Alignement d'ontologies frugal pour servients WoT

Abstract

International audienceIn distributed and constrained Web of Things (WoT) infrastructures, servients exchange RDF messages that can rely on compact formats to reduce both bandwidth and memory footprint. To this end, in the context of the CoSWoT project, we adapted the CBOR-LD specification. As servients can connect or appear in these infrastructures, each using a different dialect, there is a need for off-the-shelf interoperability during message exchanges at runtime. This paper presents a frugal workflow to detect semantic similarity among messages encoded in CBOR-LD using heterogeneous vocabularies. We experimented different ML-based approaches: a lightweight neural network, a decision tree-based model and a transformer-based architecture. We present a end-to-end pipeline able to integrate each of these algorithms and provide alignment predictions. We ran our experiments on a catalogue of more than 700 production payloads curated to train the models. Our results show various levels of prediction accuracy regarding approaches and model sizes, leading to appropriate choices depending on available resources on targeted platforms.Dans une infrastructure Web des Objets (WoT) distribuée et contrainte, des servients échangent des messages RDF pouvant s’appuyer sur des formats compacts afin de réduire à la fois la bande passante et l’empreinte mémoire. À cette fin, dans le cadre du projet CoSWoT, nous avons adapté la spécification CBOR-LD. Comme les servients peuvent se connecter ou apparaître au sein de ces infrastructures, chacun utilisant un dialecte différent, il est nécessaire d’assurer à l'exécution et de manière automatique une interopérabilité entre les servients à partir des messages qu'ils échangent. Cet article présente une méthodologie permettant de détecter de manière frugale la similarité sémantique entre des messages encodés en CBOR-LD utilisant des vocabulaires hétérogènes. Nous avons expérimenté différentes approches basée sur l’apprentissage automatique : un réseau de neurones léger, un modèle basé sur des arbres de décision et une architecture transformeur. Nous présentons un pipeline capable d’intégrer chacun de ces algorithmes et de fournir des prédictions d’alignement. Nous avons mené nos expériences sur un catalogue de plus de 700 messages produits par des servients, sélectionnés pour entraîner les modèles. Nos résultats montrent divers niveaux de précision des prédictions selon les approches et la taille des modèles, permettant de choisir une approche en fonction des ressources disponibles sur les plateformes visées