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

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

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

D'un langage de haut niveau à des requêtes graphes permettant d'interroger le web sémantique

Les modèles graphiques sont de bons candidats pour la représentation de connaissances sur le Web, où tout est graphes : du graphe de machines connectées via Internet au "Giant Global Graph" de Tim Berners-Lee, en passant par les triplets RDF et les ontologies. Dans ce contexte, le problème crucial de l'interrogation ontologique est le suivant : est-ce qu'une base de connaissances composée d'une partie terminologique et d'une partie assertionnelle implique la requête, autrement dit, existe-t-il une réponse à la question ? Ces dernières années, des logiques de description ont été proposées dans lesquelles l'expressivité de l'ontologie est réduite de façon à rendre l'interrogation calculable (familles DL-Lite et EL). OWL 2 restreint OWL-DL dans ce sens en se fondant sur ces familles. Nous nous inscrivons dans le contexte d'utilisation de formalismes graphiques pour la représentation (RDF, RDFS et OWL) et l'interrogation (SPARQL) de connaissances. Alors que les langages d'interrogation fondés sur des graphes sont présentés par leurs promoteurs comme étant naturels et intuitifs, les utilisateurs ne pensent pas leurs requêtes en termes de graphes. Les utilisateurs souhaitent des langages simples, proches de la langue naturelle, voire limités à des mots-clés. Nous proposons de définir un moyen générique permettant de transformer une requête exprimée en langue naturelle vers une requête exprimée dans le langage de graphe SPARQL, à l'aide de patrons de requêtes. Le début de ce travail coïncide avec les actions actuelles du W3C visant à préparer une nouvelle version de RDF, ainsi qu'avec le processus de standardisation de SPARQL 1.1 gérant l'implication dans les requêtes.Graph models are suitable candidates for KR on the Web, where everything is a graph, from the graph of machines connected to the Internet, the "Giant Global Graph" as described by Tim Berners-Lee, to RDF graphs and ontologies. In that context, the ontological query answering problem is the following: given a knowledge base composed of a terminological component and an assertional component and a query, does the knowledge base implies the query, i.e. is there an answer to the query in the knowledge base? Recently, new description logic languages have been proposed where the ontological expressivity is restricted so that query answering becomes tractable. The most prominent members are the DL-Lite and the EL families. In the same way, the OWL-DL language has been restricted and this has led to OWL2, based on the DL-Lite and EL families. We work in the framework of using graph formalisms for knowledge representation (RDF, RDF-S and OWL) and interrogation (SPARQL). Even if interrogation languages based on graphs have long been presented as a natural and intuitive way of expressing information needs, end-users do not think their queries in terms of graphs. They need simple languages that are as close as possible to natural language, or at least mainly limited to keywords. We propose to define a generic way of translating a query expressed in a high-level language into the SPARQL query language, by means of query patterns. The beginning of this work coincides with the current activity of the W3C that launches an initiative to prepare a possible new version of RDF and is in the process of standardizing SPARQL 1.1 with entailments

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

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