Le document traite de la modélisation et des environnements sémantiques pour améliorer l'interopérabilité des données via des métadonnées et des terminologies contrôlées. Il aborde différents systèmes de classification, vocabulaire et ontologies afin de gérer les ambiguïtés du langage naturel et facilite l'accès aux informations sur le web sémantique. Des exemples de technologies et de normes, comme SKOS et RDF, sont également fournis pour illustrer la structure et l'organisation des données.

1. Juin 2010muriel.foulonneau@tudor.lu1Modélisation, environnements sémantiques et Web de donnéesMuriel FoulonneauCentre de Recherche Public Henri TudorLuxembourg séminaire ISKO juin 2010

2. Sémantique?2

3. ObjectifLa représentation des donnéesDe la forme traditionnelle à une publication avec les technologies sémantiquesPartagerLes descriptions mais aussi leur sens et les associations3

4. Juin 2010muriel.foulonneau@tudor.luLes métadonnées assurent l’interopérabilité sémantiqueL’interopérabilitéest la capacité pour 2 systèmes de dialoguer entre eux

5. J’aibesoin

6. D’un langagecommun

7. D’un interpréteur01-04-04“01-04-04”

8. c’est un mois

9. 01=“Jan”muriel.foulonneau@tudor.lu

10. Knowledge Organization Systems5

11. Les terminologiesLes vocabulaires contrôlésRéduire l’ambiguité du langage naturel lorsque l’on décrit et recherche des informations.Composé de termes utilisés pour représenter un conceptProblèmesDes particularités du langage naturel posent des problèmes (synonymes et ambiguité) Différents termes (synonymes) peuvent représenter le même concept. Le même terme (homographes) peut représenter différents concepts. 6

12. Différents types de terminologiesListe contrôlée non hiérarchiséeTaxonomie et système de classification (avec organisation hiérarchique)ThésaurusÉquivalenceHiérarchique (termes génériques/spécifiques)Association (voir aussi)=> Pour intégrer des synonymes dans des recherches, élargir des recherches, naviguer, représenter, … 7

13. Listes de termes Pour permettre de gérer les ambiguités. Des fichiers d’autorité comportent des variantes d’un nom.Les glossaires sont des listes de termes avec leurs définitions dans un domaine spécifiqueDictionnaires, ils incluent différentes acceptions d’un terme, ils sont présentés de manière alphabétique, avec éventuellement des informations sur l’origine du terme“Gazetteers” avec des noms de lieux, leur position etc“Synonym Rings” pour étendre des requêtes de manière transparente8

14. TaxonomiesOrganisation hiérarchique de catégoriesGénéralement utilisées pour classifier9http://biodiversite.wallonie.be/cgi/sibw.esp.list2.pl?VAR=Mammiferes

15. Autorités sujetListes contrôlées de sujetEx Rameau, LCSH, MeSHPermettent souvent des compositionsPeuvent inclure des sous-catégories10

16. ThésaurusPour de la rechercheEnsemble limité de relations entre les termesEquivalence (synonymes) Hiérarchique (termes génériques / spécifiques) générique (sous-classe/super-classe), instance (classe/instance) et partitive (tout-partie) Association (voir aussi).11

17. Systèmes de classificationSimilaires à des taxonomiesVisent à l’exhaustivité et en principe les concepts ne se recouvrent pas (appartenance exclusive).Systèmes énumératifs (tous les concepts sont explicites) ou synthétiques (des règles permettent des combinaisons de concepts)Les facettesprésentes desclassifications selon des dimensions qui s’excluent mutuellement12

18. Les bases lexicalesDes relations plus riches que celles des thésaurus, éventuellement spécifiques à chaque baseEx. WordNet inclut homonymie, antonymie, synonymie13http://wordnetweb.princeton.edu/perl/webwn?s=mill&sub=Search+WordNet&o2=&o0=1&o7=&o5=&o1=1&o6=&o4=&o3=&h=

19. Les ontologiesModélisation d’un domaine avec des classes, des instances, des attributs, des sous-classes, … et de nombreuses relations spécifiques.Ex. CIDOC-CRM (Martin Doerr, Stephen Stead http://cidoc.ics.forth.gr/docs/crm_for_imperial_2009.ppt)E52 Time-SpanE53 PlaceE39 Actor7012124E38 ImageE31 Document“Yalta Agreement”E52 Time-SpanE39 ActorE39 Actor1945-02-11February 1945P82 at some time withinP7 took place atP11 participated inE7 Activity“Crimea Conference”P86 falls withinP67 is referred to byE65 Creation Event*14P81 ongoing throughoutP14 performedP94 has created

20. FolksonomiesPour indexation par une communauté d’utilisateurscinema people vs movie people (C. Shirky)15http://www.flickr.com/photos/tags/

21. RDF Crash course16

22. Technologies sémantiquesRDFClasses et instances17http://moi/est_employee_parAliceCNRSfoaf:nameAliceDupontFoaf:organizationFoaf:personrdfs:subclass_ofMoi:research_organizationrdf:typerdf:typehttp://moi/est_employee_parAliceCNRS

23. Les règlesJe peux par exemple définir que Si foaf:person http://moi/est_employee_parFoaf:organizationEt Foaf:organization http://moi/localisation x => Alors foaf:person http://moi/localisation x18Foaf:organizationFoaf:personMoi:research_organizationrdf:typerdf:typehttp://moi/est_employee_parhttp://moi/localisationAliceCNRSParis

24. La transitivité19foaf:knowsfoaf:knowsAliceCharlesHuguesfoaf:knowshttp://moi/a_le_meme_age_quehttp://moi/a_le_meme_age_queAliceCharlesHugues

25. SyntaxesRDF/XMLTurtleetc20<rdf:RDFxmlns:rdf=‘http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns# ’xmlns:dc=‘http://purl.org/dc/elements/1.1/’> <rdf:Descriptionrdf:about=‘urn:isbn:0596002637’> <dc:title>Practical RDF</dc:title> </rdf:Description></rdf:RDF>@prefix dc: <http://purl.org/dc/elements/1.1> .<urn:isbn:0596002637> dc:title ‘Practical RDF’ .Source Alistair Miles, SKOS Core Tutorial, DC-2005 Madrid

26. W3C SKOSSimple Knowledge Organization System21

27. SKOSStructure de baseskos:ConceptEtiquetage lexicalskos:prefLabel, skos:altLabel, skos:hiddenLabelEtiquetage symboliqueskos:prefSymbol, skos:altSymbolDocumentationskos:definition, skos:note, skos:example, skos:scopeNote, skos:historyNote, skos:editorialNote, skos:changeNoteRelations sémantiquesskos:broader, skos:narrower, skos:related22

28. Structure de baseConcept scheme permet de décrire tous les systèmes de terminologiesThesaurus, système de classification, autorités, vocabulaires contrôlés ...Il est défini comme un ensemble de concepts, éventuellement avec des propriétés et des relations avec d’autres conceptsConcept23

29. Concept Scheme24

30. Skos:Concept25Source Alistair Miles

31. Labels lexicaux26Source Alistair Miles

32. Multilingues27Source Alistair Miles

33. Labels symboliques28Source Alistair Miles

34. Les relationsBroader, Narrower, Relatedhttp://www.w3.org/2004/02/skos/

35. Questions liées à la transitivitéProblème si skos:related était transitifex:renaissance skos:related ex:humanism. ex:humanism skos:related ex:philosophicalAnthropologyex:philosophicalAnthropology skos:related ex:philosophyOfMindex:philosophyOfMind skos:related ex:cognitiveScience.30http://www.w3.org/2004/02/skos/

36. Propriétés de mappingskos:mappingRelation skos:closeMatch skos:exactMatch skos:broadMatchskos:narrowMatch skos:relatedMatch31

37. Exemple de Skosification Rameauhttp://rameau.bnf.fr/informations/pdf/journee2008/rameau_skos.pdf

38. Exemple SKOSIssu de LCSHhttp://id.loc.gov/authorities/sj96005060.rdf33

39. Linked Data34

40. Construire le Web de donnéesDes données sous forme de RDF statementsIdentification des ressources via des HTTP URIs « dé-référençables »Il doit être possible de cliquer et obtenir de l’informationDistinction « information resources » (lien vers la ressource) and « non information resources » (redirection vers une ressource d’intérêt)Représentations multiples des ressourcesAu moins RDF/XMLNégociation de contenu35Dublin Core

41. Une source de donnéesIl est préférable d’utiliser des relations vers des sources de données externes (ex: dbpedia)36http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/bizer/pub/LinkedDataTutorial/

42. Fusion de graphes37http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/bizer/pub/LinkedDataTutorial/

43. Lier des graphes a posterioriSi une ressource est désignée avec 2 URIs différentes dans 2 sources de données différentesIl est possible d’ajouter une équivalence entre les URIs grâce à owl:sameAs38<http://dbpedia.org/resource/Berlin> owl:sameAs <http://sws.geonames.org/2950159/>

44. Publier des données sur des terminologies39

45. Une publication orientée service40http://www.viaf.org/

46. Des points d’accès alternatifsHeader de la page LCSHContient des relations alternate et searchhttp://id.loc.gov/authorities/41

47. SKOS en RDFaLes données sont encodées dans la page HTMLhttp://id.loc.gov/authorities/42

48. SKOS deChristianity – History http://id.loc.gov/authorities/sj96005060.rdfSemantic Web http://id.loc.gov/authorities/sh2002000569#concept43

49. SKOS-XML de Christianity – HistoryIssu de LCSHhttp://id.loc.gov/authorities/sj96005060.rdf44

50. Des métadonnées classiques au monde sémantique45

51. Dublin Core: différentes èresDes métadonnées simples pour les ressources WebOrientées « discovery »Faire mieux que l’anarchie15 élémentsDes « qualifiers »DctermsQualifiers (ex hasVersion) ou de premier niveau (ex. audience)Des profils d’applicationsDC Collection, DC Education, DC Library etcDes terminologiesDes termes pour indiquer les terminologies46

52. Vers une structure sémantiqueUne structure différenteEx avec les qualifiers de DC:RelationReplaces, requireshasVersion, isPartOfLe DCAM et la Singapour FrameworkUn modèle de donnéesDes propriétésobjectif: rendre le modèle compatible avec le Web sémantique, avec un modèle modulaire

53. dcterms:title47

54. Un registry48http://dcmi.kc.tsukuba.ac.jp/dcregistry/

55. Représentations multiples d’une ressource49