TÌM HIỂU ONTOLOGY VÀ ỨNG DỤNG CỦA ONTOLOGY

Ontology đã được sử dụng thành công trong các hệ thống chuyên gia, mạng ngữ nghĩa… Do hình thức lý thuyết là logic mô tả, ontology có lợi thế cả về diễn đạt ngữ nghĩa lẫn cơ chế suy luận

GV HƯỚNG DẪN : PGS.TS ĐỖ VĂN NHƠN

TÌM HIỂU ONTOLOGY VÀ ỨNG DỤNG CỦA ONTOLOGY

HÀ NỘI, THÁNG 1 NĂM 2012

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 3

NỘI DUNG 4

1 CÁC KHÁI NIỆM 4

1.2 Tổng quan về Ontology: 4

1.3 Logic mô tả 7

2 ỨNG DỤNG CỦA ONTOLOGY 8

2.1 Mạng ngữ nghĩa 8

2.2 Hệ chuyên gia 11

2.3 Lập trình hướng đối tượng 12

3 PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG ONTOLOGY 13

4 NGÔN NGỮ ONTOLOGY WEB LANGUAGE (OWL) DL 15

5 CÔNG CỤ PROTÉGÉ 18

6 XÂY DỰNG CƠ SỞ TRI THỨC Y KHOA BẰNG ONTOLOGY 19

6.1 Mục tiêu 19

6.2 Thông tin kỹ thuật 20

6.3 Các khái niệm chủ yếu 21

6.4 Định nghĩa các quan hệ 22

6.5 Biểu diễn luật 24

KẾT LUẬN 27

TÀI LIỆU THAM KHẢO 28

2

TÌM HIỂU ONTOLOGY VÀ ỨNG DỤNG CỦA ONTOLOGY

MỞ ĐẦU

Việc biểu diễn tri thức đóng vai trò hết sức quan trọng trong việc khẳng định khả năng giải quyết vấn đề của một hệ cơ sở tri thức Để hiểu rõ điều này, ta hãy tìm hiểu

về mối liên hệ giữa tri thức và biểu diễn tri thức

Tri thức là tập hợp các thông tin được phát biểu một cách tường minh

Biểu diễn tri thức là một phương pháp mã hóa tri thức sao cho máy tính có thể xử

lý được chúng

Ngày nay, với sự bùng nổ thông tin, nhất là thông tin trên web đang được rất nhiều nhà nghiên cứu quan tâm Thế nhưng máy tính hiện nay chỉ có tác dụng nhận và hiển thị thông tin chứ không có khả năng đọc và hiểu được thông tin Do vậy, việc tìm kiếm, tách chiết, lập luận để đưa ra tri thức cần thiết càng ngày càng khó khăn Năm

1998, Tim Berners-Lee đã đề xuất ra web ngữ nghĩa (Semantic web), một sự phát triển của web hiện tại Theo ông, web ngữ nghĩa ra đời sẽ khắc phục được những nhược điểm quan trong của web hiện tại, làm cho máy tính có thể hiểu thông tin trên web và như thế việc xử lý thông tin trên web trở nên thuận lợi và chính xác hơn Cũng theo ông, nền tảng cơ bản của web ngữ nghĩa là Ontology

Trong một vài năm gần đây, việc áp dụng ontology như một hình thức biểu diễn tri thức trong các lĩnh vực ứng dụng khác nhau đã có những bước tiến quan trọng Ontology mô tả không chỉ khái niệm và thuộc tính mà còn cung cấp các quan hệ cũng như các tiên đề phục vụ cho việc suy luận Ontology có rất nhiều lợi thế như cho phép thêm ngữ nghĩa vào dữ liệu, quản lý và cập nhật tri thức, tích hợp dữ liệu cũng như tái

sử dụng các thành phần dễ dàng hơn Nhờ đó, ontology là mô tả chính thức của một số

bộ từ vựng chuyên môn

Công dụng quan trọng nhất của ontology là biểu diễn tri thức Ontology đã được

sử dụng thành công trong các hệ thống chuyên gia, mạng ngữ nghĩa… Do hình thức lý thuyết là logic mô tả, ontology có lợi thế cả về diễn đạt ngữ nghĩa lẫn cơ chế suy luận.Mục tiêu của bài thu hoạch này là tiếp cận các kiến thức về ontology, cũng như ngôn ngữ OWL (Ontology Web Language), từ đó xây dựng thử nghiệm một hệ cơ sở tri thức về lĩnh vực y khoa

3

TÌM HIỂU ONTOLOGY VÀ ỨNG DỤNG CỦA ONTOLOGY

Trong ngành khoa học máy tính và khoa học thông tin, Ontology mang ý nghĩa là các loại vật và quan hệ giữa chúng trong một hệ thống hay ngữ cảnh cần quan tâm Các loại vật này còn được gọi là khái niệm, thuật ngữ hay từ vựng có thể được sử dụng trong một lĩnh vực chuyên môn nào đó Ontology cũng có thể hiểu là một ngôn ngữ hay một tập các quy tắc được dùng để xây dựng một hệ thống Ontology Một hệ thống Ontology định nghĩa một tập

các từ vựng mang tính phổ biến trong lĩnh vực chuyên môn nào đó và quan hệ giữa chúng Sự định nghĩa này có thể được hiểu bởi cả con người lẫn máy tính Một cách khái quát, có thể hiểu Ontology là "một biểu diễn của sự khái niệm hoá chung được chia sẻ" của một miền hay lĩnh vực nhất định Nó cung cấp một bộ từ vựng chung bao gồm các khái niệm, các thuộc tính quan trọng và các định nghĩa về các khái niệm và các thuộc tính này Ngoài bộ từ vựng, Ontology còn cung cấp các ràng buộc, đôi khi các ràng buộc này được coi như các giả định

cơ sở về ý nghĩa mong muốn của bộ từ vựng, nó được sử dụng trong một lĩnh vực mà có thể được giao tiếp giữa người và các hệ thống ứng dụng phân tán khác

Ontology được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo, công nghệ Web ngữ nghĩa (Semantic

4

TÌM HIỂU ONTOLOGY VÀ ỨNG DỤNG CỦA ONTOLOGY

Web), các hệ thống kỹ thuật, kỹ thuật phần mềm, tin học y sinh và kiến trúc thông tin như

là một hình thức biểu diễn tri thức về thế giới hoặc một số lĩnh vực cụ thể Việc tạo ra các lĩnh vực về Ontology cũng là cơ sở để định nghĩa và sử dụng của cơ cấu một tổ chức kiến trúc(an enterprise architecture framework)

Định nghĩa 1:

Thông thường, ontology được định nghĩa như một cấu trúc bao gồm những thành phần sau (Gruber 1993; Fensel 2001):

• C – tập các khái niệm (Concept);

• I – tập các thể hiện của khái niệm;

• R – tập các quan hệ hai ngôi được định nghĩa trên C;

• Z – tập các tiên đề, là các công thức logic biểu diễn các ràng buộc toàn vẹn

trong tập các thể hiện và khái niệm

Định nghĩa 2:

Một ontology là một bộ tứ O = (C, P, R, A), trong đó:

• C là một tập các khái niệm được định nghĩa trong một miền Một khái niệm

thường được xem như một lớp của ontology

• P là một tập các thuộc tính Một thuộc tính p ∈ P được định nghĩa như một

thể hiện của một quan hệ ba ngôi có dạng p(c, v, f), trong đó c ∈ C là một

khái niệm ontology, v là một giá trị thuộc tính gắn với c và f định nghĩa các mặt giới hạn trên v Một vài mặt giới hạn bao gồm loại (ft), lực lượng (fc) và

phạm vi (fr) Mặt giới hạn ft có thể là bất kỳ kiểu dữ liệu nào được hỗ trợ bởi

trình soạn thảo ontology, ví dụ như ft ∈ {boolean, integer, float, string,

symbol, instance, class, …} Mặt giới hạn lực lượng fc định nghĩa cận trên

vàcận dưới của số lượng giá trị thuộc tính Mặt giới hạn phạm vi fr chỉ định một phạm vi các giá trị có thể gán cho thuộc tính

• R = {r | r ⊆ C × C × Rt} là một tập các quan hệ ngữ nghĩa hai ngôi

được định nghĩa giữa các khái niệm trong C Rt = {một-một, một-nhiều, nhiều- nhiều} là tập các kiểu quan hệ

• A là một tập các tiên đề Mỗi tiên đề là một chân lý hoặc luật suy diễn.

Một Ontology lĩnh vực mô hình hóa một lĩnh vực chuyên môn, hay một phần của thế giới Ontology lĩnh vực thể hiện những ý nghĩa riêng của các vấn đề khi áp dụng vào lĩnh vực đó Ví dụ, từ “card” có nhiều rất nghĩa Một ontology chuyên về bài pocker sẽ mô phỏng nghĩa “playing card” (lá bài) của thế giới, trong khi một

5

TÌM HIỂU ONTOLOGY VÀ ỨNG DỤNG CỦA ONTOLOGY

ontology lĩnh vực về máy tính lại mô phỏng ý nghĩa “puched card” (thẻ đục lỗ) và

“video card” (card màn hình)

Định nghĩa 3:

Một Ontology lĩnh vực định nghĩa một tập các thuật ngữ gọi là khái niệm Các mối quan hệ giữa những khái niệm này diễn tả một thế giới mục tiêu Ontology lĩnh vực được định nghĩa qua bốn tầng, bao gồm tầng lĩnh vực, tầng phân hệ, tầng sự kiện, và tầng chứa các lớp Một ontology miền thể hiện một tên miền của một ontology và bao gồm nhiều phân hệ khác nhau được định nghĩa bởi các chuyên gia trong lĩnh vực Mỗi phân hệ được tổ hợp bới các tập sự kiện, kế thừa từ những bản thông tin bởi các chuyên gia lĩnh vực Mỗi sự kiện bao gồm một vài khái niệm của của tầng chứa lớp Trong tầng chứa lớp, mỗi khái niệm chứa một tên khái niệm, một tập thuộc tính và một tập tóa tử cho một ứng dụng lĩnh vực Ontology lĩnh vực có ba loại quan hệ, bao gồm khái quát hóa, quy nạp và liên đới Quan hệ giữ lĩnh vực và các phân

hệ tương ứng là sự khái quát hóa, thể hiện quan hệ “thuộc loại” Quan hệ giữa mỗi phân hệ và những sự kiện tương ứng là sự quy nạp Quan hệ quy nạp diễn tả quan hệ

“là một phần của” Liên đới là một quan hệ ngữ nghĩa giữa các lớp trong một tầng

Hình 1: Mô hình Ontology lĩnh vực

6

Ontology thượng tầng:

Một ontology thượng tầng (hay ontology nền) là một mô hình các đối tượng thuật ngữ thông dụng mà có thể áp dụng cho số lượng lớn các ontology miền Ontology thượng tầng chứa một từ điển cốt lõi trong đó mô tả những đối tượng thuật ngữ thuộc một tập hợp các lĩnh vực Có rất nhiều ontology được chuẩn hóa có thể sử dụng được, bao gồm Dublin Core, GFO, OpenCyc/ResearchCyc, SUMO, and DOLCE WorldNet, đôi khi được xem như một ontology thượng tầng, thực ra không hoàn toàn

là một ontology Mặc dù vậy, WorldNet được cài đặt như là một công cụ ngôn ngữ để nghiên cứu ontology lĩnh vực

1.3 Logic mô tả

Logic mô tả (Description logics, viết tắt DL) là một họ các ngôn ngữ biểu diễn tri thức có thể sử dụng để biểu diễn tri thức thuật ngữ của một miền ứng dụng theo một cách có cấu trúc và được hiểu rõ một cách hình thức Mặt khác, cái tên logic mô tả có

ý nói đến các mô tả về khái niệm được dùng để mô tả một miền và ngữ nghĩa dựa trên logic (logic-based semantics) thu được qua việc dịch từ logic mệnh đề bậc nhất Logic

mô tả được thiết kế như là một mở rộng của khung ngữ nghĩa (semantic frame) và lưới ngữ nghĩa (semantic network), vốn không được trang bị một ngữ nghĩa dựa trên logic hình thức

Cú pháp: bao gồm

• Một tập các ký hiệu mệnh đề dùng để ký hiệu các tên khái niệm (concept name);

• Một tập các ký hiệu mệnh đề đôi để ký hiệu các tên vai trò (role name);

• Một định nghĩa đệ quy để định nghĩa các thuật ngữ khái niệm từ các tên khái niệm và tên vai trò bằng cách sử dụng các tạo tử (constructor)

Trong lôgic mô tả, các tên khái niệm được xem là các khái niệm nguyên tử, các tên vai trò được coi là các vai trò nguyên tử Nhìn chung, một khái niệm đại diện cho tập các cá thể thuộc về nó, và một vai trò đại diện cho một quan hệ giữa các khái niệm

Cú pháp của một thành viên trong gia đình lôgic mô tả được đặc trưng bởi định nghĩa đệ quy của nó, các định nghĩa đệ quy này định nghĩa các tạo tử có thể được dùng để tạo các thuật ngữ khái niệm

Một số tạo tử thông dụng bao gồm các tạo tử lôgic trong logic bậc nhất như phép giao (intersection) hay tuyển (conjunction) của các khái niệm, phép hợp

(union) hay hội (disjunction) của các khái niệm, phép phủ định (negation) hay lấy phần bù (complement) của các khái niệm, hạn chế giá trị (hạn chế với mọi - universal restriction), hạn chế tồn tại (existential resctriction), v.v Các tạo tử khác có thể còn bao gồm các hạn chế đối với các vai trò thường thấy trong cácquan hệ nhị phân, ví dụ, tính đảo (inverse), tính bắc cầu (transitivity), chức năng(functionality), v.v Đặc biệt đối với phép giao và phép hợp, lôgic mô tả sử dụngcác ký hiệu và để phân biệt chúng với ∧ và ∨ trong lôgic bậc nhất.

Dưới đây là một ví dụ về định nghĩa cú pháp của lôgic mô tả:

• một khái niệm nguyên tử là một khái niệm;

• khái niệm đỉnh ( ) là một khái niệm;

• khái niệm đáy ( ) là một khái niệm;

• phần bù của một khái niệm C cũng là một khái niệm (ký hiệu là ¬C);

• giao của hai khái niệm C và D cũng là một khái niệm (ký hiệu là C D);

• nếu C là một khái niệm và R là một tên vai trò, thì ∀R.C (hạn chế giá trị)cũng là một khái niệm;

• nếu R là một tên vai trò, thì ∃R. (hạn chế tồn tại) cũng là một khái niệm

2 ỨNG DỤNG CỦA ONTOLOGY

2.1 Mạng ngữ nghĩa

Người đặt nền tảng cho mạng thông tin toàn cầu Tim Berners-Lee đã nhiều lần đề cập đến mạng ngữ nghĩa (Sematic Web) Trong đó, các hệ thống có thể giao tiếp với nhau, phân tích và diễn giải ý nghĩa của mọi dữ liệu trên site, rồi tập hợp nội dung liên quan từ nhiều nguồn khác nhau Nhờ đó, một công ty du lịch sẽ biết khách hàng của

họ có bao nhiêu đứa con, công việc, sở thích riêng để tìm ra điểm nghỉ mát lý tưởng nhất cho cả gia đình

Ý tưởng trọng tâm của là tạo ra những "metadata": chuỗi các cơ sở dữ liệu nối tiếp nhau, có nhiệm vụ bổ sung cho thông tin trên web để các máy tính có thể hiểu và giải quyết những vấn đề ngữ nghĩa phức tạp.

Mạng ngữ nghĩa được tổ chức dưới dạng một đồ thị, trong đó các nút biểu diễncác đối tượng và cung biểu diễn quan hệ giữa các đối tượng

Hình 2: Một mô hình mạng ngữ nghĩa

Không chỉ thuận lợi cho việc tìm kiếm thông tin, mạng ngữ nghĩa còn hỗ trợ cơchế suy diễn khá hiệu quả mà điển hình là bài toán tam giác tổng quát

Hình 3: Mạng ngữ nghĩa dùng để giải toán tam giác

Việc tiếp cận ngữ nghĩa tài nguyên Web thông qua các Ontology thì mềm dẻo hơn vì người sử dụng có thể lựa chọn bộ từ vựng và các ràng buộc trong các Ontology Ví dụ, các ứng dụng trong các miền khác nhau có thể sử dụng các Ontology khác nhau Đặc biệt, các Ontology có thể được sử dụng để đặc tả ý nghĩa của các tài nguyên Web (thông qua các chú thích) bằng cách xác nhận các tài nguyên như các trường hợp cụ thể của một số khái niệm quan trọng và hay hoặc khẳng định các tài nguyên có quan hệ với các tài nguyên khác thông qua một số thuộc tính quan trọng đã định nghĩa trong các Ontology

2.2 Hệ chuyên gia

Với năng biểu diễn tri thức và cơ chế suy luận dựa trên logic mô tả, ontology là mô hình tuyệt vời cho các hệ chuyên gia So với phương pháp biểu diễn bằng luật sinh vốn chỉ hỗ trợ quan hệ nếu… thì…, ontology cho phép biểu

diễn tri thức của chuyên gia một cách đa dạng và phong phú hơn qua nhiều loại quan hệ khác nhau mà người

dùng có thể tự định nghĩa

2.3 Lập trình hướng đối tượng

Ontology là một đồ thị thưa có kích thước lớn nên việc biểu diễn dưới dạng ma trận liên kết là không khả thi

Hình 4: Không thể hiện thực Ontology dưới dạng ma trận liên kết

Khi ứng dụng vào thực tế, Ontology thường được biểu diễn dưới dạng frame và điều này khá phù hợp với lập trình hướng đối tượng Ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng hỗ trợ rất mạnh các khái niệm tương ứng với Ontology như lớp, thuộc tính(quan hệ) và các thực thể Do đó, đây là công cụ hoàn hảo để cài đặt Ontology

HìnhHình 5: Siêu mô hình của một Ontology cài đặt bằng hướng đối tượng

Ngược lại, Ontology mở rộng khả năng của lập trình hướng đối tượng Thay vì phải tập trung vào việc cài đặt cơ sở dữ liệu và các thuật toán xử lý, mô hình Ontology hướng nỗ lực của người thiết kế sang việc khai báo và mô tả tri thức Việc này còn cho phép những chuyên gia có thể tạo dựng nên những ứng dụng hữu ích mà không cần

am hiểu nhiều về lập trình Đây rõ ràng là mục tiêu mà các ngôn ngữ lập trình thế hệ mới đang cố gắng hiện thực hóa

3 PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG ONTOLOGY

Quy trình phát triển Ontology là một quy trình gồm nhiều bước, tuy nhiên vẫn chưa có một phương pháp chuẩn hóa nào để phát triển các ontologies Sau đây là quy trình phát triển gồm 7 bước do Stanford Center for Biomedical Informatics Research đưa ra (đây là nhóm phát triển phần mềm Protégé để trình diễn và soạn thảoOntology)

+ Bước 1: Xác định lĩnh vực và phạm vi của Ontology

Trong giai đoạn này cần xác định mục đích của việc xây dựng ontology là gì? Phục vụ đối tượng nào? Ontology sắp xây dựng cần có đặc điểm gì, liên quan đến lĩnh vực, phạm vi nào Quá trình khai thác, quản lý và bảo trì ontology được thực hiện ra sao?

+ Bước 2: Xem xét việc sử dụng lại các ontology có sẵn

Cấu trúc của một Ontology bao gồm 3 tầng: tầng trừu tượng (Abstract), tầng miền xác định (Domain) và tầng mở rộng (Extension) Trong đó tầng trừu tượng có tính tái sử dụng rất cao, tầng miền xác định có thể tái sử dụng trong một lĩnh vực nhất định Cộng đồng Ontology cũng đang lớn mạnh và có rất nhiều Ontology đã được tạo ra, với tâm huyết của nhiều chuyên gia Do đó trước khi bắt đầu xây dựng ontology, cần xét đến khả năng sử dụng lại các ontology đã có Nếu có thể sử dụng lại một phần các ontology đã có, chi phí bỏ ra cho quá trình xây dựng ontology sẽ giảm đi rất nhiều

+ Bước 3: Liệt kê các thuật ngữ quan trọng

Ontology được xây dựng trên cơ sở các khái niệm trong một lĩnh vực cụ thể, vì vậy khi xây dựng ontology cần bắt đầu từ các thuật ngữ chuyên ngành để xây dựng thành các lớp trong ontology tương ứng Tất nhiên không phải thuật ngữ nào cũng đưa vào ontology, vì chưa chắc đã định vị được cho thuật ngữ đó Do đó cần phải liệt

kê các thuật ngữ, để xác định ngữ nghĩa cho các thuật ngữ đó, cũng như cân nhắc về phạm vi của ontology Việc liệt kê các thuật ngữ còn cho thấy được phần nào tổng quan về các khái niệm trong lĩnh vực đó, giúp cho các bước tiếp theo được thuận lợi

+ Bước 4: Xác định các lớp và phân cấp của các lớp

Công việc xác định các lớp không chỉ đơn giản là tiến hành tìm hiểu về ngữ nghĩa của các thuật ngữ đã có để có được các mô tả cho thuật ngữ đó, mà còn phải

định vị cho các lớp mới, loại bỏ ra khỏi ontology nếu nằm ngoài phạm vi của ontology hay hợp nhất với các lớp đã có nếu có nhiều thuật ngữ có ngữ nghĩa như nhau (đồng nghĩa, hay đa ngôn ngữ) Ngoài ra không phải thuật ngữ nào cũng mang tính chất như một lớp.

Một công việc cần phải tiến hành song song với việc xác định các lớp là xác định phân cấp của các lớp đó Việc này giúp định vị các lớp dễ dàng hơn

Có một số phương pháp tiếp cận trong việc xác định phân cấp của các lớp:

• Phương pháp từ trên xuống (top-down): bắt đầu với định nghĩa của các lớp tổng quát nhất trong lĩnh vực và sau đó chuyên biệt hóa các khái niệm đó Ví dụ: Trong Ontology về quản lý nhân sự, ta bắt đầu với lớp Người, sau đó chuyên biệt hóa lớp Người đó bằng cách tạo ra các lớp con của lớp Người như : Kỹ sư, Công nhân, Bác sỹ,… Lớp Kỹ sư cũng có thể chuyên biệt hóa bằng cách tạo ra các lớp con như Kỹ sư CNTT, Kỹ sư điện, Kỹ sư cơ khí, …

• Phương pháp từ dưới lên (bottom-up): bắt đầu với định nghĩa của các lớp cụ thể nhất, như các lá trong cây phân cấp Sau đó gộp các lớp đó lại thành các khái tổng quát hơn Ví dụ: ta bắt đầu với việc định nghĩa các lớp như: nhân viên lễ tân, nhân viên vệ sinh, nhân viên kỹ thuật Sau đó tạo ra một lớp chung hơn cho các lớp đó là lớp nhân viên

• Phương pháp kết hợp: kết hợp giữa phương pháp từ trên xuống và từ dưới lên: bắt đầu từ định nghĩa các lớp dễ thấy trước và sau đó tổng quát hóa và chuyên biệt hóa các lớp đó một cách thích hợp Ví dụ ta bắt đầu với lớp nhân viên trước, là thuật ngữ hay gặp nhất trong quản lý nhân sự Sau đó chúng ta có thể chuyên biệt hóa thành các lớp con: nhân viên lễ tân, nhân viên vệ sinh,… hoặc tổng quát hóa lên thành lớp Người

+ Bước 5: Xác định các thuộc tính

Để xác định thuộc tính cho các lớp, ta quay trở lại danh sách các thuật ngữ đã liệt

kê được Hầu hết các thuật ngữ còn lại (sau khi đã xác định lớp) là thuộc tính của các lớp đó Với mỗi thuộc tính tìm được, ta phải xác định xem nó mô tả cho lớp nào Các thuộc tính đó sẽ trở thành thuộc tính của các lớp xác định Ví dụ lớp Người có các thuộc tính sau: Họ, Tên, Ngày sinh, Giới tính, Nghề nghiệp, Địa chỉ, Điện thoại,…

+ Bước 6: Xác định giới hạn của các thuộc tính (lực lượng, kiểu giá trị).

Các thuộc tính có thể có nhiều khía cạnh khác nhau: như kiểu giá trị, các giá trị cho phép, số các thuộc tính (lực lượng), và các đặc trưng khác mà giá trị của thuộc tính có thể nhận Ví dụ: “Năm sinh” của một “nhân viên” chỉ có duy nhất và là số nguyên, có thể nhận giá trị từ 1948 đến 1990 Cần phải xác định các ràng buộc cho một thuộc tính càng chặt chẽ càng tốt, để tránh trường hợp nhập dữ liệu sai, dẫn đến đổ vỡ của các ứng dụng sử dụng Ontology này

+ Bước 7: Tạo các thể hiện / thực thể

Bước cuối cùng là tạo ra các thể hiện của các lớp trong sự phân cấp Việc tạo thể hiện cho một lớp là quá trình điền các thông tin vào các thuộc tính của lớp đó