Švietimo ir mokslo terminų žodynas ir ontologija
Full text
Eğitim ve bilim terimleri sözlüğü ve ontolojisi
IRENA MARKIEVICZ, ERIKA RIMKUTĖ
Vytauto Didžiojo universitetas
ANAHTAR SÖZCÜKLER: derlem, eğitim ve bilim terimleri, ontoloji, sözlük
GİRİŞ
2010–2012 yıllarında Vytautas Magnus Üniversitesi Bilgisayarlı Dilbilim Merkezi’nde, Litvanya Araştırma Konseyi tarafından finanse edilen Eğitim ve Bilim Terimlerinin Otomatik Tanımlanması (ŠIMTAI 2) projesi yürütülmüştür. Projenin temel amacı, terimleri otomatik veya yarı otomatik olarak tanımak, terim tanımlarını oluşturmak için gerekli bilgilerin derlemden seçilmesini otomatikleştirmek ve böylece terminologların işini kolaylaştırmak üzere derlem dilbilimi yöntemlerini sınamaktı. Yürütülen araştırmanın yöntemler dışındaki en önemli sonuçları, özel bir eğitim ve bilim (bundan sonra E&B) derlemi (4 milyon sözcük büyüklüğünde), bu özel derlem temel alınarak hazırlanan Eğitim ve Bilim Terimleri Sözlüğü ve Eğitim ve Bilim Terimleri Ontolojisi’dir.
Makalede E&B terimleri sözlüğü ve E&B terimleri ontolojisi tanıtılmaktadır. Sözlüğün yapısı ve diğer terim sözlüklerinden farkları ele alınmaktadır. E&B terimleri ontolojisine daha fazla yer ayrılmıştır. Farklı bilim dallarında ontolojilerin nasıl tanımlandığı, ne işe yaradıkları ve hangi yöntemlerle oluşturuldukları açıklanmaktadır. E&B terimleri ontolojisi ayrıntılı olarak ele alınmakta, yapısı tanıtılmakta, örnekler sunulmakta ve bu kaynağın nasıl uygulanabileceği açıklanmaktadır.
Her iki çalışma da—hem E&B terimleri sözlüğü hem de E&B terimleri ontolojisi—aynı materyale, yani uzmanlaşmış E&B derlemine dayanılarak ve derlem dilbilimi ile bilgisayarlı dilbilim metodolojisi kullanılarak hazırlanmıştır.
Bu çalışmayla, terminoloji alanında derlem dilbilimi ve bilgisayarlı dilbilimin sunduğu olanakların tanıtılması; terminologların, terim sözlüğü veya veri tabanı hazırlayanların dikkatinin, terimlerin yönetiminin en azından kısmen otomatikleştirilebileceğine ve terim analizinde kuralcı ve betimleyici yaklaşımların uzlaştırılabileceğine çekilmesi amaçlanmaktadır.
56
Irena Markievicz, Erika Rimkutė
Švietimo ir mokslo terminų žodynas ir ontologija
EĞİTİM VE BİLİM TERİMLERİ SÖZLÜĞÜNÜN HAZIRLANMA AŞAMALARI
Eğitim ve bilim (E&B) terimleri sözlüğündeki terimler, özel amaçlı derlem üzerinde dilbilimsel yöntemler uygulanarak belirlenmiştir (daha ayrıntılı bilgi için bk. Grიგonytė et al. 2011; Rimkutė 2012). Sözlüğün hazırlanması iki yıl sürmüş, yani yukarıda belirtilen proje yürütülürken şu aşamalardan geçilmiştir:
1) 4 milyon sözcüklük özel amaçlı bir E&B derlemi oluşturuldu;
2) derlem otomatik olarak morfolojik açıdan etiketlendi;
3) dilbilimsel kurallara dayanan, terimleri otomatik olarak seçen bir araç geliştirildi;
4) olası terimleri seçme ölçütleri tanımlandı;
5) bir ila on beş sözcükten oluşan yaklaşık 11 bin olası terim belirlendi;
6) olası terimlerin seçimi için ek ölçütler uygulandı1;
7) 780 E&B terimi belirlendi (1–5 sözcüklük);
8) derlemlere dayanarak terimleri tanımlama yöntemi hazırlandı;
9) terim tanımlarını belirlemek için gerekli dilbilimsel kaynaklar hazırlandı;
10) seçilen gruplara ait 300 terim tanımlandı;
11) tanımlanan terimlerin İngilizce, Almanca ve Fransızca karşılıkları sunuldu.
Her terim sözlüğünün hazırlanmasının uzmanların önemli ölçüde çalışma zamanını ve mali kaynakları gerektirdiği şüphesizdir. Bu makalede sunulan E&B terimleri sözlüğü küçük olmasına (224 terim içerir; daha ayrıntılı bilgi için bk. sonraki bölüm) rağmen yöntem açısından oldukça karmaşıktır. Sözlüğün hazırlanma aşamalarının açıklamasından da görülebileceği üzere, ilgili alana ait özel amaçlı bir derlem2 bulunsa bile terimleri otomatik olarak tanımak ve belirlemek için özel araçlar3 gerekli olmuştur.
1 Yedi sözcükten uzun olmayan terimler analiz edildi; sıklık da dikkate alındı: terim ne kadar kısaysa o kadar sık kullanılmış olmalıydı. Örneğin, yalnızca en az 20 kez kullanılan tek sözcüklü terimler analiz edildi; yedi sözcüklü terimlerin ise en az iki kez kullanılmış olması gerekiyordu.
2 Derlem oluşturma, araştırmanın en önemli ve en uzun aşamalarından biridir; çünkü terimlerin belirlenebileceği temsili bir derlem oluşturmak için metinlerin dikkatle seçilmesi, tür bakımından dengelenmesi ve teknik olarak işlenmesi (PDF dosyalarının metin dosyalarına aktarılması, kodlamanın değiştirilmesi vb.) gerekiyordu.
3 Bu projede, Litvanca için uyarlanmış, terimleri otomatik olarak belirlemeye yönelik bir araç geliştirilmiştir; çünkü önceki deneylerden de görüldüğü üzere (bkz. Grigonytė et al. 2011), dillerin yapısal farklılıkları nedeniyle diğer diller için tasarlanmış terim tanıma araçlarını Litvancaya uyarlamak neredeyse imkânsızdır. Bu araçta dilbilimsel kurallar kullanılmıştır: belirli dilbilgisel yapılara sahip terimler aranmıştır; örneğin sıfat + isim, isim tamlayan biçimi + isim, ortaç + isim vb. Letonca araştırmacıları da terimleri benzer yöntemlerle belirlemektedir (bkz. Gornostay et al. 2012; Krugļevskis et al. 2005). Onlara göre, dilbilimsel yöntemlerle (morfosentaktik çözümlemeyle) terim belirlemek, analitik diller için uygun istatistiksel yöntemlerden daha elverişlidir.
Terminologija | 2013 | 20
57
Otomatik olarak belirlenen, anlamlı ve dilbilgisel yapısı doğru tüm öbekler arasından eğitim ve bilim (E&B) terimlerini seçmek de zordu. Güçlük, 4 milyon sözcüklük derlemde «olası terim» olarak adlandırılan 11 bin öbeğin belirlenmiş olmasından kaynaklanıyordu. Araştırmanın ve sözlüğün hazırlanmasının bir sonraki aşamasında, tüm öbekler arasından E&B terimlerini belirlemek önemliydi (bu sorun hakkında bkz. Rimkutė 2012).
Tanıtılan E&B terimleri sözlüğünün derlem temelinde hazırlandığına dikkat çekmek gerekir. Bu, Litvanya’da hâlâ yaygın olan, terminologların uzmanlığına dayanan ve kimi zaman oldukça öznel, kuralcı geleneksel terim düzenleme yöntemi yerine, çağdaş terminolojide daha üstün kabul edilen ve derlem verilerine dayanan betimleyici terim çözümleme ve tanımlama yönteminin kullanıldığı anlamına gelir. Sözlük hazırlamak için derlemler çok gereklidir; çünkü bunlar, anlamı tanımlamada ve uygun örnekleri seçmede önemli olan, terimlerin en tipik ve en sık kullanım kalıplarını belirlemeyi mümkün kılar.
Terim tanımlama metodolojisinin karmaşıklığı nedeniyle 300 terimin ayrıntılı biçimde tanımlanmasına karar verilmiştir. Belirli gruplara ait terimler seçilmiştir: akademinis sözcüğünü içeren terimler (ör.: akademinė laisvė, akademinė etika, akademinė valanda), darbas sözcüğünü içeren terimler (ör.: diplominis darbas, namų darbas, savarankiškas darbas), išsilavinimas sözcüğünü içeren terimler (ör.: universitetinis išsilavinimas, bendrasis išsilavinimas, aukštasis išsilavinimas), švietimas sözcüğünü içeren terimler (ör.: švietimo teikėjas, suaugusiųjų švietimas, neformalusis švietimas) vb. Ayrıca sık kullanılan birkaç tek sözcüklü terim de tanımlanmıştır: studentas, mokslininkas, universitetas vb.
Diğer terim sözlüklerinde olduğu gibi, E&B terimleri sözlüğündeki terimlerin çoğunun yanında İngilizce, Almanca ve Fransızca karşılıkları verilmiştir. Bunlar, tanımlı alana ait onaylanmış kaynaklardan, belgelerden ve uzmanlaşmış terim veri tabanlarından derlenmiştir: Anglų kalbos švietimo terminų žodyno (Glossary of Educational Terms), Aiškinamojo su studijomis susijusių terminų žodyno, Der Europäische Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen, EuroVoc (Avrupa Birliği’nin çok dilli tezarı), Lietuvos Respublikos terminų banko vb.
Ağırlıklı olarak Büyük Britanya, Fransa ve Almanya’nın eğitim terminolojisinden yararlanılmıştır; ancak çeviri karşılıklarının çoğunun anlamı, söz konusu ülkelerin sistemleri bağlamında, Litvanya’nın eğitim ve bilim alanında kullanılan özgün terimlerle bütünüyle aynı değildir. Sözlükte verilen yabancı dil karşılıkları Litvanya Cumhuriyeti’nin bilim ve eğitim sistemi için geçerlidir ve başka bir ülkenin bilim ve eğitim sistemini tanımlamakta her zaman (ya da yalnızca kısmen) kullanılamayabilir.
58
Irena Markievicz, Erika Rimkutė
Švietimo ir mokslo terminų žodynas ir ontologija
EĞİTİM VE BİLİM TERİMLERİ SÖZLÜĞÜNÜN YAPISI
E&B terimleri sözlüğüne http://daukantas.vdu.lt/moksliniai-terminai/. adresinden çevrimiçi olarak ücretsiz erişilebilir. Burada 224 terim yer almaktadır; oysa önceki bölümde 300 terimin tanımlandığı belirtilmişti. Tanımlanan ve sözlükte yer alan terim sayılarının farklı olmasının nedeni, bazı terimlerin (ör.: kvalifikacijos lygis / lygmuo; mokslo / mokslinis laipsnis; mokslo / mokslinė produkcija; magistrantūros / magistro studijos; studento mokymosi / darbo krūvis; valstybės / valstybinis mokslo institutas) eş anlamlı olarak kullanıldığının ve benzer yapılara sahip olduğunun fark edilmesi; bu nedenle bu tür terimlerin birleştirilmesidir.
E&B terimleri sözlüğünde tüm terim sözlüklerinde bulunması gereken unsurlar, yani terimin kendisi ve tanımı yer almaktadır. Belirtildiği gibi, İngilizce, Almanca ve Fransızca karşılıklar da verilmiştir. Ayrıca konu alanları (ör. yükseköğretim yönetimi, yükseköğretim politikası, yükseköğretim idaresi) ve bazı terimlerin kısaltmaları sunulmuştur.
Sözlük, diğer terim sözlüklerinden veya veri tabanlarından, terimlerin tüm çekim biçimlerinin sıklıklarının ve E&B derlemindeki terim genel sıklığının da belirtilmesiyle ayrılır. Tüm terimler için E&B derleminden en az iki kullanım örneği (örnekler düzenlenmemiş, değiştirilmemiş, yalnızca bazen kısaltılmıştır), sol ve sağ eşdizimler4 ile konkordans5 bulunabilir.
Derlemdeki bilgiler tüm terimleri tanımlamak için yeterli olmamıştır. Tanımları oluşturmak için yeterli bilginin bulunmadığı terimlerin (ör.: mokymo teikėjas, studento krepšelis, bazinis išsilavinimas) yanına yıldız işaretleri konmuştur.
Terimler derlemden seçildiği için ne sıklıkta kullanıldıkları bilinmekteydi; bu nedenle tüm terimlerin yanında, diğer terimlere göre kararlaştırılmış bir gösterimle belirtilen sıklık yer almaktadır:
★★★ eğitim ve bilim derleminde 500’e kadar kullanımı bulunan en sık terimlerin yanında gösterilir;
★★☆ derlemde 100–499 kez kullanılmış daha seyrek terimlerin yanında gösterilir;
4 Bunlar, incelenen terimin bağlamsal eşdizim ortaklarıdır; istatistiksel olarak (sıklığa göre) belirlenir ve çoğunlukla terimin solunda veya sağında yer alırlar.
5 Bunlar, seçilen terimin tüm dilbilgisel biçimlerinin derlemden alınmış kullanım örnekleridir ve tek satırlık bağlam içinde sunulur (konkordans satırı çoğunlukla birden fazla cümle içerir). Konkordans genellikle önce dikey olarak okunarak çözümlenir; çünkü tipik terim kullanımı ancak bu şekilde ortaya çıkar. İncelenen terim konkordans satırının ortasında yer alır ve kalın yazılmıştır. İncelenen terimin solunda ve sağında konkordans parçasından yaklaşık 50 karakterlik bağlam gösterilir. Konkordans parçasının daha uzun bir bölümünü (solunda ve sağında yaklaşık 150 karakter) görmek için konkordans satırının sonundaki artı işaretine tıklamak gerekir.
Terminologija | 2013 | 20
59
★☆☆, derlemde 10–99 kez geçen terimlerin yanında gösterilir;
☆☆☆ derlemde 10 kereden az geçen nadir terimlerin yanında gösterilir.
Aşağıda, eğitim ve bilim terimleri sözlüğünün bir örneği olarak lisans eğitimi terimine ait madde verilmiştir.
LİSANS EĞİTİMİ ★☆☆
Tanım
Yükseköğretimin ilk aşamasında verilen; genel bir üniversite eğitimi, seçilen çalışma alanının temel bilgilerini ve lisans derecesi yeterliliğini sağlayan eğitim.
Örnekler
ABD üniversitelerinde, başarılı öğrencilerin yüksek lisans eğitimini doktora eğitimiyle birleştirmelerine, daha doğrusu lisans eğitiminden hemen sonra doktora programına başlamalarına (bu durum, yüksek lisans ve doktora eğitiminin graduate studies adı verilen tek bir terim altında birleştirilmesini ve bu eğitimin sözde graduate school bünyesinde yürütülmesini bir ölçüde açıklar) ve üniversitede 8 yıllık eğitimin ardından PhD derecesi almalarına olanak tanınması yaygındır.
Lisans eğitimiyle birlikte önerilen süre – 5 yıl
Lisans eğitimi (I. aşama) genellikle 4 yıl sürer (160 kredi, tam zamanlı eğitim).
Lisans, yüksek lisans ve doktora eğitimleri sırasıyla lisans tezi, yüksek lisans tezi ve doktora tezinin savunulmasıyla tamamlanır.
Lisans eğitimi, genel bir üniversite eğitimi ve seçilen çalışma alanının temel bilgilerini sağlayan ilk aşama eğitimidir.
Sıklık
lisans eğitimi 21
lisans eğitimiyle 6
lisans eğitiminde 3
lisans eğitimini 7
lisans eğitiminin 14
Toplam sıklık: 51
Karşılıklar
İngilizce: bachelor’s studies
Almanca: Bachelorstudium
Fransızca: études de licence
Disiplin alanı
yükseköğretim yönetimi
60
Irena Markievicz, Erika Rimkutė
Švietimo ir mokslo terminų žodynas ir ontologija
Kolokatlar
Sol kolokatlar
Sağ kolokatlar
PO
lisans eğitiminin
SU
lisans eğitimleriyle
KISALTMAK
lisans eğitimlerini
YAZILIM
lisans eğitimi için
lisans eğitimi
İLK KADEME
lisans eğitimi
YÜKSEK LİSANS VE DOK-TORA
Eş anlamlılar sözlüğü6
[1]
çalışmaya başlamak ya da öğrenimine devam edip tamamlamak
lisans öğrenimini.
Yükseköğretim kurumu temsilcileri bir açıklama yayımladı,
[2]
ülkelerde bu tür lisans programları sunan.
Lisans öğreniminin
IV. sınıf güz döneminde, yüksek lisans programlarının ise
[3]
ilahiyat programı – 5 yıl); lisans öğrenimine
lisans öğrenimine
1.870 öğrenci kabul edilmişti; 2009'da ise üniversiteler
[4]
üniversiteler süreyi 3 ve 3,5 yıla kadar kısaltmaya karar verdi
lisans öğrenimini,
Bilim ve Öğrenim Yasası'nın bildirdiğine göre
[5]
üniversiteler süreyi 3 ve 3,5 yıla kadar kısaltmaya karar verdi
lisans öğrenimini.
ABD'deki lisans mezunları, yüksek lisans eğitimine başlamak amacıyla
[6]
komisyonların gereklilikleri: mezun olmuş olmak gerekir
lisans eğitimini,
araştırma odaklı bir programa başvuruluyorsa,
[7]
yılında. Üniversiteler süreyi 3 yıla kadar kısaltmaya karar verdi
lisans eğitimini.
Birkaç üniversite süreyi 3 ve 3,5 yıla kadar kısaltmaya karar verdi
[8]
kredilik (4,5 yıllık) lisans eğitimi.
lisans eğitimini,
4 yıl süren (Katolik teolojisi eğitimi
[9]
eğitim sunmayan programlar. Bununla birlikte önerilen süre
lisans eğitimiyle
– 5 yıl (3 + 2; 3,5 + 1,5; 4 + 1). Lisans
[10]
Bu eğitimleri kendi eğitimiyle karşılaştırması istendiğinde
lisans eğitimiyle
ABD'den gelen yabancı öğrenci, burada işlerin çok daha kolay olduğunu fark etti.
6Burada konkordansın yalnızca ilk on satırı verilmiştir. İnternet sitesinde artı işaretine tıklandığında daha uzun bir konkordans görüntülenir.
Terminologija | 2013 | 20
61
Bazı terimlerin yanında birkaç bin konkordans satırı verilmiştir. Bu kadar büyük miktarda bilgiyi gözden geçirmek çok zaman alır ve bu veriler herkes için önemli değildir. Terimin kullanımı ve seçilen terimin geçtiği bağlam hakkında daha fazla bilgi edinmek, belki başka bir tanım oluşturmak, gerekli örnekleri seçmek ve nesnel bir görüş edinmek isteyenler için konkordans büyük yarar sağlar.
ONTOLOJİ KAVRAMI VE OLUŞTURULMA NEDENLERİ
Bu ve sonraki bölümlerde, EÖ terimleri ontolojisi, oluşturulma ilkeleri ve bu ontolojinin ve diğer ontolojilerin kullanım olanakları ele alınmaktadır. Daha açık olması için, EÖ terimleri ontolojisinin görselleştirilmiş birkaç sınıflandırması ve sonucu sunulmuştur.
Ontolojiler, doğal dille açıklanan bilgileri ilişkili kavramlardan oluşan yapılandırılmış, hiyerarşik bir modele dönüştürerek genelleştiren biçimsel bilgi kavramsallaştırma araçlarıdır. Bilgi işlemenin niteliği ve terimlerin çok anlamlılığıyla ilgili sorunlar, bilgisayar programlarının insanın doğal dilini işleyebilmesi (İng. natural language processing) ve onun anlambilimini yorumlayabilmesi için yapılandırılmış terim tabanları oluşturma gereksinimini doğurur. Ontolojiler de bu nedenle oluşturulur.
Belirli bir dili bilen bir insan, kendisine sunulan doğal dildeki metnin anlamını kolayca kavrar; oysa bir bilgisayar programı aynı bilgiyi metin karakterleri ve bunlarla ilişkili meta etiketlerden oluşan bir dizi olarak yorumlar. Ontolojiler, doğal dilde yazılmış bilgiyi bilgi toplama ve işleme robotlarının kolayca yorumlayabileceği kavramsal bir bilgi modeline dönüştüren bağlantı halkasıdır.
Ontoloji oluşturma, felsefe, dilbilim ve bilgisayar bilimi alanlarını kapsayan disiplinler arası bir süreçtir (ayrıntılı bilgi için bkz. Grigonytė 2010). Felsefede ontoloji, varlığı ve mevcudiyeti inceleyen bir disiplin olarak anlaşılır. Dilbilimciler bu ontoloji tanımını genişletir; dilbilimde ontoloji, ayrı kavramlar ile bunları tanımlayan terimlerden oluşan bir ağdır. Bilgisayar biliminde ontoloji, gerçekliğin mantıksal ve biçimsel bir temsilidir.
Doğal dildeki metinlerin en büyük ve kolayca erişilebilir kaynağı internettir; bu nedenle ontolojiler çoğu zaman anlamsal ağın ve anlamsal aramanın araçlarından biri olarak görülür. İnternet sitesi standartlarını geliştiren W3C kuruluşu, ontolojiyi belirli bir alandaki bilgiyi tanımlayan bir terimler kümesi olarak tanımlar: “ontolojiler, belirli bir alandaki bilgiyi paylaşmayı amaçlayan insanlar, veri tabanları ve uygulamalar tarafından kullanılır
62 Irena Markievicz, Erika Rimkutė | Švietimo ir mokslo terminų žodynas ir ontologija
<...>. Ontolojiler, belirli bir alandaki bilgisayar programlarına uyarlanmış kavramları ve bunlar arasındaki ilişkileri birbirine bağlar” (W3C).
Eğitim ve bilim terimleri ontolojisi (bundan böyle EÖ terimleri ontolojisi), söz konusu giriş projesi kapsamında oluşturulan EÖ terimleri kümesini biçimselleştirmek ve uygulama programlarının yorumlayabileceği anlamsal ilişkilerle zenginleştirmek amacıyla hazırlanmıştır. Ontoloji oluşturma çalışmalarının başlıcaları, seçilen alanın terim ve kavramlarını nitelikli biçimde açıklamak ve anlamlarını biçimsel olarak belirtmektir. Bu çalışmalar, terimlerin çok anlamlılığı sorununu çözmek ve EÖ alanı için yapısal bir terim modeli oluşturmak bakımından önemlidir. EÖ terimleri ontolojisi yalnızca EÖ terimlerinin bir taksonomisi olarak değil, aynı zamanda anlamsal arama için olası kaynaklardan biri olarak da oluşturulmuştur.
EÖ terimleri ontolojisine internette şu adresten erişilebilir: http://meta.vdu.lt/webprotege/,. Ontoloji WebProtege aracı kullanılarak görselleştirilebilir; bu araçla hiyerarşik sınıf ağacı, bu sınıfların nitelikleri ve kavram örnekleri incelenebilir. Kullanıcı, yeni sekmeleri ve blokları açıp kapatarak kullanışlı bir grafik arayüz düzenleyebilir. Chrome veya Mozilla Firefox tarayıcılarının kullanılması önerilir. Terimler arasındaki ilişkileri daha iyi görselleştirmek için Protege 4.3 programının OntoGraf eklentisiyle kullanılması önerilir.
EĞİTİM VE BİLİM TERİMLERİ ONTOLOJİSİ OLUŞTURMA METODOLOJİSİNİN SEÇİMİ
Ontoloji oluşturmanın genelleştirilmiş kavramı şu süreç metamodeliyle tanımlanır (ayrıntılar için bkz. Cimiano 2006): M={D, LA, T, S, C, TR}; burada D belgelerin toplanmasını, LA dilbilimsel etiketleri, T terimlerin seçilmesini, S eş anlamlıların belirlenmesini, C terimlerin ve eş anlamlılarının kavramlarla ilişkilendirilmesini, TR ise kavramlar arasındaki anlamsal ilişkilerin tanımlanmasını ifade eder.
Farklı ontoloji oluşturma metodolojileri kullanıldığında çeşitli ontoloji oluşturma stratejileri uygulanır: bazı metodolojilerde ontolojinin yaşam döngüsüne ve prototiplerin oluşturulmasına daha fazla önem verilir (Cyc, TOVE, Methontology, On-To-Knowledge); diğerlerinde ise uygulamalarda ontolojilerin kullanılmasına daha çok vurgu yapılır (KAKTUS). Bazı yöntemlerde ontolojiler derlenmiş metin derlemlerinden (TOVE, On-To-Knowledge), diğerlerinde ise büyük genel bilgi ontolojilerinden (SENSUS, Cyc) oluşturulur (ayrıntılar için bkz. Corcho et al. 2003).
En basit biçimde ontolojiler şu aşamalarda oluşturulur: bilgi alanı seçilir, bilgi işlenir (kavramlar, terimler ve kısıtlamalar tanımlanır),
Terminologija | 2013 | 20 63
ontolojiyi genişletme yöntemleri ve değerlendirme ölçütleri belirtilir, ontoloji belgeleri hazırlanır (ayrıntılar için bkz. Uschold et al. 1996). Ontolojiler bu yöntemle oluşturulurken ontoloji prototiplerinin geliştirilmesi veya ontolojilerin ek bilgi kaynakları olarak kullanılması öngörülmez. Bu metodoloji kullanılarak çeşitli ekonomik faaliyet ontolojileri oluşturulmuş, ancak bunların uygulamalarda nasıl kullanılacağı öngörülmemiştir.
On-To-Knowledge projesinde, bilgi yönetimine ve gelecekteki ontolojinin bilgi sistemlerinde kullanılma olanaklarına ağırlık veren bir metodoloji önerilmiştir (ayrıntılar için bkz. Staab et al. 2001). Olanaklar araştırmasının ardından bilgi kaynakları, potansiyel ontoloji kullanıcıları ve kullanım biçimleri tanımlanmıştır.
On-To-Knowledge ontolojisinin geliştirilmesine, seçilen alanın uzmanları katılmış; metinlerden ve diğer bilgi tabanlarından derlenen bilgiler işlenmiştir. Ontolojinin kalitesi, gereksinimleri karşılayıp karşılamadığı ve uygulanabilirliği denetlenerek değerlendirilmiştir. Ontoloji oluşturma ve geliştirme aşamalarının tümü, başka ontolojiler oluşturmak için öneriler olarak kabul edilebilir.
Sunulan metodolojilerde temel olarak metinsel bilgi kaynaklarından ontoloji oluşturma yöntemlerine odaklanılır. SENSUS ontoloji metodolojisi, özel alan ontolojisi oluşturma sürecinde genel bilgi ontolojilerinden yararlanılmasını önerir (ayrıntılar için bkz. Gomez-Perez et al. 2004). Metodoloji, OntoSaurus bilgi tabanındaki terimlerin bir kavram ağacında gruplandırılmasını öngörür. İki kavram sınıfını ilişkilendirmeye çalışırken ortak bir üst kavram sınıfı (İng. root class) aranır.
Eğitim ve bilim (E&B) terimleri ontolojisini oluşturma metodolojisi seçilirken mevcut bilgi kaynakları ile dil teknolojilerinin ve ontoloji oluşturma araçlarının uygulanabilirliği dikkate alınmıştır. Methontology projesinde edinilen deneyimden yararlanılmasına karar verilmiştir (ayrıntılar için bkz. Mariano et al. 2004; Gomez-Perez et al. 2004; Corcho et al. 2003).
Methontology metodolojisinin E&B terimleri ontolojisini oluşturmaya uyarlanması ve ontoloji oluşturma kaynakları Şekil 1'de gösterilmiştir. Belirtim aşamasında ontoloji oluşturmanın amacı ve kapsamı belirtilir. Ontolojinin kavramsal modeli, belirtim sırasında netleştirilen alan dikkate alınarak oluşturulur; daha sonra biçimselleştirilerek formel bir ontoloji modeline dönüştürülür. Oluşturma sürecinde formel model, seçilen ontoloji oluşturma dilinin gerekliliklerine göre uygulanır. Oluşturulmuş bir ontoloji bile sıklıkla değiştirilir, genişletilir veya güncellenir.
64
Irena Markievicz, Erika Rimkutė
Švietimo ir mokslo terminų žodynas ir ontologija
Şekil 1. Eğitim ve Bilim (ŞM) terimleri ontolojisinin oluşturulma süreçleri ve kaynakları (Methontology temel alınarak)
Methontology modeli uygulandıktan sonra bir terim sözlüğü ve kavram taksonomisi oluşturulmuş, ontolojinin ayrı nesneleri arasındaki ilişkiler belirlenmiş, hangi durumlarda seçilen bir kavramın var olduğunu, başka hangi kavramlarla ilişkili olduğunu belirten örnek niteliklerin, sınıfların, soyut sınıfların ve bunların nitelik ve ilişkilerinin veritabanı hazırlanmış; ayrıca kavram örnekleri açıklanmıştır.
Ontolojiler, aynı özgül alandaki farklı şeyleri tanımlar: kişiler (ör. rektör, öğrenci), yerler (ör. üniversite), süreçler (ör. öğrenim, öğretim), süreçlerin sonuçları (ör. sanat eseri, lisans tezi) vb. Bunların tümü ontolojide kavramlar (İng. concept) olarak adlandırılır; bu kavramlar ontoloji bilgisinin bağımsız bir birimi olarak var olabilir ya da kavram sınıfları (İng. class) hâlinde ilişkilendirilebilir.
Kavram taksonomisi (İng. concepts taxonomy) — seçilen ontoloji kavramsal modeline göre kavramların sistematik sınıflandırılması — genellikle terim sözlüğünden (İng. glossary of terms) oluşturulur; bu bağlamda sözlük, terimlerin ve tanımlarının resmî bir listesi olarak anlaşılır (daha fazla bilgi için bkz. Uschold et al. 2004).
Klasik taksonomide sınıf, “diğer birey gruplarından farklı olan benzer örnekler grubu” olarak tanımlanır (daha fazla bilgi için bkz. Mayr 1987). Her ontoloji sınıfı, yalnızca kendine özgü özelliklerden (İng. property) ve bunların kısıtlamalarından (İng. restriction) oluşan ve belirli bir sınıfın tüm örneklerinin (İng. instance, individual) devraldığı bir küme ile tanımlanır. Bir örnek, seçilen kavramın somut bir örneğidir (ör. Zigmas Lydeka, rektör kavramının bir örneğidir).
Terminologija | 2013 | 20 65
Eğitim ve Bilim terimleri ontolojisinin terimleri, uzmanlık metin derleminde dilbilimsel yöntemler kullanılarak belirlenmiştir (daha fazla bilgi için bkz. Grigonytė et al. 2011; Rimkutė 2012). Ontolojinin kavramları ve kavram sınıfları, hem aşağıdan yukarıya (İng. down-top strategy) hem de yukarıdan aşağıya (İng. top-down strategy) yaklaşımını içeren karma bir stratejiye göre oluşturulmuştur (daha fazla bilgi için bkz. Uschold et al. 1996). Aşağıdan yukarıya stratejisi uygulanırken önce en özgül kavramlar belirlenir, ardından bunlar daha soyut kavramlarla değiştirilir. Yukarıdan aşağıya stratejisi uygulanırken önce soyut kavramlar tanımlanır, ardından bunlar ayrıntılandırılır. Karma ontoloji oluşturma stratejisi uygulanırken başlangıçta temel kavramlar incelenir ve gereksinimlere bağlı olarak bunlar ya ayrıntılandırılır ya da genelleştirilir.
Ontoloji terim taksonomisinin oluşturulmasının bu aşamasına Eğitim ve Bilim alanından bir uzman etkin biçimde katılmıştır. Uzman, terimleri konu alanlarına göre gruplandırmış ve ontolojinin ilk kavramsal modelini oluşturmuştur.
Kavram taksonomisi oluşturulurken şu aşamalara özellikle dikkat edilmesi önerilir: bir terim listesi oluşturmak ve buradan gerekli terimleri seçmek, bir kavram modeli oluşturmak, tanımlar hazırlamak ve terimleri değerlendirmek (ISO 10241: 1992).
EĞİTİM VE BİLİM TERİMLERİ ONTOLOJİSİNİN YAPISI
Ontoloji oluşturma sürecindeki zorluklardan biri, evrensel ve farklı bilgi işleme sistemlerine uyarlanabilir, diğer bilgi kaynaklarıyla uyumlu, nitelikli bir veri yapısı oluşturmaktır. Ontolojinin temel unsuru, ontolojideki tüm kavramları soyutlayan bir şeydir (İng. thing). Bu unsurun gerekliliği, ontolojinin varlığı inceleyen bilim olarak felsefi tanımıyla açıklanır. Ontoloji, belirli bir alana ilişkin tüm bilgileri biçimselleştirir; dolayısıyla onun vazgeçilmez unsuru, uzmanlaşmış bir alanın bütün kavramlarını kapsayan soyut bir sınıftır.
Kavramlar, terimler ve aksiyomlar herhangi bir ontolojinin temel kavramsal unsurlarıdır. Terim ile kavramın anlamlarını birbirinden ayırmak önemlidir. LST ISO 1087-1 standardında (2005) kavram, “[ö]zgün bir özellikler bileşiminden oluşan bilgi birimi” olarak tanımlanır. Kavram dilden bağımsızdır; onu yalnızca bağlam etkileyebilir. Terim kavramın tanımlayıcısıdır, başka bir deyişle “özel bir konu alanında genel bir kavramın sözel gösterimi”dir (LST ISO 1087-1: 2005). Aksiyomlar, belirli bir alana ilişkin kısıtlamaları tanımlar ve ontoloji kavramlarının hiyerarşik yapısını oluşturur. Ontolojinin biçimsel yapısal nesneleri arasında kavramlar, kavram sınıfları, sınıfların ve kavramların örnekleri, sınıfların, kavramların ve örneklerin özellikleri, ayrıca ontoloji nesnelerinin tümünü birbirine bağlayan ilişkiler ve kısıtlamalar yer alır.
66
Irena Markievicz, Erika Rimkutė
Švietimo ir mokslo terminų žodynas ir ontologija
Şekil 2. İş faaliyetleri modeli alanlarına göre eğitim ve bilim terimleri ontolojisinin yapısı
Uzmanın önerisi üzerine tüm terimler, iş faaliyetleri modellerinde karakteristik olan üç soyut sınıfta (bkz. Şekil 2) gruplandırılmıştır: girdi, süreç ve çıktı (daha ayrıntılı bilgi için bkz. ISO 9001: 2000). Girdi sınıfı, sistemin veya belirli bir faaliyetin gereksinimlerini, kaynaklarını ve verilerini belirtir. Bu nedenle bu kategoriye altyapı, kurum ve katılımcı terim grupları dâhil edilir. Faaliyet süreçleri, katma değer yaratan temel süreçlere (faaliyet sınıfı) ve temel süreçlerin işleyişini güçlendiren, oluşturulan süreçler için altyapı sağlayan destek süreçlerine (yönetim sınıfı) ayrılır. Çıktı süreç etkinliğini ve verimliliğini özetler; hangi sonuçlara ulaşılabileceğini, hangilerine ulaşıldığını ve bunlar için hangi kaynakların kullanıldığını belirtir (bilimsel üretim, mesleki eğitim üretimi, eğitim-öğretim üretimi ve sanatsal üretim sınıfları). Her soyut konu alanı sınıfının ek konu alanı alt sınıfları olabilir (3. şekilde görüldüğü üzere katılımcı sınıfının alt sınıfı yöneticidir; bu alt sınıf daha da ayrıntılı alt sınıflara ayrılır). Eğitim ve bilim terimleri ontolojisinde toplam 29 soyut sınıf bulunmaktadır. Bu sınıfların temel amacı, daha önce anılan yukarıdan aşağıya stratejisini kullanarak ortak bir ontoloji kavramsal modeli oluşturmaktır.
Terminologija | 2013 | 20
67
Şekil 3. Eğitim ve bilim terimleri ontolojisinde Katılımcı sınıfının genel kavramı ve soyut alt sınıfları⟧
Eğitim ve bilim terimleri ontolojisi, hiyerarşisi tanımlayıcı bağlamları tanıma şablonları kullanılarak oluşturulmuş 465 genel kavramdan7 oluşur (daha ayrıntılı bilgi için bkz. Bielinskienė et al. 2012). Tanımlayıcı bağlamlar, terim tanımlarına kısmen veya tamamen karşılık gelir ve üst kavramlardan oluşturulur. Örneğin öğrenci kavramı, yükseköğretim kurumunda örgün bir eğitim programına göre öğrenim gören kişi olarak tanımlanır. Yabancı öğrenci ise, örgün bir eğitim programının tamamını veya bir kısmını öğrenim görmek üzere başka bir ülkeden belirli bir ülkenin yükseköğretim kurumuna gelen öğrencidir.
Bilim terimleri ontolojisinde aşağıdaki taksonomik ilişkiler belirtilir:
– sınıf alt sınıfı (İng. subclass-of) – örneğin, yüksek lisans öğrencisi, öğrenci sınıfının bir alt sınıfıdır;
– ayrık ayrıştırma (İng. disjoint-decomposition) – örneğin, eğitim-öğretim çıktısı aynı anda hem lisans tezi hem de doktora tezi olamaz;
– tam ayrıştırma (İng. exhaustive-decomposition) – örneğin, öğretim görevlisi sınıfının doçent, okutman, profesör vb. alt sınıfları vardır. Belirli bir nesne öğretim görevlisiyse, listelenen alt sınıflardan en az birine ait olmalıdır;
– bölümlendirme (İng. partition) – örneğin, eğitim dönemi kavramı, bahar dönemi ve güz dönemi kavramlarını kapsar. Eğitim dönemi söz konusuysa, bu dönem listelenen alt sınıflardan birine ait olmalıdır.
7 Ontoloji, eğitim ve bilim terimleri sözlüğünde yer almayan, yani kapsamlı biçimde tanımlanmamış terimleri de içerir.
68
Irena Markievicz, Erika Rimkutė
Švietimo ir mokslo terminų žodynas ir ontologija
Şekil 4. ŞM terimleri ontolojisinde öğrenci kavramının taksonomik hiyerarşisi
Ontoloji kalitesinin temel ölçütü terimlerin tek anlamlılığı olduğundan, ŞM terimleri ontolojisi oluşturulurken kavram özellikleri kümesinin nitelikli biçimde oluşturulmasına büyük önem verilmiştir. Sınıfların, kavramların ve varlıkların özellik kümesini belirlemek için betimleyici bağlam tanıma şablonları uygundur (ayrıntılar için bkz. Bielinskienė et al. 2012). Betimleyici bağlamlar, analiz edilen kavramın niteliğini ve sistemin diğer bileşenleriyle ilişkisini açıklar.
Şekil 5. aktif niteliğinin ŞM terimleri ontolojisindeki uygulama olanakları8
Aynı özellik kullanılarak birkaç farklı kavram tanımlanabilir. Örneğin, aktif özelliği dört kavram için karakteristiktir: uygulamalı çalışma, uygulamalı eğitim, uygulamalı ders, alıştırmalar (bkz. Şekil 5). Bu nedenle, bir kavramın ancak belirli ve özgün bir özellik bileşimiyle nitelikli biçimde tanımlanabileceğini vurgulamak önemlidir.
8 Protege 4.3 ontoloji oluşturma ve görselleştirme aracı kullanıldığında, Litvancayı kullanma olanağı yoktu; bu nedenle ontolojinin yapısal öğeleri (ör. ObjectProperty, Domain) İngilizce olarak sunulmuştur.
Terminologija | 2013 | 20
69
Şekil 6. ŞM terimleri ontolojisinde akademik saat kavramının özellikleri ve kısıtlamaları kümesi
Her özelliğin kısıtlamaları veya diğer kavramlarla ya da kavram sınıflarıyla ilişkileri belirtilebilir. Örneğin, akademik saat, öğretim elemanları ile öğrencilerin yüz yüze çalışma süresinin 45 dakikaya eşit birimi. olarak tanımlanır. Bu kavramın biçimsel, ontolojik tanımı şu özellikler kümesini belirtir: akademik saat, süreç alt sınıfıdır; katılımcılar öğrenciler ve öğretim elemanıdır; bu, yüz yüze bir süreçtir ve süresi, 45 dakika sabitiyle tanımlanır (bkz. Şekil 6).
Sınıfların ve kavramların özellikleri, bunların kısıtlamaları ve diğer özelliklerle ilişkileri, belirli sınıf ve kavramların niteliklerini taşıyan örnekleri olan varlıklar tarafından devralınır.
Şekil 7. ŞM terimleri ontolojisindeki kavram ve varlık ilişkileri ağacı
70
Irena Markievicz, Erika Rimkutė | Švietimo ir mokslo terminų žodynas ir ontologija
aynı özelliklere sahip. Örneğin, ontolojide rektörün üniversiteye başkanlık ettiği belirtiliyorsa, bu kavramın örneği olan Zigmas Lydeka, VDU’ya, yani üniversite kavramının örneğine başkanlık eder (bkz. Şekil 7).
Eğitim ve bilim terimleri ontolojisi, Protege 4.3 ontoloji geliştirme aracıyla OWL dilinde oluşturulmuş; WebProtege aracı veya OntoGraf eklentisi9 kullanılarak görselleştirilmiştir.
EĞİTİM VE BİLİM TERİMLERİ ONTOLOJİSİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ VE UYGULANMASI
Şu anda eğitim ve bilim terimleri ontolojisinde 29 soyut kavram sınıfı ve 465 genel kavram, kavramların, kavram sınıflarının ve bunların örneklerinin 87 özelliği, 141 örnek ve ontoloji kavram sınıfları, kavramlar ve örnekleri arasında 296 ilişki bulunmaktadır.
Ontolojinin karmaşıklığı, biçimsel olarak betimleyici mantık (İng. description logic) ölçütleri kullanılarak değerlendirilebilir (ayrıntılar için bkz. Corcho et al. 2003; Baader 2003). Eğitim ve bilim terimleri ontolojisi ALCHON(D) karmaşıklık düzeyinde değerlendirilmiştir; burada:
– AL – öznitelik dili; kavramları ilişkilendirmeye ve bunlar için evrensel kısıtlamalar yazmaya olanak tanır;
– C – kavramlar arasındaki ilişkilerin olumsuzlanabileceğini belirtir;
– H – rol hiyerarşisi oluşturulabileceğini belirtir;
– O – miktar belirten kısıtlamalar (ilişkiler: tam olarak bir, birçok seçenekten biri);
– N – nicelik kısıtlamaları (ilişkiler: daha az, daha fazla);
– (D) – veri türlerinin özellikleri.
Ontolojinin sözlüğü, taksonomisi ve anlamsal ilişkilerinin yanı sıra kullanım ve uygulama olanakları da değerlendirilir. Seçilen OWL ontoloji geliştirme dili, anlamsal çıkarımlar yapmaya, ontolojiye yeni kavramlar eklemeye veya farklı alanlardaki birkaç ontolojiyi birbirine bağlamaya uygundur. Eğitim ve bilim alanının yapısal terim modeli, ontolojideki her kavram kendine özgü bir özellikler ve anlamsal ilişkiler kümesiyle tanımlanacak şekilde hazırlanmıştır; bu çözüm, terimlerin çokanlamlılığı sorununu gidermeye yardımcı olur. Bu kaynak yalnızca eğitim ve bilim alanına ait terimlerin taksonomisi olarak değil, aynı zamanda anlamsal arama ve doğal dil işleme araçlarından biri olarak da oluşturulmuştur.
9 Daha fazla bilgi: http://protege.stanford.edu.
Terminologija | 2013 | 20
71
Şimdiye kadar ontolojilerin doğal dilin bilgisayar ortamına aktarılmasında, sistemleştirilmesinde ve bilgisayar programları tarafından anlaşılır hâle getirilmesinde nasıl kullanılabileceğine büyük önem verilmiştir. Belki ilk bakışta ontolojilerin dilbilimciler ya da diğer alanlardaki uzmanlar için ne kadar yararlı olabileceği tam olarak açık değildir. Ontolojilerin terminologlar için özellikle yararlı olduğunu vurgulamak gerekir; çünkü ontoloji görselleştirme araçları kullanıldığında terimler arasındaki ilişkiler açıkça görülebilir. Terimleri örneklemek için, ontolojide bu terimlerle ilişkili olarak sunulan somut sözcükler (ontolojide esiniais olarak adlandırılır) seçilebilir.
Hem eğitim ve bilim (E&B) terimleri sözlüğü hem de ontoloji, E&B alanındaki paydaşlara—öğretim üyelerine, öğretmenlere, idari personele, üniversite öğrencilerine ve okul öğrencilerine—yardımcı olabilir; çünkü bu kaynaklar, örneğin öğrencilerin nasıl sınıflandırıldığını, ne tür öğrenim programları bulunduğunu, yükseköğretim kurumlarının idari yapısının nelerden oluştuğunu vb. gösterir.
GENEL DEĞERLENDİRME NOTLARI
Makalede Eğitim ve Bilim Terimleri Sözlüğü ve Eğitim ve Bilim Terimleri Ontolojisi tanıtılmıştır. Hem sözlük hem de ontoloji geliştirilmiştir. Her iki kaynağın en büyük avantajı ve ayırt edici özelliği, Litvanyalı terminologlarca henüz pek kullanılmayan derlem ve bilgisayarlı dilbilim ilkelerinden yararlanılarak hazırlanmış olmalarıdır.
E&B terimleri sözlüğüne internet üzerinden erişilebilir; sözlük, bir ila beş sözcükten oluşan 224 terim içerir. Bu sözlük, diğer terim sözlüklerinden şu yönüyle ayrılır: Alışılagelmiş sözlük bölümlerine (terimlerin kendisi, tanımlar ve yabancı dillerdeki karşılıklar) ek olarak, her terimin tüm çekim biçimleri ve bunların sıklıkları, E&B derleminden örnekler, eşdizimliler ve konkordanslar da sunulur. Bu veriler önemlidir; çünkü sözlük kullanıcıları belirli bir terimin kullanımına ve bağlamına ilişkin kapsamlı bir görünüm edinebilir, tanımda belki belirtilmemiş önemli terim özelliklerini bulabilir.
İnternetten erişilebilen E&B terimleri ontolojisi, E&B terimlerinin hangi anlamsal ilişkilerle bağlantılı olduğunu ortaya koyar ve bu bilgiyi bilgisayar programları tarafından anlaşılır hâle getirir. Ontolojiler; belirli bir alanın terimlerini sınıflandıran, açıklayan ve somut örnekler sunan terminologlar için özellikle yararlı olabilir.
Hem E&B terimleri sözlüğünün hem de ontolojinin yöntembilim açısından önemli kaynaklar olacağı ve Litvanyalı terminologları terimleri incelemek, açıklamak ve sınıflandırmak için derlemlerin sunduğu olanaklardan daha fazla yararlanmaya teşvik edeceği umulmaktadır.
72
Irena Markievicz, Erika Rimkutė
Švietimo ir mokslo terminų žodynas ir ontologija
LITERATŪRA
Baader F. 2003: Appendix: description logic terminology. – The description logic handbook: theory, implementation, and applications, Cambridge: Cambridge university press.
Bielinskiene A., Boizou L., Kovalevskaite J., Utka A. 2012: Towards the Automatic Extraction of Term-defining Contexts in Lithuanian. – Human Language Technologies. The Baltic Perspective: Proceedings of the Fifth International Conference Baltic HLT 2012, Amsterdam, Berlin, Tokyo, Washington, DC: IOS Press, 18–26.
Cimiano P. 2006: Ontology Learning and Population from Text: Algorithms, Evaluation and Applications, Karlsruhe: Springer.
Corcho O., Fernández-López M., Gómez-Pérez A. 2003: Methodologies, tools and languages for building ontologies. Where is their meeting point? – Data & knowledge engineering 46(1), 41–64.
Gomez-Perez A., Corcho O., Fernandez-Lopez M. 2004: Ontological Engineering: with examples from the areas of Knowledge Management, e-Commerce and the Semantic Web, London: Springer-Verlag.
Gornostay T., Ramn A., Heid U., Morin E., Harastani R., Planas E. 2012: Terminology Extraction from Comparable Corpora for Latvian. – Human Language Technologies. The Baltic Perspective: Proceedings of the Fifth International Conference Baltic HLT 2012, Amsterdam, Berlin, Tokyo, Washington, DC: IOS Press, 66–73.
Grigonytė G. 2010: Building and Evaluating Domain Ontologies: NLP Contributions, Logos Verlag Berlin GmbH.
Grigonytė G., Rimkutė E., Utka A., Boizou L. 2011: Experiments on Lithuanian Term Extraction. – Proceedings of the 18th Nordic Conference of Computational Linguistics NODALIDA 2011. NEALT Proceedings Series 11, 82–89.
ISO 10241: 1992 International terminology standards – Preparation and layout. Geneva: ISO.
ISO 9001: 2000 Quality management systems – Requirements, Geneva: ISO.
Kruglevskis V., Vancāne I. 2005: Term Extraction from Legal Texts in Latvian. – Proceedings of the Second Baltic Conference Human Language Technologies, 155–159.
LST ISO 1087-1: 2005 Terminologijos darbas. Aiškinamasis žodynas. 1 dalis. Teorija ir taikymas (tpd ISO 1087-1: 2000).
Mariano F., Gomez-Perez A., Juristo N. 2004: Methontology: From Ontological Art Towards Ontological Engineering. – AAAI-97 Spring Symposium. Series on Ontological Engineering, Stanford: AAAI Press, 33–40.
Mayr E. 1987: The ontological status of species: scientific progress and philosophical terminology. – Biology and Philosophy 2(2), 145–166.
Rimkutė E. 2010: Lietuvių kalbos terminų automatinio nustatymo galimybės. – Kalbų studijos 16, 71–78.
Rimkutė E. 2012: Automatinis švietimo ir mokslo terminų nustatymas lingvistiniais metodais. – Terminologija 19, 54–69.
Staab S., Studer R., Schnurr H. P. 2001: Knowledge Processes and Ontologies. – Intelligent Systems 16(1), 26–34.
Uschold M., Gruninger M. 1996: Ontologies: Principles, methods and applications. – Knowledge engineering review 11(2), 93–136.
Uschold M., Gruninger M. 2004: Ontologies and semantics for seamless connectivity. – ACM SIGMod Record 33(4), 58–64.
W3C – OWL Web Ontology Language Use Cases and Requirements. Prieiga internete http://www.w3.org/TR/2002/WD-webont-req-20020307/ (žiūrėta 2013-10-14).
ONTOLOGY AND DICTIONARY OF SCIENCE AND EDUCATION TERMS
The paper presents the dictionary and the ontology of science and education terms. The proposed approach of ontology and dictionary building uses the following Natural Language Processing techniques: linguistic pattern recognition, collocation extraction, morphological analysis, POS tagging, and others.
The dictionary of science and education is available online and contains 224 one word and multiword terms (their length is up to 5 words). The dictionary contains the
Terminologija | 2013 | 20
73
necessary dictionary fields (terms, definitions, translations to other languages), as well as some additional fields such as declined forms of terms with their frequencies, examples of term usage, collocations and concordances from the special science and education corpus.
The main focus of the paper is the ontology of terms in the domain of science and education. Authors present, how different research areas define ontologies, what are the possibilities of their use, what are ontology building methods. The structure of the ontology is illustrated by multiple examples. The hierarchical structure of concepts, their properties and relationships make this information readable and understandable for knowledge-based information systems. Ontologies can be particularly useful for terminology experts, who try to classify and describe terms, concepts and their instances in a domain specific field.
Both resources can be valuable for lecturers, teachers, administration management bodies, students, etc. While using the ontology, they can define and conceptualize the processes of studying, teaching or learning.
The paper introduces the possibilities of semi-supervised term extraction with mixed prescriptive and descriptive term analysis methods, which can be useful for terminology experts, lexicographers, and creators of lexical databases.
Gauta 2013-10-29
Irena Markievicz Vytauto Didžiojo universitetas K. Donelaičio g. 52, LT-44248 Kaunas E. paštas [email protected]
Erika Rimkutė Vytauto Didžiojo universitetas K. Donelaičio g. 52, LT-44248 Kaunas E. paštas [email protected]
74
Irena Markievicz, Erika Rimkutė | Švietimo ir mokslo terminų žodynas ir ontologija