Švietimo ir mokslo terminų žodynas ir ontologija

5 6 Irena Markievicz, Erika Rimkutė | Słownik terminów edukacji i nauki | ir ontologija Słownik terminów edukacji i nauki oraz ontologia IRENA MARKIEVICZ, ERIKA RIMKUTĖ SŁOWA KLUCZOWE: korpus, terminy Vytauto Didžiojo universitetas edukacji i nauki, ontologia, słownik WPROWADZENIE W latach 2010–2012 w Centrum Lingwistyki Komputerowej Uniwersytetu Witolda Wielkiego realizowano finansowany przez Litewską Radę Nauki projekt Automatyczna identyfikacja terminów edukacji i nauki (ŠIMTAI 2). Głównym celem tego projektu było wypróbowanie metod lingwistyki korpusowej, aby umożliwić automatyczne lub półautomatyczne rozpoznawanie terminów, zautomatyzować wybór informacji potrzebnych do sformułowania definicji terminów w korpusie, a tym samym ułatwić pracę terminologów. Najważniejszymi rezultatami przeprowadzonych badań, oprócz metodologii, są specjalistyczny korpus edukacji i nauki (dalej EN) (jego wielkość – 4 mln słów), opracowany na podstawie tego specjalistycznego korpusu Słownik terminów edukacji i nauki oraz Ontologia terminów edukacji i nauki. W artykule przedstawiono Słownik terminów EN oraz Ontologię terminów EN. Omówiono strukturę słownika i jego różnice w stosunku do innych słowników terminologicznych. Więcej uwagi poświęcono ontologii terminów EN. Wyjaśniono, jak w różnych dziedzinach nauki definiuje się ontologie, do czego są potrzebne oraz jakimi metodami się je tworzy. Szczegółowo omówiono ontologię terminów EN, przedstawiono jej strukturę, podano przykłady oraz wyjaśniono, w jaki sposób można wykorzystać to źródło. Oba opracowania – zarówno słownik terminów EN, jak i ontologia terminów EN – przygotowano na podstawie tego samego materiału, tj. specjalistycznego korpusu tekstów EN, z zastosowaniem metodologii korpusowej i lingwistyki komputerowej. Celem niniejszego opracowania jest przedstawienie możliwości korpusów tekstów i lingwistyki komputerowej w dziedzinie terminologii, a także zwrócenie uwagi terminologów oraz twórców słowników terminologicznych lub baz danych na to, że można przynajmniej częściowo zautomatyzować opracowanie terminów oraz że możliwe jest połączenie preskryptywnego i deskryptywnego sposobu analizy terminów. 5 7Terminologija | 2013 | 20 ETAPY OPRACOWANIA SŁOWNIKA TERMINÓW EDUKACJI I NAUKI Terminy słownika terminów EN ustalono w specjalistycznym korpusie tekstów, stosując metody lingwistyczne (zob. szerzej Grigonytė et al. 2011; Rimkutė 2012). Opracowywanie słownika trwało dwa lata, tj. przez okres realizacji wspomnianego we wstępie projektu, i przebiegało w następujących etapach: 1) utworzono specjalistyczny korpus tekstów EN liczący 4 mln słów; 2) korpus został automatycznie anotowany morfologicznie; 3) stworzono automatyczne narzędzie wybierające terminy, oparte na regułach lingwistycznych; 4) określono kryteria wyboru potencjalnych terminów; 5) ustalono około 11 tys. potencjalnych terminów, składających się z od jednego do piętnastu słów; 6) zastosowano dodatkowe kryteria wyboru potencjalnych terminów1; 7) nustatyta 780 ŠM terminų (1–5 žodžių); 8) opracowano metodologię definiowania terminów na podstawie korpusów; 9) przygotowano zasoby lingwistyczne niezbędne do ustalenia definicji terminów; 10) zdefiniowano terminy z 300 wybranych grup; 11) podano angielskie, niemieckie i francuskie odpowiedniki zdefiniowanych terminów. Nie ulega wątpliwości, że opracowanie każdego słownika terminologicznego wymaga dużego nakładu czasu pracy specjalistów oraz zasobów finansowych. W niniejszym artykule przedstawiono słownik terminologiczny ŠM, wprawdzie niewielki – zawiera 224 terminy (zob. szerzej w następnym rozdziale), lecz pod względem metodologicznym bardzo złożony. Jak wynika z opisanych etapów opracowywania słownika, nawet dysponując specjalistycznym korpusem tekstów z danej dziedziny2, potrzebne były specjalne narzędzia3 do automatycznego rozpoznawania i identyfikowania terminów. 1 Analizowano terminy nie dłuższe niż składające się z siedmiu słów; uwzględniono również częstotliwość: im krótszy termin, tym częściej powinien być używany, np. analizowano tylko te terminy jednowyrazowe, które wystąpiły co najmniej 20 razy, natomiast terminy siedmiowyrazowe musiały wystąpić nie mniej niż dwa razy. 2 Opracowanie korpusu tekstów – jeden z najważniejszych i najdłuższych etapów całego badania, ponieważ aby stworzyć reprezentatywny korpus, w którym można byłoby ustalić terminy, należało starannie wybrać teksty, zrównoważyć je pod względem gatunkowym, uporządkować technicznie (przenieść z plików pdf do plików tekstowych, zmienić kodowanie itp.). 3 W ramach tego projektu opracowano narzędzie dostosowane do języka litewskiego, przeznaczone do automatycznego ustalania terminów, ponieważ, jak wynika z wcześniejszych eksperymentów (zob. Grigonytė et al. 2011), ze względu na różnice w strukturze języków niemal niemożliwe jest dostosowanie do języka litewskiego narzędzi do rozpoznawania terminów przeznaczonych dla innych języków. W narzędziu tym zastosowano reguły lingwistyczne: wyszukiwano terminy o określonej strukturze gramatycznej, np. przymiotnik + rzeczownik, dopełniacz rzeczownika + rzeczownik, imiesłów + rzeczownik itp. Podobnymi metodami terminy ustalają badacze języka łotewskiego (zob. Gornostay et al. 2012; Krugļevskis et al. 2005). Ich zdaniem ustalanie terminów za pomocą metod lingwistycznych (analizy morfosyntaktycznej) jest właściwsze niż metody statystyczne odpowiednie dla języków analitycznych. 5 8 Irena Markievicz, Erika Rimkutė | Słownik terminów oświaty i nauki | ir ontologija Trudne było również wyodrębnienie terminów oświaty i nauki spośród wszystkich automatycznie ustalonych znaczących połączeń o prawidłowej strukturze gramatycznej. Trudności wynikały z tego, że spośród tak zwanych potencjalnych terminów w korpusie liczącym 4 mln słów ustalono aż 11 tys. Na kolejnym etapie badań i opracowywania słownika ważne było ustalenie terminów oświaty i nauki spośród wszystkich połączeń (o tym problemie pisze Rimkutė 2012). Należy zwrócić uwagę na to, że prezentowany słownik terminów oświaty i nauki został opracowany na podstawie korpusu. Oznacza to, że nie zastosowano tradycyjnego, wciąż jeszcze rozpowszechnionego na Litwie, opartego na kompetencji terminologów, czasami dość subiektywnego, preskryptywnego sposobu porządkowania terminów, lecz uznawany we współczesnej terminologii za lepszy deskryptywny sposób analizy i definiowania terminów, oparty na danych korpusowych. Teksty korpusowe są bardzo potrzebne do tworzenia słowników, ponieważ można w nich ustalić najbardziej typowe i najczęstsze modele użycia terminów, które są istotne dla definiowania znaczenia i doboru aktualnych przykładów. Ze względu na złożoną metodologię definiowania terminów postanowiono apibrėžti 300 terminų. Atsirinkti tam tikrų grupių terminai: terminai su szczegółowo opracować terminy z przymiotnikiem akademinis (np.: akademinė laisvė, akademinė etika, akademinė valanda), z wyrazem darbas (np.: diplominis darbas, namų darbas, savarankiškas darbas), z wyrazem išsilavinimas (np.: universitetinis išsilavinimas, bendrasis išsilavinimas, aukštasis išsilavinimas), z wyrazem švietimas (np.: švietimo teikėjas, suaugusiųjų švietimas, neformalusis švietimas) itd. Zdefiniowano również kilka często używanych terminów jednowyrazowych: studentas, mokslininkas, universitetas i in. Podobnie jak w innych słownikach terminologicznych, w słowniku terminów ŠM przy większości terminów podano odpowiedniki w języku angielskim, niemieckim i francuskim. Zostały one zaczerpnięte z zatwierdzonych źródeł i dokumentów dotyczących określonej dziedziny oraz ze specjalistycznych baz Educational Terms), Aiškinamojo su studijomis susijusių terminų žodyno, Der danych terminologicznych: słownika terminów edukacyjnych języka angielskiego (Glossary of Europäische Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen, EuroVoc (wielojęzycznego tezaurusa Unii Europejskiej), Banku Terminów Republiki Litewskiej itd. W największym stopniu opierano się na terminologii edukacyjnej Wielkiej Brytanii, Francji i Niemiec, jednak znaczenie wielu odpowiedników tłumaczeniowych w kontekście systemów wymienionych państw nie jest całkowicie takie samo jak znaczenie terminów oryginalnych używanych w litewskiej dziedzinie edukacji i nauki. Podane w słowniku odpowiedniki terminów w językach obcych mają zastosowanie do systemu nauki i edukacji Republiki Litewskiej i nie zawsze (lub tylko częściowo) mogą być stosowane w systemie innego państwa mokslo ir švietimo sistemai apibūdinti. 5 9Terminologija | 2013 | 20 STRUKTURA SŁOWNIKA TERMINÓW EDUKACJI I NAUKI Słownik terminów ŠM jest ogólnodostępny w internecie pod adresem http://dautesniame skyriuje rašyta, kad apibrėžta 300 terminų. Liczby kantas.vdu.lt/moksliniai-terminai/. Čia pateikti 224 terminai, nors ankszdefiniowanych terminów i terminów zamieszczonych w słowniku różnią się, ponieważ zauważono, że niektóre terminy (np.: poziom / szczebel kwalifikacji; stopień naukowy / stopień w nauce; produkcja naukowa / dorobek naukowy; studia magisterskie / studia drugiego stopnia; uczenie się studenta / nimai, mają darbo krūvis; valstybės / valstybinis mokslo institutas) vartojami kaip sinopodobną strukturę, dlatego takie terminy połączono. W słowniku terminów ŠM znajdują się części niezbędne dla wszystkich słowników terminologicznych, tj. sam termin i jego definicja. Jak wspomniano, podano odpowiedniki w języku angielskim, niemieckim i francuskim. Podano również dziedziny tematyczne (np. zarządzanie szkolnictwem wyższym, polityka szkolnictwa wyższego, administracja szkolnictwa wyższego), a także skróty niektórych terminów. Słownik różni się od innych słowników terminów lub baz danych tym, że podano w nim również wszystkie fleksyjne formy terminów wraz z częstością ich występowania oraz ogólną częstość terminu w korpusie tekstów ED. Przy wszystkich terminach można znaleźć co najmniej dwa przykłady użycia z korpusu tekstów ED (przykłady nie były redagowane ani zmieniane, a jedynie czasami skracane), kolokaty lewostronne i prawostronne4, konkordancję5. Nie dla wszystkich terminów wystarczyło informacji z korpusu, aby je zdefiniować. Przy tych terminach, dla sformułowania których definicji informacji było niewiele (np.: podmiot świadczący usługi edukacyjne, bon edukacyjny studenta, wykształcenie podstawowe), zaznaczono gwiazdki. Ponieważ terminy wybrano z korpusu, było wiadomo, jak często są używane, dlatego przy wszystkich terminach podano umownie oznaczaną częstość w stosunku do innych terminów: êêê umieszczono przy terminach najczęstszych, które w korpusie tekstów edukacyjnych i naukowych wystąpiły do 500 razy; êêê umieszczono przy terminach rzadszych, które w korpusie wystąpiły 100–499 razy; 4 Są to ustalani statystycznie (na podstawie częstości) kontekstowi partnerzy analizowanego terminu, często występujący obok terminu z lewej i prawej strony. 5 Sąraše pateikti visi pasirinkto termino gramatinių formų vartojimo atvejai iš tekstyno, pateikti vienos eilutės kontekste (konkordanso eilutė dažniausiai apima daugiau nei vieną sakinį). Konkordansas paprastai analizuojamas pirmiausia skaitant jį vertikaliai, nes tik taip išryškėja tipiška termino vartosena. Analizuojamas terminas pateiktas konkordanso eilutės viduryje, jis paryškintas. Analizuojamam terminui iš kairės ir dešinės nurodyta maždaug po 50 konkordanso ištraukos simbolių. Norint pamatyti ilgesnę konkordanso ištrauką (maždaug po 150 simbolių iš kairės ir dešinės), reikia paspausti konkordanso eilutės gale esantį pliuso ženklą. 6 0 Irena Markievicz, Erika Rimkutė | Švietimo ir mokslo terminų žodynas | ir ontologija êêê rodoma prie terminų, kurie tekstyne pavartoti 10–99 kartus; êêê rodoma prie retų terminų, kurie tekstyne pavartoti mažiau nei 10 kartų. Poniżej jako ilustrację słownika terminów ŠM przedstawiono artykuł dotyczący terminu studia licencjackie. STUDIA LICENCJACKIE êêê Definicja Studia wyższe pierwszego stopnia, zapewniające ogólne wykształcenie uniwersyteckie oraz podstawy wiedzy w wybranym kierunku studiów, a także kwalifikacyjny stopień licencjata. Pavyzdžiai Na uniwersytetach w USA przyjęte jest stwarzanie zdolniejszym studentom możliwości połączenia studiów magisterskich z doktoranckimi, a dokładniej — podjęcia studiów doktoranckich bezpośrednio po studiach licencjackich (co do pewnego stopnia wyjaśnia, dlaczego studia magisterskie i doktoranckie łączy się jednym terminem — graduate studies, które odbywają się w tak zwanej graduate school) oraz uzyskania stopnia PhD po 8 latach studiów na uniwersytecie. Zalecany okres łącznie ze studiami licencjackimi — 5 lat. Studia licencjackie (I stopień) zwykle trwają 4 lata (160 punktów, studia stacjonarne). Studia licencjackie, studia magisterskie i studia doktoranckie kończą się odpowiednio obroną pracy licencjackiej, pracy magisterskiej i rozprawy doktorskiej. Studia licencjackie — to studia pierwszego stopnia, zapewniające ogólne wykształcenie uniwersyteckie oraz podstawy wiedzy w wybranym kierunku studiów. Frekwencja studia licencjackie 21 studiami licencjackimi 6 na studiach licencjackich 3 studia licencjackie 7 studiów licencjackich 14 Częstotliwość ogółem: 51 Odpowiedniki Jęz. angielski: bachelor’s studies Jęz. niemiecki: Bachelorstudium Jęz. francuski: études de licence Dziedzina studiów administracja szkolnictwa wyższego 6 1Terminologia | 2013 | 20 Kolokatai Lewostronne kolokaty Prawostronne kolokaty PO studiów licencjackich ZE studiami licencjackimi TRUMPINTI bakalauro studijas OPROGRAMOWANIE do studiów licencjackich studia licencjackie I. STOPIEŃ studia licencjackie STUDIA MAGISTERSKIE I DOKTORANCKIE Konkordans6 [1] podjąć działalność zawodową lub kontynuować + licencjackiego i ukończyć studia. lub przedstawiciel szkoły wyższejrozpowszechnił komunikat, w [2] krajach, oferujących takie studia Na IV roku studiów licencjackie. studiów i licencjackich, w semestrze studiów magisterskich + jesiennym, [3] program studiów teologicznych – 5 lat) ; zostało przyjętych 1 870 na studia, a w 2009 r. studenUniwersytety + licencjackich [4] uniwersytety zdecydowały się skrócić licencjackich informuje, że studia do 3 i 3, 5 roku, Nauki i ustawa o studiach + [5] uniwersytety zdecydowały się skrócić magisterskie + licencjaci w studia do 3 i 3, 5 roku. USA, dążąc do rozpocząć studia [6] wymagania komisji: należy ukończyć studia, przypadku ubiegania się o program ukierunkowany, studia badawcze + licencjackie w [7] Wiele uniwersytetów zdecydowało się skrócić uniwersytetów studia do 3 lat. 3 i 3, 5 roku zdecydowało się do + licencjackie Kilka [8] punktów (4, 5 roku) studiów licencjackich. katolickiej + studia trwające 4 lata licencjackie (studia z teologii [9] Zalecane studia niepeneteikiančios. okres wraz ze studiami lat (3 + 2 ; 3, 5 + 1, licencjackimi – 5 5 ; 4 + 1). Licencjackie + [10] Poproszony o porównanie tych studiów ze swoimi studiami stwierdził, że tutaj jest znacznie łatwiej. + licencjat, w USA, cudzoziemiec zauważył, 6 Tutaj podano tylko pierwszych dziesięć wierszy konkordancji. Po kliknięciu znaku plusa na stronie internetowej wyświetla się dłuższa konkordancja. 6 2 Irena Markievicz, Erika Rimkutė | Słownik terminów oświatowych i naukowych | ir ontologija Przy niektórych terminach podano kilka tysięcy wierszy konkordancji. Przejrzenie takiej ilości informacji wymaga dużo czasu, a dane te nie są ważne dla wszystkich. Konkordancja przynosi wiele korzyści osobom, które chcą dowiedzieć się więcej o użyciu terminu, o kontekście, w którym używany jest wybrany termin, być może sformułować inną definicję, wybrać potrzebne przykłady i wyrobić sobie obiektywną opinię. POJĘCIE ONTOLOGII I PRZYCZYNY JEJ TWORZENIA W tym i kolejnych rozdziałach opisano ontologię terminów oświatowych i naukowych, zasady jej tworzenia oraz możliwości wykorzystania tej i innych ontologii. Dla większej przejrzystości przedstawiono kilka zwizualizowanych klasyfikacji i wyników ontologii terminów oświatowych i naukowych. Ontologie – formalne narzędzia konceptualizacji wiedzy, podsumowujące wiedzę opisaną językiem naturalnym w ustrukturyzowany, hierarchiczny model powiązanych pojęć. Ze względu na problemy z jakością przetwarzania informacji i wieloznacznością terminów pojawia się potrzeba tworzenia ustrukturyzowanych baz terminów, za pomocą których programy komputerowe mogłyby przetwarzać naturalny język ludzi (ang. natural language processing) i interpretować jego semantykę. Z tego powodu tworzy się ontologie. Człowiek znający dany język z łatwością pojmuje znaczenie przedstawionego mu tekstu w języku naturalnym, natomiast program komputerowy interpretuje tę samą informację jako zbiór symboli tekstowych i związanych z nimi metatagów. Ontologie są tym ogniwem łączącym, które przekształca informację napisaną w języku naturalnym w konceptualny model wiedzy, łatwo interpretowany przez roboty gromadzące i przetwarzające informacje. Tworzenie ontologii jest procesem interdyscyplinarnym, obejmującym dziedziny filozofii, lingwistyki i informatyki (szerzej zob. Grigonytė 2010). W filozofii ontologię pojmuje się zistenciją. Tokią ontologijos apibrėžtį papildo lingvistai; ontologija linjako dyscyplinę badającą byt, a w eggwistyce – jako sieć odrębnych pojęć i opisujących je terminów. W informatyce ontologia jest logicznym i formalnym obrazem rzeczywistości. Największym i łatwo dostępnym źródłem tekstów języka naturalnego jest internet, dlatego ontologie są często postrzegane jako jedno z narzędzi sieci semantycznej i wyszukiwania semantycznego. Organizacja W3C, opracowująca standardy stron internetowych, definiuje ontologię jako zbiór terminów opisujących wiedzę z określonej dziedziny: „z ontologii korzystają ludzie, bazy danych i aplikacje, które dążą do dzielenia się określoną dziedziną 6 3Terminologia | 2013 | 20 informacją <...>. Ontologie łączą pojęcia określonej dziedziny, dostosowane do potrzeb programów komputerowych, oraz relacje między nimi” (W3C). Ontologia terminów edukacji i nauki (dalej ontologia terminów EN) została opracowana w celu sformalizowania zbioru terminów EN, utworzonego w ramach wspomnianego we wstępie projektu, oraz uzupełnienia go o relacje semantyczne, które mogą być interpretowane przez aplikacje. Główne prace nad tworzeniem ontologii: kodyfikować ich znaczenia. Prace te są kybiškai aprašyti pasirinktos srities terminus bei sąvokas ir formaliai speistotne przy rozwiązywaniu problemu wieloznaczności terminów i tworzeniu strukturalnego modelu terminów dziedziny EN. Ontologia terminów EN została opracowana nie tylko jako taksonomia terminów EN, lecz także jako jeden z możliwych zasobów wyszukiwania semantycznego. Ontologia terminów ŠM jest dostępna w Internecie pod adresem http://meta.vdu.lt/ webprotege/, wizualizowana za pomocą narzędzia WebProtege, dzięki któremu można przeglądać hierarchiczne drzewo klas, ich atrybuty oraz przykłady egzemplarzy pojęć. Użytkownik, otwierając lub ukrywając nowe karty i bloki, może skonfigurować wygodny interfejs graficzny. Zaleca się korzystanie z przeglądarek Chrome lub Mozilla Firefox. Aby lepiej przedstawić relacje między terminami, zaleca się korzystanie z Protege 4.3 z dodatkiem OntoGraf. WYBÓR ŠVIETIMO IR MOKSLO TERMINŲ ONTOLOGIJOS METODOLOGII TWORZENIA Ogólna koncepcja tworzenia ontologii jest opisana za pomocą następującego metamodelu procesów (szerzej zob. Cimiano 2006): M={D, LA, T, S, C, TR}, w którym D oznacza gromadzenie dokumentów, LA – oznaczenia lingwistyczne, T – selekcję terminów, S – ustalanie synonimów, C – łączenie terminów i ich synonimów w pojęcia, a TR – definiowanie semantycznych relacji pojęć. Przy stosowaniu różnych metodologii tworzenia ontologii wykorzystuje się różne strategie tworzenia ontologii: w przypadku jednych metodologii ontologie są budowane na podstawie ... (Cyc, TOVE, Methontology, giau dėmesio skiriama ontologijos gyvavimo ciklui ir prototipų kūrimui On-To-Knowledge), w innych większy nacisk kładzie się na wykorzystanie ontologii w aplikacjach (KAKTUS). Według niektórych metod ontologie tworzy się na podstawie zgromadzonych korpusów tekstów (TOVE, On-ToKnowledge), kitais – iš didelių bendrinių žinių ontologijų (SENSUS, Cyc) (szerzej zob. Corcho et al. 2003). Ontologie tworzy się najprościej w następujących etapach: wybiera się dziedzinę wiedzy, przetwarza się informacje (definiuje się pojęcia, terminy, ograniczenia), 6 4 Irena Markievicz, Erika Rimkutė | Słownik terminów edukacyjnych i | ir ontologija naukowych wskazuje się metody rozszerzania ontologii i kryteria oceny, przygotowuje się dokumentację ontologii (szerzej zob. Uschold et al. 1996). Przy tworzeniu ontologii tą metodą nie przewiduje się opracowywania prototypów ontologii ani wykorzystywania ontologii jako dodatkowych źródeł informacji. Stosując tę metodologię, opracowano kilka ontologii działalności gospodarczej, ale nie przewidziano, jak wykorzystać je w aplikacjach. W projekcie On-To-Knowledge zaproponowano metodologię, koncentrującą się głównie na zarządzaniu wiedzą oraz możliwościach wykorzystania przyszłej ontologii w systemach informacyjnych (szerzej zob. Staab et al. 2001). Po przeprowadzeniu studium wykonalności określono źródła informacji, potencjalnych użytkowników ontologii oraz sposoby jej wykorzystania. W doskonaleniu ontologii On-To-Knowledge uczestniczyli eksperci z wybranej dziedziny, przetwarzano informacje zgromadzone w tekstach i innych bazach wiedzy. Jakość ontologii oceniono, sprawdzając, czy ontologia spełnia wymagania i możliwości zastosowania. Wszystkie te etapy tworzenia i doskonalenia ontologii można uznać za zalecenia dotyczące opracowywania innych ontologii. W przedstawionych metodologiach największą uwagę poświęca się metodom tworzenia ontologii na podstawie tekstowych źródeł informacji. Metodologia ontologii SENSUS proponuje wykorzystanie ontologii wiedzy ogólnej w procesie tworzenia ontologii dziedzinowej (szerzej zob. Gomez-Perez et al. 2004). Metodologia przewiduje grupowanie terminów z bazy wiedzy OntoSaurus w drzewo pojęć. Próbując powiązać dwie klasy pojęć, poszukuje się klasy pojęcia nadrzędnego (ang. root class). Przy wyborze metodologii tworzenia ontologii terminów ŚM uwzględniono dostępne zasoby informacyjne oraz możliwości zastosowania narzędzi technologii językowych i narzędzi do tworzenia ontologii. Postanowiono wykorzystać doświadczenie zgromadzone w projekcie Methontology (szerzej zob. Mariano et al. 2004; Gomez-Perez et al. 2004; Corcho et al. 2003). Zastosowanie Methontology do tworzenia ontologii terminów ŠM oraz zasoby tworzenia ontologii przedstawiono na rysunku 1. Na etapie specyfikacji określa się cel i zakres tworzonej ontologii. Model mas atsižvelgiant į specifikacijos metu išgrynintą sritį, vėliau jis formalikoncepcyjny ontologii jest formalizowany – przekształcany w formalny model ontologii. W trakcie procesu tworzenia model formalny jest implementowany zgodnie z wymaganiami wybranego języka tworzenia ontologii. Nawet utworzona ontologia często jest zmieniana, rozszerzana lub aktualizowana. 7 1Terminologia | 2013 | 20 o tych samych właściwościach. Na przykład, jeżeli w ontologii wskazuje się, że rektor kieruje uniwersytetem, to desygnat tej koncepcji – Zigmas Lydeka – kieruje VDU, tj. desygnatowi pojęcia uniwersytet (zob. rys. 7). Ontologia terminów oświaty i nauki została utworzona w języku OWL za pomocą narzędzia Protege 4.3 do tworzenia ontologii, zwizualizowana za pomocą narzędzia WebProtege lub dodatku OntoGraf9. ŠVIETIMO IR MOKSLO TERMINŲ ONTOLOGIJOS OCENA ORAZ ZASTOSOWANIE Obecnie w ontologii terminów oświaty i nauki znajduje się 29 abstrakcyjnych klas pojęć i 465 pojęć ogólnych, 87 właściwości pojęć, klas pojęć i ich desygnatów, 141 desygnatów, 296 relacji między klasami pojęć, pojęciami oraz desygnatami ontologii. Formalnie złożoność ontologii można ocenić, wykorzystując metryki logiki opisowej (ang. description logic) (zob. szerzej Corcho et al. 2003; Baader 2003). Ontologię terminów oświaty i nauki oceniono na poziomie złożoności ALCHON(D), gdzie: – AL – język atrybutów; za jego pomocą można łączyć pojęcia i zapisywać dla nich uniwersalne ograniczenia; – C – wskazuje, że można negować relacje między pojęciami; – H – wskazuje, że można tworzyć hierarchię ról; – O – ograniczenia oceniające liczność (relacje: dokładnie jeden, jeden z wielu); – N – ograniczenia liczności (relacje: mniej, więcej); – (D) – właściwości typów danych. Oprócz słownika ontologii, taksonomii i relacji semantycznych ocenia się możliwości jej wykorzystania i zastosowania. Wybrany język tworzenia ontologii OWL nadaje się do przeprowadzania wnioskowania semantycznego, uzupełniania ontologii o nowe pojęcia lub łączenia kilku ontologii z różnych dziedzin. Strukturalny model terminów dziedziny ŠM opracowano tak, aby każde pojęcie ontologii było opisane unikalnym zbiorem właściwości i relacji semantycznych – takie rozwiązanie pomaga rozwiązać problem wieloznaczności terminów. Zasób ten został stworzony nie tylko jako taksonomia terminów z dziedziny edukacji i nauki, lecz także jako jedno z możliwych narzędzi wyszukiwania semantycznego i przetwarzania języka naturalnego. 9 Więcej informacji: http://protege.stanford.edu. 7 2 Irena Markievicz, Erika Rimkutė | Słownik terminów edukacji i nauki | ir ontologija Dotychczas wiele uwagi poświęcono temu, jak ontologie można zastosować do komputeryzacji języka naturalnego, jego systematyzowania i uczynienia go zrozumiałym dla programów komputerowych. Być może na pierwszy rzut oka kuo ontologijos gali būti pravarčios lingvistams ar kitų sričių specialistams. nie jest to całkiem jasne, Należy podkreślić, że ontologie są szczególnie użyteczne dla terminologów, ponieważ dzięki wykorzystaniu narzędzi wizualizacji ontologii wyraźnie widoczne są wzajemne relacje między terminami. Do zilustrowania terminów można wybrać konkretne słowa przedstawione w ontologii i związane z tymi terminami (w ontologii nazywane bytami). Zarówno słownik terminów edukacji i nauki, jak i ontologia mogą pomóc uczestnikom dziedziny edukacji i nauki: wykładowcom, nauczycielom, pracownikom administracji, studentom, uczniom, ponieważ w tych źródłach widać, jak np. klasyfikuje się studentów, jakie są rodzaje studiów, z czego składa się administracja szkół wyższych itp. UWAGI PODSUMOWUJĄCE W artykule przedstawiono Słownik terminów edukacji i nauki oraz Ontologię terminów edukacji i nauki. Zarówno słownik, jak i ontologia wymagają udoskonalenia. Największą zaletą i wyróżnikiem obu źródeł jest to, że zostały opracowane z wykorzystaniem zasad korpusowych i lingwistyki komputerowej, które litewscy terminolodzy wciąż stosują w niewielkim zakresie. Słownik terminów ŠM jest dostępny w Internecie i zawiera 224 terminy złożone z od jednego do pięciu wyrazów. Od innych słowników terminów różni się tym, że oprócz zwyczajowych części słownika terminów (samych terminów, definicji, odpowiedników w językach obcych) przedstawiono w nim wszystkie formy fleksyjne danego terminu wraz z ich frekwencją, przykłady z korpusu tekstów ŠM, kolokaty i konkordancję. Dane te są istotne, ponieważ użytkownicy słownika mogą uzyskać pełny obraz użycia i kontekstu danego terminu; mogą znaleźć ważne cechy terminu, być może niewymienione w definicji. Dostępna w Internecie ontologia terminów ŠM ujawnia, jakimi relacjami semantycznymi są powiązane terminy ŠM, i czyni te informacje zrozumiałymi dla programów komputerowych. Ontologie mogą być szczególnie przydatne terminologom klasyfikującym i opisującym terminy z określonej dziedziny oraz przedstawiającym konkretne przykłady. Oczekuje się, że zarówno słownik terminów z zakresu edukacji i nauki, jak i ontologia będą metodologicznie ważnymi zasobami oraz zachęcą litewskich terminologów do szerszego wykorzystywania możliwości oferowanych przez korpusy do badania, opisywania i klasyfikowania terminów. 7 3Terminologija | 2013 | 20 LITERATŪRA Baader F. 2003: Appendix: description logic terminology. – The description logic handbook: theory, implementation, and applications, Cambridge: Cambridge university press. Bielinskienė A., Boizou L., Kovalevskaitė J., Utka A. 2012: Towards the Automatic Extraction of Termdefining 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., Ramm A., Heid U., Morin E., Harastani R., Planas E. 2012: Terminology Extracion 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. Krugļevskis 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 7 4 Irena Markievicz, Erika Rimkutė | Švietimo ir mokslo terminų žodynas necessary | ir ontologija 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. Głównym przedmiotem artykułu jest ontologia terminów w dziedzinie nauki i edukacji. Autorzy przedstawiają, w jaki sposób różne obszary badawcze definiują ontologie, jakie są możliwości ich zastosowania oraz jakie są metody budowania ontologii. Struktura ontologii została zilustrowana licznymi przykładami. Hierarchiczna struktura pojęć, ich właściwości i relacje sprawiają, że informacje te są czytelne i zrozumiałe dla systemów informacyjnych opartych na wiedzy. Ontologie mogą być szczególnie przydatne dla ekspertów w dziedzinie terminologii, którzy próbują klasyfikować i opisywać terminy, pojęcia oraz ich instances in a domain specific field. Oba zasoby mogą być wartościowe dla wykładowców, nauczycieli, organów zarządzających administracją, studentów itp. Korzystając z ontologii, mogą oni definiować i konceptualizować procesy studiowania, nauczania lub uczenia się. W artykule przedstawiono możliwości półnadzorowanego pozyskiwania terminów z wykorzystaniem mieszanych metod preskryptywnej i deskryptywnej analizy terminów, które mogą być przydatne dla ekspertów w dziedzinie terminologii, leksykografów oraz twórców baz danych leksykalnych. Otrzymano 2013-10-29 Irena Markievicz Vytauto Didžiojo universitetas ul. K. Donelaičio 52, LT-44248 Kowno E-mail: [email protected] Erika Rimkutė Vytauto Didžiojo universitetas ul. K. Donelaičio 52, LT-44248 Kowno E-mail: [email protected]