La fusion des ontologies

La fusion des ontologies est une filière du domaine de la gestion des connaissances qui est en relation étroite avec d'autres domaines informatiques comme l'intelligence artificielle, le Web sémantique et le traitement du langage naturel. Cette filière prend une part de plus en plus accentuée dans la gestion des ontologies tout en considérant l'évolution rapide de la technologie des connaissances. La naissance de la fusion d'ontologies a conduit à la menée de plusieurs travaux de recherches et le développement de différentes approches concrètes, mais qui présentent certaines faiblesses, notamment au niveau de l'analyse des données relationnelles. La majorité de ces travaux se concentrent principalement sur l'alignement et la détection des similarités, mais ils négligent les informations qu'on pourrait dégager à partir de l'analyse formelle et relationnelle des concepts. Dans ce projet, nous proposons une approche de fusion d'ontologies, au sein de la plateforme INUKHUK, basée sur l'application d'analyses formelles et relationnelles des concepts (AFC et ARC). Ainsi, le principe de notre approche s'articule sur la factorisation des deux ontologies sources. Cette factorisation engendre une structure qui sera nettoyée à l'aide d'un outil d'alignement. Nous appliquons les analyses avec le moteur ARC sur la structure générée précédemment pour dégager un ensemble de treillis. Nous déduisons l'ontologie fusionnée à partir de l'ensemble de treillis dégagé. Avec notre approche, nous exploitons également la notion de la ré-ingénierie puisque nous factorisons, puis nous restructurons les ontologies.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : fusion d'ontologies, alignement d'ontologies, factorisation des ontologies, analyse relationnelle des concepts, analyse formelle des concepts, génération des treillis, restructuration des ontologies

Emergsem : une approche d'annotation collaborative et de recherche d'images basée sur les sémantiques émergentes

The extraction of images semantic is a process that requires deep analysis of the image content. It refers to their interpretation from a human point of view. In this lastest case, the image semantic may be generic (e.g., a vehicle) or specific (e.g., a bicycle). It consists in extracting single or multiple images semantic in order to facilitate its retrieval. These objectives clearly show that the extraction of semantic is not a new research field. This thesis deals with the semantic collaborative annotation of images and their retrieval. Firstly, it discusses how annotators could describe and represent images content based on visual information, and secondly how images retrieval could be greatly improved thank to latest techniques, such as clustering and recommendation. To achieve these purposes, the use of implicit image content description tools, interactions of annotators that describe the semantics of images and those of users that use generated semantics to retrieve the images, would be essential. In this thesis, we focus our research on the use of Semantic Web tools, in particular ontologies to produce structured descriptions of images. Ontology is used to represent image objects and the relationships between these objects. In other words, it allows to formally represent the different types of objects and their relationships. Ontology encodes the relational structure of concepts that can be used to describe and reason. This makes them eminently adapted to many problems such as semantic description of images that requires prior knowledge as well as descriptive and normative capacity. The contribution of this thesis is focused on three main points : semantic representation, collaborative semantic annotation and semantic retrieval of images.Semantic representation allows to offer a tool for the capturing semantics of images. To capture the semantics of images, we propose an application ontology derived from a generic ontology. Collaborative semantic annotation that we define, provides emergent semantics through the fusion of semantics proposed by the annotators.Semantic retrieval allows to look for images with semantics provided by collaborative semantic annotation. It is based on clustering and recommendation. Clustering is used to group similar images corresponding to the user’s query and recommendation aims to propose semantics to users based on their profiles. It consists of three steps : creation of users community, acquiring of user profiles and classification of user profiles with Galois algebra. Experiments were conducted to validate the approaches proposed in this work.L’extraction de la sémantique d’une image est un processus qui nécessite une analyse profonde du contenu de l’image. Elle se réfère à leur interprétation à partir d’un point de vuehumain. Dans ce dernier cas, la sémantique d’une image pourrait être générique (par exemple un véhicule) ou spécifique (par exemple une bicyclette). Elle consiste à extraire une sémantique simple ou multiple de l’image afin de faciliter sa récupération. Ces objectifs indiquent clairement que l’extraction de la sémantique n’est pas un nouveau domaine de recherche. Cette thèse traite d’une approche d’annotation collaborative et de recherche d’images baséesur les sémantiques émergentes. Il aborde d’une part, la façon dont les annotateurs pourraient décrire et représenter le contenu des images en se basant sur les informations visuelles, et d’autre part comment la recherche des images pourrait être considérablement améliorée grâce aux récentes techniques, notamment le clustering et la recommandation. Pour atteindre ces objectifs, l’exploitation des outils de description implicite du contenu des images, des interactions des annotateurs qui décrivent la sémantique des images et celles des utilisateurs qui utilisent la sémantique produite pour rechercher les images seraient indispensables.Dans cette thèse, nous nous sommes penchés vers les outils duWeb Sémantique, notamment les ontologies pour décrire les images de façon structurée. L’ontologie permet de représenter les objets présents dans une image ainsi que les relations entre ces objets (les scènes d’image). Autrement dit, elle permet de représenter de façon formelle les différents types d’objets et leurs relations. L’ontologie code la structure relationnelle des concepts que l’on peut utiliser pour décrire et raisonner. Cela la rend éminemment adaptée à de nombreux problèmes comme la description sémantique des images qui nécessite une connaissance préalable et une capacité descriptive et normative.La contribution de cette thèse est focalisée sur trois points essentiels : La représentationsémantique, l’annotation sémantique collaborative et la recherche sémantique des images.La représentation sémantique permet de proposer un outil capable de représenter la sémantique des images. Pour capturer la sémantique des images, nous avons proposé une ontologie d’application dérivée d’une ontologie générique.L’annotation sémantique collaborative que nous proposons consiste à faire émerger la sémantique des images à partir des sémantiques proposées par une communauté d’annotateurs.La recherche sémantique permet de rechercher les images avec les sémantiques fournies par l’annotation sémantique collaborative. Elle est basée sur deux techniques : le clustering et la recommandation. Le clustering permet de regrouper les images similaires à la requête d’utilisateur et la recommandation a pour objectif de proposer des sémantiques aux utilisateurs en se basant sur leurs profils statiques et dynamiques. Elle est composée de trois étapes à savoir : la formation de la communauté des utilisateurs, l’acquisition des profils d’utilisateurs et la classification des profils d’utilisateurs avec l’algèbre de Galois. Des expérimentations ont été menées pour valider les différentes approches proposées dans ce travail

L'analyse Formelle de Concepts au service de la construction et l'enrichissement d'une ontologie

National audienceDans cet article, nous proposons une méthodologie appelée PACTOLE "Property And Class Caracterisation from Text to OntoLogy Enrichment" qui permet de construire une ontologie dans un domaine spécifique et pour une ap- plication donnée. PACTOLE fusionne et combine différentes ressources à l'aide de l'Analyse Formelle de Concepts (AFC) et de son extension l'Analyse Rela- tionnelle de Concepts (ARC). Les expressions produites par AFC/ARC sont re- présentées en expressions d'une Logique de Descriptions LD (ici FLE) puis implémentées en OWL. Il est ensuite possible de raisonner sur ces expressions. Cette méthodologie est appliquée au domaine de l'astronomie. Nous montrons aussi comment nous avons formalisé et répondu à certaines questions que se posent les astronomes

Structuration de données par apprentissage non-supervisé : applications aux données textuelles

En fouille de données, le succès d'une méthode tient au fait qu'elle permet de répondre par un algorithme intuitif à un besoin pratique bien théorisé. C'est avec cet éclairage que nous présentons un ensemble de contributions, élaborées durant ces dix dernières années, et répondant au besoin pratique de structurer automatiquement un ensemble de données. Dans un premier temps nous proposons de nouveaux modèles théoriques de structuration complexe en classes d’individus ; il s’agit alors d'extraire automatiquement d'un ensemble de données, des structures de classification plus proches de leur organisation réelle telle qu’observée (classification recouvrante, formes symétriques), de rendre ces structures à la fois robustes (tolérance au bruit) et manipulables par l’homme (visualisation, paramétrage) et enfin d’être en mesure de les expliquer (sémantique des classes). Dans un second temps nous nous intéressons aux données textuelles via la mise en oeuvre de modèles rendant compte de la structure thématique d’une collection de textes courts dans un contexte de recherche d’information ; enfin, nous présentons un méta-modèle permettant d’apprendre automatiquement un modèle de structuration sémantique d’un ensemble de termes

Métrologie des graphes de terrain, application à la construction de ressources lexicales et à la recherche d'information

This thesis is organized in two parts : the first part focuses on measures of similarity (or proximity) between vertices of a graph, the second part on clustering methods for bipartite graph. A new measure of similarity between vertices, based on short time random walks, is introduced. The main advantage of the method is that it is insensitive to the density of the graph. A broad state of the art of similarities between vertices is then proposed, as well as experimental comparisons of these measures. This is followed by the proposal of a robust method for comparing graphs sharing the same set of vertices. This measure is shown to be applicable to the comparison and merging of synonymy networks. Finally an application for the enrichment of lexical resources is presented. It consists in providing candidate synonyms on the basis of already existing links. In the second part, a parallel between formal concept analysis and clustering of bipartite graph is established. This parallel leads to the particular case where a partition of one of the vertex groups can be determined whereas there is no corresponding partition on the other group of vertices. A simple method that addresses this problem is proposed and evaluated. Finally, a system of automatic classification of search results (Kodex) is presented. This system is an application of previously seen clustering methods. An evaluation on a collection of two million web pages shows the benefits of the approach and also helps to understand some differences between clustering methods.Cette thèse s'organise en deux parties : une première partie s'intéresse aux mesures de similarité (ou de proximité) définies entre les sommets d'un graphe, une seconde aux méthodes de clustering de graphe biparti. Une nouvelle mesure de similarité entre sommets basée sur des marches aléatoires en temps courts est introduite. Cette méthode a l'avantage, en particulier, d'être insensible à la densité du graphe. Il est ensuite proposé un large état de l'art des similarités entre sommets, ainsi qu'une comparaison expérimentale de ces différentes mesures. Cette première partie se poursuit par la proposition d'une méthode robuste de comparaison de graphes partageant le même ensemble de sommets. Cette méthode est mise en application pour comparer et fusionner des graphes de synonymie. Enfin une application d'aide à la construction de ressources lexicales est présentée. Elle consiste à proposer de nouvelles relations de synonymie à partir de l'ensemble des relations de synonymie déjà existantes. Dans une seconde partie, un parallèle entre l'analyse formelle de concepts et le clustering de graphe biparti est établi. Ce parallèle conduit à l'étude d'un cas particulier pour lequel une partition d'un des groupes de sommets d'un graphe biparti peut-être déterminée alors qu'il n'existe pas de partitionnement correspondant sur l'autre type de sommets. Une méthode simple qui répond à ce problème est proposée et évaluée. Enfin Kodex, un système de classification automatique des résultats d'une recherche d'information est présenté. Ce système est une application en RI des méthodes de clustering vues précédemment. Une évaluation sur une collection de deux millions de pages web montre les avantages de l'approche et permet en outre de mieux comprendre certaines différences entre méthodes de clustering

Un système de recherche d'information personnalisée basé sur la modélisation multidimensionnelle de l'utilisateur

Depuis l'explosion du Web, la Recherche d'Information (RI) s'est vue étendue et les moteurs de recherche sur le Web ont vu le jour. Les méthodes classiques de la RI, surtout destinées à des recherches textuelles simples, se sont retrouvées face à des documents de différents formats et des contenus riches. L'utilisateur, en réponse à cette avancée, est devenu plus exigeant quant aux résultats retournés par les systèmes de RI. La personnalisation tente de répondre à ces exigences en ayant pour objectif principal l'amélioration des résultats retournés à l'utilisateur en fonction de sa perception et de ses intérêts ainsi que de ses préférences. Le présent travail de thèse se situe à la croisée des différents aspects présentés et couvre cette problématique. Elle a pour objectif principal de proposer des solutions nouvelles et efficaces à cette problématique. Pour atteindre cet objectif, un système de personnalisation de la recherche spatiale et sémantique sur le Web et intégrant la modélisation de l'utilisateur, a été proposé. Ce système comprend deux volets : 1/ la modélisation de l'utilisateur ; 2/ la collaboration implicite des utilisateurs à travers la construction d'un réseau de modèles utilisateurs, construit itérativement lors des différentes recherches effectuées en ligne. Un prototype supportant le système proposé a été développé afin d'expérimenter et d'évaluer l'ensemble de la proposition. Ainsi, nous avons effectué un ensemble d'évaluation, dont les principales sont : a) l'évaluation de la qualité du modèle de l'utilisateur ; b) l'évaluation de l'efficacité de la recherche d'information ; c) l évaluation de l'efficacité de la recherche d'information intégrant les informations spatiales ; d) l'évaluation de la recherche exploitant le réseau d'utilisateurs. Les expérimentations menées montrent une amélioration de la personnalisation des résultats présentés par rapport à ceux obtenus par d'autres moteurs de recherche.The web explosion has led Information Retrieval (IR) to be extended and web search engines emergence. The conventional IR methods, usually intended for simple textual searches, faced new documents types and rich and scalable contents. The users, facing these evolutions, ask more for IR systems search results quality. In this context, the personalization main objective is improving results returned to the end user based sing on its perception and its interests and preferences. This thesis context is concerned with these different aspects. Its main objective is to propose new and effective solutions to the personalization problem. To achieve this goal, a spatial and semantic web personalization system integrating implicit user modeling is proposed. This system has two components: 1/ user modeling; /2 implicit users' collaboration through the construction of a users' models network. A system prototype was developed for the evaluation purpose that contains: a) user model quality evaluation; b) information retrieval quality evaluation; c) information retrieval quality evaluation with the spatial user model data; d) information retrieval quality evaluation with the whole user model data and the users' models network. Experiments showed amelioration in the personalized search results compared to a baseline web search.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Société Francophone de Classification (SFC) Actes des 26èmes Rencontres

National audienceLes actes des rencontres de la Société Francophone de Classification (SFC, http://www.sfc-classification.net/) contiennent l'ensemble des contributions,présentés lors des rencontres entre les 3 et 5 septembre 2019 au Centre de Recherche Inria Nancy Grand Est/LORIA Nancy. La classification sous toutes ces formes, mathématiques, informatique (apprentissage, fouille de données et découverte de connaissances ...), et statistiques, est la thématique étudiée lors de ces journées. L'idée est d'illustrer les différentes facettes de la classification qui reflètent les intérêts des chercheurs dans la matière, provenant des mathématiques et de l'informatique

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

Intégration holistique et entreposage automatique des données ouvertes

Statistical Open Data present useful information to feed up a decision-making system. Their integration and storage within these systems is achieved through ETL processes. It is necessary to automate these processes in order to facilitate their accessibility to non-experts. These processes have also need to face out the problems of lack of schemes and structural and sematic heterogeneity, which characterize the Open Data. To meet these issues, we propose a new ETL approach based on graphs. For the extraction, we propose automatic activities performing detection and annotations based on a model of a table. For the transformation, we propose a linear program fulfilling holistic integration of several graphs. This model supplies an optimal and a unique solution. For the loading, we propose a progressive process for the definition of the multidimensional schema and the augmentation of the integrated graph. Finally, we present a prototype and the experimental evaluations.Les statistiques présentes dans les Open Data ou données ouvertes constituent des informations utiles pour alimenter un système décisionnel. Leur intégration et leur entreposage au sein du système décisionnel se fait à travers des processus ETL. Il faut automatiser ces processus afin de faciliter leur accessibilité à des non-experts. Ces processus doivent pallier aux problèmes de manque de schémas, d'hétérogénéité structurelle et sémantique qui caractérisent les données ouvertes. Afin de répondre à ces problématiques, nous proposons une nouvelle démarche ETL basée sur les graphes. Pour l'extraction du graphe d'un tableau, nous proposons des activités de détection et d'annotation automatiques. Pour la transformation, nous proposons un programme linéaire pour résoudre le problème d'appariement holistique de données structurelles provenant de plusieurs graphes. Ce modèle fournit une solution optimale et unique. Pour le chargement, nous proposons un processus progressif pour la définition du schéma multidimensionnel et l'augmentation du graphe intégré. Enfin, nous présentons un prototype et les résultats d'expérimentations