The Identification of the Information Quanta in Semantic Network: A basis for the Structural Analysis in Ontology Evaluation

The following article proposes a novel context by Information Quanta in the structural analysis of ontologies, which could be used to develop ontology evaluation metrics and measures. The identification of information quantum needs to clarify knowledge quanta in knowledge systems and semantic networks by considering two influential theories as Quantum Theory of Knowledge (QTK) proposed by Burgin (1995a; 1997; 2004) and the Semantic Link Theory of Knowledge (SLTK) proposed by Zhuge (2004; 2010; 2012). QTK identifies the quantum level of knowledge as knowledge quanta comprising the minimal blocks or units of knowledge in the construction of knowledge systems. In this case, knowledge quanta are primitive propositions and predicates. Elementary units of semantic networks, the triad of two nodes and a labeled semantic link between them, in SLTK based on the Semantic Link Network Theory (SLNT) could be conceptualized as knowledge quanta. Quantum units of knowledge are shared representations in the QTK and the SLTK. As a kind of semantic network, ontology also includes the triads of nodes and semantic links defined as knowledge quanta here. A semantic link as a knowledge quantum can be divided into its components, i.e., into three parts: subject, object, and relation. These separate parts can be considered as the information quantum or semantic network data. Finally, it can be said that the information quantum or data in the semantic network of ontologies that include the subject, object, and relation are derived from the fragmentation of the semantic links into their components. Identifying information quanta in ontologies could play an influential role in establishing and developing a new context in the structural analysis of ontologies through proposing, developing and applying new metrics and criteria in measurement of the mentioned quantum elements (i.e., ontology data)

Semantic linking through spaces for cyber-physical-socio intelligence:a methodology

Humans consciously and subconsciously establish various links, emerge semantic images and reason in mind, learn linking effect and rules, select linked individuals to interact, and form closed loops through links while co-experiencing in multiple spaces in lifetime. Machines are limited in these abilities although various graph-based models have been used to link resources in the cyber space. The following are fundamental limitations of machine intelligence: (1) machines know few links and rules in the physical space, physiological space, psychological space, socio space and mental space, so it is not realistic to expect machines to discover laws and solve problems in these spaces; and, (2) machines can only process pre-designed algorithms and data structures in the cyber space. They are limited in ability to go beyond the cyber space, to learn linking rules, to know the effect of linking, and to explain computing results according to physical, physiological, psychological and socio laws. Linking various spaces will create a complex space — the Cyber-Physical-Physiological-Psychological-Socio-Mental Environment CP3SME. Diverse spaces will emerge, evolve, compete and cooperate with each other to extend machine intelligence and human intelligence. From multi-disciplinary perspective, this paper reviews previous ideas on various links, introduces the concept of cyber-physical society, proposes the ideal of the CP3SME including its definition, characteristics, and multi-disciplinary revolution, and explores the methodology of linking through spaces for cyber-physical-socio intelligence. The methodology includes new models, principles, mechanisms, scientific issues, and philosophical explanation. The CP3SME aims at an ideal environment for humans to live and work. Exploration will go beyond previous ideals on intelligence and computing

De nouveaux facteurs pour l'exploitation de la sémantique d'un texte en recherche d'information

Les travaux présentés dans ce mémoire se situent dans le contexte de la recherche d'information. Plus précisément, nous proposons de nouveaux facteurs " centralité, fréquence conceptuelle" permettant à notre sens, de mieux caractériser la dimension sémantique du contenu des textes, allant au-delà des méthodes d'indexation classiques basées exclusivement sur les statistiques. Ces facteurs devraient tirer parti de l'identification de différents types de relations telles que -est-une partie-de, liés à, synonymie, domaine, etc.- qui existent entre les mots d'un texte. L'approche que nous avons proposée pour calculer la valeur de nos facteurs est bâtie en trois étapes : (1) Extraction des concepts issus de WordNet1 associés aux termes du document puis désambigüisation de leurs sens, (2) Regroupement des concepts pour former des clusters de concepts (Ces étapes construisent la vue sémantique des documents), (3) A l'intérieur de chaque cluster, chaque terme possède un degré de " centralité ", fonction du nombre de mots du cluster avec lequel il est en relation directe, et une " fréquence conceptuelle " estimée par la somme des fréquences de ces mots. D'une part, nous menons une étude sur des méthodes potentielles basées sur les facteurs proposés pour extraire des vues sémantiques du contenu des textes. L'objectif est de construire des structures de graphes/hiérarchies offrant une vue du contenu sémantique des documents. Ensuite, ces vues seront élaborées à partir de nos nouveaux facteurs, mais aussi de l'utilisation des fréquences d'occurrence, et de la prise en compte de l'importance des mots (en particulier en terme de leur spécificité). Le poids relatif des vues partielles, la fréquence et la spécificité de leurs composants sont d'autant des indications qui devraient permettre d'identifier et de construire des sous-ensembles hiérarchisés de mots (présents dans le texte ou sémantiquement associés à des mots du texte), et de refléter les concepts présents dans le contenu du texte. L'obtention d'une meilleure représentation du contenu sémantique des textes aidera à mieux retrouver les textes pertinents pour une requête donnée, et à donner une vue synthétisée du contenu des textes proposés à l'utilisateur en réponse à sa requête. D'autre part, nous proposons une technique de désambiguïsation du concept basée sur la centralité. En fait, le sens d'un terme est ambigu, il dépend de son contexte d'emploi. Dans notre proposition, nous utilisons l'ontologie de WordNet, qui est précise dans la couverture des sens de termes, où un terme peut être attaché à plusieurs concepts. La méthode proposée consiste à trouver le meilleur concept WordNet permettant de représenter le sens du terme désigné par le texte. Le concept choisi est celui qui a un maximum de relations avec les termes du document, autrement dit, celui qui a une valeur maximale de centralité. L'utilisation d'une méthode de désambiguïsation est une étape inévitable dans une indexation conceptuelle, elle permet de mieux représenter le contenu sémantique d'un document. Enfin, nous utilisons nos facteurs dans le cadre de Recherche d'Information comme de nouveaux facteurs pour mesurer la pertinence d'un document vis-à-vis d'une requête (tâche de RI ad-hoc). L'utilisation de nos facteurs sémantiques est intéressante dans la RI, où nous estimons un degré de relativité entre les termes d'une requête et ceux d'un document indépendamment de leur présence dans ce dernier. Dans ce cadre, nous avons proposé une nouvelle fonction de pondération basée sur la centralité, ainsi que nous avons intégré les nouveaux facteurs à des fonctions connues. Dans les différentes expérimentations menées, nous avons montré que l'intégration de nos facteurs sémantiques ramène une amélioration au niveau de précision dans un moteur de recherche d'information. Tâche prometteuse pour une recherche plus ciblée et plus efficace.The work presented in this paper are in the context of information retrieval. Specifically, we propose new factors "centrality frequebcy conceptual" to our senses, to better characterize the semantic dimension of the text content, going beyond traditional indexing methods based solely on statistics. Theses factors should benefit from the identification of different typesif relationships sich as is-part-of, relating to, synonymy, domain, etc. -between tha words of text