جستجوي پيشرفته | کتابخانه مجازی الفبا

بحث تولید و بازیابی محتوای آموزشی یکی از بحث‌های مهم در آموزش‌ الکترونیکی است. از طرفی باافزایش محتوا روی وب تلاش برای دسترسی به مفاهیم مرتبط با یک حوزه‌ی درسی و آموزشی؛ برای مثال مفاهیم مرتبط با حوزه‌ی سیستم‌های فازی کاری وقت‌گیر، هزینه‌بر و مشکل است و ممکن است جست‌وجو روی وب، محقق را به نتیجه‌ی دلخواه نرساند. بنابراین در بسیاری از تحقیقات اخیر سعی‌ بر این است که روش‌هایی برای دسته‌بندی و نمایش مفاهیم مرتبط به‌صورت کلی و یکپارچه ارائه شود. در این تحقیق سعی‌ شده است که با استفاده از پایگاه‌دانش‌های عمومی ‌به مفاهیم مرتبط با حوزه‌ی دلخواه دسترسی پیدا کرده و به‌صورت دسته‌بندی شده براساس سطح سختی به دانش‌ورزان در قالب یک پایگاه‌دانش ارائه شود. در سال‌های اخیر به‌کارگیری تکنیک‌های وب‌معنایی برای تولید و نمایشِ دانش در آموزش‌ الکترونیکی توجه بسیاری را به خود جلب کرده است. این رساله، سیستمی برای تولید و نمایش دانش ارائه می‌کند که مبتنی‌بر مفاهیمِ نقشه‌‌ی مفهوم، مدل داده‌ای چارچوب توصیف منابع و آنتولوژی است. از آن جهت که این مفاهیم می‌توانند دانش مورد نظر را بهتر نشان دهند و معنا را نیز دربرمی‌گیرند. در روش پیشنهادی از پایگاه‌دانش عمومیِ DBpedia که مبتنی‌بر موجودیت‌های ویکی‌پدیا است برای استخراج مفاهیم آموزشی، از نقشه-ی مفهوم برای ایجاد گرافی از مفاهیم و ارتباطات میان آن‌ها و از ابزارهای ویرایش‌گر آنتولوژی مانند پروتگ برای ساخت پایگاه‌دانش از نقشه‌ی مفهوم به زبانِ آنتولوژی وب استفاده شده است. همچنین از آن‌جاکه ساخت مواد آموزشی کاری وقت‌گیر، مشکل و پرهزینه است، این رساله برای بازیابی مواد آموزشی با استفاده از مدل پیشکارهای وب‌معنایی از موتورهای جستجوگر وب و وب‌سرویس‌های کتابخانه‌های دیجیتال استفاده می‌کند. روش پیشنهادی برای ایجاد پایگاه‌دانش از مفاهیم موجود در حوزه‌ی سیستم‌های فازی و بازیابی مواد آموزشی برای هر مفهوم استفاده می‌کند. ارزیابی سیستم با استفاده از مقایسه‌ی طرح پیشنهادی با کارهای پیشین و نظرسنجی دانش‌ورزان انجام می-شود. براساس این دو ارزیابی می‌توان به معنادار بودن، نشانه‌گذاری ساده‌، قابلیت پویایی ساده، کامل بودن و قابلیت اشتراک پایگاه‌دانش حاصل در تمامی سیستم‌های آموزشی، دسترسی سریع و دسته‌بندی شده به مفاهیم و سرفصل‌های آموزشی و دسترسی به منابع بیشتر اشاره کرد.

استفاده از فن‌آوری وب معنایی در مهندسی نرم‌افزار یکی از راه‌های غلبه کردن بر مشکلات کنونی مهندسی نرم‌افزار است؛ به‌طوری‌که امروزه توجه بسیاری از محققان به این مقوله معطوف شده است و روش‌های مختلفی در این راستا ارایه کرده‌اند. برخی از این روش‌ها هستی‌شناسی محور بوده و بر تولید کد نرم‌افزار از مدل‌های معنایی متمرکزند و شماری دیگر، مبتنی بر هستی‌شناسی بوده و از فن‌آوری وب معنایی به‌عنوان ابزار کمکی در فرآیند‌های کلاسیک نرم‌افزار استفاده کرده‌اند.در این پایان‌نامه برای تولید سریع نرم‌افزار، یک روش معنایی جدید با نام SRAD، پیشنهاد شده‌است. در این روش، مدل ایستای دامنه در هستی‌شناسی دامنه و مدل پویای آن در هستی‌شناسی برنامه توصیف می‌شود. هستی‌شناسی دامنه در حقیقت جایگزینی قدرتمند برای مدل داده است زیرا در این هستی‌شناسی ضمن اینکه مانند پایگاه‌های داده، داده‌های نرم‌افزار ذخیره می‌شود، زمینه برای استفاده از استدلال‌گرها و موتورهای قواعد نیز مهیا می‌شود. تمام عملکردهای نرم‌افزار در هستی‌شناسی برنامه توصیف و پیاده‌سازی می‌شود. می‌توان بر اساس چارت عملیاتی سیستم، عملکردهای نرم‌افزار را در این هستی‌شناسی به‌صورت سلسله‌مراتبی توصیف و پیاده‌سازی کرد. برای پیاده‌سازی عملکردها در هستی‌شناسی برنامه، از قواعد وب معنایی بهره گرفته شده است. در حقیقت بدنه یک عملکرد با استفاده از لیست مرتبی از قواعد قابل پیاده‌سازی است. برای اجرای عملکردهای توصیف شده در هستی‌شناسی برنامه می‌توان از موتور‌های قواعد کلاسیک مانند Jess بهره گرفت ولی برای افزایش کارایی، در راستای این پایان‌نامه، موتور اجرای RE طراحی و پیاده‌سازی شده است. این موتور ضمن پشتیبانی از انواع اتم‌های مختلف، قادر است عملکردهای توصیف شده در هستی‌شناسی برنامه را با کارایی مطلوب به اجرا در آورد.برخلاف اکثر روش‌های موجود که سعی در ایجاد کد نرم‌افزار دارند، با استفاده از روش SRAD در حقیقت مدلی از نرم‌افزار ایجاد شده است که قابل اجرا است. به‌عبارت دیگر منطق کاری نرم‌افزار به‌جای اینکه در پس کد‌های آن نهان شود، در یک مدل رسمی توصیف می‌شود. چنین مدلی ضمن انتزاعی‌تر کردن فرآیند تولید، می‌تواند فرآیند نگهداری نرم‌افزار را نیز بسیار آسان کند. SRAD روشی معنایی برای تولید سریع نرم‌افزارهایی است که نگهداری بسیار آسانی دارند.

با گسترش رسانه‌های اجتماعی در فضای وب (انجمن‌های وب، شبکه‌های اجتماعی، بلاگ‌‌ها و ...) منابعی غنی و ارزان از نظرات به‌وجود آمده‌اند، مردم و تولیدکنندگان برای بررسی نظرات به این رسانه‌ها روی آورده‌اند. تحلیل نظرها از دو جنبه کاربرد فراوان دارد. برای صاحبان تجارت، گرفتن بازخورد مشتریان از محصول و سرویس می‌تواند بسیار مفید باشد تا براساس آن، تصمیم‌های مناسبی را در محصول و سرویس‌های بعدی خود دخیل کنند. همچنین برای کاربرانی که قصد تهیه محصول را دارند، استفاده از نظر سایرین برای رسیدن به خریدی مطمئن و مطابق با سلایق خود می‌تواند کمک کننده باشد. هدف اصلی این تحقیق ایجاد و پیاده‌سازی سیستم کاوش نظرات در وب و تحلیل این نظرات برای به‌دست آوردن میزان نظرات مثبت و منفی مربوط به هر یک از ویژگی‌های محصول است. هدف نهایی این سیستم، مشخص کردن میزان نظرات مثبت و منفی ویژگی‌های محصول و رتبه‌بندی (Rank) ویژگی‌های محصولات موجود بر اساس بیش‌ترین نظرات مثبت و منفی است تا کاربر از بین محصولات موجود، محصولی که دارای بیش‌ترین نظرات مثبت برای ویژگی‌های دلخواه است را بتواند انتخاب کند. در تحقیق پیش‌رو سعی بر آن داریم با استفاده از آنتولوژی و ابزارهای وب‌معنایی با استفاده از معنای جملات و مفاهیم مستتر در محتویات نتایج بهتری نسبت به روش‌های سنتی به‌دست آوریم. در این تحقیق فرض بر این است که در هر نظر، کاربران به ویژگی‌های مختلفی از موضوع اشاره می‌کنند و در آن نظر ممکن است برخی ویژگی‌ها از نظر کاربر مثبت و برخی دیگر از ویژگی‌ها منفی تلقی شود. با این دید، یک نظر از کاربر را به‌جای آن‌که مطلق مثبت یا منفی قلمداد کرد، مثبت، منفی و خنثی را به هر یک از ویژگی‌هایی که کاربر ذکر می‌کند اعمال می‌کنیم.

همراه با پیشرفت تکنولوژی، سرمایه‌گذاری بر روی دانش در دسترس سازمان‌ها اهمیت بیشتری یافته است. سازمان‌ها با استفاده از تکنیک‌های گوناگون حجم انبوه دانش در دسترس خود را مورد پردازش قرار می‌دهند. اگر تکنولوژی می‌خواهد بهره‌گیری موثر از دانش را در سازمان تسریع کند، باید بتواند علاوه بر دسترسی به دانش مستندسازی شده دسترسی به دانش افراد را نیز پشتیبانی کند. مسئله یافتن متخصص با هدف استخراج این دانش و تعیین میزان تخصص افراد بر اساس ویژگی‌های مختلف تعریف شده‌است. تکنیک‌های مختلفی برای استخراج و کاوش اطلاعات افراد وجود دارند. در این پایان‌نامه روشی برای یافتن افراد متخصص در یک شبکه اجتماعی ارائه شده است به‌گونه‌ای که در زمانی کوتاه علاوه بر محتویات متنی اسناد مرتبط با کاربران(پروفایل، مقالات منتشره،صفحات وب) گراف اتصالات بین آنان را نیز مورد استفاده قرار دهد. پیدا کردن افراد متخصص موضوعی است که امروزه توجه بسیاری از صاحبان مشاغل را به خود جلب کرده است چون تعریف معیارهایی برای تعیین یک تخصص خاص و انتخاب افراد متخصص بر اساس آن معیارها کاری دشوار می‌باشد. اغلب پژوهش‌هایی که در این زمینه انجام شده تنها اطلاعات ارائه شده توسط خود افراد را برای ارزیابی تخصص آن ها مورد استفاده قرار می‌دهد، اما در این پایان‌نامه هدف این است که با ارائ? راه حلی برای مسئل?یافتن متخصص علاوه بر اطلاعات ارائه شده توسط خود فرد روابط وی با دیگر افراد متخصص نیز مدنظر قرار داده شود. به علاوه، در این پایان نامه روشی جدید برای محاسبه شباهت معنایی بین کلمات ارائه شده‌ و از این روش برای رتبه‌بندی متخصصان بر اساس میزان تناسب با پرس‌وجوی وارد شده استفاده شده‌است.

نیاز به معنا بخشیدن به محتویات وب، به‌گونه‌ای که برای ماشین‌های مختلف قابل فهم باشد، ایده اصلی ظهور وب معنایی است. اما با طراحی آنتولوژی‌ها، توسط افراد و سازمان‌های مختلف در حوزه‌های گوناگون، سطحی از ناهمگونی اطلاعات به سیستم تحمیل شده است که با تطبیق صحیح آنتولوژی‌ها می‌توان این مشکل وب‏معنایی را نیز حل کرد. با وجود تحقیقات بسیاری که در سال‌های اخیر در زمینه‌ی تطبیق خودکار آنتولوژی‌ها انجام شده، چالش بزرگ تعامل میان آنتولوژی‌ها در شرایط گوناگون همچنان به قوت خود باقی است. این پایان‌نامه در پی یافتن روش‌هایی برای افزایش کارایی سیستم‌های موجود در شرایط مختلف است. این تحقیق متشکل از دو بخش است. در پژوهش اول با استفاده از روش ترکیبی یادگیری ماشین، آدابوست، سیستم‌های موفق تطبیق با یکدیگر ترکیب می‌شوند؛ بدین ترتیب تطبیق‌گرهای مختلف نقاط ضعف یکدیگر را پوشش می‌دهند. نتایج ناشی از پژوهش افزایش دقت و کارایی این روش را نسبت به بهترین تطبیق‌گرهای مجزا نشان می‌دهد. در پژوهش دوم از دامنه‌ی گسترده‌ی اطلاعاتی ویکی‌پدیا، به‏عنوان منبع زبانی، استفاده شده است. به این صورت که سیستم با افزایش دامنه‌ی اطلاعاتی هر تطبیق‌گر در حوزه‏های گوناگون، سعی در بهبود نتایج آن دارد. در این پژوهش نیز کارایی هر سیستم نسبت به قبل افزایش یافته است.

وب معنایی تصویری برای آینده وب کنونی ا‌ست که امکان درک محتوای وب را به ماشین‌ها می‌دهد و در نتیجه ماشین‌ها نیز می‌توانند در کنار انسان‌ها امکان تفسیر و پردازش اطلاعات را داشته باشند. حرکت به سمت این محیط آگاه از معنا نیازمندی‌های امنیتی جدید را به خصوص در زمینه کنترل دسترسی تحمیل می‌کند.تلاش‌های زیادی در زمینه‌های امنیتی در وب و وب معنایی صورت گرفته اما این واقعیت وجود دارد که بحث‌های امنیتی در محیط وب معنایی هنوز در گام‌های اولیه خود می‌باشند. از جمله موضوعات و مسائل حیاتی امنیتی در وب معنایی ، بررسی و پیاده‌سازی اعتماد در آن، کنترل دسترسی، حریم شخصی و ایمن بودن عامل‌ها و.. است. تمرکز ما بر روی کنترل دسترسی‌ست. یک مدل کنترل دسترسی برای وب معنایی باید سازگار با مدل داده‌ای معنایی در این محیط باشد. آنتولوژی روشی گویا و استاندارد برای مدل کردن موجودیت‌ها و روابط معنایی میان آنها در وب معنایی‌ست. مدل کنترل دسترسی معنامبنا از جمله مدل‌های مناسب برای استفاده در محیط وب معنایی ا‌ست از این رو مدل پیشنهادی ما در این پژوهش مبتنی بر این مدل خواهد بود .

امروزه یادگیری و آموزش در دنیای مجازی از اهمیت بالایی برخوردار است. بهمین دلیل نیاز به سیستم‌های یادگیری الکترونیک که یادگیری را در هر مکان و زمانی ممکن می‌سازند بیش از پیش احساس می‌شود. از سوی دیگر با توسعه وب، حجم اطلاعات موجود در آن بصورت چشمگیری رو به افزایش است. این امر سبب می‌شود تا سیستم‌های یادگیری الکترونیک با حجم وسیعی از اطلاعات برای آموزش مواجه شوند. اما اصول مشتری مداری این اجازه را به این سیستم‌ها نمی‌دهند تا فراگیران را با حجم زیادی از اطلاعات درگیر کنند. چراکه اولا این امر موجب سردرگمی فراگیران در انتخاب موضوع برای مطالعه می‌شود، ثانیا بسیاری از این اطلاعات با توجه به مواردی نظیر خصوصیات فراگیر، علایق، اهداف و توانمندی‌های وی قابل استفاده توسط او نیستند.در پاسخ به این مسئله سیستم‌های تطبیق پذیر آموزشی ظهور کردند که هدف کلی آنها ایجاد یک تجربه منحصر به فرد آموزشی برای هر فراگیر است. این سیستم‌ها با مدل کردن خصیصه‌های مختلف فراگیر و دراختیار داشتن فرادانشی نسبت به محتوای آموزشی به شخصی سازی مطالب آموزشی برای تک تک فراگیران می‌پردازند. این مطالعه ابتدا به مرور کارهای انجام شده در زمینه سیستم‌های تطبیق پذیر آموزشی می‌پردازد. ماحصل مرور منابع موجود در این حوزه، شکاف‌های تحقیقاتی فعلی است که به تفصیل بررسی می‌شوند. بر این اساس این تحقیق به ارائه مدلی جهت شخصی سازی محتوای آموزشی می‌پردازد. معماری این مدل مبتنی بر ایده سیستم‌های چند عامله است و برای نگهداری محتویات آموزشی از هستی شناسی و استاندارد محتوایی SCORM در سطوح انتزاعی جداگانه بهره می‌گیرد. به منظور اعتبار سنجی این مدل از رویکرد پیاده سازی و شبیه سازی یک سناریوی ساده استفاده شده است. این سیستم بر روی سیستم مدیریت یادگیری Sakai نصب و راه اندازی شده است و به منظور اثبات کارآمدی آن از یک سناریوی ساده برای تطبیق پذیری استفاده شده است. نتایج این شبیه سازی نشان می‌دهند که این مدل بخوبی می‌تواند محتویات آموزشی را به فراگیران مختلف ارائه دهد.

با گسترش روزافزون حجم داده‌ها و اطلاعات در وب معنایی، تولید پرس‌وجوهای ساخت‌یافته بر فراز وب معنایی نیز با استقبال چشم‌گیر توسعه‌دهندگان روبرو شده است. بااین‌حال تولید پرس‌وجوی ساخت‌یافته برای افرادی که با هستان‌شناس تعریف‌شده بر بسترِمجموعه داده های موجودآشنایی ندارند می‌تواند فرایندی پیچیده باشد. از سویی دیگر، در سمت منابعِ دربرگیرنده‌یِ داده‌های وب معنایی، تنها داده‌ها و ساختارهای سلسله‌مراتبی تعریف‌شده‌اندو دراین‌بین عدم وجود الگویی برای چگونگی ساخت و چینش پرس‌وجوهایSPARQL کاربران انسانی تازه‌کار را با مشکل مواجه می‌کند. در سال‌های اخیر،در این راستا سیستم‌هایی باهدف یاری کاربران در استفاده از وب معنایی و ساخت این پرس‌وجوها تولیدشده‌است. سیستم‌های پرسش‌وپاسخ، سیستم‌های بسط پرس‌وجو و سیستم‌هایی با واسط گرافیکی جهت نگارش پرس‌وجوهایSPARQLازجمله این موارد هستند.در این پایان‌نامه با تمرکز روی ساختارو چینش پرس‌وجوهای SPARQL،گونه‌ای از قالب‌های کلی مرتبط با ساختار نگارشی این پرس‌وجوهابررسی می‌گردد. با استفاده ازاین قالب‌ها،با پردازش پرس‌وجوهای پیشین ارسال‌شده به‌سوی پایانه‌ها وبه‌کارگیری روش‌های یادگیری ماشین (قوانین انجمنی ترتیبی)،قوانینی استخراج می‌گردندکه بیانگر الگوی تعریف پرس‌وجوهایکاربران پیشین می‌باشند.کاربرد این قوانین کمک به کاربران آتی در تولید پرس‌وجوهای SPARQL است.نتایج حاصل از ارزیابی این قالب از قوانین بیانگر قابلیت و کارایی این قوانین جهت یاری‌رساندن به کاربران انسانیاست. روی هر پایانه‌ی بخصوصی، در بازه‌های زمانی متفاوت،بر اساس این قالب‌هامی‌توان به دانشی دست‌ یافت که کاربرد این دانش در سیستم‌های یاری‌گر کاربر جهت تولید مستقیم این پرس‌وجوها بروی آن پایانه است.برای ارزیابی این‌گونه از قوانین به فرم خودکار در ابندا روی پرس‌وجوهای بخش آزمایش (پرس‌وجوهای از پیش نگارش شده)کاندیدهای پیشنهادی مطرح می‌گردند.در ادامه این کاندیدها با پرس‌وجوی نگارش شده‌ی کاربرپیشین مقایسه شده و به‌این‌ترتیب دقت پیشنهادهای ارائه‌شده گردآوری می‌گردد. در این پژوهش پرس‌وجوهای موجود در Log پایانه‌ی DBpedia در سال 2012 انتخاب‌شده است. برای معیار ارزیابی در این پژوهش از پارامتر دقت برای صحت کاندیدهای پیشنهادی استفاده‌شده است.

به دلیل افزایش جریان‌های داده‏ای و اطلاعاتی، بحث داده‏آمیزی به عنوان یکی از مهم‏ترین زمینه‌های تحقیقاتی و عملیاتی محسوب می‌شود. در حوزه‏هايي که اطلاعات زيادي وجود دارد و تصميم‏گيري‏هاي ضعيف باعث پيامدهاي جدي مي‏شود، مسئله داده‏آميزي بسيار حياتي است. داده‏آميزي اطلاعات چندين منبع را يکپارچه مي‏کند و اين عمل به منظور فراهم آوردن داده‏هاي مشخص و قابل درک درباره موجوديت‏ها و روابط بين آن‏ها صورت مي‏گيرد و نهايتا منجر به استخراج دانش جديد نيز خواهد شد. با ظهور وب معنایی و همه‌گیر شدن آن، ضرورت درک اطلاعات توسط ماشین بر هیچ کس پوشیده نیست، اين تحقيق برآن است تا تکنولوژی‏های وب معنایی را وارد حوزه داده‏آمیزی نماید. با توجه به اینکه یکی از رايج‏ترين مدل‏هاي داده‏آمیزی، مدل چندسطحی JDL می‏باشد، با افزودن معنا و گنجاندن آنتولوژی و سایر تکنولوژي‏هاي وب معنايي به این مدل، يک ساختار داده‏آمیزی معنايي ارائه می‏شود. ساختار ارائه‏شده، گام مهمی در رفع چالش معنایی، که يکي از چالش‏هاي اصلي موجود در سيستم‏هاي داده‏آمیزی است به حساب می‏آید و نیز ناهمگونی‏های نحوی، ساختاری و معنایی را برطرف خواهد نمود.مدل ارائه‌شده با مباحث مختلف از جمله طراحی آنتولوژی‌ها، داده‏های سنسوری، وارد نمودن زمان در سه-تایی‌های RDF، استخراج قوانین و نمایش آن‌ها به صورت معنایی، انجام استنتاج معنایی، بازیابی داده‌های ذخیره شده در RDFStore روبه رو می‌باشد که در پیاده‌سازی در نظر گرفته می‌شوند.ساختار پیشنهادی از نظر کمی و کیفی مورد بررسی قرار گرفته شده است و ویژگی‌های اصلی آن در مقایسه با سایر سیستم‌های داده‏آمیزی برشمرده می‌شود و همچنین با پیاده‌سازی مدل، نشان داده می‏شود که این مدل قابلیت عملیاتی شدن را دارد و کارایی آن توسط فرد خبره موردتأیید قرار می‏گیرد.

ایده اصلی وب معنایی، ایجاد فراداده‌هایی است که داده را شرح می‌دهند تا کامپیوترها را قادر به پردازش معنی اشیا کنند. هدف از وب معنایی این است که ماشین‌ها نیز همانند انسان‌ها سندها را درک کرده و تفسیر کنند. یکی از مولفه‌های اصلی وب معنایی، آنتولوژی است، که نسبت به سایر مولفه‌ها از قدرت بیان بیشتری برخوردار است. آنتولوژی، مجموعه‌ای از واژگان مشترک را برای محققانی تعریف می‌کند که نیاز به اشتراک‌گذاری اطلاعات در یک دامنه دارند. امروزه استفاده از آنتولوژی در وب افزایش یافته است. بسیاری از آنتولوژی‌های معروف، اندازه بزرگی دارند. اندازه بزرگ این آنتولوژی‌ها باعث کاهش سرعت و کارایی در استفاده‌مجدد، استنتاج، نگهداری و هماهنگی سیستم‌های توزیع‌شده می‌شود. راه‌حل این مساله، پیمانه‌‌ای کردن آنتولوژی می‌باشد. پیمانه‌ای کردن آنتولوژی، بخش مهمی از مهندسی آنتولوژی است که برای کاهش پیچیدگی و اندازه آنتولوژی، یا آن را به کل قطعات تشکیل‌دهنده می‌شکند (تقسیم‌بندی آنتولوژی) و یا اینکه فقط بخش کوچکی از آن را استخراج می‌کند (استخراج پیمانه). هدف از این پژوهش ارائه رهیافتی برای پیمانه‌ای کردن آنتولوژی به پیمانه‌هایی درست، کامل و متصل به هم است، به صورتی که کاربر بتواند بر اساس نیازهای برنامه کاربردی تنظیماتی را در پیمانه‌ای کردن اعمال کند.رهیافت ارائه‌شده در این پژوهش روی تقسیم‌بندی آنتولوژی تمرکز دارد. برای داشتن قطعه‌های کامل، ابتدا یک استنتاج مقدماتی روی آنتولوژی انجام شده و سپس حاصل آن به Pato، که ابزاری برای تقسیم‌بندی است، داده می‌شود. به دلیل انجام استنتاج مقدماتی، نتیجه تقسیم‌بندی، پیمانه‌هایی مرتبط و نیمه‌کامل است. بنابراین، قضایای کامل‌کننده به آن‌ها اضافه می‌شود. سپس پیمانه‌ها توسط زبان آنتولوژی پیمانه‌ای P-DL به هم متصل می‌شوند. به این ترتیب، پیمانه‌های حاصل، پیمانه‌هایی متصل و کامل با اندازه مناسب هستند. هرچند استنتاج روی آنتولوژی‌های بزرگ عملی وقت‌گیر است، اما فقط یکبار صورت می‌گیرد و در عوض مزایای زیادی به همراه دارد که توسط دیگر روش‌ها تامین نمی‌شوند. برای ضمانتِ این ادعا، روش ارائه‌شده و روش‌های قبلی به صورت تئوری و عملی ارزیابی شده و نشان داده می‌شود که این روش باعث می‌شود که آنتولوژی به‌طور متعادلی بخش‌بندی شود و پیمانه‌های حاصل مانند یک آنتولوژی خودشمول، توسط ابزارهای زیادی استفاده شوند.