A Study on the Correspondence between FCA and ELI Ontologies

International audienceThe description logic EL has been used to support ontology design in various domains, and especially in biology and medicine. EL is known for its efficient reasoning and query answering capabilities. By contrast, ontology design and query answering can be supported and guided within an FCA framework. Accordingly, in this paper, we propose a formal transformation of ELI (an extension of EL with inverse roles) ontologies into an FCA framework, i.e. KELI, and we provide a formal characterization of this transformation. Then we show that SPARQL query answering over ELI ontologies can be reduced to lattice query answering over KELI concept lattices. This simplifies the query answering task and shows that some basic semantic web tasks can be improved when considered from an FCA perspective

A Study on the Correspondence between FCA and ELI Ontologies

Abstract. The description logic EL has been used to support ontology design in various domains, and especially in biology and medicine. EL is known for its efficient reasoning and query answering capabilities. By contrast, ontology design and query answering can be supported and guided within an FCA framework. Accordingly, in this paper, we propose a formal transformation of ELI (an extension of EL with inverse roles) ontologies into an FCA framework, i.e. KELI, and we provide a formal characterization of this transformation. Then we show that SPARQL query answering over ELI ontologies can be reduced to lattice query answering over KELI concept lattices. This simplifies the query answering task and shows that some basic semantic web tasks can be improved when considered from an FCA perspective

Découverte de définitions dans le web des données

In this thesis, we are interested in the web of data and knowledge units that can be possibly discovered inside. The web of data can be considered as a very large graph consisting of connected RDF triple databases. An RDF triple, denoted as (subject, predicate, object), represents a relation (i.e. the predicate) existing between two resources (i.e. the subject and the object). Resources can belong to one or more classes, where a class aggregates resources sharing common characteristics. Thus, these RDF triple databases can be seen as interconnected knowledge bases. Most of the time, these knowledge bases are collaboratively built thanks to human users. This is particularly the case of DBpedia, a central knowledge base within the web of data, which encodes Wikipedia content in RDF format. DBpedia is built from two types of Wikipedia data: on the one hand, (semi-)structured data such as infoboxes, and, on the other hand, categories, which are thematic clusters of manually generated pages. However, the semantics of categories in DBpedia, that is, the reason a human agent has bundled resources, is rarely made explicit. In fact, considering a class, a software agent has access to the resources that are regrouped together, i.e. the class extension, but it generally does not have access to the ``reasons'' underlying such a cluster, i.e. it does not have the class intension. Considering a category as a class of resources, we aim at discovering an intensional description of the category. More precisely, given a class extension, we are searching for the related intension. The pair (extension, intension) which is produced provides the final definition and the implementation of classification-based reasoning for software agents. This can be expressed in terms of necessary and sufficient conditions: if x belongs to the class C, then x has the property P (necessary condition), and if x has the property P, then it belongs to the class C (sufficient condition). Two complementary data mining methods allow us to materialize the discovery of definitions, the search for association rules and the search for redescriptions. In this thesis, we first present a state of the art about association rules and redescriptions. Next, we propose an adaptation of each data mining method for the task of definition discovery. Then we detail a set of experiments applied to DBpedia, and we qualitatively and quantitatively compare the two approaches. Finally, we discuss how discovered definitions can be added to DBpedia to improve its quality in terms of consistency and completeness.Dans cette thèse, nous nous intéressons au web des données et aux ``connaissances'' que potentiellement il renferme. Le web des données se présente comme un très grand graphe constitué de bases de triplets RDF connectées entre elles. Un triplet RDF, dénoté (sujet, prédicat, objet), représente une relation (le prédicat) qui existe entre deux ressources (le sujet et l'objet). Les ressources peuvent appartenir à une ou plusieurs classes, où une classe regroupe des ressources partageant des caractéristiques communes. Ainsi, ces bases de triplets RDF peuvent être vues comme des bases de connaissances interconnectées. La plupart du temps ces bases de connaissances sont construites de manière collaborative par des utilisateurs. C'est notamment le cas de DBpedia, une base de connaissances centrale dans le web des données, qui encode le contenu de Wikipédia au format RDF. DBpedia est construite à partir de deux types de données de Wikipédia : d'une part, des données (semi-)structurées telles que les infoboxes et d'autre part les catégories, qui sont des regroupements thématiques de pages générés manuellement. Cependant, la sémantique des catégories dans DBpedia, c'est-à-dire la raison pour laquelle un agent humain a regroupé des ressources, n'est pas explicite. De fait, en considérant une classe, un agent logiciel a accès aux ressources qui y sont regroupées --- il dispose de la définition dite en extension --- mais il n'a généralement pas accès aux ``motifs'' de ce regroupement --- il ne dispose pas de la définition dite en intension. Dans cette thèse, nous cherchons à associer une définition à une catégorie en l'assimilant à une classe de ressources. Plus précisément, nous cherchons à associer une intension à une classe donnée en extension. La paire (extension, intension) produite va fournir la définition recherchée et va autoriser la mise en œuvre d'un raisonnement par classification pour un agent logiciel. Cela peut s'exprimer en termes de conditions nécessaires et suffisantes : si x appartient à la classe C, alors x a la propriété P (condition nécessaire), et si x a la propriété P, alors il appartient à la classe C (condition suffisante). Deux méthodes de fouille de données complémentaires nous permettent de matérialiser la découverte de définitions, la fouille de règles d'association et la fouille de redescriptions. Dans le mémoire, nous présentons d'abord un état de l'art sur les règles d'association et les redescriptions. Ensuite, nous proposons une adaptation de chacune des méthodes pour finaliser la tâche de découverte de définitions. Puis nous détaillons un ensemble d'expérimentations menées sur DBpedia, où nous comparons qualitativement et quantitativement les deux approches. Enfin les définitions découvertes peuvent potentiellement être ajoutées à DBpedia pour améliorer sa qualité en termes de cohérence et de complétud

Eighth International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI at ECAI 2020)

International audienceProceedings of the 8th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI 2020)co-located with 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2020), Santiago de Compostela, Spain, August 29, 202