Confidence Management for Learning Ontologies from Dynamic Web Sources

Dynamic environments require effective update mechanisms for ontologies to incorporate new knowledge. In this position paper we present a dynamic framework for ontology learning which integrates automated learning methods with rapid user feedback mechanism to build and extend lightweight domain ontologies at regular intervals. Automated methods collect evidence from a variety of heterogeneous sources and generate an ontology with spreading activation techniques, while crowdsourcing in the form of Games with a Purpose validates the new ontology elements. Special data structures support dynamic confidence management in regards to three major aspects of the ontology: (i) the incoming facts collected from evidence sources, (ii) the relations that constitute the extended ontology, and (iii) the observed quality of evidence sources. Based on these data structures we propose trend detection experiments to measure not only significant changes in the domain, but also in the conceptualization suggested by user feedbac

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

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

Ontology evolution with Evolva

Ontology evolution is a painstaking and time-consuming process, especially in information rich and dynamic domains. While ontology evolution refers both to the adaptation of ontologies (e.g., through additions or updates possibly discovered from external data sources) and the management of these changes, no existing tools offer both functionalities. The Evolva framework aims to be a blueprint for a comprehensive ontology evolution tool that would cover both tasks. Additionally, Evolva proposes the use of background knowledge sources to reduce user involvement in the ontology adaptation step. This demo focuses on the initial, concrete implementation of our framework