Identification des unités de mesure dans les textes scientifiques

National audienceIdentification of units of measures in scientific texts. The work presented in this paper consists in identifying specialized terms (units of measures) in textual documents in order to enrich a onto-terminological resource (OTR). The first step permits to predict the localization of unit of measure variants in the documents. We have used a method based on supervised learning. This method permits to reduce significantly the variant search space staying in an optimal search context (reduction of 86% of the search space on the studied set of documents). The second step uses a new similarity measure identifying automatically variants associated with term denoting a unit of measure already present in the OTR with a precision rate of 82% for a threshold above 0.6 on the studied corpus.Le travail présenté dans cet article se situe dans le cadre de l'identification de termes spécialisés (unités de mesure) à partir de données textuelles pour enrichir une Ressource Termino-Ontologique (RTO). La première étape de notre méthode consiste à prédire la localisation des variants d'unités de mesure dans les documents. Nous avons utilisé une méthode reposant sur l'apprentissage supervisé. Cette méthode permet de réduire sensiblement l'espace de recherche des variants tout en restant dans un contexte optimal de recherche (réduction de 86% de l'espace de recherché sur le corpus étudié). La deuxième étape du processus, une fois l'espace de recherche réduit aux variants d'unités, utilise une nouvelle mesure de similarité permettant d'identifier automatiquement les variants découverts par rapport à un terme d'unité déjà référencé dans la RTO avec un taux de précision de 82% pour un seuil au dessus de 0.6 sur le corpus étudié

Ontology Evolution for Experimental Data in Food

International audienceThroughout its life cycle, an ontology may change in order to adapt to domain changes or to new usages. This paper presents an ontology evolution activity [1] applied to an ontology dedicated to the annotation of experimental data in food [2], and a plug-in, DynarOnto, which assists ontology engineers for carrying out the ontology changes. Our evolution method is an a priori method which takes as input an ontology in a consistent state, implements the changes selected to be applied and manages all the consequences of those changes by producing an ontology in a consistent state

Extraction de relations n-aires interphrastiques guidée par une RTO

National audienceNous proposons dans cet article une méthode d'extraction d'instances de relations naires dans un texte guidée par une Ressource Termino-Ontologique (RTO) de domaine. Une RTO est une ressource comportant une composante conceptuelle (l'ontologie) et une composante terminologique (la terminologie), dans laquelle les termes sont distingués des concepts qu'ils dénotent. L'ontologie permet la modélisation de relations n-aires, reliant des arguments pouvant être des concepts symboliques et des quantités. La méthode proposée s'applique aux relations n-aires formulées de façon implicite dans le texte et dont les instances d'arguments peuvent être exprimées à travers différentes phrases du texte. ABSTRACT. We propose in this paper a method to extract instances of n-ary relations in a text guided by an Ontological and Terminological Resource (OTR). An OTR is a resource composed of a conceptual component (the ontology) and a terminological component (the terminology) in which the terms are distinguished from the concepts they denote. The ontology allows n-ary relationships to be described between arguments which can be symbolic concepts and quantities. The method is dedicated to the extraction of n-ary relations which are implicit in the text and whose instances of arguments may be expressed in different sentences of the text

Alignement d'ontologies : exploitation des ontologies liées sur le web de données

International audienceNous proposons dans cet article une méthode d’alignement d’une ontologie source avec des ontologies cibles déjà publiées et liées sur le web de données. Nous présentons ensuite un retour d’expérience sur l’alignement d’une ontologie dans le domaine des sciences du vivant et de l’environnement avec AGROVOC et NALT

A Decision Support Tool based on microbial safety prediction for a better dimensioning of modified atmosphere packaging

Predicting microbial safety of fresh products in Modified Atmosphere Packaging (MAP) systems implies to take into account the dynamic of O2 and CO2 exchanges in the system and its effect on microbial growth. In this purpose we coupled mathematical models of gas transfer (permeation through packaging and solubilisation / diffusion within food) with predictive microbiology models that take into account the effect of CO2 and O2 partial pressure in headspace and corresponding dissolved concentrations in the food. This mechanistic model was validated in simplified and in real conditions using dedicated challenge-tests performed on poultry meat, fresh salmon and processed cheese, inoculated with either Listeria monocytogenes or Pseudomonas fluorescens.Once validated, this model could be used as a Decision Support Tool in order to optimize the initial packaging atmosphere (level of O2 and CO2) and / or the geometry (ratio headspace volume to food mass). This tool could also be used to identify the packaging gas permeability the most suitable for maintaining the targeted % of gas initially flushed in the pack within a given tolerance. This approach permits a better dimensioning of MAP of fresh produce by selecting the packaging material fitted to “just necessary” (and not by default the most barrier one). The connexion of this model with dedicated databases gathering gas permeabilities of commonly used packaging materials allows us to obtain as output a ranking of the most suitable materials. This tool would be very useful for all stakeholders of the fresh produce chain. A demonstration of this Decision Support Tool is here proposed with the pipeline between mathematical models and related databases

Transition numérique et pratiques de recherche et d’enseignement supérieur en agronomie, environnement, alimentation et sciences vétérinaires à l’horizon 2040.

Pour citer ce document:Barzman M. (Coord.), Gerphagnon M. (Coord.), Mora O. (Coord.),Aubin-Houzelstein G., Bénard A., Martin C., Baron G.L, Bouchet F., Dibie-Barthélémy J., Gibrat J.F., Hodson S., Lhoste E., Moulier-Boutang Y., Perrot S., Phung F., Pichot C., Siné M., Venin T. 2019. Transition numérique et pratiques de recherche et d’enseignement supérieur en agronomie, environnement, alimentation et sciences vétérinaires à l’horizon 2040.INRA, France, 161pagesTransition numérique et pratiques de recherche et d’enseignement supérieur en agronomie, environnement, alimentation et sciences vétérinaires à l’horizon 2040

VALIDATION ET REPARATION DES GRAPHES CONCEPTUELS

PARIS-DAUPHINE-BU (751162101) / SudocSudocFranceF

Vers une méthode d'évolution d'une ontologie guidée par l'annotation sémantique de tableaux du Web

Contact: [email protected], [email protected], [email protected] audienceNous présentons dans cet article nos premières réflexions sur le processus d'évolution d'une ontologie de domaine utilisée pour alimenter et interroger un entrepôt de données ouvert sur le Web. Nous présentons tout d'abord la manière dont l'ontologie a été modélisée et construite. Puis, nous rappelons les grandes étapes du processus d'annotation semi-automatique de tableaux de données du Web qui permet d'alimenter l'entrepôt. Nous analysons enfin de manière succincte les moyens de gérer les évolutions de l'ontologie afin d'améliorer la qualité de l'annotation des tableaux du Web

Validation and Explanation

International audienc

A semantic validation of conceptual graphs

sous collection Lecture Notes in Artificial Intelligenceeds : Marie Laure Mugnier et Michel Cheinabsen