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

Production ascendante d'ontologies légères sur le web sémantique : une application au référencement de sections de cours

RÉSUMÉ Plusieurs initiatives de métadonnées ont été proposées pour améliorer le repérage des contenus sur le Web. Malgré leur niveau de sophistication élevé, aucune des initiatives de métadonnées ne réussit à s'adapter complètement au caractère atomique des objets d'apprentissage. La nature complexe des objets d'apprentissage demande, en effet, l'utilisation de structures de métadonnées flexibles pouvant être définies sur mesure pour répondre au contexte particulier de chaque objet. La définition d'une structure de métadonnées commune exige toutefois un effort de coordination important entre différents acteurs pour définir, maintenir et mettre à jour les éléments de descriptions. Le consensus nécessaire entre ces intervenants rend lui-même encore plus difficile la personnalisation des éléments de descriptions. Il est toutefois possible de réaliser une description fine des objets d'apprentissage en insérant directement des annotations à l'intérieur des contenus Web. Une annotation est une note, une explication, ou tout autre type de remarque externe pouvant être attachée à un document sans toutefois être nécessairement insérée dans ce document. Il est aussi possible de préciser la sémantique d'une annotation en utilisant des descriptions RDF (Resource Description Framework). Le RDF est une recommandation du W3C pour la description des ressources Web. Il s'agit d'un modèle de données pour la description de ressources qui peut donc être considéré, à ce titre, comme un modèle de métadonnées (ou méta-métadonnée). Les expressions RDF se présentent comme des triplets composés d'un sujet, d'un prédicat et d'un objet de relation. Les éléments de triplets RDF servent à indiquer qu'une ressource possède une propriété et une valeur donnée. Une expression RDF peut faire référence à des ontologies pour préciser le sens d'une ressource Web. Une ontologie définit d'une manière formelle les connaissances communes d'un domaine particulier partagées entre différents utilisateurs. Les ontologies jouent ainsi le rôle d'une langue universelle, une sorte d'interlingua, qui permet à des gens ou des applications d'échanger des informations sur une base commune. Ces informations concernent aussi bien les concepts que les rapports qui existent entre les différents éléments de connaissance d'un domaine La conception d'ontologies reste une opération complexe qui demande un travail de réflexion important. Des ontologies réalisées de manière isolée par des individus différents peuvent ainsi donner naissance à des descriptions très différentes d'un même domaine. Une solution pour réduire l'hétérogénéité structurale et sémantique des ontologies consiste à mettre en place des équipes de travail qui réalisent ensemble la sélection et la définition des éléments d'une ontologie commune. Le recours à ces équipes spécialisées implique toutefois les mêmes inconvénients que ceux rencontrés dans la construction des descriptions proposées par les grandes initiatives de métadonnées. Nous pensons qu'il est toutefois possible de réaliser des ontologies consensuelles sans nécessairement impliquer une équipe de conception spécialisée. Sur la base de notre propre expérience, nous avons constaté que lorsqu'un concepteur de cours récupère un contenu déjà annoté, celui-ci se montre aussi généralement intéressé à conserver la valeur des annotations récupérées. Ces mêmes annotations sont aussi souvent réutilisées de nouveau pour réaliser des descriptions supplémentaires. Nous pensons donc qu'il est ainsi possible de favoriser la construction d'ontologies en permettant simplement à des concepteurs de cours d'échanger librement des contenus annotés entre eux tout en permettant à chacun de rajouter/retrancher les descriptions sémantiques rattachées aux annotations récupérées. Nous croyons que les éléments d'ontologies récupérés par chacun seront ainsi systématiquement réutilisés pour favoriser la construction d'ontologies de plus en plus importantes. Nous faisons ainsi l'hypothèse que les emprunts d'annotations réalisés successivement par différents concepteurs de cours se traduisent toujours par un bilan positif entre les ajouts et les retraits réalisés par chacun d'eux, réalisant ainsi un effet de levier positif sur la production globale des annotations. Autrement dit, nous croyons que le nombre de descriptions augmente au fur et à mesure de l'implication d'un nouvel intervenant dans une chaîne de partage. Pour vérifier cette hypothèse, nous avons réalisé une expérience avec huit sujets pour vérifier le taux de réutilisation des annotations et le taux de réutilisation des classes d'ontologie associées à ces mêmes annotations au travers des échanges successifs de contenus entre concepteurs de cours. Nous avons construit un prototype logiciel qui permet la construction et l'échange d'annotations RDF associées à des ontologies OWL (Web Ontology Language). Les huit sujets avaient pour consigne d'échanger entre eux des contenus de cours et de modifier, si nécessaire, les annotations déjà réalisées par les autres. Les actions des différents utilisateurs étaient enregistrées par le logiciel. En étudiant le fichier de journalisation généré par le logiciel, nous avons démontré que le taux de réutilisation des annotations est de 88% alors que celui des classes d'ontologies échangées atteint 99%. Nous avons ainsi découvert l'existence d'un effet de levier important dans la conception de contenus annotés qui facilitera certainement la mise en place définitive du Web sémantique. Les gains de cette découverte sont nombreux : notamment de ne plus être dépendant d'équipes spécialisées pour la production d'ontologies consensuelles, de réduire substantiellement la nécessité d'avoir à recourir à des techniques complexes d'alignement d'ontologies et de favoriser la capture des connaissances directement au niveau des concepteurs de contenu. CONTENU Les initiatives de métadonnées -- Initiatives de collaboration -- Métadonnées pédagogiques -- Problèmes de la personnalisation des structures de métadonnées -- Les annotations -- Annotations électroniques -- Catégorisation -- Les ontologies -- Le Web sémantique -- Resource description framework (RDF) -- OWL -- Architecture -- Problème de description des contenus -- Structure de description des métadonnées -- Annotations manuelles -- Hétérogénéité des descriptions RDF -- Alignement des ontologies -- Acteurs -- Méthodologie Prototype logiciel -- Analyse des résultats -- Durée -- Réutilisation des annotations -- Ontologies produites -- Réutilisation des ontologies -- Annogramme -- Facilité d'utilisation -- Comportement et attitude -- Contribution à l'avancement des connaissances

Modélisation du domaine par une méthode fondée sur l'analyse de corpus (2000)

12 pagesNational audienceLes nombreux travaux actuels sur les ontologies et modèles de domaines, justifiés par la perspective de leur réutilisabilité, proposent très peu de solutions aux problèmes pratiques de recueil et de structuration de ces connaissances. Cet article propose une méthode de construction de modèles de domaine ou d'ontologies, dont l'originalité est de se fonder sur l'analyse de corpus en utilisant ses principes linguistiques et ses logiciels de traitement automatique de la langue. Cette démarche se veut un complément efficace et précis aux méthodes classiques de modélisation du domaine à partir d'expertises individuelles

Correction d'ontologies construites à partir de la structure de documents

National audienceLes logiciels de construction d'ontologies à partir de textes réalisent une interprétation fixée a priori du contenu des textes, qu'un expert du domaine ou une ontologie doit vérifier. Or une étude précise des limites des techniques d'analyse des textes permet de guider la correction de l'ontologie apprise en définissant des règles d'aide à la correction. Ces règles attirent l'attention de l'ontographe sur des parties d'ontologie contenant des « anomalies » et tiennent compte du texte d'origine et de l'analyse réalisée pour proposer des corrections. Dans cet article, nous illustrons la notion de règle de correction dans le cas où les connaissances apprises viennent de l'exploitation de structures énumératives parallèles présentes en corpus

Intégration du web sémantique dans un système d'aide à la décision pour le génie logiciel

Avoir à sa disposition des données et des connaissances et savoir à quoi elles servent c'est bien, savoir s'en servir c'est encore mieux. La qualité est un critère recherché dans tous les domaines. Dans des domaines qui font allusion aux objets matériels, il est facile de définir, d'observer et de savoir comment obtenir un produit fini de bonne qualité. Dans le domaine du génie logiciel, il est bien plus difficile de définir et d'observer la qualité d'un produit. On fait appel aux métriques, aux normes de qualité, aux modèles de qualité, etc., pour pouvoir déterminer, évaluer et améliorer la qualité d'un logiciel. Les résultats des études empiriques et les connaissances des experts à ce sujet ne sont malheureusement pas partagés avec tous les acteurs du domaine, ce qui entraine des interprétations différentes, la répétition des études ou l'ignorance de certains faits importants pour produire un logiciel de qualité. Dans le souci de permettre et faciliter le partage des connaissances et des données sur la qualité logicielle, nous avons exploité ce que le web sémantique offre (RDF, RDFS, OWL-DL). Nous avons aussi tiré avantage du web sémantique pour encourager la communauté du génie logiciel à unir leur savoir afin d'avoir la même compréhension et interprétation des données et connaissances sur la qualité logicielle. Nous avons réalisé une ontologie qui regroupe ces connaissances et données (modèles de qualité, attributs de qualité, métriques, etc.) indépendamment de leurs formats de sauvegarde. Nous avons mis cette ontologie à la disposition de tous et tout acteur avec le droit d'écriture peut apporter sa contribution à cet effort de centralisation, d'uniformisation et partage des connaissances. En faisant partie intégrante d'un système d'aide à la décision, cette ontologie est destinée à contribuer, dans les phases de conception, d'implémentation et de maintenance.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : modèles de qualité, métriques, web sémantique, ontologie

Contribution à la maintenance des ontologies à partir d'analyses textuelles : extraction de termes et de relations entre termes

Les ontologies sont des nouvelles formes de contrôle intelligent de l'information. Elles présentent un savoir préalable requis pour un traitement systématique de l'information à des fins de navigation, de rappel, de précision, etc. Toutefois, les ontologies sont confrontées de façon continue à un problème d'évolution. Étant donné la complexité des changements à apporter, un processus de maintenance, du moins semi-automatique, s'impose de plus en plus pour faciliter cette tâche et assurer sa fiabilité.\ud L'approche proposée trouve son fondement dans un modèle cognitif décrivant un processus d'extraction de connaissances à partir de textes et de thésaurus. Nous mettons ainsi, les textes au centre du processus d'ingénierie des connaissances et présentons une approche se démarquant des techniques formelles classiques en représentation de connaissances par son indépendance de la langue. Les traitements textuels sont fondés principalement sur un processus de classification supporté par un réseau de neurones (ART 1) et sur l'Indexation Sémantique Latente appliquée sur des classes de termes. Partant de l'hypothèse que l'extraction -de connaissances à partir de textes ne peut se contenter d'un traitement statistique (ni même linguistique) de données textuelles pour accaparer toute leur richesse sémantique, un processus d'extraction de connaissances à partir d'un thésaurus a été conçu afin d'intégrer, le mieux possible, les connaissances du domaine au sein de l'ontologie. Ce processus est fondé principalement sur un calcul d'associations sémantiques entre des Vecteurs Conceptuels. Le modèle proposé représente une chaîne de traitement (ONTOLOGICO) au sein de la plateforme\ud SATIM. Ce modèle vise à assister les experts de domaine dans leur tâche de conceptualisation et de maintenance des ontologies en se basant sur un processus itératif supporté par un ensemble de modules, en particulier, un extracteur de termes, un lemmatiseur, un segmenteur, un classifieur, un module de raffinement sémantique basé sur l'Indexation Sémantique Latente et un identificateur de termes reliés basé sur le calcul de similarité sémantique entre les couples de vecteurs conceptuels. La découverte de relations entre termes pour les besoins d'une conceptualisation de domaine s'avère être le résultat d'une complémentarité de traitements appliqués tant sur des textes de domaine que sur un thésaurus. D'une part, les analyses textuelles fondées principalement sur l'application de l'Indexation Sémantique Latente sur des classes de termes génèrent des relations sémantiques précises. D'autre part, l'extraction de relations sémantiques à partir d'un thésaurus, en se basant sur une représentation par des Vecteurs conceptuels, constitue un choix théorique judicieux et performant. Ce processus joue en effet, un rôle important dans la complétude des relations.\ud Ce projet de recherche se place au coeur des échanges entre terminologie et acquisition de connaissances. Il amène une réflexion sur les divers paliers à envisager dans une telle démarche de modélisation de connaissances textuelles pour des objectifs de maintenance d'une ontologie de domaine. La méthodologie proposée constitue une aide précieuse dans le domaine de la maintenance des ontologies. Elle assiste les terminologues chargés de naviguer à travers de vastes données textuelles pour extraire et normaliser la terminologie et facilite la tâche des ingénieurs en connaissances, chargés de modéliser des domaines. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Maintenance d'ontologie, Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN), Indexation Sémantique Latente, Vecteurs Conceptuels, Classification automatique, Réseaux de Neurones

Recherche d'information sémantique et extraction automatique d'ontologie du domaine

Il peut s'avérer ardu, même pour une organisation de petite taille, de se retrouver parmi des centaines, voir des milliers de documents électroniques. Souvent, les techniques employées par les moteurs de recherche dans Internet sont utilisées par les entreprises voulant faciliter la recherche d'information dans leur intranet. Ces techniques reposent sur des méthodes statistiques et ne permettent pas de traiter la sémantique contenue dans la requête de l'usager ainsi que dans les documents. Certaines approches ont été développées pour extraire cette sémantique et ainsi, mieux répondre à des requêtes faites par les usagers. Par contre, la plupart de ces techniques ont été conçues pour s'appliquer au Web en entier et non pas sur un domaine en particulier. Il pourrait être intéressant d'utiliser une ontologie pour représenter un domaine spécifique et ainsi, être capable de mieux répondre aux questions posées par un usager. Ce mémoire présente notre approche proposant l'utilisation du logiciel Text- To-Onto pour créer automatiquement une ontologie décrivant un domaine. Cette même ontologie est par la suite utilisée par le logiciel Sesei, qui est un filtre sémantique pour les moteurs de recherche conventionnels. Cette méthode permet ainsi d'améliorer la pertinence des documents envoyés à l'usager.It can prove to be diffcult, even for a small size organization, to find information among hundreds, even thousands of electronic documents. Most often, the methods employed by search engines on the Internet are used by companies wanting to improve information retrieval on their intranet. These techniques rest on statistical methods and do not make it possible neither to evaluate the semantics contained in the user requests, nor in the documents. Certain methods were developed to extract this semantics and thus, to improve the answer given to requests. On the other hand, the majority of these techniques were conceived to be applied on the entire World Wide Web and not on a particular field of knowledge, like corporative data. It could be interesting to use domain specific ontologies in trying to link a specific query to related documents and thus, to be able to better answer these queries. This thesis presents our approach which proposes the use of the Text-To-Onto software to automatically create an ontology describing a particular field. Thereafter, this ontology is used by the Sesei software, which is a semantic filter for conventional search engines. This method makes it possible to improve the relevance of documents returned to the user

Un environnement sémantique à base d'agents pour la formation à distance (E-Learning)

Aujourd’hui, les établissements d’enseignement, tels que les universités, de plus en plus offrent des contenus d’E -Learning. Certains de ces cours sont utilisés avec l'enseignement traditionnel (face à face ou présentiel), tandis que d'autres sont utilisés entièrement en ligne. La création de contenu d'apprentissage est une tâche principale dans tous les environnements d'apprentissage en ligne. Les contraintes de réduire au minimum le temps nécessaire pour développer un contenu d'apprentissage, d'augmenter sa qualité scientifique et de l'adapter à de nombreuses situations (contenu adaptatif), ont été un principal objectif et donc plusieurs approches et méthodes ont été proposées. En outre, les caractéristiques intellectuelles et sociales, ainsi que les styles d'apprentissage des individus, peuvent être très différents. Ces différences conduisent les personnes à adapter le contenu d'apprentissage en tenant compte des profils des apprenants et de leurs objectifs et caractéristiques. Cette recherche ouvre des portes pour les systèmes d'apprentissage avancées, qui fournissent aux apprenants immédiatement, des contenus d’apprentissage adaptés selon plusieurs critères de chaque apprenant. Alors que, il ne peut pas être pratique si nous n'avons pas plus d'informations sur l'apprenant et le contenu d'apprentissage (objectifs d'apprentissage, les prérequis, préférences, niveaux ...etc). Par conséquent, nous développons un système collaboratif, où plusieurs auteurs travaillent en collaboration, pour créer et annoter le contenu éducatif en utilisant le système multi-agents. La contribution de notre système est l'hybridation des techniques d'adaptation avec celles de la collaboration et du Web sémantique (ontologie, annotation). Nous représentons les profils des apprenants et le contenu d'apprentissage en utilisant des ontologies et des annotations pour répondre à la diversité et aux besoins individuelles des apprenants. Nous utilisons le paradigme agent, dans notre système, pour bénéficier des points forts de ce paradigme tels que la modularité, autonomie, flexibilité... etc

L'assemblage de systèmes d'informations économique et logistique pour supporter la négociation dans la filière canne - Une expérience sémantique

14 p.To address the supply and the payment jointly in different socio-economic contexts, the sugarcane industry wants to gather two existing information systems. MAGI ® and MODECO being from different disciplinary background, they experience a different way the functioning of the sugar industry. The question that arises is that of the impact of this difference on merging databases. The purpose of this paper is to relate the experience of building the software platform PEMPA® and in particular deal with database merging using the ontology's alignment