From Text to Knowledge with Graphs: modelling, querying and exploiting textual content

This paper highlights the challenges, current trends, and open issues related to the representation, querying and analytics of content extracted from texts. The internet contains vast text-based information on various subjects, including commercial documents, medical records, scientific experiments, engineering tests, and events that impact urban and natural environments. Extracting knowledge from this text involves understanding the nuances of natural language and accurately representing the content without losing information. This allows knowledge to be accessed, inferred, or discovered. To achieve this, combining results from various fields, such as linguistics, natural language processing, knowledge representation, data storage, querying, and analytics, is necessary. The vision in this paper is that graphs can be a well-suited text content representation once annotated and the right querying and analytics techniques are applied. This paper discusses this hypothesis from the perspective of linguistics, natural language processing, graph models and databases and artificial intelligence provided by the panellists of the DOING session in the MADICS Symposium 2022

Aspects dynamiques de XML et spécification des interfaces de services web avec PEWS

Nous nous intéressons par le problème de la sémantique des mises à jour et de la cohérence des bases de données dans différents contextes comme les documents XML et les services web. En effet, des difficultés particulières sont à prévoir lors de la mise à jour d'une base ayant des contraintes à respecter, car, des données originalement cohérentes par rapport aux contraintes peuvent devenir incohérentes suite aux mises à jour. Dans une première partie de notre travail, nous considérons la mise à jour et le maintien de la cohérence d'une base de données XML par rapport au type (ou schéma) ainsi que par rapport aux contraintes d'intégrité. Nous abordons ce problème de différentes manières. Tout d'abord, nous proposons une procédure de validation incrémentale par rapport aux contraintes, évitant de revalider les parties du document qui n'ont pas été touchées par les mises à jour. Cette approche traite aussi bien le cas des contraintes de schéma que le cas des contraintes d'intégrité. Dans ce cadre, les listes de mises à jour qui violent la validité sont rejetées. Quand la validation incrémentale échoue, c'est-à-dire, quand une mise à jour viole le type, deux propositions de traitement sont faites\,: (A) Une routine de correction est activée pour adapter le document XML au type tout en prenant en compte la mise à jour. La mise à jour a donc une priorité par rapport aux données déjà stockées. (B) Une routine propose une adaptation du type du document, de façon à accepter le document mis à jour en préservant la validité des autres documents originalement valides et non soumis à la mise à jour. Dans ce cas, la mise à jour est prioritaire et les contraintes peuvent être modifiées. Une deuxième partie du travail considère la construction d'une plate-forme d'aide à la spécification, à l'implémentation et à la manipulation de services. L'idée de pouvoir spécifier et modifier des compositions de services nous a amené à la définition du langage PEWS (\textit{Path Expressions for Web Services}), ayant une sémantique formelle bien définie et permettant la spécification du comportement des interfaces des services web simples ou composés. Pour pouvoir tester statiquement des propriétés liées à la composition des services, nous proposons l'utilisation de la théorie des traces et les graphes de dépendances

Dependence graphs for verifications of web service compositions with PEWS

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A Context-driven Querying System for Urban Graph Analysis

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Composing Web Services with PEWS: A Trace-Theoretical Approach

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Attribute Grammar for XML Integrity Constraint Validation

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NLDS-QL: From natural language data science questions to queries on graphs: analysing patients conditions & treatments

This paper introduces NLDS-QL, a translator of data science questions expressed in natural language (NL) into data science queries on graph databases. Our translator is based on a simplified NL described by a grammar that specifies sentences combining keywords to refer to operations on graphs with the vocabulary of the graph schema. The demonstration proposed in this paper shows NLDS-QL in action within a scenario to explore and analyse a graph base on patient diagnoses generated with the open-source Synthea

Comparing Graph Data Science Libraries for Querying and Analysing Datasets: Towards Data Science Queries on Graphs

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XML Document Correction: Incremental Approach Activated by Schema Validation

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Linguagens de consulta para bases de dados em grafos: um mapeamento sistemático

A popularização das redes sociais, associado à necessidade de analisar e sumarizar grandes volumes de dados oriundos das mesmas tem favorecido o uso de bases de dados em grafos.As linguagens de consulta a este tipo de base de dados devem, ao mesmo tempo, ter expressividade suficiente para a realização de consultas complexas e possibilitarem o processamento eficiente de grandes volumes de dados.Este artigo apresenta um mapeamento sistemático sobre as linguagens de consulta para bases de dados em grafos, com foco nas suas características principais como paradigma ou capacidade de agregação de dados. O foco deste mapeamento é investigar e quantificar as publicações referentes às linguagens de consulta, caracterizando-as, identificando possíveis áreas de pesquisa, tendências e desafios