Triển khai ontology(5): Mã hóa ontology theo ngữ pháp OWL.
• Đánh giá ontology(6): Liên kết các khái niệm và thuật ngữ chính trong ontology với các khái niệm và thuật ngữ của các ontology khác.

Kết luận

Giao thức OKP4 yêu cầu một hệ thống biểu diễn để phổ biến và áp dụng cho khán giả rộng nhất có thể. Hệ thống này phải đủ mạnh để nắm bắt sự phức tạp của giao thức, các khái niệm và mối quan hệ của chúng, nhưng cũng phải được hiểu được bởi con người và máy móc.

Bản chất của ontology là có thể mở rộng và tiến hóa. Sau khi phân tích các nhu cầu của OKP4, các loại biểu diễn khác nhau và các ngôn ngữ khác nhau, ontology là phương tiện biểu diễn phù hợp nhất cho một mô tả chính xác, có cấu trúc và có thể chia sẻ về một giao thức phức tạp như OKP4.

Ontology cho phép chúng ta có:

• Thuật ngữ thống nhất
• Kiến thức có cấu trúc và được tổ chức
• Khả năng tương tác giữa các hệ thống
• Nghiên cứu và phân tích hiệu quả
• Dễ dàng để các nhà xây dựng tiếp nhận và sử dụng
• Có thể phù hợp với các tiêu chuẩn tương lai tiềm năng (IDSA, Gaia-X, vv.)
• Triển vọng và thách thức cho việc sử dụng ontology trong chia sẻ kiến thức
• Một cấu trúc tiến hóa

Thách thức chính đối với ontology này bây giờ sẽ là khả năng sử dụng và hiểu được bởi các nhà xây dựng của giao thức. Một trong những thách thức khác sẽ là có thể tiến hóa và thích ứng với các khái niệm mới sẽ được tạo ra để cải thiện và tối ưu hóa giao thức. Vì giao thức này là luôn trong sự chuyển động bản chất của nó, ontology của nó sẽ phải thích ứng.