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Ontologie
Olivier Corby
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Ontologie
Etude de ce qui estterme emprunté à la philosophie
Pour nous : formalisation d’une conceptualisation
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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
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Ambiguïté
‘chambre’ :
Chambre d'hôtel ?Chambre d'écho ?Chambre des députés ?Chambre d'enregistrement ?Chambre noire ?Chambre funéraire ?
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Ontologie
Identifier, modéliser les concepts 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 concepts
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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 : plusieurs concepts dénotés par le même terme
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Ontologie
Identifier/modéliser les concepts et les relations conceptuelles
formaliser la conceptualisation, et le vocabulaire correspondant
Formalisation pour lever toute ambiguïté
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Pour quoi faire ?
une base de connaissances à objetsun système d’annotation un système d’indexation
documentaire, de recherche d’information
Commerce électronique
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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
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Conception
Identifier/modéliser les concepts et les termes pertinents
Identifier les relations pertinentes : subClassOf, isa, partOf, hasPart, closeTo, over, under, contain, connected, etc.
Règles pour combiner les concepts et les relations : partOf est transitive
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Modéliser
Une ontologie est une 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’Enstein
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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
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Types de connaissances
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.
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Ontologie
concept Object
concept Engine < Object
concept Vehicle < Object
relation partOf : Object -> Object
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Modèles de domaine
Structurel :Engine e1 partOf Vehicle v2
causal :Engine breakdown => Vehicle stop
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Modèles de tâche
Conception : specify, design, assess
Diagnostic : identifier des symptômes, choisir un
modèle causal, émettre des hypothèses, imaginer des conséquences, les tester, etc.
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Ontologie
L’accent est mis sur les concepts et les relations du domaine
Orienté modélisation, spécification, réutilisation, partage, standardisation.
Relations spécifiques du domaine considéré
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Objets
L'accent est mis sur le coté opérationnel.
Opérations rendues possibles par le modèle objet : classification, évolution, simulation, calcul.
Orienté résolution de problème
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Terminologie/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.
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Thesaurus (2)
Recueil documentaire alphabétique de termes servant de descripteur pour :
analyser un corpusindexer des documentsRelations prédéfinies
standardisées pour les thésaurus
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Relations linguistiques
BT : Broader TermNT : Narrower TermTT : Top TermRT : Related Term (other than BT,
NT, TT, etc.)
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Relations (2)
USE : Prefered TermUF : Use for, non preferred
synonym, quasi synonymSN : Scope Note, Une note pour
expliquer un terme
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Ontologie ?
Composant réutilisableRéutilisation : généralité,
abstraction (reuse)Partage : consensus,
standardisation (sharing)Accord sur conceptualisation
partagée : engagement ontologique (commitment)
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Caractéristiques
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
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Caractéristiques (2)
Indépendante d’une implémentation : limiter le biais dû à un formalisme de représentation : niveau conceptuel
Des inférences sont possibles (relations transitives, axiomes, etc.)
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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
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Types (2)
Ontologie applicative :Médecine, automobile, patrimoine
culturel, organisation, etc.
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Principes de conception
Clarté : communiquer le sens des termes définis
Cohérence Extensibilité Indépendance vs implémentationModularité
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Outils/Langages
KIF : Knowledge Interchange FormatOntolinguaLogiques de description (orientée
classification)Graphe conceptuel (support)RDF SchemaDAML OIL
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Exemples
Ontolingua : www-ksl.stanford.edu/sns.html
WordNet : Ontologie de la langue naturelleEnterprise OntologyKactus : ingénierie UMLS : Unified Medical Language SystemCycEngMath, PhysSysO’Comma