Une vue « Web Sémantique » de l’évolution d’ontologies<br />Mathieu d’Aquin<br />KMi, The Open University – m.daquin@open....
L’évolution d’ontologies et le Web Sémantique<br />Le Web Sémantique<br />2- beaucoup<br />3- beaucoup<br />aussi<br />L’é...
L’évolutiond’ontologies (niveau meta) <br />International Workshop on Ontology Dynamics<br />IWOD 2007: le premier,àESWC 2...
Thèmes<br />Atelier IC 2010<br />repérer des causes d'évolution, <br />détecter des changements apport de l'analyse de res...
Thèmes Simplifiés<br />IWOD 2007-2008-2009<br />Evolution, versioning, Formal aspects, Foundational issues, representation...
Thèmes en vraie<br />Tag cloudàpartir des titres des articles de IWOD 07-09, numérospecial JLC et Atelier Evolution d’Onto...
Thèmesen vraie<br />JLC<br />IWOD 2007<br />IWOD 2008<br />IWOD 2009<br />Atelier IC 2010<br />
Différentestâches<br />Evolution<br />Validation<br />Ontological<br />Changes<br />= I/O Data<br />Temporal<br />Reasonin...
Intégrerer de nouvellesconnaissancesdansuneontologies<br />Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma...
Peutêtrefacile<br />Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<b...
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Maisnécessitetoujours des connaissancesintermédiaires<br />Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma...
Maisnécessitetoujours des connaissancesintermédiaires<br />Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma...
Obtenircesconnaissancesàpartir du Web Sémantique<br />Ontology<br />WebSémantique<br />LED TV<br />Watch Phone<br />Truc b...
Comment on fait ca ? Watson et Scarlet.<br />http://watson.kmi.open.ac.uk<br /><ul><li>Un moteur de recherche pour le WebS...
 Un outil pour la construction d’applicationss’appuyantsur les ontologies du WebSémantique</li></li></ul><li>Scarlet: déco...
Utilisation pour l’evolutiond’ontologies<br />
Exemple<br /><ul><li>Ontologie:KMi ontology (256 Concepts)
Corpus: KMi news (20 documents)
520 nouveaux concepts obtenusàpartird’un mecanismed’extractiond’informations(Text2Onto)</li></li></ul><li>L’outilEvolva<br...
Ouimais !<br />Beaucoup de relationsobtenues.<br />OK, ellessont “corrects” la plupart du temps<br />Maiselles ne sont pas...
Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br />Phone<br />LCD<b...
Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br />Phone<br />LCD<b...
Ontology<br />?<br />Product<br />Pizza<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br ...
Unefois encore, besoin de connaissances<br />Thing<br />Juger de la pertinence d’une resource esttraditionellementrealisée...
Technique initiale<br />Pertinent ?<br />Assertion<br />Mesure la correspondence<br />Compare avec l’ontologie aévoluer<br...
Résultats<br />Pas terrible !<br />
Résultats<br />L’assertionpeutapparaitredansunetrèsgrosseontologie qui couvrebien le domaine de celle a évoluer, maisaussi...
Solution : détectionde patrons<br />
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Résultats!<br />
Utile ?<br />Patrons<br />Recouv-<br />rement<br />Aléatoire<br />= Relevant s<br />= Irrelevant s<br />= Don’t know s<br />
Évolutionsur le Web Sémantique<br />
Étudierles ontologies du WebSémantique<br />Watson nous fournitune base d’ontologiesquel’onpeutétudieret utilisercomme cor...
Et en plus, ca peutêtreutile !<br />
Problèmes<br />Idée :étudierles liens existants entre versions d’ontologiessur le Web Sémantique<br />owl:preVersion, owl:...
Utiliser les informationsencodéesdans les identifiants(les URI) des ontologies<br />http://loki.cae.drexel.edu/wbs/ontolog...
Résultats<br />Pas terrible !<br />
Test sur 6898 ontologiesprovenant de Watson<br />Trouvé155 501 liens supposésreprésenterla relation entre uneontologie et ...
Résultats<br />Beaucoup de séquencedétectéesne représententpas des versions mais des enregistrementsdansunelistenumérotée<...
La longueur de la séquence: On remarqueque beaucoup de sequences “incorrectes” sonttrèslongues. Mais des courtessontaussii...
Utilisation de l’apprentisagesupervisé<br />Comparaison de troisméthodespour la classification automatique :Naïve Bayses, ...
Résultats!<br />
Permet de réduirele nombre de résultatsen retour de Watson<br />En fournissant la listedes versions d’uneontologiecommeun ...
Maisaussi…<br />Fournitune base pour l’étudede l’évolutiondes ontologiesdu Web Sémantique<br />Permettant par exemple de m...
KANNEL: un outil pour la gestion des relations entre ontologies<br />
Conclusion : l’évolutiond’ontologies et l’évolutiondu WebSémantique<br />De plus en plus d’outils, de plus en plus de cons...
Thank You!(euh… non, je veux dire, Merci!)<br />m.daquin@open.ac.uk<br />http://people.kmi.open.ac.uk/mathieu<br />@mdaqui...
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Une vue "Web Sémantique" de l'évoluation d'ontologies

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Presentation in French at the Ontology Evolution workshop of the IC 2010 conference.

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  • First, quick presentation: Semantic web, ontologies, etc. (big vision, but we are mainly talking about making real things out of it…)Using the semantic web? (what is there to reuse… ???) Put need for a gateway… so Watson… applications Also, use it for … euh evaluating things:: agreement/disagreement (would be useful)This is passive… contributing change from watson to cupboard (image from ontolog) + them provide QUALITY semantic web stuff (metadata, reviews, etc.)But that is still quite some effort  trust in the watsonplugin (and poweraqua?)
  • Ideally, an image of the stats of sindice or Swoogle
  • Add here 3 tables that show the Random generation, Overlap, Pattern based. Highlight in red the relevant and where they appear. This would show how the relevant based on the pattern appear at the top compared to the scattered.
  • Une vue "Web Sémantique" de l'évoluation d'ontologies

    1. 1. Une vue « Web Sémantique » de l’évolution d’ontologies<br />Mathieu d’Aquin<br />KMi, The Open University – m.daquin@open.ac.uk<br />Look at that! 4 years in England and can’t even speak French properly anymore!<br />Even the title sounds weird… and wait for all the English words in the talk.<br />
    2. 2. L’évolution d’ontologies et le Web Sémantique<br />Le Web Sémantique<br />2- beaucoup<br />3- beaucoup<br />aussi<br />L’évolution d’ontologies<br />Plein de choses<br />1- Un peu<br />
    3. 3. L’évolutiond’ontologies (niveau meta) <br />International Workshop on Ontology Dynamics<br />IWOD 2007: le premier,àESWC 2007 – 8 papiers<br />IWOD 2008: euh… le deuxieme,àISWC 2008 – 5 papier + 1 expose invite <br />IWOD 2009: l’annéedernière,àISWC 2009 – 7 papers<br />IWOD 2010: le prochain,àISWC 2010 – deadline enaout<br />Atelier évolutiond’ontologies a IC 2010 (d’autresavant ?)<br />Numérosspéciauxde journaux<br />Journal of Logic and Computation - volume 19, number 5, October 2009 on Ontology Dynamics<br />Journal of Web Semantics on Semantic Web Dynamics – Date limite de soumissionétendueau 15 juin !<br />Le portailontologydynamics.org<br />
    4. 4. Thèmes<br />Atelier IC 2010<br />repérer des causes d'évolution, <br />détecter des changements apport de l'analyse de ressourcesexternes<br />apport du traitementautomatique de langues et de la fouille de textes<br />apport de l'analyse des logs et des interactions avec un utilisateur<br /> adaptation lors de la réutilisation, intégrationou fusion d’ontologies  <br />décrire la nature des changements, <br /> typologies ouontologies de changement<br />décrire des solutions pour mettre en place et implémenter des processusévolutions<br />utilisation de règles, de patrons,<br />apports des systèmes multi-agents<br /> passage àl'échelle des processusd'évolution<br /> proposer unegestion des évolutionsassurant un lien avec les artéfactsutilisant les ontologies, <br />gérer les conséquences et répercussion des changements<br />critères pour évaluer la "qualité" oul'adéquationd'uneontologie (avant / après modification)<br />méthodesou techniques pour assurer la cohérence entre uneontologie et sesutilisations<br /> lien avec la recherched'information, les annotations sémantiques, les web services<br /> aide à la gestion de version, aide à la gestioncoopératived'ontologies<br />JWD Special issue on Semantic Web Dynamics<br />Foundational and formal aspects of Semantic Web dynamics
Language extensions for Semantic Web dynamics
Reasoning with dynamic data and ontologies
Engineering dynamic data and ontologies
Requirements and practical issues for Semantic Web dynamics
Applications of dynamic data and ontologies
Theory for stream reasoning
Logic language for stream reasoning
Scalability issues in stream reasoning
Ontologies for dynamic environments
Dynamic knowledge building, and (re-)use
Ontology evolution and versioning
Language extensions for evolution
Belief revision for ontologies
Change propagation in ontologies dynamic datasets and ontologies
Inconsistency in evolving semantic information
Incremental  reasoning
Case studies and applications of ontology and knowledge evolution
Tools to support dynamic data and ontologies<br />IWOD 2007-2008-2009<br />Ontology evolution<br />Ontology versioning<br />Formal aspects of ontology dynamics<br />Foundational issues<br />Extensions to ontology languages to better support change<br />Belief revision for ontologies and the Semantic Web<br />Inconsistency handling in evolving ontologies<br />Change propagation in ontologies and metadata<br />Ontologies for dynamic environments<br />Dynamic knowledge construction and exploitation<br />Requirements for ontology evolution (2009)<br />Case studies, software tools, use cases, applications<br />Open problems<br />JLC Special issue<br />Ontology evolution and versioning<br />Foundations and formal aspects of ontology dynamics<br />Extensions to ontology languages to better support change<br />Belief revision for ontologies and the Semantic Web<br />Inconsistency handling in evolving ontologies<br />Change propagation in ontologies and metadata- Ontologies for dynamic environments<br />Dynamic knowledge construction and exploitation<br />Case studies, software tools, use cases, applications<br />
    5. 5. Thèmes Simplifiés<br />IWOD 2007-2008-2009<br />Evolution, versioning, Formal aspects, Foundational issues, representation, belief revision, inconsistency, propagation, dynamic environments, dynamic construction, applications, open problems<br />JLC Special issue<br />Evolution, versioning, foundations and formal aspects, representation, belief revision, inconsistency, propagation, dynamic environments, dynamic construction, applications<br />JWD Special issue on Semantic Web Dynamics<br />Foundational and formal aspects, representation, dynamic reasoning, 
dynamics engineering, requirements, practical issues, applications, stream reasoning, scalability, dynamic environments, dynamic construction, evolution, versioning, representation, belief revision, change propagation, inconsistency, incremental  reasoning, applications, tools<br />Atelier IC 2010<br />Detection, NLP, interaction, adaptation, representation, process, rules and patterns, agents, scalability, management and linking, impact, quality, inconsistency, IR, annotation, services, versioning, collaboration. <br />
    6. 6. Thèmes en vraie<br />Tag cloudàpartir des titres des articles de IWOD 07-09, numérospecial JLC et Atelier Evolution d’OntologiesàIC 2010 (traduits)<br />
    7. 7. Thèmesen vraie<br />JLC<br />IWOD 2007<br />IWOD 2008<br />IWOD 2009<br />Atelier IC 2010<br />
    8. 8. Différentestâches<br />Evolution<br />Validation<br />Ontological<br />Changes<br />= I/O Data<br />Temporal<br />Reasoning<br />Performing<br />Changes<br />= Processes<br />Evolved<br />Ontology<br />Consistency<br />Check<br />Duplication<br />Check<br />Information <br />Discovery<br />Data <br />Validation<br />Quality<br />Check<br />IE / OL / <br />NER<br />Quality<br />Check<br />Schema/<br />Instances<br />Changes<br />Approved<br />Ontology<br />Raw<br />Data<br />Unstructurd<br />Data<br />Relation<br />Discovery<br />Translation<br />Extracted<br />Schema/<br />Instances<br />Relations<br />List<br />External<br />Ontologies<br />Recording<br />Changes<br />Admin<br />Control<br />Change<br />Propagation<br />Transform-<br />ation<br />Databases<br />Backgrnd<br />Knowledge<br />Base<br />Ontology<br />Evolution<br />Management<br />
    9. 9. Intégrerer de nouvellesconnaissancesdansuneontologies<br />Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br />Phone<br />LCD<br />TV<br />
    10. 10. Peutêtrefacile<br />Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br />Phone<br />LCD<br />TV<br />
    11. 11. Peutêtrefacile<br />Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br />Phone<br />LCD<br />TV<br />LED<br />TV<br />
    12. 12. Un peuplus difficile<br />Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br />Phone<br />LCD<br />TV<br />LED<br />TV<br />
    13. 13. Un peuplus difficile<br />Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br />Phone<br />LCD<br />TV<br />LED<br />TV<br />Watch<br />Phone<br />
    14. 14. Maisnécessitetoujours des connaissancesintermédiaires<br />Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br />Phone<br />LCD<br />TV<br />LED<br />TV<br />Watch<br />Phone<br />
    15. 15. Maisnécessitetoujours des connaissancesintermédiaires<br />Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br />Phone<br />LCD<br />TV<br />?<br />LED<br />TV<br />Watch<br />Phone<br />
    16. 16. Obtenircesconnaissancesàpartir du Web Sémantique<br />Ontology<br />WebSémantique<br />LED TV<br />Watch Phone<br />Truc bizarre<br />Pour sur la tête<br />…<br />Ontology Intermédiaire<br />?<br />Concepts candidats<br />
    17. 17. Comment on fait ca ? Watson et Scarlet.<br />http://watson.kmi.open.ac.uk<br /><ul><li>Un moteur de recherche pour le WebSémantique
    18. 18. Un outil pour la construction d’applicationss’appuyantsur les ontologies du WebSémantique</li></li></ul><li>Scarlet: découvertede relations utilisant le Web Sémantique<br />SeaFood<br />Meat<br />wine.owl<br />AcademicStaff<br />Semantic Web<br />Semantic Web<br />Researcher<br />ka2.rdf<br />Meat<br />SeaFood<br />Ham<br />pizza-to-go<br />NALT<br />AcademicStaff<br />Researcher<br />Ham<br />SeaFood<br />ISWC<br />SWRC<br />NALT<br />Agrovoc<br />
    19. 19. Utilisation pour l’evolutiond’ontologies<br />
    20. 20. Exemple<br /><ul><li>Ontologie:KMi ontology (256 Concepts)
    21. 21. Corpus: KMi news (20 documents)
    22. 22. 520 nouveaux concepts obtenusàpartird’un mecanismed’extractiond’informations(Text2Onto)</li></li></ul><li>L’outilEvolva<br />Evolvaest un plugin pour le NeOn Toolkit (http://neon-toolkit.org) <br />
    23. 23. Ouimais !<br />Beaucoup de relationsobtenues.<br />OK, ellessont “corrects” la plupart du temps<br />Maiselles ne sont pas toutesutiles, i.e., pertinentes.<br />En fait, la plupart ne sontjamaisselectionnéespar l’utilisateur<br />Et realisercette selection est long et difficile<br />
    24. 24. Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br />Phone<br />LCD<br />TV<br />LED<br />TV<br />Watch<br />Phone<br />
    25. 25. Ontology<br />Product<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br />Phone<br />LCD<br />TV<br />LED<br />TV<br />Watch<br />Phone<br />
    26. 26. Ontology<br />?<br />Product<br />Pizza<br />Phone<br />TV<br />Watch<br />Plasma<br />TV<br />CRT<br />TV<br />Mobile<br />Phone<br />LCD<br />TV<br />LED<br />TV<br />Watch<br />Phone<br />
    27. 27. Unefois encore, besoin de connaissances<br />Thing<br />Juger de la pertinence d’une resource esttraditionellementrealiséen utlisant le contextede la resource<br />Ici, on veuxévalueruneassertion<br />Contexte : la oùl’assertionapparait ?<br />Dansuneontologie… <br />Approche : comparer le contextede l’ontologieàevolueravec le contextedanslequell’assertionapparaitdans des ontologies du WebSémantique<br />Material<br />Product<br />Pasta<br />Pizza<br />4Fromages<br />
    28. 28. Technique initiale<br />Pertinent ?<br />Assertion<br />Mesure la correspondence<br />Compare avec l’ontologie aévoluer<br />Trouveruneontologiequi contientl’assertion<br />
    29. 29.
    30. 30. Résultats<br />Pas terrible !<br />
    31. 31. Résultats<br />L’assertionpeutapparaitredansunetrèsgrosseontologie qui couvrebien le domaine de celle a évoluer, maisaussi beaucoup d’autres<br />Pas de prise en compte de la structure de l’ontologie et du role des entitées du contexte en rapport avec l’assertion<br />
    32. 32. Solution : détectionde patrons<br />
    33. 33. Relevance Pattern 1 Example< Tutorial  Event ><br />Statement Context:<br />http://www.ifi.unizh.ch/ddis/fileadmin/pdf/<br />service_broker/iswc.daml<br />
    34. 34. Résultats!<br />
    35. 35. Utile ?<br />Patrons<br />Recouv-<br />rement<br />Aléatoire<br />= Relevant s<br />= Irrelevant s<br />= Don’t know s<br />
    36. 36. Évolutionsur le Web Sémantique<br />
    37. 37. Étudierles ontologies du WebSémantique<br />Watson nous fournitune base d’ontologiesquel’onpeutétudieret utilisercomme corpus pour l’étudede l’évolutiond’ontogies<br />Logique de descriptions<br />Nombred’entités<br />Domainescouverts<br />
    38. 38. Et en plus, ca peutêtreutile !<br />
    39. 39. Problèmes<br />Idée :étudierles liens existants entre versions d’ontologiessur le Web Sémantique<br />owl:preVersion, owl:backwardCompatibleWith, owl:incompatibleWith<br />Maisces liens ne sontquetrèsrarementexplicites<br />
    40. 40. Utiliser les informationsencodéesdans les identifiants(les URI) des ontologies<br />http://loki.cae.drexel.edu/wbs/ontology/2003/10/iso-metadata <br />http://loki.cae.drexel.edu/wbs/ontology/2004/01/iso-metadata <br />Il y a plusieursvariantes (patrons) maisilssontgénéralementutilisésde façonconsistante pour toutes les versions d’uneontologie.<br />On définitdonc 6 règlessur la difference entre les nombresprésentsdans 2 URI, pour prendre en comptecesvariantes (numérode version, dates, etc.)<br />Nouvelleidée…<br />
    41. 41. Résultats<br />Pas terrible !<br />
    42. 42. Test sur 6898 ontologiesprovenant de Watson<br />Trouvé155 501 liens supposésreprésenterla relation entre uneontologie et ses versions précedentes<br />Représentent1365sequences de versions distinctes<br />Mais…<br />Résultats<br />
    43. 43. Résultats<br />Beaucoup de séquencedétectéesne représententpas des versions mais des enregistrementsdansunelistenumérotée<br />Aussi, on obtient des fois des représentationsde differentes versions d’un object, plutotque les differentes versions de la représentationd’un object:<br />http://ontolog.org/…#eswc2006<br />http://ontolog.org/…#eswc2007<br />Besoin de plus d’informationspour classifier les couples d’ontologiestrouvésselonqu’ilsreprésententdes versions ou pas<br />
    44. 44. La longueur de la séquence: On remarqueque beaucoup de sequences “incorrectes” sonttrèslongues. Mais des courtessontaussiincorrectes.<br />Similarité: On imagine facilementque les différentesversions d’uneontologiedevraitêtresimilaires. On utilise des mesuressimples de similaritésur le vocabulaire et surl’ensemble des assertions présententdans les ontologies. La simple utilisation d’un seuil ne fonctionne pas. <br />La règleutiliséepour sélectionnerles URI commecandidats : Les differentspatrons initiallementdéfinispeuventdonner des résultatsdifferents. <br />Besoind’uneprocedure prenant un couple d’ontologies avec cesinformations en entrée, et détectantautomatiquementsi le couple représenteun lien de version ou pas. <br />Plus d’information ? <br />
    45. 45. Utilisation de l’apprentisagesupervisé<br />Comparaison de troisméthodespour la classification automatique :Naïve Bayses, Support Vector Machine, Decision Tree<br />
    46. 46. Résultats!<br />
    47. 47. Permet de réduirele nombre de résultatsen retour de Watson<br />En fournissant la listedes versions d’uneontologiecommeun seul element de la liste<br />En pratique<br />
    48. 48. Maisaussi…<br />Fournitune base pour l’étudede l’évolutiondes ontologiesdu Web Sémantique<br />Permettant par exemple de mieuxcomprendre la relation entre evolution et d’autrescharacteristiquescomme la similarité<br />X : similarité de vocabulaire<br />Y : similaritésyntaxique<br />Bleu : versions<br />Rouge : autres<br />
    49. 49. KANNEL: un outil pour la gestion des relations entre ontologies<br />
    50. 50. Conclusion : l’évolutiond’ontologies et l’évolutiondu WebSémantique<br />De plus en plus d’outils, de plus en plus de consideration pour les aspects practiques<br />Aussi, de nouvelles methodologies prennantmieux en comptel’évolution, et utilisant les resources du Web Sémantique (voir la NeOn methodology)<br />Plus de consideration pour la gestion global des versions surle Web Sémantique: meilleurerepresentation, distribution des versions, variantes et branchements non lineaires, évolutiondu domainevsévolutionde la représentation<br />Mieuxcomprendreles pratiques en evolution d’ontologies, extrairedes partronsd’évolution.<br />Lien avec les domaines duraisonementsurles “flux de données”, versl’évolutiondynamiqued’ontologies<br />Multi-lingualité!<br />Évolutiondes donnéesliées!<br />
    51. 51. Thank You!(euh… non, je veux dire, Merci!)<br />m.daquin@open.ac.uk<br />http://people.kmi.open.ac.uk/mathieu<br />@mdaquin<br />Cette presentation inclue de nombreuses contributions de plusieurspersonnes au KMi, (http://kmi.open.ac.uk)incluant en particulierFouadZablith et Carlo Allocca<br />http://kannel.kmi.open.ac.uk/<br />http://evolva.kmi.open.ac.uk/<br />
    52. 52. d'Aquin, M., Allocca, C., Motta, E., (2010) A Platform for Semantic Web Studies. Poster, Web Science 2010.<br />Zablith, F., d'Aquin, M., Sabou, M, Motta, E., (2009) Investigating the Use of Background Knowledge for Assessing the Relevance of Statements to an Ontology in Ontology Evolution. Workshop: International Workshop on Ontology Dynamics (IWOD), The International Semantic Web Conference (ISWC), Northern Virginia, USA.<br />Allocca, C., d'Aquin, M., Motta, E., (2009) Detecting Different Versions of Ontologies in Large Ontology Repositories. Workshop: International Workshop on Ontology Dynamic, International Semantic Web Conference, 2009, Washington, DC.<br />Allocca, C., d'Aquin, M., Motta, E., (2009) DOOR: Towards a Formalization of Ontology Relations. Proc.of International Conference on Knowledge Engineering and Ontology Development (KEOD)..<br />d'Aquin, M., (2009) Formally Measuring Agreement and Disagreement in Ontologies. International Conference on Knowledge Capture - K-CAP 2009.<br />d'Aquin, M., Gangemi, A., Motta, E., Dzbor, M, Haase, P., Erdmann, M., (2009) NeOn Tool Support for Building Ontologies by Reuse. Demo, International Conference on Biomedical Ontology, ICBO 2009.<br />Zablith, F., Sabou, M, d'Aquin, M., Motta, E., (2009) Ontology Evolution with Evolva. Demo, European Semantic Web Conference (ESWC), Crete, Greece.<br />Allocca, C., d'Aquin, M., Motta, E., (2009) Expliciting Semantic Relations Between Ontologies in Large Ontology Repositories. Poster, 6th European Semantic Web Conference 2009., Heraklion, Greece. <br />Allocca, C., d'Aquin, M., Motta, E., (2008) Finding Equivalent Ontologies in Watson. Poster, International Semantic Web Conference, ISWC 2008.<br />Sabou, M., d'Aquin, M., Sabou, M, (2008) Relation Discovery from the Semantic Web. Demo, International Semantic Web Conference, ISWC 2008. <br />Sabou, M, d'Aquin, M., Motta, E., (2008) Using Background Knowledge for Ontology Evolution. Workshop: International Workshop on Ontology Dynamics (IWOD), The International Semantic Web Conference (ISWC), Karlsruhe, Germany.<br />Sabou, M., d'Aquin, M., Motta, E., (2008) Exploring the Semantic Web as Background Knowledge for Ontology Matching. Journal of Data Semantics.<br />Sabou, M., d'Aquin, M., Motta, E., (2008) SCARLET: SemantiCrelAtiondiscoveRy by harvesting onLinEonTologies. Demo, European Semantic Web Conference, Tenerife, Spain.<br />d'Aquin, M., Motta, E., Sabou, M, Angeletou, S., Gridinoc, L., Lopez, V., Guidi, D, (2008) Towards a New Generation of Semantic Web Applications. IEEE Intelligent Systems, Vol.23, 3, (20-28).<br />d'Aquin, M., (2008) Building Semantic Web Based Applications with Watson. Demo, WWW2008 - The 17th International World Wide Web Conference - Developers' Track, Beijing, China.<br />d'Aquin, M., Baldassarre, C., Gridinoc, L., Angeletou, S., Sabou, M, Motta, E., (2007) Characterizing Knowledge on the Semantic Web with Watson. Workshop: Evaluation of Ontologies and Ontology-based tools, 5th International EON Workshop, International Semantic Web Conference (ISWC'07), Busan, Korea.<br />d'Aquin, M., Baldassarre, C., Gridinoc, L., Sabou, M, Angeletou, S., Motta, E., (2007) Watson: Supporting Next Generation Semantic Web Applications. WWW/Internet conference 2007, Vila real, Spain.<br />References<br />

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