Alignment-based Partitioning of Large-scale Ontologies

Ontology alignment is an important task for information integration systems that can make different resources, described by various and heterogeneous ontologies, interoperate. However very large ontologies have been built in some domains such as medicine or agronomy and the challenge now lays in scaling up alignment techniques that often perform complex tasks. In this paper, we propose two partitioning methods which have been designed to take the alignment objective into account in the partitioning process as soon as possible. These methods transform the two ontologies to be aligned into two sets of blocks of a limited size. Furthermore, the elements of the two ontologies that might be aligned are grouped in a minimal set of blocks and the comparison is then enacted upon these blocks. Results of experiments performed by the two methods on various pairs of ontologies are promising

Alignement de taxonomies pour l'interrogation de sources d'information hétérogènes

Intégrer des sources d'information hétérogènes permet un accès unifié sans modification du contenu. Les schémas des sources sont mis en correspondance de façon à ce qu'il soit possible d'accéder à tout un ensemble de documents provenant de sources multiples, à partir d'un système d'interrogation unique. La spécification de ces mises en correspondance, ou mappings, est ainsi au cœur de l'intégration. Nous proposons d'utiliser différentes techniques d'alignement de taxonomies pour automatiser leur génération. Ces techniques ont été implémentées dans un outil logiciel TaxoMap qui recherche les mappings et, en cas d'échec, donne des indications pour aider les utilisateurs à les spécifier eux-mêmes. Nous présentons et discutons des résultats issus d'expériences réalisées dans le domaine de la microbiologie. Nous testons TaxoMap sur différentes taxonomies issues de domaines variés

GéOnto : Enrichissement d'une taxonomie de concepts topographiques

National audienceIn this paper we present the GéOnto project, aiming in particular to build an ontology of topographic concepts. This ontology is made by enrichment of a first taxonomy developed beforehand, through the analysis of two types of textual documents: technical database specifications and description of journeys. This work relies on natural language processing and ontology alignment techniques, as well as external knowledge resources such as dictionaries and gazetteers

Analyses linguistiques et techniques d'alignement pour créer et enrichir une ontologie topographique

National audienceOne of the goals of the GéOnto project is to build an ontology of topographic concepts. This ontology results from the enrichment of a first taxonomy developed beforehand, through the analysis of two types of textual documents: technical database specifications and description of journeys. This work relies on natural language processing and ontology alignment techniques, as well as external knowledge resources such as dictionaries and gazetteers.Dans cet article, nous présentons le projet GéOnto dont un des buts est de construire une ontologie de concepts topographiques. Cette ontologie est réalisée par enrichissement d'une première taxonomie de termes réalisée précédemment, et ce grâce à l'analyse de deux types de documents textuels : des spécifications techniques de bases de données et des récits de voyage. Cet enrichissement s'appuie sur des techniques automatiques de traitement du langage et d'alignement d'ontologies, ainsi que sur des connaissances externes comme des dictionnaires et des bases de toponymes

Le probleme des explications negatives dans les systemes experts : le systeme pourquoi-pas?

SIGLECNRS T Bordereau / INIST-CNRS - Institut de l'Information Scientifique et TechniqueFRFranc

Partitionnement d'ontologies pour le passage à l'échelle des techniques d'alignement

National audienceOntology alignment is an important task for information integration systems that can make different resources described by various and heterogeneous ontologies interoperate. However very large ontologies have been built in some domains like medicine or agronomy and the challenge is now in scaling up alignment techniques that often perform complex tasks. In this paper, we propose two partitioning methods which have been designed to take the alignment objective into account in the partitioning process as soon as possible. These methods transform two ontologies to be aligned into two sets of blocks of a limited size. Furthermore, elements of the two ontologies that might be aligned are grouped in a minimal set of blocks that will be then really compared. Results of experiments performed by the two methods on various pairs of ontologies are convincing

Alignement d'ontologies basé sur des ressources complémentaires : Illustration sur le système TaxoMap

National audienceA lot of alignment systems providing mappings between the concepts of two ontologies rely on the use of background knowledge, represented most of the time by a third ontology. The common objective is to complement current matching techniques which exploit structure or features represented in ontology representation languages and which fail when ontologies are only hierarchies or weakly structured models. This paper has two parts. First, we present a state-of-the-art of research work using background knowledge. A common general scheme is first introduced followed by an analysis of works that differ by the kind of background knowledge they use. The second part is dedicated to TaxoMap. We present the use context and the general architecture of the system. Then, we describe the way WordNet is exploited in TaxoMap as support knowledge together with experimental results.Pour identifier des mappings entre les concepts de deux ontologies, de nombreux travaux récents portent sur l'utilisation de connaissances complémentaires dites de ”background” ou de support, représentées sous la forme d'une 3ème ontologie. Leur objectif commun est de compléter les techniques classiques d'appariement qui exploitent la structure ou la richesse du langage de représentation des ontologies, et qui ne s'appliquent plus quand les ontologies à apparier sont faiblement structurées ou se limitent à de simples taxonomies. Cet article comporte deux parties. La première présente une étude de différents travaux utilisant des connaissances de support, en commençant par leur schéma général commun, suivi par une analyse des travaux en fonction du type de connaissance de support utilisée. Une seconde partie est consacrée au système d'alignement TaxoMap. Nous présentons le système et son contexte d'utilisation. Nous décrivons ensuite l'utilisation de WordNet comme connaissance de support ainsi que les résultats d'expérimentation obtenus

Construction automatique d'adaptateurs guidée par une ontologie pour l'intégration de sources et de données XML

National audienceThis paper deals with integration of XML heterogeneous information sources into an information server according to an approach combining mediation and data warehousing. A schema, or ontology, is used to access to the external sources and also to the local data. We propose a unified method based on such an ontology able to achieve the two kinds of integration. Our contribution is twofold. First, we propose techniques to automate the generation of mappings between the ontology and a new source. Second, we present an approach to automate the construction of wrappers starting from the description of the abstract content of a source and ending by data extraction. Experiments on real data in the tourism domain have been achieved. Analysis and comments of the results are given