Actualités du LIPN

Présenté par : Fayçal Hamdi, post-doctorant au laboratoire COGIT de l’IGN

Résumé :

Je présenterai tout d’abord les approches d’adaptation d’un processus d’alignement aux caractéristiques des ontologies alignées, qu’il s’agisse de caractéristiques quantitatives telles que leur volume ou de caractéristiques particulières liées par exemple à la façon dont les labels des concepts sont construits.

Concernant les caractéristiques quantitatives, je présenterai deux méthodes de partitionnement d’ontologies qui permettent l’alignement des ontologies très volumineuses. Ces deux méthodes génèrent, en entrée du processus d’alignement, des sous ensembles de taille raisonnable des deux ontologies à aligner en prenant en compte dès le départ l’objectif d’alignement dans le processus de partitionnement.

Concernant les caractéristiques particulières des ontologies alignées, je présenterai l’environnement TaxoMap Framework qui permet la spécification de traitements de raffinement à partir de primitives prédéfinies. Je présenterai le langage de patrons MPL (the Mapping Pattern Language) que j’ai proposé pour spécifier les traitements de raffinement.

En plus des approches d’adaptation aux caractéristiques des ontologies alignées, je présenterai les approches de réutilisation des résultats d’alignement pour l’ingénierie ontologique. Je me focaliserai plus particulièrement sur l’utilisation de l’alignement pour l’enrichissement d’ontologies. Je présenterai une étude de l’apport des techniques d’alignement pour l’enrichissement et l’impact des caractéristiques de la ressource externe utilisée comme source d’enrichissement.

Enfin, je présenterai la façon dont l’environnement TaxoMap Framework a été implémenté et les expérimentations réalisées : des tests sur le module d’alignement TaxoMap, sur l’approche de raffinement de mappings, sur les méthodes de partitionnement d’ontologies de très grande taille et sur l’approche d’enrichissement d’ontologies.

• Nada Mimouni,Classification conceptuelle d’une collection documentaire: Intertextualité et Recherche d’Information.

  Une collection documentaire est généralement représentée comme un ensemble de documents mais cette modélisation ne permet pas de rendre compte des relations intertextuelles et du contexte d’interprétation d’un document. Le modèle documentaire classique trouve ses limites dans les domaines spécialisés où les besoins d’accès à l’information correspondent à des usages spécifiques et où les documents sont liés par de nombreux types de relations. Cet article propose un modèle permettant de rendre compte de cette complexité des collections documentaire dans les outils d’accès à l’information. En se basant sur l’analyse formelle et relationnelle de concepts appliquée sur des objets documentaires ce modèle permet de représenter et d’interroger de manière unifiée les descripteurs de contenu des documents et les relations intertextuelles qu’ils entretiennent.

• Ines Bannour, Une plateforme open-source de recherche d’information sémantique

  Les méthodes de RIS visent à s’affranchir des problèmes classiques de synonymie et polysémie via le passage au niveau conceptuel. Elles reposent souvent sur l’utilisation d’une ressource sémantique. La qualité des résultats dépend des fonctionnalités sémantiques mises en place ainsi que de la qualité de la ressource utilisée. Malgré la profusion des propositions, l’apport d’une sémantique explicite reste à prouver. Nous proposons une décomposition des fonctionnalités qui sont communes aux différentes méthodes de RI.. Nous présentons ensuite Terrier SIR qui, via la dissociation des modules sémantiques, favorise aussi bien l’implémentation des méthodes de RIS que leurs éventuelles mises à jour ou adaptations. Nous avons effectué des expérimentations pour mettre en évidence l’intérêt d’une telle plate-forme.

• Jonathan van Puymbrouck,  Construction de profils folksonomiques pour la Recherche d’Information

  Nous proposons une méthode qui exploite les folksonomies pour prendre en compte les profils de l’utilisateur lors de sa recherche d’information. Une folksonomie est constituée d’un ensemble de relations associant un utilisateur, une ressource et le mot-clé que le premier a utilisé pour tagger la seconde. L’idée consiste à construire un recouvrement de ces relations folksonomiques par un ensemble de micro-folksonomies qui relient des groupes d’utilisateurs, un vocabulaire de tags et un ensemble de ressources et qui généralisent ainsi les relations folksonomiques initiales. Nous introduisons l’algorithme de construction des micro-folksonomies, nous expliquons son fonctionnement sur un exemple jouet puis nous présentons des expériences qui montrent son apport en termes de recherche d’information.

Orateur : Aldo Gangemi (http://stlab.istc.cnr.it/stlab/Aldo_Gangemi), chercheur invité de l’équipe RCLN et directeur du STLab (Semantic Technology Laboratory) du CNR (Italian National Research Council).

The interface between lexical and formal semantics is a traditional problem, revitalized in knowledge engineering. It’s gaining momentum nowadays mainly due to the push of the "Big Data" and "Linked Open Data" movements. The practical consequences of the assumptions and modelling choices related to the interface are widespread in commercial services integrating light NLP with databases, semantic knowledge management, as well as in robust, scalable ontology design. The dual role of lexica as knowledge sources and targets of knowledge engineering is clear in the Lexical Linked Data Cloud. I will make a landscape analysis of the current issues and use cases, and will show an example of the problems in lexical data linking.

Orateur : Nicolas Béchet (INRIA Rocquencourt)

Le nombre croissant de ressources disponibles sur le Web conduit inévitablement à la duplication de l’information. Néanmoins, les données dupliquées ne sont pas toujours de qualités comparables et peuvent être incomplètes. 

Les travaux présentés ont été réalisés dans un contexte de mise en place d’un système de recommandation d’hôtels en ligne. Dans ce contexte, il a été mis en évidence des problématiques liées à la manipulation de données textuelles mutlisources et de qualité de données hétérogène.