Academic literature on the topic 'Fusion d'Ontologie'

Le sujet de la thèse est la fusion d'ontologies, une approche pour intégrer diverses sources d'ontologies en une seule qui gère les conflits émergents. Cette thèse s'inspire de la théorie de la fusion de croyances pour fusionner des ontologies afin de produire une base de connaissances cohérente et unifiée. Dans ce contexte, nous proposons trois contributions suivantes.Dans la première contribution, nous formalisons une nouvelle modèle de fusion basé sur la sémantique. Il s’agit d’une stratégie de fusion qui se concentre principalement sur la gestion des conflits sémantiques. Un conflit sémantique, qui n'est pas nécessairement logique, est une connaissance représentée de nombreuses manières différentes ou opposées. Nous proposons également une caractérisation formelle du modèle et nous montrons l'efficacité de la méthode à travers une évaluation expérimentale.La deuxième contribution propose une méthode permettant de fusionner les connaissances terminologiques d’un domaine ouvert. Elle se focalise sur RCC5 qui est un formalisme de représentation des régions dans un espace topologique. Ce formalisme permet également de raisonner sur leurs relations ensemblistes. De plus, nous proposons une traduction fidèle des connaissances terminologiques issues des sources conflictuelles dans les espaces régionaux. Ici, nous fusionnons les bases de connaissances dans ces espaces et nous traduisons le résultat vers la langue des sources d'entrée. Notre technique utilise l'expressivité et la flexibilité de RCC5 pour traiter des connaissances contradictoires.La dernière contribution est un cadre d'évaluation des opérateurs de fusion d'ontologies. La stratégie part d'une ontologie originale pour créer des ontologies bruitées en tant qu'ensembles de données et les utiliser afin d’évaluer les opérateurs de fusion. Finalement, nous analysons l'efficacité des opérateurs de fusion en termes de temps de calcul et leur capacité à couvrir l'ontologie d'origine. Enfin, nous mettons en œuvre une expérience avec des ontologies pratiques pour évaluer les opérateurs de fusion
The subject of the thesis is ontology merging, an approach for integrating various ontology sources into a unique one that handles emerging conflicts. This dissertation takes inspiration from the belief merging theory for merging ontologies to produce a consistent and unified knowledge base. We propose the three following contributions.The first one is a semantic-based merging approach. In particular, a model-based merging strategy mainly focuses on handling semantic conflicts. A semantic conflict, which is not necessarily logical, is knowledge represented in many different or opposite ways. We also propose a formal model characterization and show the method's effectiveness with an experimental evaluation.The second approach proposes a new framework to merge open-domain terminological knowledge. It leverages RCC5, a formalism for representing regions in a topological space and reasoning about their set-theoretic relationships. We propose a faithful translation of terminological knowledge from conflicting sources into region spaces. Here, we merge knowledge bases in this space and translate the outcome into the input sources' language. Our technique uses RCC5's expressivity and flexibility to deal with contradictory knowledge.The last contribution is a framework for evaluating ontology merging operators. The primary strategy starts with an original ontology to create noisy ontologies as datasets and use them to assess the merging operators. Then, we analyze merging operators' computation time effectiveness and ability to cover the original ontology. Finally, we experimented with practical ontologies to evaluate the merging operators

Les données disponibles sur le Web sont généralement de deux natures : (1) des données non structurées ou semi-structurées difficilement exploitables de manière automatique ou (2) des données structurées destinées à une utilisation particulière, difficilement réutilisables par d’autres applications. Le Web de données est une application du Web sémantique facilitant l’accès, le partage et l’alignement des données. Il existe actuellement de très nombreuses données disponibles sur le Web, mais qui ne sont pas publiées en suivant les principes du Web de données liées. Elles nécessiteraient d’être transformées en bases de connaissances. Nous proposons une méthodologie innovante qui permet de transformer plusieurs sources simultanément et non séquentiellement. Cette méthodologie permet la fusion de plusieurs sources de données orientée par des patrons de conception du domaine. Notre méthodologie spécifie la modélisation attendue du domaine en définissant la partie haute d’un module ontologique. Une chaîne de processus enrichit ce module par des éléments issus des sources : transformation syntaxique des sources, alignement, identification des éléments équivalents pour construire des candidats, calcul de score de confiance des candidats, filtrage des candidats. Notre travail part de l’hypothèse suivante : si un élément apparaît dans plusieurs sources, alors la possibilité qu’il appartienne au domaine d’étude est accrue. Nous avons défini différentes fonctions de calcul de la confiance consensuelle d’un candidat en mettant en évidence plusieurs caractéristiques comme le consensus entre sources ou la connectivité entre éléments d’un même candidat. Nous posons une deuxième hypothèse : un élément ne doit apparaître que dans un seul candidat pour obtenir une modélisation correcte. Cette hypothèse nous amène à définir la notion d’incompatibilité entre candidats. Nous pouvons considérer alors l’extraction des candidats qui ne partagent pas d’éléments, ce qui permet de faciliter le travail de validation. Pour évaluer nos propositions, nous avons mené trois expérimentations. La première a porté sur le domaine de la classification taxonomique des blés. Cette expérimentation nous a permis d’analyser la qualité des candidats générés avec l’aide de trois experts du domaine. La deuxième expérimentation a porté sur le même domaine et nous a permis de valider le temps gagné par un expert lors de la validation des candidats en considérant les incompatibilités. Pour la dernière expérimentation nous avons utilisé les données d’une campagne d’évaluation de systèmes d’alignements. Nous avons adaptés ces données pour évaluer la génération de candidats et la définition du score de confiance sur un grand jeu de données. Nous proposons une implémentation de cette proposition dans un outil réutilisable et paramétrable : Muskca. Celui-ci permet la fusion multi-sources pour la génération d’une base de connaissances consensuelle. L’application de nos travaux dans le domaine de l’agriculture nous a permis de constituer une base de connaissances sur la taxonomie des plantes. Cette base de connaissances permettra la représentation d’observations des attaques des agresseurs sur les cultures, ainsi que les techniques de traitement des agresseurs. Cette base de connaissances permettra de publier les données disponibles mais aussi d’annoter les nombreux documents mobilisables pour faire évoluer les pratiques agricoles
The data available on the Web are generally of two kinds: (1) non structured data or semi structured data, which are difficult to exploit automatically; or (2) structured data, dedicated to a specific usage, which are difficult to reuse for a different application. The Linked Open Data is a Semantic Web application facilitating access, share ability and alignment of data. There are many data available on the Web, but these are not always published using the Linked Open Data theory and thus need to be transformed into knowledge bases. An innovative methodology is proposed in this work: one that transforms several sources simultaneously, not sequentially. This methodology merges several data sources oriented by domain design patterns and defines the expected domain representation using the upper part of an ontological module. A process chain enriches this module with elements from the sources: syntactic transformation of the sources, alignment, identification of equivalent elements for the construction of candidates, computation of the candidates’ trust scores and candidate filtering. This work is based on the following hypothesis: if an element appears in several sources then the possibility that it belongs to the studied domain is increased. Several functions were defined in order to compute the consensual trust score of a specific candidate by bringing out such characteristics as the consensus between the sources or the connectivity between the elements within a given candidate. A second hypothesis is put forward: to obtain a valid design, an element must be part of one candidate only. This hypothesis resulted in the definition of the notion of incompatibility between the candidates. The extraction of the candidates that do not share elements can then be considered, which made the experts’ validation task easier. To evaluate the proposals, three experiments were conducted. The first one dealt with the taxonomic classification of wheat. With the assistance of three experts, this experiment made for the analysis of the validation of the generated candidates. The second experiment, still in the same domain, lead to the evaluation of the time an expert saved using the notion of incompatibility during the validation of the candidates. As for the last experiment, the data from an evaluation campaign of alignment systems were used. These data had to be adapted to evaluate the generation of the candidates and the definition of the consensual trust score on a large data set. These three proposals were implemented in a new reusable and configurable tool: Muskca. This tool allows a multi-source fusion for the generation of a consensual knowledge base. This methodology was applied to agriculture, which allowed the creation of a knowledge base on plant taxonomy. The knowledge base will be used to represent the observations of pest attacks on crops along with pest treatment techniques. Not only will this knowledge base help the publication of the available data but it will also allow the annotation of the various documents that will be used, so as to improve agricultural practices

Étant une représentation formelle et explicite des connaissances d'un domaine, les ontologies font régulièrement l'objet de nombreux changements et ont ainsi besoin d'être constamment adaptées pour notamment pouvoir être réutilisées et répondre aux nouveaux besoins. Leur réutilisation peut prendre différentes formes (évolution, alignement, fusion, etc.), et présente plusieurs verrous scientifiques. L'un des plus importants est la préservation de la consistance de l'ontologie lors de son changement. Afin d'y répondre, nous nous intéressons dans cette thèse à étudier les changements ontologiques et proposons un cadre formel capable de faire évoluer et de fusionner des ontologies sans affecter leur consistance. Premièrement, nous proposons TGGOnto (Typed Graph Grammars for Ontologies), un nouveau formalisme permettant la représentation des ontologies et leurs changements par les grammaires de graphes typés. Un couplage entre ces deux formalismes est défini afin de profiter des concepts des grammaires de graphes, notamment les NAC (Negative Application Conditions), pour la préservation de la consistance de l'ontologie adaptée.Deuxièmement, nous proposons EvOGG (Evolving Ontologies with Graph Grammars), une approche d'évolution d'ontologies qui se base sur le formalisme GGTOnto et traite les inconsistances d'une manière a priori. Nous nous intéressons aux ontologies OWL et nous traitons à la fois : (1) l'enrichissement d'ontologies en étudiant leur niveau structurel et (2) le peuplement d'ontologies en étudiant les changements qui affectent les individus et leurs assertions. L'approche EvOGG définit des changements ontologiques de différents types (élémentaires, composées et complexes) et assure leur implémentation par l'approche algébrique de transformation de graphes, SPO (Simple PushOut). Troisièmement, nous proposons GROM (Graph Rewriting for Ontology Merging), une approche de fusion d'ontologies capable d'éviter les redondances de données et de diminuer les conflits dans le résultat de fusion. L'approche proposée se décompose en trois étapes : (1) la recherche de similarité entre concepts en se basant sur des techniques syntaxiques, structurelles et sémantiques ; (2) la fusion d'ontologies par l'approche algébrique SPO ; (3) l'adaptation de l'ontologie globale résultante par le biais des règles de réécriture de graphes.Afin de valider les travaux menés dans cette thèse, nous avons développé plusieurs outils open source basés sur l'outil AGG (Attributed Graph Grammar). Ces outils ont été appliqués sur un ensemble d'ontologies, essentiellement sur celles développées dans le cadre du projet européen CCAlps (Creatives Companies in Alpine Space) qui a financé les travaux de cette thèse
Ontologies are a formal and explicit knowledge representation. They represent a given domain by their concepts and axioms while creating a consensus between a user community. To satisfy the new requirements of the represented domain, ontologies have to be regularly updated and adapted to maintain their consistency. The adaptation may take different forms (evolution, alignment, merging, etc.), and represents several scientific challenges. One of the most important is to preserve the consistency of the ontology during the changes. To address this issue, we are interested in this thesis to study the ontology changes and we propose a formal framework that can evolve and merge ontologies without affecting their consistency.First we propose TGGOnto (Typed Graph Grammars for Ontologies), a new formalism for the representation of ontologies and their changes using typed graph grammars (TGG). A coupling between ontologies and TGG is defined in order to take advantage of the graph grammars concepts, such as the NAC (Negative Application Conditions), in preserving the adapted ontology consistency. Second, we propose EvOGG (Evolving Ontologies with Graph Grammars), an ontology evolution approach that is based on the TGGOnto formalism that avoids inconsistencies using an a priori approach. We focus on OWL ontologies and we address both : (1) ontology enrichment by studying their structural level and (2) ontology population by studying the changes affecting individuals and their assertions. EvOGG approach defines different types of ontology changes (elementary, composite and complex) and ensures their implementation by the algebraic approach of graph transformation, SPO (Single pushout).Third, we propose GROM (Graph Rewriting for Ontology Merging), an ontologies merging approach that avoids data redundancy and reduces conflict in the merged result. The proposed approach consists of three steps: (1) the similarity search between concepts based on syntactic, structural and semantic techniques; (2) the ontologies merging by the algebraic approach SPO; (3) the global ontology adaptation with graph rewriting rules.To validate our proposals, we have developed several open source tools based on AGG (Attributed Graph Grammar) tool. These tools were applied to a set of ontologies, mainly on those developed in the frame of the CCAlps (Creatives Companies in Alpine Space) European project, which funded this thesis work

Els datasets geogràfics representen la realitat mitjançant un conjunt d'entitats temàtiques que sovint no estan definides d'una manera precisa i que diferents persones poden entendre de diferents formes. La integració d'informació geogràfica provinent de diverses fonts presenta un important repte des del punt de vista semàntic. En aquesta tesi es proposa una solució a aquest problema basada en la definició d'un marc semàntic el nucli del qual és una ontologia que representa els conceptes temàtics en un repositori de datasets, així com les relacions entre aquests conceptes. També es proposa un mètode semi-automàtic per fusionar les ontologies d'aplicació dels datasets en el repositori. El marc semàntic permet també la definició de serveis semàntics, en concret la integració en un nou dataset d'informació temàtica provinent de diverses fonts. Finalment, el marc semàntic i els seus serveis s'utilitzaran en un sistema d'indexació i recuperació d'elements multimèdia geo-referenciats a partir del seu contingut geogràfic temàtic.
Los datasets geográficos representan la realidad mediante un conjunto de entidades temáticas que a menudo no están definidas de una manera precisa y que diferentes sujetos pueden entender de distintas formas. La integración de información geográfica proveniente de diversas fuentes presenta un importante reto desde el punto de vista semántico. En esta tesis se propone una solución a este problema basada en la definición de un marco semántico cuyo núcleo es una ontología que representa los conceptos temáticos en un repositorio de datasets, así como las relaciones entre dichos conceptos. También se propone un método semi-automático para fusionar las ontologías de aplicación de los datasets en el repositorio. El marco semántico permite además la definición de servicios semánticos, en concreto la integración en un nuevo dataset de información temática proveniente de diversas fuentes. Finalmente, el marco semántico y sus servicios se utilizarán en un sistema de indexación y recuperación de elementos multimedia geo-referenciados a partir de su contenido geográfico temático.
Geographic datasets represent reality through a set of thematic entities that are often not precisely defined and that may be understood in different ways by different subjects. Integrating geographic information from diverse datasets presents an important challenge from the semantic point of view. A solution to this problem is proposed in this thesis based on the definition of a semantic framework whose core is an ontology that represents the thematic concepts in a repository of datasets as well as their relations. A semi-automatic method is also proposed to merge the application ontologies of the datasets in the repository. The semantic framework supports the definition of semantic services, particularly the integration of the thematic information from diverse datasets in a new one. Finally, the semantic framework and its services have been used in the context of indexing and retrieving geo-referenced multimedia elements based on their thematic geographic content.