Construction d'ontologies à partir d'une collection de pages web structurées

MoanoDe nombreuses collections de documents disponibles sur le web décrivent les caractéristiques d'entités d'un même type (e.g. des produits, des plantes), chaque page présentant une de ces entités. Ces documents sont des sources de connaissances particulièrement adaptées pour la construction d'ontologies. Alors qu'ils partagent une même mise en forme régulière, ils contiennent moins de texte rédigé que des fichiers textes mais leur architecture est riche de sens. De ce fait, les méthodes linguistiques classiques pour identifier des concepts et des relations sont moins adaptées pour les analyser. Nous proposons une approche exploitant les diverses propriétés de ces documents, combinant analyse de la structure et de la mise en forme avec une analyse linguistique, et exploitant leur annotation sémantique

A semi-automatic approach for building ontologies from a collection of structured web documents

International audienceMany collections of structured documents are available on the web. The collection generally describes the characteristics of entities from a single type, where each page describes one entity. These documents are adequate knowledge sources for building ontologies. As they benefit from a strong and shared layout, they contain less well written text than plain text files but their architecture is very meaningful. Classical linguistic-based methods for identifying concepts and relations are no longer appropriate for analyzing them. The approach we propose in this paper exploits various properties of such documents, combining layout/formatting analysis and linguistic analysis, and using semantic annotation

Expression de requêtes en graphes conceptuels à partir de mots-clés et de patrons

National audienceRésumé non disponibl

Construction d'ontologies à partir de pages web structurées

De nombreuses collections de documents disponibles sur le web décrivent les caractéristiques d'entités d'un même type (e.g. des produits, des plantes), chaque page présentant une de ces entités. Ces documents sont des sources de connaissances particulièrement adaptées pour la construction d'ontologies. Alors qu'ils partagent une même mise en forme r'egulière, ils contiennent moins de texte rédigé que des fichiers textes mais leur architecture est riche de sens. De ce fait, les méthodes linguistiques classiques pour identifier des concepts et des relations sont moins adaptées pour les analyser. Nous proposons une approche exploitant les diverses propriétés de ces documents, combinant analyse de la structure et de la mise en forme avec une analyse linguistique, et exploitant leur annotation sémantique

Un modèle pour l'intégration sémantique de données géolocalisées d'observation de la Terre

Le domaine de l'observation de la terre est en forte évolution. L'Agence Spatiale Européenne a récemment lancé les satellites Sentinel qui livrent entre 8 à 10 To de données par jour, ce qui ouvre de nouvelles opportunités d'applications pour étudier l'environnement, l'urbanisme, l'océan, le climat, etc. Afin de mieux exploiter ou retrouver ces données d'observation, ces applications nécessitent de leur associer des données provenant de différentes sources. Un des défis à relever est alors d'intégrer ces données malgré leur hétérogénéité. Les technologies du web sémantique apportent une solution en fournissant une infrastructure basée sur RDF et des ontologies. Dans cet article, nous présentons une approche pour enrichir les méta-données habituelles des images satellites avec des données externes (e.g. les mesures de températures enregistrées pour la région représentée sur l'image). Nous proposons un vocabulaire sémantique et une formalisation des relations spatio-temporelles support au processus l'intégration des différentes données géolocalisées associées à des observations de la Terre

Une approche sémantique pour représenter l'indice de végétation d'images Sentinel-2 et son évolution

Cet article propose une représentation sémantique (en RDF) d'indices de végétation calculés sur des images Sentinel-2. Cette représentation s'appuie sur une ontologie qui intègre la notion de tuile définie par l'ESA, i.e. une zone fixe de la surface terrestre. A chaque tuile, nous associons des indices de végétation calculés à partir des images dont l'emprise au sol correspond. Nous présentons cette ontologie et montrons comment ces représentations permettent d'étudier l'évolution de ces indices à partir de requêtes sur les données RDF

Un outil de Reécriture pour l'exploitation de Documentation Structurée

International audienc

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AIDS weekly

We propose an approach to semantically enrich metadata records of satellite imagery with external data. As a result we are able the identify relevant images using a larger set of matching criteria. Conventional methods for annotating data sets are usually based on metadata records (with attributes such as title, provider, access mode, and spatio-temporal characteristics), which other a narrow view of the world. Enriching metadata with contextual information (i.e., the region depicted in the image has been recently affected by extreme weather) requires formalizing spatio-temporal relationships between metadata records and external data sources. Semantic technologies play a key role in such scenarios by providing an infrastructure based on RDF and ontologies