Construction d'ontologies à partir de textes : une approche basée sur les transformations de modèles

Ontologies building from texts : model-bases transformation approach

• Auteur / Autrice : Henry Valery Teguiak
• Direction : Guy Pierra, Yamine Aït-Ameur, Ladjel Bellatreche
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et applications
• Date : Soutenance en 2012
• Etablissement(s) : Chasseneuil-du-Poitou, Ecole nationale supérieure de mécanique et d'aérotechnique

Mots clés

Mots clés contrôlés

Langages d'interrogation

Web sémantique

Ontologies (informatique)

Mots clés libres

Mappings

Méta-modélisation

Transformation de modèles

Résumé

Depuis son émergence au début des années 1990, la notion d'ontologie s'est rapidement diffusée dans un grand nombre de domaines de recherche. Compte tenu du caractère prometteur de cette notion, de nombreux travaux portent sur l'utilisation des ontologies dans des domaines aussi divers que la recherche d'information, le commerce électronique, le web sémantique, l'intégration de données, etc. L'efficacité de tous ces travaux présuppose l'existence d'une ontologie de domaine susceptible d'être utilisée. Or, la conception d'une telle ontologie s'avère particulièrement difficile si l'on souhaite qu'elle fasse l'objet de consensus. S'il existe des outils utilisés pour éditer une ontologie supposée déjà conçue, et s'il existe également plusieurs plate-formes de traitement automatique de la langue permettant d'analyser automatiquement les corpus et de les annoter tant du point de vue syntaxique que statistique, il est difficile de trouver une procédure globalement acceptée, ni a fortiori un ensemble d'outils supports permettant de concevoir une ontologie de domaine de façon progressive, explicite et traçable à partir d'un ensemble de ressources informationnelles relevant de ce domaine. L'objectif du projet ANR DaFOE4App (Differential and Formal Ontologies Editor for Application), dans lequel s'inscrit notre travail, était de favoriser l'émergence d'un tel ensemble d'outils. Contrairement à d'autres outils de construction d'ontologies, la plate-forme DaFOE, présentée dans cette thèse, ne propose pas un processus de construction figé ni en nombre d'étapes, ni sur la représentation des étapes. En effet, dans cette thèse nous généralisons le processus de construction d'ontologies pour un nombre quelconque d'étapes. L'intérêt d'une telle généralisation étant, par exemple, d'offrir la possibilité de raffiner le processus de construction en insérant ou modifiant des étapes. On peut également souhaiter supprimer certaines étapes à fin de simplifier le processus de construction. L'objectif de cette généralisation est de minimiser l'impact de l'ajout, suppression ou modification d'une étape dans le processus global de construction d'ontologies, tout en préservant la cohérence globale du processus de construction. Pour y parvenir, notre approche consiste à utiliser l'Ingénierie Dirigée par les Modèles pour caractériser chaque étape au sein d'un modèle et ensuite ramener le problème du passage d'une étape à l'autre à un problème de mapping de modèles. Les mappings établis entre les modèles sont ensuite utilisés pour semi-automatiser le processus de construction d'ontologies. Ce processus de construction se faisant dans un contexte persistant de base de données, nous proposons dans cette thèse, d'une part, pour les bases de données dites à base de modèles (BDBM) du fait qu'elles permettent de stocker à la fois les données et les modèles décrivant ces données, une extension pour la prise en compte des mappings, et, d'autre part, nous proposons le langage de requête MQL (Mapping Query Language) qui, en masquant la complexité de l'architecture de la BDBM facilite son exploitation. L'originalité du langage MQL se trouve dans sa capacité, au travers de requêtes syntaxiquement compactes, à explorer transitivement tout ou partie du graphe de mappings lors d'une recherche d'informations.

Since its emergence in the early 1990s, the notion of ontology has been quickly distributed in many areas of research. Given the promise of this concept, many studies focus on the use of ontologies in many areas like information retrieval, electronic commerce, semantic Web, data integration, etc. . The effectiveness of all this work is based on the assumption of the existence of a domain ontology that is already built an that can be used. However, the design of such ontology is particularly difficult if you want it to be built in a consensual way. If there are tools for editing ontologies that are supposed to be already designed, and if there are also several platforms for natural language processing able to automatically analyze corpus of texts and annotate them syntactically and statistically, it is difficult to find a globally accepted procedure useful to develop a domain ontology in a progressive, explicit and traceable manner using a set of information resources within this area. The goal of ANR DaFOE4App (Differential and Formal Ontology Editor for Application) project, within which our work belongs to, was to promote the emergence of such a set of tools. Unlike other tools for ontologies development, the platform DaFOE presented in this thesis does not propose a methodology based on a fixed number of steps with a fixed representation of theses steps. Indeed, in this thesis we generalize the process of ontologies development for any number of steps. The interest of such a generalization is, for example, to offer the possibility to refine the development process by inserting or modifying steps. We may also wish to remove some steps in order to simplify the development process. The aim of this generalization is for instance, for the overall process of ontologies development, to minimize the impact of adding, deleting, or modifying a step while maintaining the overall consistency of the development process. To achieve this, our approach is to use Model Driven Engineering to characterize each step through a model and then reduce the problem of switching from one step to another to a problem of models transformation. Established mappings between models are then used to semi-automate the process of ontologies development. As all this process is stored in a database, we propose in this thesis, for Model Based Database (MBDB) because they can store both data and models describing these data, an extension for handling mappings. We also propose the query language named MQL (Mapping Query Language) in order to hide the complexity of the MBDB structure. The originality of the MQL language lies in its ability, through queries syntactically compact, to explore the graph of mappings using the transitivity property of mappings when retrieving informations.