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Ontologie. Olivier.Corby@sophia.inria.fr INRIA, Sophia Antipolis http://www.inria.fr/acacia « Knowledge is Power ». Ontologie. Etude de ce qui est terme emprunté à la philosophie Pour nous : formalisation d’une conceptualisation. Ontologie.

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ontologie

Ontologie

Olivier.Corby@sophia.inria.fr

INRIA, Sophia Antipolis

http://www.inria.fr/acacia

«Knowledge is Power»

ontologie2

Ontologie

Etude de ce qui est

terme emprunté à la philosophie

Pour nous : formalisation d’une conceptualisation

ontologie3

Ontologie

Se mettre d'accord sur le sens des termes employés dans une organisation, une communauté, un métier

Faire en sorte que les personnes et les logiciels se comprennent

Utile pour des applications distribuées telles que le Web

ambiguit

Ambiguité

‘chambre’ :

Chambre d'hôtel ?

Chambre d'écho ?

Chambre des députés ?

Chambre d'enregistrement ?

Chambre noire ?

Chambre funéraire ?

ontologie5

Ontologie

Identifier, modéliser les concepts et les relations d'un domaine, pertinents pour une/des applications

Se mettre d'accord, au sein d'une communauté, sur les termes employés pour se référer à ces notions

terme

Terme

Mot de la langue naturelle qui désigne un (des) concept(s) :

cat, chat, greffier, matou

termes qui désignent le concept de chat

synonymie : plusieurs termes dénotent le même concept

ambiguïté : le même terme dénote des concepts différents

pour quoi faire

Pour quoi faire ?

une base de connaissances à objets

un système d’annotation

un système d’indexation documentaire, de recherche d’information

Commerce électronique

ontologie8

Ontologie

Différentes acceptions du mot ontologie :

Vocabulaire technique,

Référentiel métier,

Terminologie/thesaurus,

Système de classes d’une représentation par objet : UML ?

Base de connaissances terminologique

Théorie logique

conception

Conception

Identifier un domaine technique

Recenser, classer les termes du vocabulaire

Identifier les termes dénotant

des objets

des propriétés

des relations

Classer les objets

conception10

Conception

Identifier les points de vue pertinents du domaine :

Technique, Financier, Management

Structurel, Fonctionnel

concept

Concept

Identifier/modéliser les concepts et leurs propriétés

Choisir les termes pertinents pour les dénoter, éventuellement multilingue

Concept primitif

Concept défini

concept12

Concept

Concept primitif :

Human, Male, Female

Concept défini :

Man : Human and Male

Woman : Human and Female

concept d fini

Concept défini

Patient :

< Human

has Desease

relation

Relation

Identifier les relations pertinentes :

subsomption, instanciation

partOf, hasPart,

closeTo, over, under, contain, connected, etc

relation15

Relation

Propriétés des relations :

partOf est transitive,

closeTo est symétrique,

over inverseOf under

signature : partOf : Object -> Object

mod lisation

Modélisation

Ontologie : modélisation des connaissances

Au sens où une théorie physique est un modèle de la réalité

Il peut y avoir plusieurs modèles d’une même réalité :

expérience de la chute des corps

théorie de la gravitation de Newton

relativité générale d’Einstein

mod lisation17

Modélisation

Pour l’aide à la résolution de problème

Pour la recherche d’information

connaissance

Connaissance

Continuum : donnée, information, connaissance

donnée : … --- …

information : SOS

connaissance : en cas d’alerte, déclencher les secours

La connaissance permet de produire de nouvelles données, informations, connaissances : inférence

types de connaissance

Types de Connaissance

Connaissances de résolution de problème :

conception, diagnostic, évaluation, planification

tâches, inférences

Connaissances du domaine

e.g. électronique, mécanique, médecine, etc.

ontologie : réutilisable

modèles de domaine : fonctionnel, causal, structurel, exprimés dans le vocabulaire de l’ontologie.

ontologie20

Ontologie

Concept Thing

concept Engine < Thing

concept Vehicle < Thing

relation partOf : Thing -> Thing

mod le de domaine

Modèle de domaine

Structurel :

Engine e1 partOf Vehicle v2

causal :

Engine breakdown => Vehicle stop

mod le de t che

Modèle de tâche

Conception :

specify, design, assess

Diagnostic :

identifier des symptômes, choisir un modèle causal, émettre des hypothèses, imaginer des conséquences, les tester, etc.

ontologie23

Ontologie

L’accent est mis sur les concepts et les relations du domaine

Orienté modélisation, spécification, réutilisation, partage, standardisation.

Relations spécifiques du domaine considéré

objets

Objets

L'accent est mis sur le coté opérationnel.

Opérations rendues possibles par le modèle objet : classification, évolution, simulation, calcul.

Orienté résolution de problème

thesaurus

Thesaurus

L'accent est mis sur les termes utilisés pour dénoter les concepts du domaine (linguistique, langue naturelle).

Les relations entre termes sont linguistiques.

Orienté indexation.

thesaurus26

Thesaurus

Recueil documentaire alphabétique de termes servant de descripteur pour :

analyser un corpus

indexer des documents

Relations prédéfinies standardisées pour les thésaurus

relations linguistiques

Relations linguistiques

BT : Broader Term

NT : Narrower Term

TT : Top Term

RT : Related Term (other than BT, NT, TT, etc.)

relations linguistiques28

Relations linguistiques

USE : Prefered Term

UF : Use for, non preferred synonym, quasi synonym

SN : Scope Note, Une note pour expliquer un terme

ontologie29

Ontologie

Composant réutilisable

Réutilisation : généralité, abstraction (reuse)

Partage : consensus, standardisation (sharing)

Accord sur conceptualisation partagée : engagement ontologique (commitment)

caract ristique

Caractéristique

Formalisation : lever les ambiguïtés

Indépendance (relative) par rapport à une tâche, ou un problème précis

Utilisable pour différentes tâches ? : conception,diagnostic, maintenance, recherche d'information

caract ristique31

Caractéristique

Indépendante d’une implémentation : limiter le biais dû à un formalisme de représentation : niveau conceptuel

Des inférences sont possibles (relations transitives, axiomes, etc.)

types d ontologies

Types d’ontologies

Ontologies générales, abstraites, de haut niveau :

Ontologie des catégories conceptuelles :

Objet, événement, état, processus, action, temps, espace

Ontologies théoriques :

physique, mathématique, cinématique

types d ontologies33

Types d’ontologies

Ontologie applicative :

Médecine, automobile, patrimoine culturel, organisation, etc.

principes

Principes

Clarté : communiquer le sens des termes définis

Cohérence

Extensibilité

Indépendance vs implémentation

Modularité

Abstraction

langages

Langages

KIF : Knowledge Interchange Format

Ontolingua

Logiques de description (orientée classification)

Graphe conceptuel (support)

RDF Schema

OWL, DAML+OIL

exemples

Exemples

Ontolingua : www-ksl.stanford.edu/sns.html

WordNet : Ontologie de la langue naturelle

Enterprise Ontology

Kactus : ingénierie

UMLS : Unified Medical Language System

EngMath, PhysSys, CIM

comma

Comma

O’Comma : Corporate Memory Management through Agents

Système multi agents (Jade)

Ontology en RDF : Document, Entreprise, Domaine, Utilisateur

Moteur de recherche Corese : RDF en graphe conceptuels

Règles de graphe

comma38

Comma

Méthode: Recueil, Phase terminologique, Structuration, Validation, Formalisation en RDFS

Résultat: 470 concepts, 80 relations,

13 niveaux de profondeur

comma39

Haut

niveau

Niveau

médian

Aspects

Document

Aspects

Entreprise

Aspects

Utilisateur

Aspects

Domaine

Niveau

spécifique

Comma

slide40

KMP

KMP : Knowledge Management Platform

Cartographie des compétences en Télécom sur Sophia Antipolis

Serveur Web sémantique de compétence

Favoriser les partenariats

Ontologie en RDF : Compétence, Organisation, Domaine

outils

Outils

Protégé

Oiled

WebODE

Corese