Multilingual SPARQL Query Generation Using Lexico-Syntactic Patterns

Le Web Semantique et les technologies qui s’y rattachent ont permis la création d’un grand nombre de données disponibles publiquement sous forme de bases de connaissances. Toutefois, ces données nécessitent un langage de requêtes SPARQL qui n’est pas maitrisé par tous les usagers. Pour faciliter le lien entre les bases de connaissances comme DBpedia destinées à être utilisées par des machines et les utilisateurs humains, plusieurs systèmes de question-réponse ont été développés. Le but de tels systèmes est de retrouver dans les bases de connaissances des réponses à des questions posées avec un minimum d’effort demandé de la part des utilisateurs. Cependant, plusieurs de ces systèmes ne permettent pas des expressions en langage naturel et imposent des restrictions spécifiques sur le format des questions. De plus, les systèmes monolingues, très souvent en anglais, sont beaucoup plus populaires que les systèmes multilingues qui ont des performances moindres. Le but de ce travail est de développer un système de question-réponse multilingue capable de prendre des questions exprimées en langage naturel et d’extraire la réponse d’une base de connaissance. Ceci est effectué en transformant automatiquement la question posée en requêtes SPARQL. Cette génération de requêtes repose sur des patrons lexico-syntaxiques qui exploitent la spécificité syntaxique de chaque langue.----------ABSTRACT: The continuous work on the Semantic Web and its related technologies for the past few decades has lead to large amounts of publicly available data and a better way to access it. To bridge the gap between human users and large knowledge bases, such as DBpedia, designed for machines, various QA systems have been developed. These systems aim to answer users’ questions as accurately as possible with as little effort possible from the user. However, not all systems allow for full natural language questions and impose additional restrictions on the user’s input. In addition, monolingual systems are much more prevalent in the field with English being widely used while other languages lack behind. The objective of this work is to propose a multilingual QA system able to take full natural language questions and to retrieve information from a knowledge base. This is done by transforming the user’s question automatically into a SPARQL query that is sent to DBpedia. This work relies, among other aspects, on a set of lexico-syntactic patterns that leverage the power of language-specific syntax to generate more accurate queries

Enabling Complex Semantic Queries to Bioinformatics Databases through Intuitive Search Over Data

Data integration promises to be one of the main catalysts in enabling new insights to be drawn from the wealth of biological data already available publicly. However, the heterogene- ity of the existing data sources still poses significant challenges for achieving interoperability among biological databases. Furthermore, merely solving the technical challenges of data in- tegration, for example through the use of common data representation formats, leaves open the larger problem. Namely, the steep learning curve required for understanding the data models of each public source, as well as the technical language through which the sources can be queried and joined. As a consequence, most of the available biological data remain practically unexplored today. In this thesis, we address these problems jointly, by first introducing an ontology-based data integration solution in order to mitigate the data source heterogeneity problem. We illustrate through the concrete example of Bgee, a gene expression data source, how relational databases can be exposed as virtual Resource Description Framework (RDF) graphs, through relational-to-RDF mappings. This has the important advantage that the original data source can remain unmodified, while still becoming interoperable with external RDF sources. We complement our methods with applied case studies designed to guide domain experts in formulating expressive federated queries targeting the integrated data across the domains of evolutionary relationships and gene expression. More precisely, we introduce two com- parative analyses, first within the same domain (using orthology data from multiple, inter- operable, data sources) and second across domains, in order to study the relation between expression change and evolution rate following a duplication event. Finally, in order to bridge the semantic gap between users and data, we design and im- plement Bio-SODA, a question answering system over domain knowledge graphs, that does not require training data for translating user questions to SPARQL. Bio-SODA uses a novel ranking approach that combines syntactic and semantic similarity, while also incorporating node centrality metrics to rank candidate matches for a given user question. Our results in testing Bio-SODA across several real-world databases that span multiple domains (both within and outside bioinformatics) show that it can answer complex, multi-fact queries, be- yond the current state-of-the-art in the more well-studied open-domain question answering. -- L’intégration des données promet d’être l’un des principaux catalyseurs permettant d’extraire des nouveaux aperçus de la richesse des données biologiques déjà disponibles publiquement. Cependant, l’hétérogénéité des sources de données existantes pose encore des défis importants pour parvenir à l’interopérabilité des bases de données biologiques. De plus, en surmontant seulement les défis techniques de l’intégration des données, par exemple grâce à l’utilisation de formats standard de représentation de données, on laisse ouvert un problème encore plus grand. À savoir, la courbe d’apprentissage abrupte nécessaire pour comprendre la modéli- sation des données choisie par chaque source publique, ainsi que le langage technique par lequel les sources peuvent être interrogés et jointes. Par conséquent, la plupart des données biologiques publiquement disponibles restent pratiquement inexplorés aujourd’hui. Dans cette thèse, nous abordons l’ensemble des deux problèmes, en introduisant d’abord une solution d’intégration de données basée sur ontologies, afin d’atténuer le problème d’hété- rogénéité des sources de données. Nous montrons, à travers l’exemple de Bgee, une base de données d’expression de gènes, une approche permettant les bases de données relationnelles d’être publiés sous forme de graphes RDF (Resource Description Framework) virtuels, via des correspondances relationnel-vers-RDF (« relational-to-RDF mappings »). Cela présente l’important avantage que la source de données d’origine peut rester inchangé, tout en de- venant interopérable avec les sources RDF externes. Nous complétons nos méthodes avec des études de cas appliquées, conçues pour guider les experts du domaine dans la formulation de requêtes fédérées expressives, ciblant les don- nées intégrées dans les domaines des relations évolutionnaires et de l’expression des gènes. Plus précisément, nous introduisons deux analyses comparatives, d’abord dans le même do- maine (en utilisant des données d’orthologie provenant de plusieurs sources de données in- teropérables) et ensuite à travers des domaines interconnectés, afin d’étudier la relation entre le changement d’expression et le taux d’évolution suite à une duplication de gène. Enfin, afin de mitiger le décalage sémantique entre les utilisateurs et les données, nous concevons et implémentons Bio-SODA, un système de réponse aux questions sur des graphes de connaissances domaine-spécifique, qui ne nécessite pas de données de formation pour traduire les questions des utilisateurs vers SPARQL. Bio-SODA utilise une nouvelle ap- proche de classement qui combine la similarité syntactique et sémantique, tout en incorporant des métriques de centralité des nœuds, pour classer les possibles candidats en réponse à une question utilisateur donnée. Nos résultats suite aux tests effectués en utilisant Bio-SODA sur plusieurs bases de données à travers plusieurs domaines (tantôt liés à la bioinformatique qu’extérieurs) montrent que Bio-SODA réussit à répondre à des questions complexes, en- gendrant multiples entités, au-delà de l’état actuel de la technique en matière de systèmes de réponses aux questions sur les données structures, en particulier graphes de connaissances