ऑन्कोलॉजी क्या शुरू करते हैं?

उन्हीं शुरुआती लोगों के लिए, ऑन्कोलॉजी में, मेरी तरह, और साथ ही उन लोगों के लिए जो शुरू करना चाहते हैं, उन लोगों के लिए जो सोच रहे हैं कि यह क्या है, क्या खाया जाता है और कहां से शुरू करना है, मैं सुझाव देता हूं कि मैंने जहां शुरू किया था और मैं, अर्थात्:

1. ओन्टोलॉजी शब्दावली , जो आपको लेख और व्याख्यान में प्रयुक्त शब्दों के अर्थ को समझने की अनुमति देगा
2. ओन्टोलॉजी डेवलपमेंट आर्टिकल 101: 2001 के लिए आपका पहला ओन्टोलॉजी बनाने के लिए एक गाइड , जो सभी के लिए एक मूल लेख है, जो ऑन्कोलॉजी का काम करना शुरू कर देता है, साथ ही इंटरनेशनल फोरम “एजुकेशनल टेक्नोलॉजिस्ट एंड सोसाइटी” की साइट से रूसी में इसका अनुवाद । इस लेख का नुकसान शराब के साथ एक ऑन्कोलॉजी का बहुत अच्छा उदाहरण नहीं है।
3. व्याख्यान ओंकोलॉजी और lektorium.tv से ज्ञान की प्रस्तुति का उल्लेख यहां किया गया है । मेरी राय में, यह वही है जो यह दिखाने के लिए आवश्यक है कि ऑन्कोलॉजी क्या हैं और इसकी आवश्यकता क्यों है। इसके अलावा, व्याख्यान मौजूदा परियोजनाओं, उपकरणों, अनुप्रयोगों और अधिक पर बहुत सारी उपयोगी जानकारी प्रदान करता है।

और एक परिचयात्मक पाठ्यक्रम के रूप में, इस विषय में रुचि बढ़ाने के लिए रूसी में अनुवाद से कॉपी-पेस्ट करें।

अनजान अनुवादक ए। फिलाएव को अनुवाद के लिए धन्यवाद

भविष्य में, मुझे उम्मीद है, मैं इस विषय को जारी रखूंगा क्योंकि मैं सामग्री में महारत हासिल करूंगा और नए ज्ञान प्राप्त करूंगा।

ऑन्थोलॉजी क्यों बनाते हैं?

हाल के वर्षों में, ऑन्कोलॉजी का विकास - डोमेन शर्तों के औपचारिक स्पष्ट विवरण और उनके बीच के संबंध (ग्रुबर 1993) - ने कृत्रिम बुद्धि प्रयोगशालाओं की दुनिया से डोमेन विशेषज्ञों के डेस्कटॉप में स्थानांतरित कर दिया है। वर्ल्ड वाइड वेब पर ओन्टोलोजी आम हो गई है। ऑनलाइन ऑन्कोलॉजी में बड़े टैक्सोनॉमी श्रेणीबद्ध वेबसाइटों (याहू पर!) से लेकर बेची गई वस्तुओं की श्रेणीकरण और उनकी विशेषताओं (अमेज़ॅन डॉट कॉम पर) तक हैं। WWW कंसोर्टियम (W3C) आरडीएफ (संसाधन विवरण फ्रेमवर्क) (ब्रिकली और गुहा 1999) विकसित कर रहा है, जो वेब पेजों पर ज्ञान को कोड करने के लिए एक भाषा है, ताकि उन्हें इलेक्ट्रॉनिक एजेंटों के लिए समझने योग्य बनाया जा सके जो जानकारी खोजते हैं। W3C के सहयोग से डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी (DARPA), DARPA एजेंट मार्कअप लैंग्वेज (DAML) को विकसित कर रही है, नेटवर्क पर एजेंटों की सहभागिता को सुविधाजनक बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए अधिक अभिव्यंजक डिजाइनों के साथ RDF का विस्तार कर रही है। (हेंडरलर और मैकगिनेंस 2000)। कई विषयों में, मानक विषय विकसित किए जा रहे हैं जिनका उपयोग विषय विशेषज्ञ विशेषज्ञों द्वारा अपने क्षेत्र में जानकारी साझा करने और एनोटेट करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, चिकित्सा क्षेत्र में, बड़े मानक, संरचित शब्दकोष बनाए गए हैं, जैसे कि स्नोमेड (मूल्य और स्पैकमैन 2000) और यूनिफाइड मेडिकल लैंग्वेज सिस्टम (हम्फ्रीज़ और लिंडबर्ग 1993) के शब्दार्थ नेटवर्क। व्यापक सामान्य-उद्देश्य वाले विज्ञान भी दिखाई देते हैं। उदाहरण के लिए, संयुक्त राष्ट्र विकास कार्यक्रम और डन एंड ब्रैडस्ट्रीट UNSPSC ऑन्कोलॉजी को विकसित करने के लिए सेना में शामिल हो गए हैं, जो माल और सेवाओं के लिए शब्दावली प्रदान करता है (http://www.unspsc.org/)।

ओन्टोलॉजी विज्ञान उन वैज्ञानिकों के लिए एक सामान्य शब्दावली को परिभाषित करता है जिन्हें विषय क्षेत्र में जानकारी साझा करने की आवश्यकता होती है। इसमें विषय क्षेत्र की मूल अवधारणाओं और उनके बीच के संबंधों की मशीन-व्याख्यात्मक सूत्रीकरण शामिल हैं।

क्यों एक ऑन्कोलॉजी विकसित करने की आवश्यकता है? यहाँ कुछ कारण हैं:
जानकारी की संरचना की एक आम समझ के लोगों या सॉफ्टवेयर एजेंटों द्वारा साझा करने के लिए।

• विषय क्षेत्र में ज्ञान के पुन: उपयोग की संभावना के लिए।
• डोमेन मान्यताओं को स्पष्ट करने के लिए।
• परिचालन ज्ञान से विषय क्षेत्र में ज्ञान को अलग करना।
• विषय क्षेत्र में ज्ञान के विश्लेषण के लिए।

जानकारी की संरचना की एक आम समझ के लोगों या सॉफ्टवेयर एजेंटों द्वारा साझा करना, ऑन्कोलॉजी के विकास के सबसे आम लक्ष्यों में से एक है (मूसन 1992; ग्रुबर 1993)। उदाहरण के लिए, कई विभिन्न वेबसाइटों में दवा के बारे में जानकारी होती है या इंटरनेट के माध्यम से भुगतान की गई चिकित्सा सेवाओं के बारे में जानकारी प्रदान की जाती है। यदि ये वेबसाइट उन सभी शब्दों के मूल मूलभूत ज्ञान को साझा और प्रकाशित करती हैं, जिनका उपयोग वे सभी करते हैं, तो कंप्यूटर एजेंट इन विभिन्न वेबसाइटों से जानकारी निकाल सकते हैं और इसे जमा कर सकते हैं। एजेंट उपयोगकर्ता के अनुरोधों या अन्य अनुप्रयोगों के लिए इनपुट के रूप में प्रतिक्रिया करने के लिए संचित जानकारी का उपयोग कर सकते हैं।
डोमेन ज्ञान के उपयोग को सक्षम करना ऑन्कोलॉजी के अध्ययन में हाल ही में वृद्धि की ड्राइविंग बलों में से एक बन गया है। उदाहरण के लिए, कई अलग-अलग विषय क्षेत्रों के मॉडल के लिए, समय की अवधारणा को तैयार करना आवश्यक है। इस प्रतिनिधित्व में समय अंतराल, समय बिंदु, समय के सापेक्ष उपाय आदि की अवधारणा शामिल है। यदि वैज्ञानिकों का एक समूह इस तरह के एक ऑन्कोलॉजी को विस्तार से विकसित करता है, तो अन्य बस अपने विषय क्षेत्रों में इसका पुन: उपयोग कर सकते हैं। इसके अलावा, अगर हमें एक बड़ी ऑन्कोलॉजी बनाने की आवश्यकता है, तो हम कई मौजूदा ऑन्कोलॉजी को एकीकृत कर सकते हैं जो एक बड़े विषय क्षेत्र के कुछ हिस्सों का वर्णन करते हैं। हम एक बुनियादी ऑन्कोलॉजी का भी उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि UNSPSC, और हमारे विषय क्षेत्र का वर्णन करने के लिए इसका विस्तार करें।

विषय क्षेत्र में स्पष्ट मान्यताओं का निर्माण जो कार्यान्वयन को रेखांकित करता है, विषय क्षेत्र के हमारे ज्ञान को बदलते समय इन धारणाओं को आसानी से बदलना संभव बनाता है। एक प्रोग्रामिंग भाषा में दुनिया के बारे में मान्यताओं की हार्ड कोडिंग इस तथ्य की ओर ले जाती है कि इन धारणाओं को न केवल खोजना और समझना मुश्किल है, बल्कि विशेष रूप से गैर-प्रोग्रामर में भी इसे बदलना मुश्किल है। इसके अलावा, स्पष्ट डोमेन ज्ञान विनिर्देश नए उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगी होते हैं जिन्हें डोमेन शब्दों के अर्थ जानने की आवश्यकता होती है।

परिचालन ज्ञान से डोमेन ज्ञान को अलग करना ऑन्कोलॉजी के सामान्य उपयोग के लिए एक और विकल्प है। हम आवश्यक विनिर्देशन के अनुसार अपने घटकों से किसी उत्पाद को कॉन्फ़िगर करने के कार्य का वर्णन कर सकते हैं और एक कार्यक्रम को लागू कर सकते हैं जो इस कॉन्फ़िगरेशन को उत्पाद और घटकों से स्वतंत्र बनाता है (मैकगिननेस और राइट 1998)। उसके बाद, हम कंप्यूटर घटकों और विशेषताओं की एक ऑन्थोलॉजी विकसित कर सकते हैं और गैर-मानक कंप्यूटरों को कॉन्फ़िगर करने के लिए इस एल्गोरिदम को लागू कर सकते हैं। हम लिफ्ट को कॉन्फ़िगर करने के लिए उसी एल्गोरिथ्म का भी उपयोग कर सकते हैं यदि हम इसे एलेवेटर घटकों के ऑन्थोलॉजी (रोथेनफ्लेह एट अल। 1996) के साथ प्रदान करते हैं।

विषय क्षेत्र में ज्ञान का विश्लेषण तब संभव है जब शर्तों की एक घोषणात्मक विशिष्टता हो। मौजूदा ऑन्कोलॉजी का पुन: उपयोग करने की कोशिश करते समय और उन्हें विस्तारित करते समय (मैकगिनेंस एट अल। 2000) शब्दों की एक औपचारिक विश्लेषण दोनों अत्यंत मूल्यवान हैं।

अक्सर, विषय क्षेत्र की ऑन्थोलॉजी अपने आप में एक लक्ष्य नहीं है। अन्य कार्यक्रमों द्वारा उपयोग के लिए डेटा सेट और इसकी संरचना को परिभाषित करने के लिए एक ऑन्कोलॉजी का विकास करना महत्वपूर्ण है। समस्या को हल करने के तरीके, डोमेन-स्वतंत्र अनुप्रयोग और सॉफ्टवेयर एजेंट डेटा के रूप में इन ऑन्थोलॉजी के आधार पर निर्मित ऑन्कोलॉजी और नॉलेज बेस का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, इस लेख में हम वाइन और भोजन के एक विज्ञान विकसित करते हैं, साथ ही साथ वाइन और व्यंजनों के उपयुक्त संयोजन भी। फिर इस ऑन्कोलॉजी का उपयोग रेस्तरां के प्रबंधन के लिए टूलकिट में अनुप्रयोगों के आधार के रूप में किया जा सकता है: एक आवेदन वर्तमान दिन के लिए मेनू के लिए वाइन की सूची बना सकता है या वेटर और आगंतुकों से अनुरोधों का जवाब दे सकता है। एक अन्य एप्लिकेशन वाइन सेलर की इन्वेंट्री का विश्लेषण कर सकता है और अगले मेन्यू या कुकबुक के लिए खरीद के लिए वाइन की श्रेणियों की भरपाई और विशिष्ट वाइन की पेशकश कर सकता है।