Local matching learning of large scale biomedical ontologies

Les larges ontologies biomédicales décrivent généralement le même domaine d'intérêt, mais en utilisant des modèles de modélisation et des vocabulaires différents. Aligner ces ontologies qui sont complexes et hétérogènes est une tâche fastidieuse. Les systèmes de matching doivent fournir des résultats de haute qualité en tenant compte de la grande taille de ces ressources. Les systèmes de matching d'ontologies doivent résoudre deux problèmes: (i) intégrer la grande taille d'ontologies, (ii) automatiser le processus d'alignement. Le matching d'ontologies est une tâche difficile en raison de la large taille des ontologies. Les systèmes de matching d'ontologies combinent différents types de matcher pour résoudre ces problèmes. Les principaux problèmes de l'alignement de larges ontologies biomédicales sont: l'hétérogénéité conceptuelle, l'espace de recherche élevé et la qualité réduite des alignements résultants. Les systèmes d'alignement d'ontologies combinent différents matchers afin de réduire l'hétérogénéité. Cette combinaison devrait définir le choix des matchers à combiner et le poids. Différents matchers traitent différents types d'hétérogénéité. Par conséquent, le paramétrage d'un matcher devrait être automatisé par les systèmes d'alignement d'ontologies afin d'obtenir une bonne qualité de correspondance. Nous avons proposé une approche appele "local matching learning" pour faire face à la fois à la grande taille des ontologies et au problème de l'automatisation. Nous divisons un gros problème d'alignement en un ensemble de problèmes d'alignement locaux plus petits. Chaque problème d'alignement local est indépendamment aligné par une approche d'apprentissage automatique. Nous réduisons l'énorme espace de recherche en un ensemble de taches de recherche de corresondances locales plus petites. Nous pouvons aligner efficacement chaque tache de recherche de corresondances locale pour obtenir une meilleure qualité de correspondance. Notre approche de partitionnement se base sur une nouvelle stratégie à découpes multiples générant des partitions non volumineuses et non isolées. Par conséquence, nous pouvons surmonter le problème de l'hétérogénéité conceptuelle. Le nouvel algorithme de partitionnement est basé sur le clustering hiérarchique par agglomération (CHA). Cette approche génère un ensemble de tâches de correspondance locale avec un taux de couverture suffisant avec aucune partition isolée. Chaque tâche d'alignement local est automatiquement alignée en se basant sur les techniques d'apprentissage automatique. Un classificateur local aligne une seule tâche d'alignement local. Les classificateurs locaux sont basés sur des features élémentaires et structurelles. L'attribut class de chaque set de donne d'apprentissage " training set" est automatiquement étiqueté à l'aide d'une base de connaissances externe. Nous avons appliqué une technique de sélection de features pour chaque classificateur local afin de sélectionner les matchers appropriés pour chaque tâche d'alignement local. Cette approche réduit la complexité d'alignement et augmente la précision globale par rapport aux méthodes d'apprentissage traditionnelles. Nous avons prouvé que l'approche de partitionnement est meilleure que les approches actuelles en terme de précision, de taux de couverture et d'absence de partitions isolées. Nous avons évalué l'approche d'apprentissage d'alignement local à l'aide de diverses expériences basées sur des jeux de données d'OAEI 2018. Nous avons déduit qu'il est avantageux de diviser une grande tâche d'alignement d'ontologies en un ensemble de tâches d'alignement locaux. L'espace de recherche est réduit, ce qui réduit le nombre de faux négatifs et de faux positifs. L'application de techniques de sélection de caractéristiques à chaque classificateur local augmente la valeur de rappel pour chaque tâche d'alignement local.Although a considerable body of research work has addressed the problem of ontology matching, few studies have tackled the large ontologies used in the biomedical domain. We introduce a fully automated local matching learning approach that breaks down a large ontology matching task into a set of independent local sub-matching tasks. This approach integrates a novel partitioning algorithm as well as a set of matching learning techniques. The partitioning method is based on hierarchical clustering and does not generate isolated partitions. The matching learning approach employs different techniques: (i) local matching tasks are independently and automatically aligned using their local classifiers, which are based on local training sets built from element level and structure level features, (ii) resampling techniques are used to balance each local training set, and (iii) feature selection techniques are used to automatically select the appropriate tuning parameters for each local matching context. Our local matching learning approach generates a set of combined alignments from each local matching task, and experiments show that a multiple local classifier approach outperforms conventional, state-of-the-art approaches: these use a single classifier for the whole ontology matching task. In addition, focusing on context-aware local training sets based on local feature selection and resampling techniques significantly enhances the obtained results

Génération automatique d'alignements complexes d'ontologies

Le web de données liées (LOD) est composé de nombreux entrepôts de données. Ces données sont décrites par différents vocabulaires (ou ontologies). Chaque ontologie a une terminologie et une modélisation propre ce qui les rend hétérogènes. Pour lier et rendre les données du web de données liées interopérables, les alignements d'ontologies établissent des correspondances entre les entités desdites ontologies. Il existe de nombreux systèmes d'alignement qui génèrent des correspondances simples, i.e., ils lient une entité à une autre entité. Toutefois, pour surmonter l'hétérogénéité des ontologies, des correspondances plus expressives sont parfois nécessaires. Trouver ce genre de correspondances est un travail fastidieux qu'il convient d'automatiser. Dans le cadre de cette thèse, une approche d'alignement complexe basée sur des besoins utilisateurs et des instances communes est proposée. Le domaine des alignements complexes est relativement récent et peu de travaux adressent la problématique de leur évaluation. Pour pallier ce manque, un système d'évaluation automatique basé sur de la comparaison d'instances est proposé. Ce système est complété par un jeu de données artificiel sur le domaine des conférences.The Linked Open Data (LOD) cloud is composed of data repositories. The data in the repositories are described by vocabularies also called ontologies. Each ontology has its own terminology and model. This leads to heterogeneity between them. To make the ontologies and the data they describe interoperable, ontology alignments establish correspondences, or links between their entities. There are many ontology matching systems which generate simple alignments, i.e., they link an entity to another. However, to overcome the ontology heterogeneity, more expressive correspondences are sometimes needed. Finding this kind of correspondence is a fastidious task that can be automated. In this thesis, an automatic complex matching approach based on a user's knowledge needs and common instances is proposed. The complex alignment field is still growing and little work address the evaluation of such alignments. To palliate this lack, we propose an automatic complex alignment evaluation system. This system is based on instances. A famous alignment evaluation dataset has been extended for this evaluation

KGvec2go – Knowledge graph embeddings as a service

In this paper, we present KGvec2go, a Web API for accessing and consuming graph embeddings in a light-weight fashion in downstream applications. Currently, we serve pre-trained embeddings for four knowledge graphs. We introduce the service and its usage, and we show further that the trained models have semantic value by evaluating them on multiple semantic benchmarks. The evaluation also reveals that the combination of multiple models can lead to a better outcome than the best individual model.Comment: to be published in the Proceedings of the International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC) 202

Results of the ontology alignment evaluation initiative 2020

The Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI) aims at comparing ontology matching systems on precisely defined test cases. These test cases can be based on ontologies of different levels of complexity and use different evaluation modalities (e.g., blind evaluation, open evaluation, or consensus). The OAEI 2020 campaign offered 12 tracks with 36 test cases, and was attended by 19 participants. This paper is an overall presentation of that campaign

Transforming into RDF and Interlinking Βig Geospatial Data

Στην εποχή των μεγάλων δεδομένων, μια μεγάλη ποσότητα γεωχωρικών δεδομένων είναι διαθέσιμη στο διαδίκτυο, προερχόμενη από κρατικές υπηρεσίες, εταιρίες και ερευνητικά έργα. Στις περισσότερες περιπτώσεις, αυτά τα δεδομένα δεν ακολουθούν το πρωτόκολλο των διασυνδεδεμένων δεδομένων και οι συνηθισμένοι μέθοδοι μετατροπείς τους έχουν αποδειχθεί ανεπαρκής, εξαιτίας του μεγάλου τους όγκου. Για αυτό τον λόγο, επεκτείνουμε το εργαλείο GeoTriples ώστε να μπορεί να μετατρέψει μεγάλα γεωχωρικά δεδομένα σε RDF γράφους, χρησιμοποιώντας το Apache Spark. Επιπλέον, μετατρέποντας τα δεδομένα σαν RDF τριπλέτες, μπορούμε να τα διασυνδέσουμε με άλλα υπάρχοντα συνδεδεμένα δεδομένα και να εμπλουτίσουμε περαιτέρω το σύννεφο των Ανοικτών Διασυνδεδεμένων Δεδομένων (Linked Open Data cloud). Οπότε, σε αυτήν την εργασία παρουσιάζουμε επίσης κάποιους καινοτόμους αλγορίθμους για συνολική ή βαθμιαία διασύνδεση γεωχωρικών δεδομένων, αλλά και πως τους έχουμε παραλληλοποιήσει στο σύστημα DS­JedAI, το οποίο δουλεύει πάνω στο Apache Spark. Στο τέλος, εκτελούμε αναλυτική αξιολόγηση των συστημάτων και αποδεικνύουμε ότι μπορούν να διαχειριστούν μεγάλα γεωχωρικά δεδομένα αποτελεσματικά.In the era of big data, a vast amount of geospatial data has become available from government agencies, businesses and research projects. In most cases, this data does not follow the linked data paradigm and the conventional methods for transforming it into linked data has been proved ineffective due to its large volume. For this purpose, we extended GeoTriples, an open-source tool developed by our group, to be able to massively transform big geospatial data into RDF graphs, using Apache Spark. Furthermore, by transforming it into RDF, we can interlink it with other linked data and further populated the Linked Open Data Cloud. In this work, we also present novel algorithms for batch and progressive Geospatial Interlinking, as well as how we have parallelized them in the system DS­JedAI, that runs on top of Apache Spark. In the end, we perform a detailed evaluation of both systems and we show that they can operate on big geospatial data effectively

Yavaa: supporting data workflows from discovery to visualization

Recent years have witness an increasing number of data silos being opened up both within organizations and to the general public: Scientists publish their raw data as supplements to articles or even standalone artifacts to enable others to verify and extend their work. Governments pass laws to open up formerly protected data treasures to improve accountability and transparency as well as to enable new business ideas based on this public good. Even companies share structured information about their products and services to advertise their use and thus increase revenue. Exploiting this wealth of information holds many challenges for users, though. Oftentimes data is provided as tables whose sheer endless rows of daunting numbers are barely accessible. InfoVis can mitigate this gap. However, offered visualization options are generally very limited and next to no support is given in applying any of them. The same holds true for data wrangling. Only very few options to adjust the data to the current needs and barely any protection are in place to prevent even the most obvious mistakes. When it comes to data from multiple providers, the situation gets even bleaker. Only recently tools emerged to search for datasets across institutional borders reasonably. Easy-to-use ways to combine these datasets are still missing, though. Finally, results generally lack proper documentation of their provenance. So even the most compelling visualizations can be called into question when their coming about remains unclear. The foundations for a vivid exchange and exploitation of open data are set, but the barrier of entry remains relatively high, especially for non-expert users. This thesis aims to lower that barrier by providing tools and assistance, reducing the amount of prior experience and skills required. It covers the whole workflow ranging from identifying proper datasets, over possible transformations, up until the export of the result in the form of suitable visualizations