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Skos transformation
- 1. Pour mieux affirmer ses missions, le Cemagref devient Irstea www.irstea.fr Ontologies, Web de Données et SKOS Transformation Catherine ROUSSEY Projet Animitex 28 aout 2014, Montpellier Merci à Fabien Amarger Fabien Gandon
- 2. 2 Plan •Définitions de base: de l’Ontologie aux ontologies • Données Information Connaissances • Interopérabilité et ontologies • Format et standard du web sémantique • Ontologie linguistique système de recherche d’information • Exemple SKOS • Ontologie de données web de données • Exemple RDFS, OWL • Ontologie Logique…
- 3. 3 Définitions: DONNÉES,INFORMATIONS, CONNAISSANCES Donnée: un élément d’information, percevable, manipulable Information: donnée + sens + contexte type Connaissance: information + stabilité + croyance abstraction + traitement généralisation d’un ensemble d’information = modèle toujours propre à une personne partagée avec d’autres personnes
- 4. 4 Schéma général DONNÉES, INFORMATIONS, CONNAISSANCES Connaissances Information Données Résultat d’un processus d’apprentissage: une généralisation d’un ensemble d’information que l’on va mémoriser Sens dans un contexte Perception Classes en POO BD Relationnelle Données fortement structurées optimisées pour le Données typées Données Description sous forme d’attribut (description quantitative & qualitative ) + méthodes (traitements) Connaissances en IA Des traitement particuliers sur les données qualitatives stockage Différent niveau de granularité : information structurée non structurées
- 5. 5 Définition ONTOLOGIE Ontologie avec un O majuscule (philosophie): Une science: une branche de la métaphysique qui a pour objectif l’étude de l’être, c'est-à-dire l'étude des propriétés générales de tout ce qui est… Ontologies au pluriel avec un o minuscule (informatique): Outils informatiques résultat d’une modélisation d’un domaine d’étude défini pour un objectif donné acceptée par une communauté d’utilisateurs …
- 6. 6 Ontologies … Gruber 1993 : « une ontologie est une spécification explicite d’une conceptualisation » • Conceptualisation: modèle abstrait du domaine: quelles entités? • Spécification explicite: les types et leurs contraintes d’usage sont définis dans un langage… Exemples: • Un thésaurus : vocabulaire normalisé • Un schéma de BD : un modèle structuré d'un domaine • Un système expert : un modèle du domaine formalisé pour les inférences, des conditions exprimées à l'aide de formules logiques Ontologie linguistique, ressource termino-ontologique, ontologie de domaine, ontologie de haut niveau, vocabulaire de métadonnées… Thomas R. Gruber. “A translation approach to portable ontology specifications”, Knowledge Acquisition, Volume 5, Issue 2, June 1993, Pages 199–220
- 7. 7 Différent niveaud’Intéropérabilité Increasing Knowledge Logical Theory Conceptual Model Taxonomy Thesaurus List ER Model DB Schema XML Schema SKOS RDF Lexical Database Controlled Vocabulary Glossary Lexical Interoperability UML Data Interoperability OWL Description Logic Object Interoperability 7 Increasing Interoperability Capability
- 8. 8 Web sémantique,ontologies, web de données World Wide Web Consortium (W3C) Credit Benjamin Nowak
- 9. 9 Syntaxe debase du web sémantique RDF: RESOURCE DESCRIPTION FRAMEWORK is a triple model i.e. every piece of knowledge is broken down into ( subject , predicate , object ) RDF Credit Fabien GANDON
- 10. 10 http://inria.fr/~fabien#me http://inria.fr/schema#author http://inria.fr/rr/doc.html http://inria.fr/schema#theme "Music" 10 Credit Fabien GANDON
- 11. 11 <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22- rdf-syntax-ns#" xmlns:inria="http://inria.fr/schema#" > <rdf:Description rdf:about="http://inria.fr/rr/doc.html"> <inria:author rdf:resource= "http://inria.fr/~fabien#me" /> <inria:theme>Music</inria:theme> </rdf:Description> </rdf:RDF> 11 Credit Fabien GANDON
- 12. 12 Les composantsdes ontologies Concept / Class hasArgument * * hasName hasArgument Term Object/Instance Relation Property hasLabel Semantic Relation Object Relation Linguistic Relation Logical Definition Textual Definition isInstanceOf hasArgument hasName hasName * * * 1 * 1 * 1 * * 1 *
- 13. 13 Ontologie linguistique/terminologique Concept/ Class hasArgument * hasName hasArgument Term Object/Instance Relation hasLabel Property Semantic Relation Object Relation Linguistic Relation Logical Definition Textual Definition isInstanceOf hasArgument hasName hasName * * * 1 * 1 * 1 * * * 1 *
- 14. 14 Problème del’interopérabilité lexicale Le même terme est utilisé pour représenter différents objets Le même objet est référencé par des termes différents Credit Fabien GANDON
- 15. 15 A relativelylarge natural stream of A relatively large natural stream of water water 15 rivière fleuve river rio Water course Una corriente relativamente larga corriente de agua natural Cours d’eau naturel de moyenne ou de faible importance, qui en principe n’aboutit pas directement à la mer Cours d’eau naturel généralement important (plus spécialement lorsque ce cours d’eau se jette dans la mer)
- 16. 16 A relativelylarge natural stream of A relatively large natural stream of water water 16 rivière fleuve river rio Water course Una corriente relativamente larga corriente de agua natural Cours d’eau naturel de moyenne ou de faible importance, qui en principe n’aboutit pas directement à la mer Cours d’eau naturel généralement important (plus spécialement lorsque ce cours d’eau se jette dans la mer)
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- 18. 18 Système deRecherche d’Information Matchin g Docum ent index and user query 1 2 3 Multilingual Corpora Query Ordered list of documents Terminological Ontology Information Retrieval System indexing
- 19. 19 Système deRecherche sur le web mapping annotation Query annotation Results annotation
- 20. 20 Format desontologies terminologiques SKOS: SIMPLE KNOWLEDGE ORGANIZATION SYSTEM Credit http://www.w3.org/2004/02/skos/intro
- 21. 21 Ontologie dedonnées * Concept / Class hasArgument * * hasName hasArgument Term Object/Instance Relation hasLabel Property Semantic Relation Object Relation Linguistic Relation Logical Definition Textual Definition isInstanceOf hasArgument hasName hasName * * 1 * 1 * 1 * * 1 *
- 22. 22 Exemple d’ontologiede données LE DICTIONNAIRE AGRICOLE GIEEA
- 23. 23 Intéropérabilité dedonnées LES FORMATS D’ÉCHANGE DE DONNÉES (SCHÉMA XML) Blue system Blue data Green system Green data Red system Red data
- 24. 24 Intéropérabilité dedonnées LE WEB DE DONNÉES OU LINKED DATA An extension of the current Web… … where data are given well-defined and explicitly represented meaning, … … so that it can be shared and used by humans and machines, ... ... better enabling them to work in cooperation And clear principles on how to publish data
- 25. 25 Les ontologiesdans le web de données Une ontologie contient un vocabulaire et un schéma de données: • consensuels, • publiés sur le web et documentés • formalisés avec des standards du web (RDF, OWL, SPARQL) • Avec des contraintes en DL (conditions nécessaires et/ou suffisantes) = un schéma de données pour le web de données
- 26. 26 The LinkingOpen Data cloud 2 6 Credit Linking Open Data cloud diagram, by Richard Cyganiak and Anja Jentzsch. http://lod-cloud.net/ Credit Bill ROBERTS
- 27. 27 Format desontologies de données RDF SCHEMA define classes and relations of resources and organize their hierarchy define signatures of relations (domain, range) document them with labels and comments define associated inference rules Credit Fabien Gandon #12 #21 "document" "book" #47 #48 "livre" "novel" "roman" "short story" "nouvelle"
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- 29. 29 Format desontologies de données OWL WEB ONTOLOGY LANGUAGE OWL is based on Description Logics The logical theory (model) can be define using different knowledge representation Languages: Description Logics, Frames, Conceptual Graphs OWL Profiles EL: large numbers of properties and/or classes and polynomial time. QL: large volumes of instance data, and conjunctive query answering using conventional relational database in LOGSPACE RL: scalable reasoning without sacrificing too much expressive power using rule-based reasoning in polynomial time Credit Fabien Gandon
- 30. 30 Ou trouverdes ontologies ? SWOOGLE http://swoogle.umbc.edu/ Watson http://watson.kmi.open.ac.uk/WatsonWUI/ LOV Linked Open Vocabulary http://lov.okfn.org/dataset/lov/ W3C groups http://www.w3.org/Consortium/activities Credit Fabien Gandon
- 31. Pour mieux affirmer ses missions, le Cemagref devient Irstea www.irstea.fr Thèse de Fabien Amarger construction d’ontologies agricoles … C. Roussey J.P. Chanet (Irstea) N. Hernandez O. Haemmerlé (IRIT)
- 32. 32 Plan Motivation Cas d’étude : projet sur les BSV Interrogation avec SWIP Thème de la thèse Comment construire des ontologies à partir de sources non ontologiques Etat de l’art: Méthodologie Néon Transformation SKOS Notre proposition Ontology Design Pattern Multiplier les Sources Calculer la confiance des éléments + filtrage
- 33. 33 Motivations •Volonté d’aider les agriculteurs à diminuer l’usage des produits phytosanitaires • Augmentation du nombre de données dans le domaine de l’agriculture • Bulletins de Santé du Végétal • thésaurus AGROVOC • base de données publique e-phy • etc. • Volonté de contribuer au Linked Open Data (LOD) • Interrogation de l’ontologie par requête en langage naturel (projet SWIP) • Méthodologie de construction d’ontologies à partir de divers sources • Interrogation intelligente des informations collectées
- 34. 34 Credit FabienAmarger
- 35. 35 Cas d'étude: Bulletin de Sante du Végétal (BSV) Bulletin d’alerte français contient des observations sur le développement des cultures et les risques d’attaques de leurs agresseurs BSV distribués sur le web au format pdf BSV hétérogènes: Différents auteurs, Différents style de présentation, Différents contenus (texte structuré, tableau, image) Aider la recherche d'information dans ces BSV + reconstruire des données d'observation des cultures documentées par les BSV Comment faciliter la recherche des BSV ? Trouver les BSV qui correspondent à un besoin Identifier la partie des BSV intéressante Un système de Recherche d’Information ?
- 36. 36 Processus d'InterrogationSWIP de l'IRIT SEMANTIC WEB INTERFACE USING PATTERN Interrogation en français d’une base de triplets RDF Interprétation de la requête en langage naturel Ontologie + triplets RDF Requête exprimée en langage naturel Requête exprimée en langage pivot Liste de requêtes formelles classées Patrons Formalisation de la requête en langage pivot phrases explicatives Credit Camille Pradel
- 37. 37 Le Systèmed'Interrogation SWIP pdf Internet Archive url Annotation Triple store RDF pdf Stockage Interrogation Modélisation Ontologies annotations
- 38. 38 Cas d'étude:Annotations des BSV PROCESSUS ITÉRATIFS D'ANNOTATION Ontologies agricoles 1) Reformater les BSV 2) Tenir compte de la structure des textes pour déduire des données utiles Annotation complexes= •Attaque d'un type de culture •Par un bio-agresseur •Quand •Où •A quel niveau de risque outil d'extraction d'information BD d'annotations = ontologie peuplée d'observations des Annotations cultures RDF
- 39. 39 Etat del’art: méthodologie Néon
- 40. 40 Etat del’Art • Processus incrémentale: Utilisation que d’une seule source • Possibilité d’extraction : • Classes • Relations non nommées • Intuition de relation de subsomption (rdfs:subClassOf) • Techniques de désambiguïsation • Contraignantes ou pas suffisantes • Validation peu existante • Validation de la conceptualisation manuelle • Validation structurelle automatique Méthodologie de construction d’ontologie exploitant la multiplication des sources d’informations disponibles et dirigée par des patrons de conceptions (Ontology Design Pattern)
- 41. 41 Transformation automatiqued’un SKOS EXAMPLE AGROVOC
- 42. 42 Transformation automatiqued’un SKOS RÉSULTAT SUR AGROVOC
- 43. 43 Proposition Hypothèsesgénérales • Chaque source est modelisée en fonction de son usage • Besoin de remodeliser • Toutes les sources n’ont pas la même qualité • La présence de la même information dans plusieurs sources implique une augmentation de la confiance attribuée à cette information Motivations • Construire des ontologies modulaires, Ontologie de domaine de haut niveau centrée sur une fonctionnalité • Premier cas d’étude module sur la taxonomie agricole • Enrichissement de module AgronomicTaxon
- 44. 44 Proposition ADAPTATIONDE DEUX SCÉNARII DE NÉON
- 45. 45 Irstea AgronomicTaxon DESIGN PATTERN ONTOLOGIQUES (ODP) Il existe déjà des ODP en lien avec l'agriculture • FAO (projet Neon): isPestOf, LinneanTaxonomy • Données observations des espèces disponibles sur le Web de données :Geospecies ontology, TaxonConcept, … Fusion, intégration et enrichissement de ces ODP Pour répondre à nos besoins. • Méthode de développement d’ ontologies à partir d’ODP
- 46. 46 Irstea AgronomicTaxon DESIGN PATTERN ONTOLOGIQUES (ODP)
- 47. 47 Proposition Schémagénérale de la méthode
- 48. 48 Proposition TRANSFORMATIONAUTOMATIQUE DIRIGÉE PAR LE MODULE
- 49. 49 Transformation duthésaurus Agrovoc SKOS original
- 50.
- 51. 51 Proposition KBMERGING
- 52. 52 Expérimentation 3sources de bonne qualité: Thésaurus Agrovoc Classification TaxRef Classification NCBI Construction d’un gold standard à partir de la validation de 3 agronomes INRA et Irstea. Extraction des instances F measure > 0.74 très bonne précision Extraction des relations à améliorer F measure < 0,45
- 53. 53 Conclusion etPerspectives Extraction de classes, de labels, de relation d'instanciation Besoin de définir un modèle d’annotations spatio-temporelles des observations Construction d’une ontologie modulaire : 1 module créé / 5 Des spécifications du workflow d’annotation en devenir more on googlesite agriontology
- 54. 54 Réutilisation desources agricoles Sources agricoles: Thésaurus (Agrovoc) ou classification TaxRef, NCBI Extraire des données de chaque source et les agréger en suivant les ODP Construction d'ontologies modulaires
Notes de l'éditeur
- #5 IA des formules logiques qui peuvent etre evaluées à vrai, faux ou je ne sais pas…. Il existe differents modeles informatiques Chacun utilise des principes de modelisation differents On ne modelise pas une BD relationnnelle comme un programme object (partage de données versus partage de méthode)
- #6 Les ontologies ont plusieurs usages informatiques
- #7 Je ne vais parler que des ontologies qui sont utilisées sur le web Conceptualisation: on fait le choix de ce qui existe dans le domaine Specification = formalisation
- #9 Mes compétences sont les ontologies en générales et les technologies du web sémantique Le W3C a proposé plusieurs standards pour développer le web Je ne vais parler que d’une petite partie des standards proposés par le W3C pour la publication de données que le web RDF permet de présenter les données avec une syntaxe sous forme de triplet RDF S et OWL permettent de définir les schéma associés à ces données. Lorsque le schéma est plutôt complexe on parle d’ontologies sinon on parle de vocabulaire de métadonnées. Par exemple OWL-DL permet de poser des contraintes sur l’appartenance d’un individu à une classe. Le web de données aussi appelée Linked Open Data Est une initiative pour publier des données ouvertes et leurs schémas sur le web.
- #16 So how do terminological ontology resolve ambiguity. Let take for example a thesaurus in hydrology We have 5 terms : - two English term “river” and “water course” that are defined by the same definition … - A Spanish term “rio” - And two french terms « riviere » and « fleuve » that are defined by two different definitions.
- #17 Normaliser le vocabulaire: construire un language documentaire. Différence entre water et “water course” Comment retrouver les expressions les termes composés
- #18 So how do terminological ontology resolve ambiguity. Let take for example a thesaurus in hydrology We have 5 terms : - two English term “river” and “water course” that are defined by the same definition … - A Spanish term “rio” - And two french terms « riviere » and « fleuve » that are defined by two different definitions.
- #38 Reconstruire une BD d’observation des cultures et de leur agresseurs Pas de la RI sémantique….ce n’est pas des textes que l’on traite mais des données sctructurées.
- #46 Mettrre en avant que nous réutilisons et enrichissons
- #47 Mettrre en avant que nous réutilisons et enrichissons