Modélisation de Ressources Termino-Ontologiques en OWL

National audienceDans le cadre de recherches menées sur l'indexation sémantique, nous avons été conduits à nous interroger sur l'efficacité générale des modèles actuels de représentation des terminologies au sein des ontologies. Après avoir évoqué leurs limites actuelles, nous proposons un nouveau modèle pour manipuler une ressource termino-ontologique en OWL et nous en décrivons son implémentation prochaine au sein de l'environnement Protégé

Réseau terminologique versus Ontologie

National audienceLes méthodes de construction d'ontologies à partir de textes comportent une phase de conceptualisation au cours de laquelle s'effectue le passage du terme au concept. Dans ce papier, nous montrons comment se construit ce passage du terme au concept via des étapes se situant sur le plan linguistique, termino-ontologique et ontologique permettant ainsi l'articulation entre l'expression des connaissances en corpus via la langue et leur expression formelle via un langage de représentation des connaissances. La spécificité des ressources obtenues à chaque pas de la conceptualisation permet de distinguer clairement leurs usages et leur complémentarité

Tâche, domaine et application : influences sur le processus de modélisation de connaissances

National audienceUn nombre croissant d'outils de gestion de documents et de connaissances a désormais recours à des ressources terminologiques et/ou ontologiques (RTO) pour répondre à leurs besoins applicatifs. Nous montrons que le processus de modélisation de telles ressources passe par la prise en compte de la nature du domaine, de la tâche et de l'application visés. Pour cela, nous nous appuyons sur une étude de cas de construction de RTO à partir de textes dans le domaine du diagnostic automobile

Modélisation de connaissances à partir de textes pour une recherche d'information sémantique

Avec l'avènement d'Internet et des réseaux d'entreprise, les documents numériques ont subi de profondes transformations, tant dans la diversification de leur support (texte, image, son, vidéo), que dans la forte augmentation de leur nombre accessible informatiquement. La Recherche d'Information (RI) a alors pris une importance capitale : l'utilisateur en quête de données répondant à ses besoins veut disposer de logiciels capables d'exploiter les contenus textuels et de trouver automatiquement tout document pertinent pour la requête. Pour comparer selon leur sens requête et documents, la RI sémantique nécessite deux opérations préalables : l'obtention d'un modèle des connaissances manipulées et, grâce à lui, l'indexation sémantique des données textuelles. Dans ce mémoire, nous étudions les modèles de Ressources Termino-Ontologiques (RTO) adaptés à la RI et développons un formalisme qui, contrairement aux approches classiques, décrit explicitement la relation entre termes du lexique et concepts de l'ontologie, tout en respectant le standard OWL-DL. Nous abordons ensuite la problématique de maintenance d'une RTO pour la RI : quand un domaine évolue dans le temps, sa RTO correspondante doit être modifiée en conséquence. L'originalité de notre approche réside dans la mise en parallèle entre maintenance de RTO et indexation sémantique : l'ontographe définit des règles évaluant automatiquement la correction de la RTO en fonction des résultats d'indexation attendus ; appliquées aux documents à indexer, ces règles aident à repérer ceux qui témoignent de la nécessité de maintenance. L'outil présente alors ces documents avec des conseils de modification. Notre dernière contribution inclut notre formalisme de RTO et le cycle de maintenance au sein d'un processus global de RI sémantique. Nous nous intéressons notamment à la comparaison sémantique d'un document à une requête en langue naturelle. Nous proposons une mesure de similarité tenant compte de la proximité taxonomique de deux notions, ainsi que de la manière dont chacune est reliée sémantiquement à d'autres éléments. La pertinence de nos contributions a été principalement mise à l'épreuve par la réalisation et l'utilisation d'un prototype d'outil pour la RI sémantique dans le cadre d'un partenariat avec Actia, une société spécialiste du diagnostic automobile.With the spreading of Internet and local networks, numerical documents have been undergoing deep mutations, mainly due to the diversification of supports (text, image, sound, video) and their high number accessible by computers. Information Retrieval (IR) has thus become crucial: any user of a search engine wants it to be able to process textual contents to find automatically all documents relevant for their query. In order to compare a query with a document, semantic IR needs two prior operations to be carried out: obtaining a model for the handled knowledge and using it to index semantically the textual data. In this thesis, we study Ontological and Terminological Resources (OTR) adapted for IR and we develop a formalism which, unlike classical approaches, explicitly describes the relationship between terms and concepts, while respecting OWL-DL standard. Afterwards, we broach the topic of maintaining an OTR for IR: when a domain evolves in time, its corresponding OTR must be modified accordingly. The originality of our approach lies in the parallel computing of OTR maintenance and semantic indexing: the engineer can define rules which evaluate automatically the correctness of the OTR with respect to the expected indexing results; applied to the documents to be indexed, these rules help to spot the ones which show the necessity of maintaining the OTR. The tool then displays these documents with evolution advice. Our last contribution consists in integrating our OTR formalism and the maintenance cycle into a global semantic IR process. We especially focus on the semantic matching between a document and a keyword based query. We propose a semantic similarity measure which takes into account both the taxonomical proximity of two notions and the way each one is semantically connected to other entities. The relevance of our contributions was mainly tested by the implementation and use of a prototype tool for semantic IR as part of a partnership with ACTIA, a company specialized in automotive diagnosi

Evolution cohérente des ressources termino-ontologiques et des annotations sémantiques

Un des enjeux du web sémantique est de produire des caractérisations formelles de contenus documentaires, ou annotations sémantiques, de qualité. Or dans un environnement dynamique, les ressources termino-ontologiques et les annotations sémantiques qu'elles permettent de construire doivent être modifiées régulièrement et en cohérence pour s'adapter à l'évolution du domaine concerné et des collections documentaires annotées. Notre contribution est une méthode qui permet de gérer conjointement l'évolution d'une ressource termino-ontologique et d'annotations sémantiques produites à partir de cette ressource. La méthode définit les types de changements applicables (élémentaires ou complexes), ainsi que des stratégies d'évolution de la ressource et des annotations. Cette méthode est mise en œuvre par le logiciel EvOnto qui s'intègre à l'environnement d'annotation automatique de documents TextViz défini dans le cadre du projet ANR DYNAMO. L'originalité d'EvOnto est de s'adapter à plusieurs scénarios d'évolution suivant que ce soit l'ontologie, la collection documentaire ou les annotations qui soient modifiées. EvOnto assure un support à l'ontologue en le guidant interactivement pour formuler une demande de changement, évaluer son impact (effets supplémentaires) sur la ressource termino-ontologique et aussi sur les annotations sémantiques, et décider ensuite de leur mise en œuvre. Il fournit des informations à l'ontologue pour qu'il décide d'une évolution en connaissant ses conséquences, et qu'il l'adapte pour minimiser les effets négatifs, les impacts non souhaitables ou les coûts correspondants sur la ressource elle-même et son utilisation dans des annotations.One of the challenges of the Semantic Web is to get high quality formal representations that characterize document content, also called semantic annotations. In a dynamic environment, the termino-ontological resources and semantic annotations built thanks to the resources must be regularly and consistently modified to adapt to the evolution of the domain to which they relate and to the annotated document collections. Our contribution is a method to jointly manage the evolution of a termino-ontological resource and semantic annotations built with this resource. The method defines applicable change types (elementary or complex) as well as evolution strategies for both the resource and the document semantic annotations. This method is supported by the EvOnto system that takes place in the TextViz platform for ontology-based automatic document annotation developed in the DYNAMO project. The originality of EvOnto is to preserve the consistency between the termino-ontological resources and the semantic annotations.. EvOnto provides support to the ontologist for different scenarios, and guides him interactively when he requests for a change by assessing its impact (additional effects) on the quality of the termino-ontological resource and also on semantic annotations, and then when he decides on their implementation. EvOnto provides the ontologist with relevant information on the use of ontology so that he takes initiative of a change knowing its consequences, and so that he adapts changes to minimize their negative effects, their undesirable impacts and their related costs on the resource itself and its use in annotations

Des spécifications en langage naturel aux spécifications formelles via une ontologie comme modèle pivot

Le développement d'un système a pour objectif de répondre à des exigences. Aussi, le succès de sa réalisation repose en grande partie sur la phase de spécification des exigences qui a pour vocation de décrire de manière précise et non ambiguë toutes les caractéristiques du système à développer.Les spécifications d'exigences sont le résultat d'une analyse des besoins faisant intervenir différentes parties. Elles sont généralement rédigées en langage naturel (LN) pour une plus large compréhension, ce qui peut mener à diverses interprétations, car les textes en LN peuvent contenir des ambiguïtés sémantiques ou des informations implicites. Il n'est donc pas aisé de spécifier un ensemble complet et cohérent d'exigences. D'où la nécessité d'une vérification formelle des spécifications résultats.Les spécifications LN ne sont pas considérées comme formelles et ne permettent pas l'application directe de méthodes vérification formelles.Ce constat mène à la nécessité de transformer les spécifications LN en spécifications formelles.C'est dans ce contexte que s'inscrit cette thèse.La difficulté principale d'une telle transformation réside dans l'ampleur du fossé entre spécifications LN et spécifications formelles.L'objectif de mon travail de thèse est de proposer une approche permettant de vérifier automatiquement des spécifications d'exigences utilisateur, écrites en langage naturel et décrivant le comportement d'un système.Pour cela, nous avons exploré les possibilités offertes par un modèle de représentation fondé sur un formalisme logique.Nos contributions portent essentiellement sur trois propositions :1) une ontologie en OWL-DL fondée sur les logiques de description, comme modèle de représentation pivot permettant de faire le lien entre spécifications en langage naturel et spécifications formelles; 2) une approche d'instanciation du modèle de représentation pivot, fondée sur une analyse dirigée par la sémantique de l'ontologie, permettant de passer automatiquement des spécifications en langage naturel à leur représentation conceptuelle; et 3) une approche exploitant le formalisme logique de l'ontologie, pour permettre un passage automatique du modèle de représentation pivot vers un langage de spécifications formelles nommé Maude.The main objective of system development is to address requirements. As such, success in its realisation is highly dependent on a requirement specification phase which aims to describe precisely and unambiguously all the characteristics of the system that should be developed. In order to arrive at a set of requirements, a user needs analysis is carried out which involves different parties (stakeholders). The system requirements are generally written in natural language to garantuee a wider understanding. However, since NL texts can contain semantic ambiguities, implicit information, or other inconsistenties, this can lead to diverse interpretations. Hence, it is not easy to specify a set of complete and consistent requirements, and therefore, the specified requirements must be formally checked. Specifications written in NL are not considered to be formal and do not allow for a direct application of formal methods. We must therefore transform NL requirements into formal specifications. The work presented in this thesis was carried out in this framework. The main difficulty of such transformation is the gap between NL requirements and formal specifications. The objective of this work is to propose an approach for an automatic verification of user requirements which are written in natural language and describe a system's expected behaviour. Our approach uses the potential offered by a representation model based on a logical formalism. Our contribution has three main aspects: 1) an OWL-DL ontology based on description logic, used as a pivot representation model that serves as a link between NL requirements to formal specifications; 2) an approach for the instantiation of the pivot ontology, which allows an automatic transformation of NL requirements to their conceptual representations; and 3) an approach exploiting the logical formalism of the ontology in order to automatically translate the ontology into a formal specification language called Maude.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Gestion dynamique d'ontologies à partir de textes par systèmes multi-agents adaptatifs

Une ontologie est une représentation structurée des connaissances d'un domaine sous la forme d'un réseau conceptuel. Les ontologies sont considérées comme un support indispensable à la communication entre agents logiciels, à l'annotation des sites Web et des ressources documentaires dans une optique de recherche sémantique de l'information. Parce que les connaissances d'un domaine sont amenées à évoluer, une ontologie doit elle aussi évoluer pour rester en cohérence avec le domaine qu'elle modélise. Actuellement, la plupart des travaux traitant de l'évolution d'ontologies se préoccupent de la vérification et du maintien de la cohérence de l'ontologie modifiée. Ces travaux n'apportent pas de solutions concrètes à l'identification de nouvelles connaissances et à leur intégration dans une ontologie. Les travaux en ingénierie d'ontologies à partir de textes quant à eux traitent ce problème d'évolution comme un problème de reconstruction d'une nouvelle ontologie. Souvent, le résultat produit est complètement différent de l'ontologie à modifier. Par ailleurs, les logiciels d'évolution spécifiques à un domaine particulier rendent impossible leur utilisation dans d'autres domaines. Cette thèse propose une solution originale basée sur les systèmes multi-agents adaptatifs (AMAS) pour faire évoluer des ontologies à partir de textes. Chaque terme et concept sont représentés par un agent qui essaie de se situer au bon endroit dans l'organisation qui n'est autre que l'ontologie. Ce travail est concrétisé par un outil nommé DYNAMO. Un besoin d'évolution est déclenché par l'ajout de nouveaux textes dans un corpus de documents. DYNAMO utilise les résultats d'un extracteur de termes et de relations lexicales ainsi qu'un AMAS, nommé DYNAMO MAS, pour proposer une ontologie modifiée à un ontographe. Ce dernier interagit avec DYNAMO MAS via une interface graphique en modifiant l'ontologie proposée (déplacement, ajout, modification de concepts, de termes et/ou de relations), produisant ainsi des contraintes auxquelles l'AMAS doit s'adapter. Cette "coévolution" entre l'AMAS et l'ontographe cesse lorsque l'ontographe juge que l'ontologie modifiée est cohérente avec le nouveau corpus.An ontology is a structured representation of domain knowledge based on a conceptual network. Ontologies are considered as an essential support for the communication between software agents, the annotation of Web sites and textual resources to carry out semantic information retieval. Because domain knowledge can evolve, an ontology must also evolve to remain consistent with the domain that it models. Currently, studies on ontologies evolution are focusing on checking and maintaining the consistency of the evolved ontology. These works do not provide concrete solutions to the identification of new knowledge and its integration into an ontology. Ontology engineering from texts considers evolution as a problem of ontology reconstruction. The result produced by this kind of software is often completely different from the initial ontology. Moreover, it is almost impossible to reuse software designed only for a particular domain. This PhD thesis proposes an original solution based on adaptive multi-agent systems (AMAS) to evolve ontologies from texts. Each term and each concept are agentified and try to find its own right place in the AMAS organization that is the ontology. This work is implemented in a software called DYNAMO. An ontology evolution requirement is triggered by the addition of new texts in a corpus of documents. DYNAMO uses the results of a term extractor and a lexical relation extractor. These results are the input data of an AMAS, called DYNAMO MAS, that evolves an ontology and proposes it to an ontologist. Then, the ontologist interacts with DYNAMO MAS via a graphical interface by modifying the proposed ontology (moving, addition, suppression of concepts, terms and / or relationships). The ontologist's actions are feedback used by the AMAS to adapt the evolved ontology. This "coevolution" process between the AMAS and the ontologist ends when the ontologist judges that the modified ontology is consistent with the new corpus

Donner du sens à des documents semi-structurés : de la construction d'ontologies à l'annotation sémantique

Chapitre 05 : Donner du sens à des documents semi-structurés : de la construction d'ontologies à l'annotation sémantiqueNational audiencePartie 1 : construction et peuplement d'ontologies à partir de textes : démarche générale - critères de bonne structuration d'une ontologie - outils de Traitement Automatique des Langues pour faciliter la construction d'ontologies - ouvertures Partie 2 : "donner du sens" à des contenus : l'annotation sémantique : associer des données et des modèles sémantiques - démarche générale - quel type de ressource pour caractériser "sémantiquement" des contenus/ des données ? - où l'on retrouve le TAL / ouverture

Cahier des charges scientifique et technique de la plateforme DaFOE : Chapitre Modèle de données - Projet DaFOE4App (Differential and Formal Ontology Editor For Applications)

Dossier A.1 / Document A.1.1Ce chapitre présente le modèle de données de DaFOE. Celui-ci est conçu selon une structure générique constituée d'un noyau et offrant des possibilités d'extension

A Multi-perspective Termino-ontological Resource for Information Immersion System Design

More and more structures have to deal with huge amounts of data, and it may be difficult to find the relevant information. To address this issue, documents must be indexed efficiently. Resources such as termino-ontological resources can be used, since they can provide a model of these documents, and index them by means of this model. We present a model and a building method for a multi-perspective termino-ontological resource that provides a structure to be used in an information immersion system. This system will allow to access a set of documents by different entry points according to users’ needs