Sémantique des folksonomies :
      structuration collaborative
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1. Présentation de l'approche
/Structuration des folksonomies
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1°. Capture


2°. Intégration/Exploitation
/Exploiter traitements automatiques
                      + expertise usagers/


¤> détecter variations orthographiques

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2. Un modèle pour la structuration
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3. Implantation et résultats
Système de gestion de bookmarks




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Détecter quot;spelling variantsquot;
Détecter tags thématiquement liés
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Détecter tags thématiquement liés
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Détecter tags thématiquement liés
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Intégrer dans l'interface des
              fonctions sémantiques
Intégrer dans l'interface des
              fonctions sémantiques
Objectif:
            Tags sémantiquement enrichis
Capturer les divergences
Capturer les divergences
Structuration en 2 temps


1°. (implanté)

¤> Traitements automatiques présentés à tous

¤> Assertions sémantiques recueil...
Structuration en 2 temps


2°. (à venir)

¤> Système de quot;votequot; :
        assertions majoritaires présentées à tous...
. Conclusion
Positionnement

¤> Approche quot;web 2.0quot; de la construction
                      d'ontologies [Braun et al., 2007]

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Contributions

¤> Modèle capturant assertions sémantiques,
      et supportant les points de vue divergents

¤> Sens des t...
Futurs travaux

¤> interface de quot;micro-éditionquot; de folksonomie

¤> modèle d'intégration des ressources
           ...
. questions?
Système de gestion de bookmarks




Model de tagging > SCOT
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Sémantique des folksonomies: structuration collaborative et assistée

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Présentation de Freddy Limpens, Fabien Gandon et Michel Buffa à IC 2009

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Sémantique des folksonomies: structuration collaborative et assistée

  1. 1. Sémantique des folksonomies : structuration collaborative et assistée Freddy LIMPENS, Fabien GANDON Michel BUFFA Edelweiss, INRIA Sophia-Antipolis KEWI, I3S, CNRS-UNSA prenom.nom@sophia.inria.fr buffa@unice.fr IC 2009 – Hammamet, Tunisie
  2. 2. /problème posé/ ¤> contexte des organisations ¤> allier pratiques tagging avec construction de ressources termino-ontologiques communes ¤> intégrer tâches de structuration sémantiques dans les tâches courantes
  3. 3. /contributions visées/ ¤> modèle supportant contradictions ¤> exploiter traitements automatiques + expertise usagers
  4. 4. 1. Présentation de l'approche
  5. 5. /Structuration des folksonomies en 2 temps/ 1°. Capture 2°. Intégration/Exploitation
  6. 6. /Exploiter traitements automatiques + expertise usagers/ ¤> détecter variations orthographiques ¤> détecter termes quot;reliés thématiquementquot; ¤> intégrer tâches sémantiques dans tâches quot;courantesquot;
  7. 7. 2. Un modèle pour la structuration collaborative
  8. 8. Réification de la notion de quot;relation sémantiquequot; ¤> extension de rdf:Statement ¤> modèle des actions des usagers ¤> chaque assertion sémantique = 1 annotation des tags
  9. 9. Réification de la notion de quot;relation sémantiquequot; ¤> sens des notions défini relativement aux autres notions (~SKOS) ¤> réemploi d'ontologies existantes (SIOC, SCOT)
  10. 10. 3. Implantation et résultats
  11. 11. Système de gestion de bookmarks Extension de SIOC
  12. 12. Détecter quot;spelling variantsquot; Tag1 Tag2 Distance de Levenshtein geographie geographique 0.83 environment environnement 0.84 déchets déchet 0.85 industrie industriel 0.9 développementdurable développement-durable 0.95
  13. 13. Détecter quot;spelling variantsquot;
  14. 14. Détecter tags thématiquement liés (Related) ¤> étude qualitative des mesures de similarité (Mika, 2005; Cattuto et al., 2008) ¤> différents contextes de similarité ● ressources ● utilisateurs ● tags
  15. 15. Détecter tags thématiquement liés (Related) tags tag1 tag2 tag3 tags tag1 freq cooc cooc tag2 cooc freq cooc tag3 cooc cooc freq
  16. 16. Détecter tags thématiquement liés (Related) quot;Most relatedquot; tags (Tag-context) Tag environnement développement_durable, énergie environment france, green, ecology, sustainable, energy déchets administration, EEDD, renouvelable développementdurable ecologie , EEDD, france, climat ,imported
  17. 17. Intégrer dans l'interface des fonctions sémantiques
  18. 18. Intégrer dans l'interface des fonctions sémantiques
  19. 19. Objectif: Tags sémantiquement enrichis
  20. 20. Capturer les divergences
  21. 21. Capturer les divergences
  22. 22. Structuration en 2 temps 1°. (implanté) ¤> Traitements automatiques présentés à tous ¤> Assertions sémantiques recueillies ¤> Action sémantique visible seulement pour son auteur
  23. 23. Structuration en 2 temps 2°. (à venir) ¤> Système de quot;votequot; : assertions majoritaires présentées à tous ou , ¤> Regroupement par quot;communautés d'intérêtsquot; ou ¤> Regroupement en quot;points de vuequot; explicités
  24. 24. . Conclusion
  25. 25. Positionnement ¤> Approche quot;web 2.0quot; de la construction d'ontologies [Braun et al., 2007] ¤> Taguer les tags [Extreme tagging, Tanasescu & Streibel,2007] ¤> Approche collaborative et multi-point de vue [Cahier et al., 2007] ¤> Formalisation du quot;sensquot; des tags [MOAT, Passant & Laublet, 2008]
  26. 26. Contributions ¤> Modèle capturant assertions sémantiques, et supportant les points de vue divergents ¤> Sens des tags définis relativement (cf SKOS) ¤> Combiner traitements automatiques & expertises usagers
  27. 27. Futurs travaux ¤> interface de quot;micro-éditionquot; de folksonomie ¤> modèle d'intégration des ressources termino-ontologiques ¤> Expérience terrain Ademe/Orange
  28. 28. . questions?
  29. 29. Système de gestion de bookmarks Model de tagging > SCOT

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