Demo : Swip, a semantic web interface using patterns

International audienceOur purpose is to provide end-users with a means to query ontology based knowledge bases using natural language queries and thus hide the complexity of formulating a query expressed in a graph query language such as SPARQL. The main originality of our approach lies in the use of query patterns. Our contribution is materialized in a system named SWIP, standing for Semantic Web Interface Using Patterns. The demo will present use cases of this system

Swip : une interface Langue Naturelle à SPARQL programmée en SPARQL

Session 4 : Web sémantiqueNational audienceL'approche Swip a pour objectif de traduire en SPARQL des requêtes exprimées en langue naturelle en exploitant des patrons de requêtes préalablement définis. Nous présentons ici le module au coeur du système implémentant cette approche qui repose entièrement sur SPARQL. Les traitements mis en oeuvre au sein de ce module sont en effet entièrement réalisés sur une base de triplets RDF par l'intermédiaire de requêtes de mise à jour SPARQL. L'implémentation bénéficie ainsi des capacités du moteur SPARQL employé, ce qui permet d'éviter de mettre en place des fonctions de manipulation et d'appariement de graphes, un moteur SPARQL étant justement conçu et optimisé pour ces tâches

Expression de requêtes SPARQL à partir de patrons: prise en compte des relations

International audienceNotre objectif est de masquer la difficulté d'exprimer une requête dans le langage de graphes SPARQL. Nous proposons un mécanisme permettant d'exprimer des requêtes dans un langage pivot très simple, constitué essentiellement de mots-clés et de relations entre ces mots-clés. Notre système associe les mots-clés et les éléments de l'ontologie (concepts, relations, instances) correspondants. Il sélectionne alors des patrons de requêtes pré-écrits, puis les instancie à partir des mots-clés de la requête initiale. Plusieurs requêtes sont alors présentées à l'utilisateur sous forme de phrases descriptives en langue naturelle. L'utilisateur sélectionne alors la requête qui l'intéresse. La requête SPARQL est alors générée

Des patrons modulaires de requêtes SPARQL dans le système SWIP

National audienceLe système SWIP a pour objectif l'interrogation d'entrepôts de données sémantiques par un utilisateur final. Dans cet article, nous proposons une définition de patrons de requêtes modulaires. Ces patrons sont composés de sous-patrons imbriqués, optionnels ou répétables. Ce nouveau modèle de patron est implémenté à partir d'une ontologie OWL 2. Il a été validé sur un jeu de requêtes portant sur le domaine du cinéma

Passage de la langue naturelle à une requête SPARQL dans le système SWIP

International audienceNotre objectif est de fournir aux utilisateurs un moyen d'interroger des bases de connaissances en utilisant des requêtes exprimées en langue naturelle. Nous souhaitons masquer la complexité liée à la formulation des requêtes dans un langage de requêtes graphes comme SPARQL. L'originalité principale de notre approche réside dans l'utilisation de patrons de requêtes. Dans cet article, nous justifions le postulat selon lequel les requêtes issues d'utilisateurs de la "vraie vie" sont des variations autour de quelques familles typiques de requêtes. Nous expliquons également comment notre approche est adaptable à différentes langues. Les premières évaluations sur le jeu de données du challenge QALD-2 montrent la pertinence de notre approche

Natural language query interpretation into SPARQL using patterns

International audienceOur purpose is to provide end-users with a means to query ontology based knowledge bases using natural language queries and thus hide the complexity of formulating a query expressed in a graph query language such as SPARQL. The main originality of our approach lies in the use of query patterns. In this article we justify the postulate supporting our work which claims that queries issued by real life end-users are variations of a few typical query families. We also explain how our approach is designed to be adaptable to different user languages. Evaluations on the QALD-3 data set have shown the relevancy of the approach

Verifying ontology requirements with SWIP

Verifying whether an ontology meets the set of established requirements is a crucial activity in ontology engineering. In this sense, methods and tools are needed (a) to transform (semi-)automatically functional ontology requirements into SPARQL queries, which can serve as unit tests to verify the ontology, and (b) to check whether the ontology fulfils the requirements. Thus, our purpose in this poster paper is to apply the SWIP approach to verify whether an ontology satisfies the set of established requirements

SWIP at QALD-3 : results, criticisms and lesson learned

International audienceThis paper presents the results obtained by the SWIP system while participating in the QALD-3 (Question Answering over Linked Data) challenge, co-located with CLEF 2013 (Conference and Labs of the Evaluation Forum). We tackled task 1, multilingual question answering, whose purpose is to interpret natural language questions in order to return the answers contained in a graph knowledge base. We answered queries of both proposed datasets (one concerning DBpedia, the other Musicbrainz) and took into consideration only questions in English. The system SWIP (Semantic Web Interface using Patterns) aims at automatically generating formal queries from user queries expressed in natural language. For this, it relies on the use of query patterns which enable the complex task of interpreting natural language queries. The results obtained on the Musicbrainz dataset (precision = 0,51, recall = 0,51, F-measure = 0,51) are very satisfactory and encouraging. The results on DBpedia (precision = 0,16, recall = 0,15, F-measure = 0,16) are more disappointing. In this paper, we present both the SWIP approach and its implementation. We then present the results of the challenge in more detail and their analysis. Finally we draw some conclusions on the strengths and weaknesses of our approach, and suggest ways to improve its performance