Révision d'ontologies fondée sur tableaux.

Tableaux-based revision of ontologies

• Auteur / Autrice : Ngoc Nguyen Thinh Dong
• Direction : Myriam Lamolle, Chan Le Duc
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 04/07/2017
• Etablissement(s) : Paris 8
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences sociales (Saint-Denis, Seine-Saint-Denis ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire d' informatique avancée de Saint-Denis
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Myriam Lamolle, Chan Le Duc, Odile Papini, Arab Ali Chérif
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Olivier Curé, Jérôme Euzenat

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ressource Description Framework (informatique)

Web sémantique

Algorithmes génétiques

Gestion des connaissances

Ontologies (informatique)

Mots clés libres

Ontologie

Révision

Algorithme de Tableau

Logiques de Description

Ontology

Revision

Tableau Algorithm

Description Logics

Résumé

L'objectif de cette thèse est d'étendre des opérateurs de révision d'ontologie existants en respectant les postulats AGM (priorité aux nouvelles connaissances, cohérence de connaissances et minimalité des changements) pour des ontologies d'expressivité SHIQ et de proposer de nouveaux algorithmes palliant les inconvénients inhérents à ces opérateurs.Après étude de l'existant, nous avons proposé un nouvel algorithme de tableau pour la révision des ontologies exprimées en SHIQ. En créant ce nouvel algorithme de tableau, nous avons défini la notion des modèles de graphe finis (des modèles d'arbre ou des modèles de forêt) afin de représenter un ensemble éventuellement infini de modèles d'une ontologie en SHIQ. Ces structures finies équipées d'un pré-ordre total permettent de déterminer la différence sémantique entre deux ontologies représentées comme deux ensembles de modèles. Nous avons mis en œuvre les algorithmes proposés dans notre moteur de révision OntoRev, intégrant des techniques d'optimisation pour (i) réduire des non-déterminismes lors de l'application de l'algorithme de tableau, (ii) optimiser le temps du calcul de distance entre des modèles d'arbre ou entre des modèles de forêt, (iii) éviter de construire des forêts ou des arbres non nécessaires à la révision. De plus, nous avons examiné la possibilité d'améliorer la méthode de tableau par une approche permettant de compresser les modèles d'arbres. Enfin, nous avons effectué des expérimentations avec des ontologies du monde réel qui ont mis en exergue la difficulté à traiter des axiomes non déterministes intrinsèques.

The objective of this PhD thesis is to extend existing ontology revision operators in accordance with the postulates AGM (priority on new knowledge, knowledge coherence and minimal change) for ontologies in SHIQ and propose new algorithms to overcome the disadvantages in these operators.After studying the existing approaches, we have proposed a new tableau algorithm for the revision of ontologies expressed in SHIQ. Together with this new tableau algorithm, we have defined the notion of finite graph models (tree models or forest models) in order to represent a possibly infinite set of models of an ontology in SHIQ. These finite structures equipped with a total pre-order make it possible to determine the semantic difference between two ontologies represented as two sets of models.We have implemented the proposed algorithms in our revision engine OntoRev, by integrating optimization techniques for (i) reducing non-determinisms when applying the tableau algorithm, (ii) optimizing the computation time of the distance between tree models or between forest models, (iii) avoiding the construction of unnecessary forests or trees in the revision. In addition, we examined the possibility of improving the tableau method using an approach for compressing tree models. Finally, we carried out experiments with real-world ontologies which highlighted the difficulty to deal with intrinsic non-deterministic axioms.