Ontology là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học về Ontology

Ontology là gì?

Ontology là một khái niệm cốt lõi không chỉ trong triết học mà còn trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo, công nghệ thông tin và quản lý tri thức. Tùy thuộc vào ngữ cảnh, "ontology" có thể mang nhiều tầng nghĩa, nhưng đều xoay quanh việc mô tả, phân loại và tổ chức tri thức về thế giới theo một cách có hệ thống và logic. Trong những năm gần đây, ontology trở thành một phần không thể thiếu của các hệ thống thông minh, Semantic Web và ứng dụng dữ liệu lớn.

Ontology trong triết học

Trong triết học, ontology – hay còn gọi là bản thể học – là ngành nghiên cứu về tồn tại. Nó đặt ra những câu hỏi mang tính nền tảng như "Cái gì tồn tại?", "Những loại thực thể nào cấu thành nên thế giới?", "Các thực thể khác nhau tồn tại như thế nào và có mối quan hệ ra sao với nhau?".

Triết gia Aristotle là người đầu tiên hệ thống hóa các câu hỏi bản thể học, trong đó ông phân biệt giữa "chất thể" (substance) và "thuộc tính" (accident). Trong thế kỷ 20, nhà triết học Willard Van Orman Quine đã thay đổi cách tiếp cận bản thể học bằng cách nhấn mạnh rằng các giả thuyết khoa học cũng có thể dẫn đến cam kết bản thể học – tức là bất kỳ lý thuyết nào cũng hàm ý về những gì tồn tại.

Ngày nay, bản thể học triết học vẫn giữ vai trò quan trọng trong siêu hình học, luận lý học và phân tích ngôn ngữ học, làm nền tảng lý thuyết cho nhiều ứng dụng trong khoa học thông tin.

Ontology trong khoa học máy tính

Ontology trong khoa học máy tính được hiểu là một mô hình khái niệm hóa hình thức hóa (formal conceptualization) về một miền tri thức cụ thể. Nó là tập hợp các định nghĩa chính xác, rõ ràng và có thể suy luận được về các khái niệm và mối quan hệ trong một lĩnh vực. Định nghĩa phổ biến được Tom Gruber đưa ra: "Ontology là một đặc tả hình thức của một khái niệm hóa chia sẻ" (nguồn).

Một ontology thường bao gồm:

• Khái niệm (Classes hoặc Concepts): Các thực thể hoặc nhóm đối tượng, ví dụ: "Người", "Xe", "Nhân viên".
• Cá thể (Individuals): Các ví dụ cụ thể của khái niệm, ví dụ: "Nguyễn Văn A" là một cá thể của lớp "Người".
• Thuộc tính (Attributes/Properties): Mô tả đặc tính của khái niệm hoặc cá thể, ví dụ: "có tuổi", "màu sắc".
• Quan hệ (Relations): Liên kết giữa các khái niệm hoặc cá thể, ví dụ: "làm việc tại", "sở hữu".
• Ràng buộc (Constraints): Quy tắc logic chi phối các mối quan hệ, ví dụ: "mỗi người chỉ có một ngày sinh".

Ontology giúp máy tính "hiểu" tri thức theo cách có cấu trúc, từ đó có thể lập luận, truy vấn và chia sẻ thông tin giữa các hệ thống khác nhau.

Ngôn ngữ mô tả ontology

Các ontology thường được xây dựng bằng ngôn ngữ có thể xử lý bởi máy tính, điển hình là:

• OWL (Web Ontology Language): Chuẩn của W3C cho việc xây dựng ontology dùng trong Semantic Web. OWL hỗ trợ mô hình hóa phức tạp và suy luận logic.
• RDFS (RDF Schema): Cung cấp khung ngữ nghĩa đơn giản cho RDF (Resource Description Framework).
• SKOS (Simple Knowledge Organization System): Dùng trong tổ chức dữ liệu theo kiểu từ vựng (vocabulary), phân loại (taxonomy).

Ứng dụng của ontology trong thực tế

Ontology có nhiều ứng dụng quan trọng trong thực tiễn:

• Semantic Web: Là nền tảng cho web ngữ nghĩa, nơi thông tin được gán ngữ nghĩa để máy tính có thể xử lý và kết nối dữ liệu thông minh hơn. Ví dụ: Schema.org là một tập hợp ontology được các công cụ tìm kiếm như Google, Bing hỗ trợ.
• Y tế và sinh học: Các hệ thống như SNOMED CT và Gene Ontology hỗ trợ phân loại bệnh, gen, các quy trình sinh học để hỗ trợ chẩn đoán và nghiên cứu.
• Hệ thống hỏi đáp và tìm kiếm thông minh: Cải thiện kết quả truy vấn bằng cách hiểu rõ ngữ cảnh và ý nghĩa thay vì chỉ dựa vào từ khóa.
• Quản lý tri thức doanh nghiệp: Xây dựng ontology nội bộ giúp tổ chức tri thức, chuẩn hóa thuật ngữ và hỗ trợ ra quyết định.

Ví dụ minh họa

Xét ví dụ về một ontology trong lĩnh vực động vật học. Ta định nghĩa các lớp:

$Động\ vật, \ Chim, \ Động\ vật\ có\ vú$

Với quan hệ phân cấp:

$Chim \subseteq Động\ vật$

$Động\ vật\ có\ vú \subseteq Động\ vật$

Giả sử thêm thuộc tính "sinh sản" và ta có:

$Động\ vật\ có\ vú \rightarrow sinh\ sản\ =\ \text{sinh con}$

Hoặc mô hình hóa mối quan hệ hành vi:

$\text{ăn}(Hổ, Nai)$

Ontology cho phép trích xuất tri thức và suy luận như: "Nếu một thực thể là Hổ thì nó là Động vật, và nó có thể ăn các thực thể thuộc lớp Nai".

Phân biệt ontology với các khái niệm liên quan

Một số khái niệm thường bị nhầm lẫn với ontology, nhưng có sự khác biệt rõ ràng:

• Taxonomy: Là hệ thống phân loại phân cấp đơn giản, thường chỉ có quan hệ "is-a" (ví dụ: "Chó là một Động vật").
• Thesaurus: Cung cấp từ đồng nghĩa, tương đương ngữ nghĩa, hoặc phân loại đơn giản hơn ontology.
• Ontology: Mô hình logic và phức tạp hơn, bao gồm các mối quan hệ đa dạng, các ràng buộc, luật logic và có khả năng suy diễn.

Các bước xây dựng một ontology

Xây dựng ontology thường trải qua các giai đoạn sau:

1. Phân tích yêu cầu: Xác định rõ mục tiêu, đối tượng sử dụng và phạm vi tri thức.
2. Thu thập và phân tích khái niệm: Tập hợp các thuật ngữ chuyên ngành từ tài liệu, chuyên gia, hệ thống hiện có.
3. Xây dựng cấu trúc lớp và quan hệ: Xác định các lớp, thuộc tính, quan hệ giữa các khái niệm.
4. Chọn ngôn ngữ biểu diễn: Dùng OWL, RDF, hoặc ngôn ngữ phù hợp.
5. Thử nghiệm và đánh giá: Kiểm thử logic của ontology bằng các công cụ như Protégé, sử dụng reasoner để suy luận.
6. Bảo trì và cập nhật: Ontology không phải là bất biến, cần được cập nhật theo thời gian và nhu cầu thực tiễn.

Công cụ hỗ trợ xây dựng ontology

Một số công cụ phổ biến để xây dựng và quản lý ontology:

• Protégé: Công cụ mã nguồn mở do Đại học Stanford phát triển, hỗ trợ OWL và RDF.
• TopBraid Composer: Công cụ thương mại hỗ trợ phát triển ontology và tích hợp dữ liệu.
• GraphDB: Hệ quản trị cơ sở dữ liệu RDF có khả năng lý luận trên ontology.

Kết luận

Ontology là công cụ mạnh mẽ cho việc biểu diễn, tổ chức và xử lý tri thức, đóng vai trò then chốt trong phát triển các hệ thống thông minh, Semantic Web và nhiều lĩnh vực khác. Khả năng mô hình hóa phức tạp, kết nối tri thức và suy luận logic khiến ontology trở thành trụ cột trong kỷ nguyên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo hiện đại.

Để tìm hiểu sâu hơn, bạn có thể bắt đầu từ các tài nguyên uy tín như Ontotext, Stanford Protégé, hoặc Semantic Web Journal.