ОНТОЛОГИИ И ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗНАНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ
Keywords:
Ключевые слова: онтология; формализация знаний; логики описаний; RDF; OWL; SPARQL; инженерия знаний; онтологическое моделирование; семантическая интероперабельность; классификация; рассуждение; выравнивание онтологий; объяснимый ИИ., Kalit so‘zlar: ontologiya; bilimlarni formalizatsiya qilish; tavsiflash mantiqlari; RDF; OWL; SPARQL; bilim muhandisligi; ontologik modellashtirish; semantik o‘zaro ishlash qobiliyati; klassifikatsiya; mulohaza yuritish; ontologiyalarni moslashtirish (alignment); tushuntiriladigan SI (XAI)., Keywords: ontology; knowledge formalization; description logics; RDF; OWL; SPARQL; knowledge engineering; ontological modeling; semantic interoperability; classification; reasoning; ontology alignment; explainable AI.Abstract
Аннотация. В статье рассматривается онтологии и формализацию знаний как фундаментальный слой архитектуры интеллектуальных систем. Проведен цельный обзор теоретических оснований (логики описаний, онтологические профили OWL, графовая модель RDF), инженерных практик (проектирование, выравнивание, валидация, управление версиями), а также эксплуатационных аспектов (интеграция с данными, механизм рассуждения, мониторинг качества).
Annotatsiya. Maqolada intellektual tizimlar arxitekturasining fundamental qatlami sifatida ontologiyalar va bilimlarni formalizatsiya qilish ko‘rib chiqiladi. Tavsiflash mantiqlari, OWL ontologik profillari va RDF graf modeli kabi nazariy asoslar, shuningdek, muhandislik amaliyotlari (loyihalash, moslashtirish/alignment, validatsiya, versiyalarni boshqarish) hamda ekspluatatsion jihatlar (ma’lumotlar bilan integratsiya, mulohaza yuritish mexanizmi, sifat monitoringi)ning yaxlit sharhi beriladi.
Abstract. The article examines ontologies and knowledge formalization as a fundamental layer in the architecture of intelligent systems. It provides an integrated overview of the theoretical foundations (description logics, OWL ontology profiles, the RDF graph model), engineering practices (design, matching/alignment, validation, version management), and operational aspects (data integration, reasoning engine, quality monitoring).
