Ontology enrichment and population from texts and data from LOD : Application to automatic annotation of documents
Enrichissement et peuplement d’ontologie à partir de textes et de données du LOD : Application à l’annotation automatique de documents
Résumé
This thesis deals with an approach, guided by an ontology, designed to annotate documents from a corpus where each document describes an entity of the same type. In our context, all documents have to be annotated with concepts that are usually too specific to be explicitly mentioned in the texts. In addition, the annotation concepts are represented initially only by their name, without any semantic information connected to them. Finally, the characteristics of the entities described in the documents are incomplete. To accomplish this particular process of annotation of documents, we propose an approach called SAUPODOC (Semantic Annotation of Population Using Ontology and Definitions of Concepts) which combines several tasks to (1) populate and (2) enrich a domain ontology. The population step (1) adds to the ontology information from the documents in the corpus but also from the Web of Data (Linked Open Data or LOD). The LOD represents today a promising source for many applications of the Semantic Web, provided that appropriate techniques of data acquisition are developed. In the settings of SAUPODOC, the ontology population has to take into account the diversity of the data in the LOD: multiple, equivalent, multi-valued or absent properties. The correspondences to be established, between the vocabulary of the ontology to be populated and that of the LOD, are complex, thus we propose a model to facilitate their specification. Then, we show how this model is used to automatically generate SPARQL queries and facilitate the interrogation of the LOD and the population of the ontology. The latter, once populated, is then enriched (2) with the annotation concepts and definitions that are learned through examples of annotated documents. Reasoning on these definitions finally provides the desired annotations. Experiments have been conducted in two areas of application, and the results, compared with the annotations obtained with classifiers, show the interest of the approach.
Cette thèse traite d'une approche, guidée par une ontologie, conçue pour annoter les documents d'un corpus où chaque document décrit une entité de même type. Dans notre contexte, l'ensemble des documents doit être annoté avec des concepts qui sont en général trop spécifiques pour être explicitement mentionnés dans les textes. De plus, les concepts d'annotation ne sont représentés au départ que par leur nom, sans qu'aucune information sémantique ne leur soit reliée. Enfin, les caractéristiques des entités décrites dans les documents sont incomplètes. Pour accomplir ce processus particulier d'annotation de documents, nous proposons une approche nommée SAUPODOC (Semantic Annotation Using Population of Ontology and Definitions of Concepts) qui combine plusieurs tâches pour (1) peupler et (2) enrichir une ontologie de domaine. La phase de peuplement (1) ajoute dans l'ontologie des informations provenant des documents du corpus mais aussi du Web des données (Linked Open Data ou LOD). Le LOD représente aujourd'hui une source prometteuse pour de très nombreuses applications du Web sémantique à condition toutefois de développer des techniques adaptées d'acquisition de données. Dans le cadre de SAUPODOC, le peuplement de l'ontologie doit tenir compte de la diversité des données présentes dans le LOD : propriétés multiples, équivalentes, multi-valuées ou absentes. Les correspondances à établir, entre le vocabulaire de l'ontologie à peupler et celui du LOD, étant complexes, nous proposons un modèle pour faciliter leur spécification. Puis, nous montrons comment ce modèle est utilisé pour générer automatiquement des requêtes SPARQL et ainsi faciliter l'interrogation du LOD et le peuplement de l'ontologie. Celle-ci, une fois peuplée, est ensuite enrichie(2) avec les concepts d'annotation et leurs définitions qui sont apprises grâce à des exemples de documents annotés. Un raisonnement sur ces définitions permet enfin d'obtenir les annotations souhaitées. Des expérimentations ont été menées dans deux domaines d'application, et les résultats, comparés aux annotations obtenues avec des classifieurs, montrent l'intérêt de l'approche.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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