“TimeOntoImperfection”: अस्थायी आंकड़ों की त्रुटि को त्रुटि सिद्धांतों का उपयोग करके व्यक्त करने के लिए एक OWL 2 औंटोलॉजी

अस्थायी डेटा की त्रुटियों से निपटना कई अनुप्रयोग क्षेत्रों में एक महत्वपूर्ण मुद्दा है। वास्तव में, इन त्रुटियों को संभालने में विफलता के महत्वपूर्ण परिणाम हो सकते हैं और गलत विश्लेषण और निर्णय लेने की संभावना हो सकती है। यह विशेष रूप से सही है जब अल्जाइमर रोगियों के लिए अनुप्रयोगों में अस्थायी डेटा इनपुट के साथ असामान्य डेटा का प्रबंधन किया जाता है। इस संदर्भ में, एक वैश्विक औंटोलॉजी की आवश्यकता है जो अस्थायी डेटा की त्रुटियों का भाषाई प्रतिनिधित्व प्रदान करती है। साहित्य में, डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाली औंटोलॉजियों की बड़ी संख्या है। इनमें से कुछ केवल सही अस्थायी डेटा का प्रतिनिधित्व करते हैं। कुछ अन्य असंपूर्ण डेटा का प्रतिनिधित्व करते हैं लेकिन अस्थायी नहीं। हमारी जानकारी के अनुसार, ऐसा कोई औंटोलॉजी नहीं है जो अस्थायी डेटा की त्रुटियों का प्रतिनिधित्व करती हो। इस पत्र में, हम “TimeOntoImperfection” का प्रतिनिधित्व करते हैं, एक उपयोगी वैश्विक औंटोलॉजी जो त्रुटियों के चार प्रकारों का प्रतिनिधित्व करती है: अनिश्चितता, असंबद्धता, दोनों अनिश्चितता और असंबद्धता, और टकराव। हम “TimeOntoImperfection” की संरचना का वर्णन करते हैं, फिर हम एक केस अध्ययन करते हैं जिसमें हम अपनी औंटोलॉजी की उपयोगिता को स्पष्ट करते हैं। अंत में, हम CAPTAIN MEMO के संदर्भ में मान्यता भाग का परिचय देते हैं - अल्जाइमर रोगियों के लिए समर्पित एक औंटोलॉजी आधारित मेमोरी प्रॉथेसिस - और हम मूल्यांकन चरण से प्राप्त उत्साहजनक परिणामों पर चर्चा करते हैं।