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Cycle de vie et méthodes
de construction des
ontologies
Réalisé par: Fatima Zahra Fagroud
Encadré par: Said Nouh
Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018
2
Plan
Définition des ontologies
Composants des ontologies
Cycle de vie des ontologies
Typologies des ontologies
Méthodes de construction des Ontologies
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3
Définition des ontologies
« Une ontologie est la spécification d'une conceptualisation d'un
domaine de connaissance.», Thomas R. Gruber
« une ontologie est pour l’ingénierie des connaissances une 
représentation d’une modélisation d’un domaine partagée par une 
communauté d’acteurs. Objet informatique défini à l’aide d’un 
formalisme de représentation, elle se compose principalement 
d’un ensemble de concepts définis en compréhension, de relations 
et de propriétés logiques.» (Roche, 2005)
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4
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5
Composants des ontologies
• Concepts:
– représente un ensemble d’objets et leurs propriétés communes
– défini par un terme et a généralement une intension et/ou une
extension
• Instances:
– constituent la définition extensionnelle de l’ontologie
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6
Composants des ontologies
• Relations:
–Relations et interactions entre les concepts
–peut être caractérisée par une signature
• Axiomes:
–contraintes ou règles sur des concepts de l’ontologie considérées
comme toujours vraies
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7
Cycle de vie des ontologies
Cycle de vie présenté par Fabien Gandon
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8
Cycle de vie des ontologies
Cycle de vie proposé par Fernandez
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9
spécification
 On spécifie:
o L’objectif opérationnel : scénarios d’usage
o Le domaine de connaissance : délimité, et découpé (connaissances du
domaine, connaissances de raisonnement, connaissances de haut
niveau)
o Les utilisateurs
 spécification des utilisateurs en accord avec l’objectif
opérationnel, permet de choisir le degré de formalisme de
l’ontologie, et sa granularité.
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10
Conceptualisation
 consiste à identifier, dans un corpus, les connaissances du
domaine
 La découverte des connaissances d’un domaine peut s’appuyer à
la fois sur l’analyse de documents et sur l’interview d’experts du
domaine.
 conceptualisation peut se décomposer en deux étapes:
o tri entre connaissances spécifiques au domaine et celles qui, bien que
présentes dans le corpus, ne participent qu’à l’expression des
connaissances du domaine
o Précision de la nature conceptuelle des connaissances (concepts,
relations, propriétés des concepts et relations, règles, contraintes, etc.)
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11
Formalisation et Intégration
 Formalisation:
o Représentation formel de la Conceptualisation
o Choix d’un langage de représentation formel
 Intégration:
o Construction d’une nouvelle ontologie réutilisant d’autres ontologies
disponibles.
o Construction d’une ontologie par la fusion de différentes ontologies
dans une seule ontologie qui les unifie.
o Construction d’une application utilisant une ou plusieurs ontologies
pour spécifier ou implémenter un système à base de connaissance
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12
Documentation et Evaluation
 Documentation:
o Produire des définitions formelles, informelles, complètes , pour
préciser la signification des termes de l’ontologie
 Evaluation:
o se fait a priori par des tests correspondants à l’objectif opérationnel de
l’ontologie
o M. GRUNINGER et M.S. FOX proposent d’utiliser des questions de
compétences permettant de tester l’ontologie
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13
Evolution
 Evolution:
o Cas 1: évaluation de l’ontologie a échoué
• modifier certaines parties de l’ontologie en s’assurant de ne pas provoquer
de nouvelles erreurs
o Cas 2: contexte d’usage est modifié, ou domaine de connaissance est élargit
• construire une nouvelle ontologie avec les connaissances à ajouter et
l’intégrer dans l’ontologie déjà constituée
• agréger directement les nouvelles connaissances dans l’ontologie existante
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14
Typologies des
ontologies
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15
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16
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17
 Ontologies pour la représentation des connaissances
utilisées généralement lors de la construction d’un système à
base de connaissance
fournissent les primitives nécessaires pour décrire les concepts
des autres types d’ontologies
 Ontologies de domaine
permettent la représentation des connaissances d’un domaine
particulier et leur réutilisation par des applications de ce domaine
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18
 Ontologies de tâches
Elles modélisent le processus d’une tache spécifique ou d’une
activité particulière
 Ontologies d’application
Elles décrivent une tache dans un domaine bien défini
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19
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20
 Ontologies de haut niveau
généralement exprimées en termes de scenarios, événements,
temps et objets
 Ontologies génériques (méta-ontologies ou core-ontologies)
décrivent des concepts génériques valables dans différents
domaines mais moins abstraits que ceux décrits dans les
ontologies de haut niveau
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21
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23
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24
 ontologies informelles
Ce sont des ontologies écrites en langage naturel, elles ne sont
pas traitées par une machine
 ontologies semi-informelles
Elles utilisent un langage naturel structuré et limité, elles se
situent entre les ontologies formelles et informelles
 ontologies formelles
Elles sont définies dans un langage contenant une sémantique
formelle, elles sont facilement traitées par une machine peuvent
être intégrées dans des applications
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25
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26
 Granularité fine
Elles sont très détaillées, possédant ainsi un vocabulaire plus
riche d’un domaine, pouvant être utilisées dans des applications
spécifiques
 Granularité large
Elles engobent un vocabulaire moins détaillé, s’arrêtant à un
certain niveau de spécificité auxquelles on peut greffer d’autres
ontologies plus détaillées
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27
eau opérationnel
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28
 Niveau sémantique
Tous les concepts, caractérisés par un terme/libellé, doivent respecter les
quatre principes différentiels :
 Communauté avec l’ancêtre
 Différence, spécification, par rapport à l’ancêtre
 Communauté avec les concepts frères, situés au même niveau
 Différence par rapport aux concepts frères
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29
 Niveau référentiel
Les concepts référentiels ou formels, se caractérisent par un terme/libellé
dont la sémantique est définit par une extension d’objets
 Niveau opérationnel
Les concepts du niveau opérationnel ou computationnel sont caractérisés
par les opérations qu’il est possible de leur appliquer pour générer des
interfaces ou engagement computationnel
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30
Méthodes de construction
des Ontologies
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31
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32
 les ontologies construites à partir de zéro: méthodes manuelles
avec l’aide d’experts de domaines.
 les ontologies construites à partir de texte:
o se servent des outils et méthodes du traitement automatique des
langues (TAL).
o visent surtout à alléger le processus de construction d’ontologies en
automatisant certaines étapes grâce aux textes qui constituent des
sources de connaissances très riches.
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33
 « crowdsourcing »: consiste à externaliser des tâches
traditionnellement effectuées par un agent désigné en faisant
appel à l'intelligence et au savoir-faire d’un grand nombre de
personnes
 Construction des ontologies basées sur le «crowdsourcing>>:
impliquer un large groupe d’utilisateurs pour en simplifier la tâche
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34
Méthodologie de Uschold et
Grüninger (1996)
Fournissent les primitives nécessaires pour décrire les concepts des
autres types d’ontologies:
 Identifier l’objectif souhaité et spécifier le domaine concerné
 Construire l’ontologie et pour cela définir les concepts, les relations clés
et produire des définitions textuelles précises et non ambigües de ces
concepts
 Evaluer le résultat
 Documenter le modèle en éditant des recommandations précises pour
chaque étape
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35
Méthodologie présentée par M.
Gruninger et M. S. Fox (1996)
o utilisée dans le cadre du projet TOVE (Toronto Virtual Enterprise)
o a permis de développer des projets complexes dans le domaine de
l’entreprise mais reste limitée car ni les différentes étapes ni les
techniques utilisées ne sont décrites précisément
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36
Methontology (1997)
 couvre tout le cycle de vie de l’ontologie
 supportée par la plateforme ODE (Ontology Developpement
Environment)
 le processus de développement d’une ontologie comprend des
activités de gestion de projet (planification, contrôle, assurance
de la qualité), des activités orientées développement
(spécification, conceptualisation, formalisation, etc.) et des
activités de support (évaluation, documentation).
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37
Méthode ARCHONTE (2000)
cette méthode comporte trois étapes :
a) Choisir les termes pertinents du domaine et normaliser leur sens
b) Formaliser les connaissances
c) Opérationnaliser dans un langage de représentation des connaissances
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38
Méthodologie de Guarino et
Welty (2001)
 n’est pas un guide de construction d’ontologies
 étape permettant la vérification et la correction d’une structure
ontologique construite un peu anarchiquement
 Elle est à incorporer dans le cycle de vie d’une ontologie
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39
Terminae :groupe de recherche
Terminologie et Intelligence Artificielle
 à la fois une méthodologie et un outil de construction semi-
automatique d’ontologies à partir de textes.
 s’appuie sur des méthodes et des outils de TAL pour extraire les
éléments de l’ontologie et ceux de l’ingénierie de connaissances
pour la représenter.
 couvre l’ensemble du processus de développement de l’ontologie
qui comprend quatre phases: la constitution du corpus ,l’étude
linguistique, la conceptualisation(manuelle et guidée) et la
formalisation.
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40
Approche de Getman et
Karasiuk (2014)
une méthode reposant sur le «crowdsourcing » pour la
construction d’une ontologie dans le domaine du droit. Cette
méthode a été implémentée et mise à la disposition d’un groupe
de 20 utilisateurs (étudiants en droit) pendant un semestre. Pour
simplifier la tâche, chaque utilisateur a travaillé sur un sous-
domaine. Après l’évaluation de deux branches (334 concepts
structurés par 338 relations sémantiques) de l’ontologie
résultante (6000 concepts) par des experts du domaine, ils
estiment la couverture des concepts pour les branches analysées
à plus de 90%.
implication des utilisateurs qualifiés dans le «crowdsourcing » est
bénéfique pour la construction et la maintenance d'ontologie dans
un domaine spécifique
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Cycle de vie et méthodes de construction des ontologies

  • 1. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 1 Cycle de vie et méthodes de construction des ontologies Réalisé par: Fatima Zahra Fagroud Encadré par: Said Nouh
  • 2. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 2 Plan Définition des ontologies Composants des ontologies Cycle de vie des ontologies Typologies des ontologies Méthodes de construction des Ontologies
  • 3. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 3 Définition des ontologies « Une ontologie est la spécification d'une conceptualisation d'un domaine de connaissance.», Thomas R. Gruber « une ontologie est pour l’ingénierie des connaissances une  représentation d’une modélisation d’un domaine partagée par une  communauté d’acteurs. Objet informatique défini à l’aide d’un  formalisme de représentation, elle se compose principalement  d’un ensemble de concepts définis en compréhension, de relations  et de propriétés logiques.» (Roche, 2005)
  • 4. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 4
  • 5. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 5 Composants des ontologies • Concepts: – représente un ensemble d’objets et leurs propriétés communes – défini par un terme et a généralement une intension et/ou une extension • Instances: – constituent la définition extensionnelle de l’ontologie
  • 6. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 6 Composants des ontologies • Relations: –Relations et interactions entre les concepts –peut être caractérisée par une signature • Axiomes: –contraintes ou règles sur des concepts de l’ontologie considérées comme toujours vraies
  • 7. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 7 Cycle de vie des ontologies Cycle de vie présenté par Fabien Gandon
  • 8. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 8 Cycle de vie des ontologies Cycle de vie proposé par Fernandez
  • 9. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 9 spécification  On spécifie: o L’objectif opérationnel : scénarios d’usage o Le domaine de connaissance : délimité, et découpé (connaissances du domaine, connaissances de raisonnement, connaissances de haut niveau) o Les utilisateurs  spécification des utilisateurs en accord avec l’objectif opérationnel, permet de choisir le degré de formalisme de l’ontologie, et sa granularité.
  • 10. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 10 Conceptualisation  consiste à identifier, dans un corpus, les connaissances du domaine  La découverte des connaissances d’un domaine peut s’appuyer à la fois sur l’analyse de documents et sur l’interview d’experts du domaine.  conceptualisation peut se décomposer en deux étapes: o tri entre connaissances spécifiques au domaine et celles qui, bien que présentes dans le corpus, ne participent qu’à l’expression des connaissances du domaine o Précision de la nature conceptuelle des connaissances (concepts, relations, propriétés des concepts et relations, règles, contraintes, etc.)
  • 11. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 11 Formalisation et Intégration  Formalisation: o Représentation formel de la Conceptualisation o Choix d’un langage de représentation formel  Intégration: o Construction d’une nouvelle ontologie réutilisant d’autres ontologies disponibles. o Construction d’une ontologie par la fusion de différentes ontologies dans une seule ontologie qui les unifie. o Construction d’une application utilisant une ou plusieurs ontologies pour spécifier ou implémenter un système à base de connaissance
  • 12. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 12 Documentation et Evaluation  Documentation: o Produire des définitions formelles, informelles, complètes , pour préciser la signification des termes de l’ontologie  Evaluation: o se fait a priori par des tests correspondants à l’objectif opérationnel de l’ontologie o M. GRUNINGER et M.S. FOX proposent d’utiliser des questions de compétences permettant de tester l’ontologie
  • 13. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 13 Evolution  Evolution: o Cas 1: évaluation de l’ontologie a échoué • modifier certaines parties de l’ontologie en s’assurant de ne pas provoquer de nouvelles erreurs o Cas 2: contexte d’usage est modifié, ou domaine de connaissance est élargit • construire une nouvelle ontologie avec les connaissances à ajouter et l’intégrer dans l’ontologie déjà constituée • agréger directement les nouvelles connaissances dans l’ontologie existante
  • 14. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 14 Typologies des ontologies
  • 15. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 15
  • 16. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 16
  • 17. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 17  Ontologies pour la représentation des connaissances utilisées généralement lors de la construction d’un système à base de connaissance fournissent les primitives nécessaires pour décrire les concepts des autres types d’ontologies  Ontologies de domaine permettent la représentation des connaissances d’un domaine particulier et leur réutilisation par des applications de ce domaine
  • 18. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 18  Ontologies de tâches Elles modélisent le processus d’une tache spécifique ou d’une activité particulière  Ontologies d’application Elles décrivent une tache dans un domaine bien défini
  • 19. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 19
  • 20. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 20  Ontologies de haut niveau généralement exprimées en termes de scenarios, événements, temps et objets  Ontologies génériques (méta-ontologies ou core-ontologies) décrivent des concepts génériques valables dans différents domaines mais moins abstraits que ceux décrits dans les ontologies de haut niveau
  • 21. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 21
  • 22. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 22
  • 23. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 23
  • 24. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 24  ontologies informelles Ce sont des ontologies écrites en langage naturel, elles ne sont pas traitées par une machine  ontologies semi-informelles Elles utilisent un langage naturel structuré et limité, elles se situent entre les ontologies formelles et informelles  ontologies formelles Elles sont définies dans un langage contenant une sémantique formelle, elles sont facilement traitées par une machine peuvent être intégrées dans des applications
  • 25. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 25
  • 26. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 26  Granularité fine Elles sont très détaillées, possédant ainsi un vocabulaire plus riche d’un domaine, pouvant être utilisées dans des applications spécifiques  Granularité large Elles engobent un vocabulaire moins détaillé, s’arrêtant à un certain niveau de spécificité auxquelles on peut greffer d’autres ontologies plus détaillées
  • 27. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 27 eau opérationnel
  • 28. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 28  Niveau sémantique Tous les concepts, caractérisés par un terme/libellé, doivent respecter les quatre principes différentiels :  Communauté avec l’ancêtre  Différence, spécification, par rapport à l’ancêtre  Communauté avec les concepts frères, situés au même niveau  Différence par rapport aux concepts frères
  • 29. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 29  Niveau référentiel Les concepts référentiels ou formels, se caractérisent par un terme/libellé dont la sémantique est définit par une extension d’objets  Niveau opérationnel Les concepts du niveau opérationnel ou computationnel sont caractérisés par les opérations qu’il est possible de leur appliquer pour générer des interfaces ou engagement computationnel
  • 30. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 30 Méthodes de construction des Ontologies
  • 31. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 31
  • 32. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 32  les ontologies construites à partir de zéro: méthodes manuelles avec l’aide d’experts de domaines.  les ontologies construites à partir de texte: o se servent des outils et méthodes du traitement automatique des langues (TAL). o visent surtout à alléger le processus de construction d’ontologies en automatisant certaines étapes grâce aux textes qui constituent des sources de connaissances très riches.
  • 33. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 33  « crowdsourcing »: consiste à externaliser des tâches traditionnellement effectuées par un agent désigné en faisant appel à l'intelligence et au savoir-faire d’un grand nombre de personnes  Construction des ontologies basées sur le «crowdsourcing>>: impliquer un large groupe d’utilisateurs pour en simplifier la tâche
  • 34. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 34 Méthodologie de Uschold et Grüninger (1996) Fournissent les primitives nécessaires pour décrire les concepts des autres types d’ontologies:  Identifier l’objectif souhaité et spécifier le domaine concerné  Construire l’ontologie et pour cela définir les concepts, les relations clés et produire des définitions textuelles précises et non ambigües de ces concepts  Evaluer le résultat  Documenter le modèle en éditant des recommandations précises pour chaque étape
  • 35. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 35 Méthodologie présentée par M. Gruninger et M. S. Fox (1996) o utilisée dans le cadre du projet TOVE (Toronto Virtual Enterprise) o a permis de développer des projets complexes dans le domaine de l’entreprise mais reste limitée car ni les différentes étapes ni les techniques utilisées ne sont décrites précisément
  • 36. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 36 Methontology (1997)  couvre tout le cycle de vie de l’ontologie  supportée par la plateforme ODE (Ontology Developpement Environment)  le processus de développement d’une ontologie comprend des activités de gestion de projet (planification, contrôle, assurance de la qualité), des activités orientées développement (spécification, conceptualisation, formalisation, etc.) et des activités de support (évaluation, documentation).
  • 37. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 37 Méthode ARCHONTE (2000) cette méthode comporte trois étapes : a) Choisir les termes pertinents du domaine et normaliser leur sens b) Formaliser les connaissances c) Opérationnaliser dans un langage de représentation des connaissances
  • 38. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 38 Méthodologie de Guarino et Welty (2001)  n’est pas un guide de construction d’ontologies  étape permettant la vérification et la correction d’une structure ontologique construite un peu anarchiquement  Elle est à incorporer dans le cycle de vie d’une ontologie
  • 39. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 39 Terminae :groupe de recherche Terminologie et Intelligence Artificielle  à la fois une méthodologie et un outil de construction semi- automatique d’ontologies à partir de textes.  s’appuie sur des méthodes et des outils de TAL pour extraire les éléments de l’ontologie et ceux de l’ingénierie de connaissances pour la représenter.  couvre l’ensemble du processus de développement de l’ontologie qui comprend quatre phases: la constitution du corpus ,l’étude linguistique, la conceptualisation(manuelle et guidée) et la formalisation.
  • 40. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 40 Approche de Getman et Karasiuk (2014) une méthode reposant sur le «crowdsourcing » pour la construction d’une ontologie dans le domaine du droit. Cette méthode a été implémentée et mise à la disposition d’un groupe de 20 utilisateurs (étudiants en droit) pendant un semestre. Pour simplifier la tâche, chaque utilisateur a travaillé sur un sous- domaine. Après l’évaluation de deux branches (334 concepts structurés par 338 relations sémantiques) de l’ontologie résultante (6000 concepts) par des experts du domaine, ils estiment la couverture des concepts pour les branches analysées à plus de 90%. implication des utilisateurs qualifiés dans le «crowdsourcing » est bénéfique pour la construction et la maintenance d'ontologie dans un domaine spécifique
  • 41. Master II- Module: Web sémantique Prof. S. NOUH A.U: 2017-2018 41 Merci pour Votre Attention

Notes de l'éditeur

  1. Une conceptualisation est une vue abstraite des entités réelles du monde que l’on veut représenter et de leurs relations; c’est un modèle abstrait des phénomènes réels du monde
  2. L’intension désigne la sémantique, c’est-à-dire l’ensemble des attributs et propriétés définissant un concept. L’ensemble des objets qu’englobe un concept est son extension.
  3. contraintes ou règles sur des instances (on parle dans cet autre cas d’assertion) de l’ontologie considérées comme toujours vraies L’intension désigne la sémantique, c’est-à-dire l’ensemble des attributs et propriétés définissant un concept. L’ensemble des objets qu’englobe un concept est son extension.
  4. Maintenance de l’ontologie pour la corriger en fonction des besoins de l’application. La maintenance d’une ontologie consiste aussi à réutiliser une ontologie et à l’adapter pour une nouvelle application. L’étape de maintenance est déclenchée suite à l’évaluation de l’ontologie.
  5. Une fois le but défini, le processus de construction de l’ontologie peut démarrer, en commençant par la phase de conceptualisation.
  6. s’il est prévu d’intégrer d’autres ontologies, les connaissances spécifiées dans ces ontologies ne doivent pas être prises en compte Certaines connaissances implicitement utilisées dans le domaine ne sont cependant jamais exprimées, ni dans le corpus, ni par les experts, car elles vont de soi pour tous
  7. Si l’évaluation de l’ontologie a échoué, il est nécessaire de la faire évoluer. Se pose alors le problème délicat consistant à modifier certaines parties de l’ontologie en s’assurant de ne pas provoquer de nouvelles erreurs. Il paraît raisonnable de remonter s’il le faut jusqu’à l’étape de conceptualisation afin d’éviter des modifications qui ne respectent pas la sémantique du domaine. C’est dans ce cadre que les documents produits lors des différentes phases du processus de construction de l’ontologie vont s’avérés précieux
  8. ontologies de tâches ou d’application qui concernent des tâches réalisées dans un domaine particulier. Elles décrivent un vocabulaire en relation avec une tâche ou une activité d’un domaine. Généralement, ces ontologies ne sont pas réutilisables et possèdent une portée limitée
  9. Granularité fine :Souvent les ontologies de domaine, les ontologies de tâches et les ontologies d’application sont de ce type Granularité large: par exemple, les ontologies de haut niveau. Ce type d’ontologie peut être partagée et raffinée dans d’autres types d’ontologies telles que les ontologies de domaine ou d’application
  10. Elle s’intéresse notamment aux méthodologies qui fournissent les orientations et techniques pour supporter le processus de construction d’ontologies. Vu l’importance des ontologies, plusieurs approches méthodologiques ont été proposées pour guider ce processus mais il n’en existe pas qui soit acceptée par tous
  11. La méthodologie varie en fonction de l’usage qu’on veut faire de l’ontologie mais aussi des ressources disponibles à utiliser pour la construction. Les domaines d’applications des ontologies étant variés, les approches restent différentes et peuvent être manuelles ou semi-automatiques ressources terminoontologiques existantes
  12. Le développement des supports électroniques a aussi rendu ces données textuelles plus accessibles et ont ainsi facilité leur exploitation par des outils de TAL.
  13. Selon les auteurs, le développement d’une ontologie doit être motivé par des problèmes (scenarii) qui se posent dans le domaine d’application (ici, l’entreprise). Ces derniers sont formulés sous forme de questions informelles auxquelles l’ontologie doit permettre de répondre. Les termes extraits de ces questions sont utilisés pour spécifier la terminologie dans un langage formel
  14. l’une des méthodes les plus complètes Les différentes étapes sont bien identifiées et les activités réalisées dans chaque étape sont décrites.
  15. Choisir les termes pertinents du domaine et normaliser leur sens en précisant les relations de similarités et de différences que chaque concept entretient avec ses concepts frères et son concept père Formaliser les connaissances, c'est-à-dire ajouter éventuellement des propriétés à des concepts, des axiomes . . .
  16. Anarchiquement : n'importe comment
  17. la constitution du corpus (documents techniques, comptes rendus, articles scientifiques, etc.), l’étude linguistique (identification des termes et de leurs relations), la normalisation ou conceptualisation (concepts et relations désambigüisés) et la formalisation l’ingénieur ontologique est chargé de regrouper les termes extraits en concepts