Derni res avanc es du d veloppement d ontocase
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Dernières avancées du développement d’OntoCASE: PowerPoint PPT Presentation


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Dernières avancées du développement d’OntoCASE:. un dispositif d’ingénierie ontologique fondé sur une élicitation semi-formelle et graphique de la connaissance d’un domaine. Michel Héon PhD [email protected] www.cotechnoe.com. Présentation. But

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Dernières avancées du développement d’OntoCASE:

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Presentation Transcript


Derni res avanc es du d veloppement d ontocase

Dernières avancées du développement d’OntoCASE:

un dispositif d’ingénierie ontologique fondé sur une élicitation semi-formelle et graphique de la connaissance d’un domaine

Michel Héon PhD

[email protected]

www.cotechnoe.com


Pr sentation

Présentation

  • But

    • Présenter les derniers développements d’OntoCASE

  • Structure

    • Architecture d’OntoCASE

    • Cadre conceptuel de l’évolution d’OntoCASE

    • Problématique

    • Contexte de recherche

    • Extension du langage MOT pour soutenir l’expressivité d’OWL (MOT-O)

    • Bilan et perspectives


Architecture d ontocase

Architecture d’OntoCASE


Vision d ontocase

Vision d’OntoCASE

  • Permettre de formaliser un patrimoine de modèles semi-formels

  • Offrir à un non-spécialiste de l’informatique, un moyen de construire une base de connaissances formelle (une ontologie)

  • Instrumenter l’outil de modélisation d’un mécanisme de rétroaction qui instruit le modélisateur sur le sens formel de la représentation qu’il construit

  • Instrumenter le processus d’ingénierie ontologique afin de :

    • formaliser un modèle semi-formel graphique

    • valider l’ontologie de domaine avant son déploiement


Description et cas d usage

Description et cas d’usage


Structure logicielle et technologique

Structure logicielle et technologique

Applicatif

Assistant applicatif

Module (Plug-In)

Infrastructure

OntoCASE

eLi

OntoForm

OntoVAL

TopBraid Composer

API-Protégé(OWL-SWRL)

PDE

EMF

WTP

Jena/Pellet …

Jess

GMF

OSGi/Eclipse


Caract ristiques de mot comme syst me de repr sentation semi formelle graphique

Caractéristiques de MOT comme système de représentation semi-formelle graphique

  • Avantages

    • Permet dans un même diagramme de représenter graphiquement des connaissances déclaratives, procédurales, stratégiques, factuelles et abstraites

    • Permet de représenter des modèles:

      • Taxonomique et Méronymique (de composition)

      • De séquence et algorithmique

      • Ontologique (dans une certaine mesure)

      • De définition de normes et de contraintes

      • Et autres

    • Offre une grande souplesse d’expression

    • Favorise le processus d’explicitation de connaissances tacites

    • La spontanéité n’est pas bloquée par la charge cognitive associée à une formalisation trop poussée de la pensée

    • Par rapport à un langage informel, elle fournit un certain guidage représentationnel (Suthers, 2003) qui structure le processus de modélisation. Le modèle qui en résulte constitue une première itération de formalisation.

  • Désavantages:

    • comporte des ambiguïtés dans la sémantique du langage (polysémie)

    • les modèles ne peuvent pas être interprétés par un ordinateur


Cadre conceptuel d ontocase

Cadre conceptuel d’OntoCASE


Degr de formalisme des langages de repr sentation des connaissances

Degré de formalisme des langages de représentation des connaissances


Typologie des connaissances

Factuel: se rapporte à une chose de la réalité observable du domaine du discours

Abstrait: se rapporte à l’idée qu’on se fait d’une chose

Déclarative: se rapporte au quoi d’une chose

Procédurale: se rapporte au comment d’une chose

Stratégique: se rapporte au qui, pourquoi, quand d’une chose

Typologie des connaissances


Expressivit d un langage et m tamod lisation

Expressivité d’un langage et métamodélisation

Linguistique

Langage

Discours concernant un domaine

Méta-métamodèle (Niveau M3)

Méta-modèle (Niveau M2)

Modèle (Niveau M0 & M1)

Définit

Éléments d’expressivité d’un langage

Définit

Dans le contexte d’OntoCASE, l’expressivité c’est la capacité que possède un langage à représenter les éléments d’un domaine du discours.


Processus de transformation d un mod le

Processus de transformation d’un modèle

  • La transformation c’est:

  • Ceci permet de conserver la sémantique (la signification) du modèle d’origine

Expressivité du langage d’origine

Expressivité du langage cible

… en respectant l’expressivité du langage d’origine dans la notation du langage cible

Traduire le contenu d’un modèle d’origine en modèle cible …

Modèle d’origine

Modèle cible


Impl mentation informatique selon l architecture conduite par les mod les

Implémentation informatique selon l’architecture conduite par les modèles

Linguistique

Langage

Discours concernant un domaine

Méta-métamodèle (Niveau M3)

Méta-modèle (Niveau M2)

Modèle (Niveau M0 & M1)

Définit

Définit


Probl matique

Problématique


H t rog n it des types de connaissances

Hétérogénéité des types de connaissances

  • Comment soutenir l’expressivité de la représentation de connaissances procédurales et stratégiques dans un langage qui ne supporte que la représentation déclarative ?

  • En créant une ontologie de l’expressivité de MOT qui peut, en ingénierie ontologique, porter le nom de: core ontology, domain specific ontology, ontologie de représentation de connaissances, méta-ontologie, etc. FOAF, cardv, SKOS sont considérées comme étant des ontologies de cette catégorie.

Expressivité du langage d’origine (MOT)

(Déclarative/Procédurale/Stratégique)

Expressivité du langage cible (OWL)(Déclarative)

M2

Expressivité du langage d’origine (MOT)

(Déclarative/Procédurale/Stratégique)

Expressivité du langage cible (OWL)(Déclarative)

M3

Ontologie de l’expressivité de MOT

M2

Modèle MOT d’origine

Ontologie cible selon l’expressivité de MOT

M0&M1


Contexte actuel d ontocase

Contexte actuel d’OntoCASE

  • L’expressivité de MOT est supportée dans l’espace ontologique par la méta-ontologie MOT.OWL

  • Mais…

  • Certains éléments de l’expressivité d’OWL ne sont pas supportés par MOT, par ex:

    • L’expression de restriction

    • L’expression d’opérateurs logiques comme l’union, l’intersection ou la différenciation

    • Etc.


Contexte de recherche

Contexte de recherche

  • But

    • Permettre de modéliser une ontologie avec l’ensemble de l’expressivité d’OWL en utilisant le langage MOT

  • Que faire ?

    • Définir des patrons de modélisation MOT pour représenter l’expressivité d’OWL

    • Rehausser l’expressivité de MOT afin d’inclure les éléments d’expressivité d’OWL

  • Objectifs

    • Conserver l’expressivité de MOT

      MOT-O <=> MOT + Ontologie

    • Préserver la compatibilité d’eLi avec les modèles précédents (MOT)

    • Conserver le caractère semi-formel graphique du langage

    • Respecter le principe d’utilisation d’un nombre restreint d’éléments de vocabulaire

  • Question

    • Quels sont les éléments d’expressivité à ajouter à MOT pour permettre de modéliser des ontologies de manière graphique et semi-formelle ?


Extension du langage mot pour soutenir l expressivit d owl mot o les d fis

Extension du langage MOT pour soutenir l’expressivité d’OWL (MOT-O)(Les défis)


La grande quantit d l ments du vocabulaire d owl n ayant aucune correspondance en mot

La grande quantité d’éléments du vocabulaire d’OWL n’ayant aucune correspondance en MOT


Autres d fis

Autres défis

  • Représentation:

    • Des espaces de nommage

    • D’éléments ontologiques appartenant à un autre espace de nommage (méta-représentation)

  • Linguistique

    • Faire correspondre l’expressivité d’un langage fondée sur une structure sujet/prédicat/objet (le OWL) à l’expressivité d’un langage fondée sur une structure entité/relation


Extension du langage mot pour soutenir l expressivit d owl mot o les l ments

Extension du langage MOT pour soutenir l’expressivité d’OWL (MOT-O)(Les éléments)


Quelques l ments d j implant s dans ontocase eli

Quelques éléments déjà implantés dans OntoCASE-eLi

  • L’instance (rdf:type) représentée par le lienI

  • La classe (owl:Class) représentée par le Concept

  • La propriété (owl:ObjectProperty) représentée par le Principe

  • Le domaine (rdfs:domain) et l’image (rdfs:range) d’une propriété représentés par un lienR

  • La spécialisation d’une classe (rdfs:subClassOf) et d’une propriété (rdfs:subPropertyOf) représentée par un LienS


Restriction

Restriction

La restriction est une classe anonyme qui:

  • associe un prédicat (allValuesFrom, someValuesFrom, hasValue, etc) à une classe

Le conteneur est l’objet graphique qui est utilisé pour agglomérer les éléments graphiques nécessaires à la représentation d’une restriction

  • associe le prédicat onProperty à une propriété

Exemple de représentation en graph et N3

Exemple de représentation en MOT-O

[ a owl:Restriction ;

owl:allValuesFrom vin:Winery ;

owl:onProperty vin:hasMaker ] .

Sémantique en langage naturel

Cette classe anonyme est l’ensemble des instances qui sont associées aux instances de Winery par le prédicat hasMaker


Collection

Collection

Le conteneur est aussi utilisé pour représenter une collection

Ex: l’union de deux classes

:WineDescriptor rdf:type owl:Class ;

owl:unionOf ( WineTaste WineColor ) .

L’ensemble des instances de WineTaste et de WineColor sont des instances de WineDescriptor

Ex: l’intersection entre une classe et une restriction

:WhiteWine rdf:type owl:Class ;

owl:intersectionOf ( :Wine

[ rdf:type owl:Restriction ;

owl:hasValue :White ;

owl:onProperty :hasColor ]) .

L’ensemble des instances de Wine dont le prédicat hasColor est associé à l’instance White sont des WhiteWine. Ou encore, Le vin blanc est un vin de couleur blanc


Pr dicat

Prédicat

  • Le lien prédicat est un lien dont le libellé correspond à la définition d’une propriété

Ce ChateauDYquemSauterne qui hasColorwhite est un Wine

Dans cet exemple, le lienI en rouge indique qu’il s’agit d’une situation où ce lien est inféré par le moteur d’inférence


Quivalence

Équivalence

Le lienE est utilisé pour représenter l’équivalence entre deux entités ontologiques (Classe, individu, propriété)


Condition n cessaire et condition n cessaire et suffisante

Condition nécessaire et condition nécessaire et suffisante

  • Le lien S est utilisé entre une classe et une restriction pour représenter une condition nécessaire

  • Le lien E est utilisé entre une classe et une restriction pour représenter une condition nécessaire et suffisante


Repr sentation des niveaux d abstraction

Représentation des niveaux d’abstraction

  • Lien I entre connaissances abstraites (rdf:type)

  • Stéréotype

  • Méta-modèle (Méta-variable et Méta-valeur)

Modèle de domaineFaire un gâteau

Modèle de domaineFaire un pâté Chinois

Métamodèle de la recette de cuisine


Extension de l expressivit ontologique

Extension de l’expressivité ontologique

Les éléments d’expressivité d’OWL sont étendus à la représentation de connaissances procédurales et stratégiques

Mélange de connaissances procédurales, stratégiques et factuelles

L’union de connaissances stratégiques

Les membres d’une équipe de hockey se compose de gardiens de but, d’attaquants, de défenseurs , etc.

Pour rouler légalement en automobile il est nécessaire et suffisant de toujours rouler à une vitesse permise et posséder un permis de conduire valide


Bilan et perspectives

Bilan et perspectives


Diff rence entre mot et mot o

Différence entre MOT et MOT-O

(Paquette 2002)


Diff rence entre mot et mot o1

Différence entre MOT et MOT-O

Règles pour appliquer des liens dans MOT-O

L’ajout des nouvelles règles est indiqué en caractère gras


Tapes venir

Étapes à venir

  • Terminer l’implantation de MOT-O dans eLi 2.0

  • Adapter l’ontologie de transformation pour le traitement de l’expressivité d’OWL

  • Valider la cohérence de MOT-O sur le terrain


Perspectives d ontocase avec mot o

Perspectives d’OntoCASE avec MOT-O

  • En gestion des connaissances

    • Permettrait de représenter les processus, les contraintes, les agents, les concepts et des notions ontologiques associées à l’organisation

    • Servirait de langage ontologique neutre pour l’échange de connaissances entre des intervenants d’horizons académiques variés

    • Les modèles ontologiques construits graphiquement pourraient être réutilisés par des systèmes à base de connaissances ou dans le web sémantique

    • Dans une séance d’élicitation, il permettrait de valider à chaud, devant l’expert, la sémantique de l’ontologie produite

  • En représentation de connaissances

    • Permettrait de représenter dans une ontologie des connaissances de types autres que déclaratif, notamment, procédural et stratégique

    • Permettrait de construire des ontologies formelles à partir d’une représentation semi-formelle et graphique

  • En informatique

    • Permettrait une meilleure représentation des cas d’utilisation tout en maintenant un pont langagier neutre entre les spécialistes informatiques et les spécialistes du domaine

    • Permettrait de représenter graphiquement le contenu d’une ontologie OWL


Merci

Merci

Michel Héon PhD

[email protected]

www.cotechnoe.com


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