An evaluation of the performance of three semantic background knowledge sources in comparative anatomy

In this paper we evaluate the performance and usefulness of three semantic background knowledge sources for predicting synonymous anatomical terms across species boundaries. The reference sources under evaluation are UMLS, FMA-OBO and WordNet, which are applied to the anatomical ontologies of mouse and zebrafish. Our results show that the use of specialized knowledge sources leads to highly accurate predictions, verified through complete manual curation, which can be further improved by combining multiple of said sources. We argue that these three references complement each other in terms of granularity and specificity. From our results we conclude that these references can be used to create reliable ontology mappings with minimal human supervision

Mediation of foundation ontology based knowledge sources

Ontologies are helpful in giving interoperable structures to sources of knowledge and information. This interoperability, however, is greatly hindered by the heterogeneity of independently developed ontologies which in turn increases the requirements for mediation systems to reconcile the differences. A core concepts ontology for a certain domain contained by a foundation ontology can be used to alleviate this problem and to facilitate the reconciliation efforts. Possible differences in the use of concepts from the core concepts to model entities in domain ontologies can be prevented by binding the domain ontology developers to some rules. These rules can be particularly useful for domain ontologies requiring some kind of traceability of their concepts in the foundation ontology. The mediation system can then use this traceability to establish similarities between two ontologies. Software applications, like the one explained in this paper, can then be developed to perform the mediation task automatically and accurately

Analyses linguistiques et techniques d'alignement pour créer et enrichir une ontologie topographique

National audienceOne of the goals of the GéOnto project is to build an ontology of topographic concepts. This ontology results from the enrichment of a first taxonomy developed beforehand, through the analysis of two types of textual documents: technical database specifications and description of journeys. This work relies on natural language processing and ontology alignment techniques, as well as external knowledge resources such as dictionaries and gazetteers.Dans cet article, nous présentons le projet GéOnto dont un des buts est de construire une ontologie de concepts topographiques. Cette ontologie est réalisée par enrichissement d'une première taxonomie de termes réalisée précédemment, et ce grâce à l'analyse de deux types de documents textuels : des spécifications techniques de bases de données et des récits de voyage. Cet enrichissement s'appuie sur des techniques automatiques de traitement du langage et d'alignement d'ontologies, ainsi que sur des connaissances externes comme des dictionnaires et des bases de toponymes

Mediation of foundation ontology based knowledge sources

This is the author’s version of a work that was accepted for publication in the journal Computers in Industry [© Elsevier]. Changes resulting from the publishing process, such as peer review, editing, corrections, structural formatting, and other quality control mechanisms may not be reflected in this document. Changes may have been made to this work since it was submitted for publication. A definitive version was subsequently published in Computers and Industry: www.elsevier.com/locate/compindOntologies are helpful in giving interoperable structures to sources of knowledge and information. This interoperability, however, is greatly hindered by the heterogeneity of independently developed ontologies which in turn increases the requirements for mediation systems to reconcile the differences. A core concepts ontology for a certain domain contained by a foundation ontology can be used to alleviate this problem and to facilitate the reconciliation efforts. Possible differences in the use of concepts from the core concepts to model entities in domain ontologies can be prevented by binding the domain ontology developers to some rules. These rules can be particularly useful for domain ontologies requiring some kind of traceability of their concepts in the foundation ontology. The mediation system can then use this traceability to establish similarities between two ontologies. Software applications, like the one explained in this paper, can then be developed to perform the mediation task automatically and accurately

Building an effective and efficient background knowledge resource to enhance ontology matching

International audienceOntology matching is critical for data integration and interoperability. Original ontology matching approaches relied solely on the content of the ontologies to align. However, these approaches are less effective when equivalent concepts have dissimilar labels and are structured with different modeling views. To overcome this semantic heterogeneity, the community has turned to the use of external background knowledge resources. Several methods have been proposed to select ontologies, other than the ones to align, as background knowledge to enhance a given ontology-matching task. However, these methods return a set of complete ontologies, while, in most cases, only fragments of the returned ontologies are effective for discovering new mappings. In this article, we propose an approach to select and build a background knowledge resource with just the right concepts chosen from a set of ontologies, which improves efficiency without loss of effectiveness. The use of background knowledge in ontology matching is a double-edged sword: while it may increase recall (i.e., retrieve more correct mappings), it may lower precision (i.e., produce more incorrect mappings). Therefore, we propose two methods to select the most relevant mappings from the candidate ones: (1)~a selection based on a set of rules and (2)~a selection based on supervised machine learning. Our experiments, conducted on two Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI) datasets, confirm the effectiveness and efficiency of our approach. Moreover, the F-measure values obtained with our approach are very competitive to those of the state-of-the-art matchers exploiting background knowledge resources

Semantically intelligent semi-automated ontology integration

An ontology is a way of information categorization and storage. Web Ontologies provide help in retrieving the required and precise information over the web. However, the problem of heterogeneity between ontologies may occur in the use of multiple ontologies of the same domain. The integration of ontologies provides a solution for the heterogeneity problem. Ontology integration is a solution to problem of interoperability in the knowledge based systems. Ontology integration provides a mechanism to find the semantic association between a pair of reference ontologies based on their concepts. Many researchers have been working on the problem of ontology integration; however, multiple issues related to ontology integration are still not addressed. This dissertation involves the investigation of the ontology integration problem and proposes a layer based enhanced framework as a solution to the problem. The comparison between concepts of reference ontologies is based on their semantics along with their syntax in the concept matching process of ontology integration. The semantic relationship of a concept with other concepts between ontologies and the provision of user confirmation (only for the problematic cases) are also taken into account in this process. The proposed framework is implemented and validated by providing a comparison of the proposed concept matching technique with the existing techniques. The test case scenarios are provided in order to compare and analyse the proposed framework in the analysis phase. The results of the experiments completed demonstrate the efficacy and success of the proposed framework

Results of the Ontology Alignment Evaluation Initiative 2007

euzenat2007gInternational audienceWe present the Ontology Alignment Evaluation Initiative 2007 campaign as well as its results. The OAEI campaign aims at comparing ontology matching systems on precisely defined test sets. OAEI-2007 builds over previous campaigns by having 4 tracks with 7 test sets followed by 17 participants. This is a major increase in the number of participants compared to the previous years. Also, the evaluation results demonstrate that more participants are at the forefront. The final and official results of the campaign are those published on the OAEI web site

Learning Ontology Relations by Combining Corpus-Based Techniques and Reasoning on Data from Semantic Web Sources

The manual construction of formal domain conceptualizations (ontologies) is labor-intensive. Ontology learning, by contrast, provides (semi-)automatic ontology generation from input data such as domain text. This thesis proposes a novel approach for learning labels of non-taxonomic ontology relations. It combines corpus-based techniques with reasoning on Semantic Web data. Corpus-based methods apply vector space similarity of verbs co-occurring with labeled and unlabeled relations to calculate relation label suggestions from a set of candidates. A meta ontology in combination with Semantic Web sources such as DBpedia and OpenCyc allows reasoning to improve the suggested labels. An extensive formal evaluation demonstrates the superior accuracy of the presented hybrid approach

Production ascendante d'ontologies légères sur le web sémantique : une application au référencement de sections de cours

RÉSUMÉ Plusieurs initiatives de métadonnées ont été proposées pour améliorer le repérage des contenus sur le Web. Malgré leur niveau de sophistication élevé, aucune des initiatives de métadonnées ne réussit à s'adapter complètement au caractère atomique des objets d'apprentissage. La nature complexe des objets d'apprentissage demande, en effet, l'utilisation de structures de métadonnées flexibles pouvant être définies sur mesure pour répondre au contexte particulier de chaque objet. La définition d'une structure de métadonnées commune exige toutefois un effort de coordination important entre différents acteurs pour définir, maintenir et mettre à jour les éléments de descriptions. Le consensus nécessaire entre ces intervenants rend lui-même encore plus difficile la personnalisation des éléments de descriptions. Il est toutefois possible de réaliser une description fine des objets d'apprentissage en insérant directement des annotations à l'intérieur des contenus Web. Une annotation est une note, une explication, ou tout autre type de remarque externe pouvant être attachée à un document sans toutefois être nécessairement insérée dans ce document. Il est aussi possible de préciser la sémantique d'une annotation en utilisant des descriptions RDF (Resource Description Framework). Le RDF est une recommandation du W3C pour la description des ressources Web. Il s'agit d'un modèle de données pour la description de ressources qui peut donc être considéré, à ce titre, comme un modèle de métadonnées (ou méta-métadonnée). Les expressions RDF se présentent comme des triplets composés d'un sujet, d'un prédicat et d'un objet de relation. Les éléments de triplets RDF servent à indiquer qu'une ressource possède une propriété et une valeur donnée. Une expression RDF peut faire référence à des ontologies pour préciser le sens d'une ressource Web. Une ontologie définit d'une manière formelle les connaissances communes d'un domaine particulier partagées entre différents utilisateurs. Les ontologies jouent ainsi le rôle d'une langue universelle, une sorte d'interlingua, qui permet à des gens ou des applications d'échanger des informations sur une base commune. Ces informations concernent aussi bien les concepts que les rapports qui existent entre les différents éléments de connaissance d'un domaine La conception d'ontologies reste une opération complexe qui demande un travail de réflexion important. Des ontologies réalisées de manière isolée par des individus différents peuvent ainsi donner naissance à des descriptions très différentes d'un même domaine. Une solution pour réduire l'hétérogénéité structurale et sémantique des ontologies consiste à mettre en place des équipes de travail qui réalisent ensemble la sélection et la définition des éléments d'une ontologie commune. Le recours à ces équipes spécialisées implique toutefois les mêmes inconvénients que ceux rencontrés dans la construction des descriptions proposées par les grandes initiatives de métadonnées. Nous pensons qu'il est toutefois possible de réaliser des ontologies consensuelles sans nécessairement impliquer une équipe de conception spécialisée. Sur la base de notre propre expérience, nous avons constaté que lorsqu'un concepteur de cours récupère un contenu déjà annoté, celui-ci se montre aussi généralement intéressé à conserver la valeur des annotations récupérées. Ces mêmes annotations sont aussi souvent réutilisées de nouveau pour réaliser des descriptions supplémentaires. Nous pensons donc qu'il est ainsi possible de favoriser la construction d'ontologies en permettant simplement à des concepteurs de cours d'échanger librement des contenus annotés entre eux tout en permettant à chacun de rajouter/retrancher les descriptions sémantiques rattachées aux annotations récupérées. Nous croyons que les éléments d'ontologies récupérés par chacun seront ainsi systématiquement réutilisés pour favoriser la construction d'ontologies de plus en plus importantes. Nous faisons ainsi l'hypothèse que les emprunts d'annotations réalisés successivement par différents concepteurs de cours se traduisent toujours par un bilan positif entre les ajouts et les retraits réalisés par chacun d'eux, réalisant ainsi un effet de levier positif sur la production globale des annotations. Autrement dit, nous croyons que le nombre de descriptions augmente au fur et à mesure de l'implication d'un nouvel intervenant dans une chaîne de partage. Pour vérifier cette hypothèse, nous avons réalisé une expérience avec huit sujets pour vérifier le taux de réutilisation des annotations et le taux de réutilisation des classes d'ontologie associées à ces mêmes annotations au travers des échanges successifs de contenus entre concepteurs de cours. Nous avons construit un prototype logiciel qui permet la construction et l'échange d'annotations RDF associées à des ontologies OWL (Web Ontology Language). Les huit sujets avaient pour consigne d'échanger entre eux des contenus de cours et de modifier, si nécessaire, les annotations déjà réalisées par les autres. Les actions des différents utilisateurs étaient enregistrées par le logiciel. En étudiant le fichier de journalisation généré par le logiciel, nous avons démontré que le taux de réutilisation des annotations est de 88% alors que celui des classes d'ontologies échangées atteint 99%. Nous avons ainsi découvert l'existence d'un effet de levier important dans la conception de contenus annotés qui facilitera certainement la mise en place définitive du Web sémantique. Les gains de cette découverte sont nombreux : notamment de ne plus être dépendant d'équipes spécialisées pour la production d'ontologies consensuelles, de réduire substantiellement la nécessité d'avoir à recourir à des techniques complexes d'alignement d'ontologies et de favoriser la capture des connaissances directement au niveau des concepteurs de contenu. CONTENU Les initiatives de métadonnées -- Initiatives de collaboration -- Métadonnées pédagogiques -- Problèmes de la personnalisation des structures de métadonnées -- Les annotations -- Annotations électroniques -- Catégorisation -- Les ontologies -- Le Web sémantique -- Resource description framework (RDF) -- OWL -- Architecture -- Problème de description des contenus -- Structure de description des métadonnées -- Annotations manuelles -- Hétérogénéité des descriptions RDF -- Alignement des ontologies -- Acteurs -- Méthodologie Prototype logiciel -- Analyse des résultats -- Durée -- Réutilisation des annotations -- Ontologies produites -- Réutilisation des ontologies -- Annogramme -- Facilité d'utilisation -- Comportement et attitude -- Contribution à l'avancement des connaissances

Exploiting the structure of background knowledge used in ontology matching

We investigate the use of a background knowledge ontology in ontology matching. We conducted experiments on matching two medical ontologies using a third extensive one as background knowledge, and compare the results with directly matching the two ontologies. Our results indicate that using background knowledge, in particular the exploitation of its structure, has enormous benefits on the matching. The structure of the background ontology needs closer examination to determine how to use it in order to obtain maximal benefit