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

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

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

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

Approche générique pour l'extraction de relations à partir de textes

International audienceCet article s'intéresse à l'extraction de relations dans le contexte du web sémantique, en vue de procéder à de la construction d'ontologies aussi bien qu'à de l'annotation automatique de documents. Notre approche permet l'extraction de relations entre entités à partir de textes. Elle ne fait pas d'hypothèse sur les entités, de manière à la rendre aussi générique que possible, et à autoriser par exemple l'extraction de relations entre concepts aussi bien que l'extraction de relations entre instances de concepts. Pour atteindre cet objectif, nous nous fondons sur l'algorithme LP2. Afin d'adapter cet algorithme à l'extraction de relations, nous proposons une nouvelle notion de contexte reposant sur un graphe de dépendances, généré par un analyseur syntaxique. Un tel graphe de dépendances est bien adapté à la représentation de relations, puisqu'il permet, notamment, de repérer aisément les différents arguments d'un verbe dans une phrase. Nous présentons l'implémentation réalisée suivie d'une première phase d'expérimentations

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

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

Rewriting SELECT SPARQL queries from 1:n complex correspondences

This paper presents a mechanism for rewriting SPARQL queries based on complex ontology correspondences. While the usefulness of simple correspondences, involving single entities from both source and target ontologies, has long been recognized, query rewriting requires more expressive links between ontology entities expressing the true relationships between them. Here, complex correspondences, in the format 1:n, between overlapping ontologies are exploited for rewriting SELECT SPARQL queries, so that they can be expressed over different RDF data sets in the Linked Open Data. Our approach has been evaluated using two data sets, one from the agriculture domain and another based on a reduced set involving the ontologies from the OAEI Conference track

Complex correspondences for query patterns rewriting

International audienceThis paper discusses the use of complex alignments in the task of automatic query patterns rewriting. We apply this approach in SWIP, a system that allows for querying RDF data from natural language-based queries, hiding the complexity of SPARQL. SWIP is based on the use of query patterns that characterise families of queries and that are instantiated with respect to the initial user query expressed in natural language. However, these patterns are specific to the vocabulary used to describe the data source to be queried. For rewriting query patterns, we experiment ontology matching approaches in order to find complex correspondences between two ontologies describing data sources. From the alignments and initial query patterns, we rewrite these patterns in order to be able to query the data described using the target ontology. These experiments have been carried out on an ontology on the music domain and DBpedia ontology