Sur la fusion d'ontologies à domaine ouvert

On merging of open-domain ontologies

• Auteur / Autrice : Truong-Thanh Ma
• Direction : Sébastien Konieczny, Ivan José Varzinczak
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et applications
• Date : Soutenance le 06/12/2022
• Etablissement(s) : Artois
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences, technologie et santé (Amiens)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en informatique (Lens, Pas-de-Calais ; 2008-....)
• Jury : Président / Présidente : Salem Benferhat
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sébastien Konieczny, Ivan José Varzinczak, Salem Benferhat, Eduardo Fermé, Odile Papini, Zied Bouraoui, Fatiha Saïs, Nicolas Schwind
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Eduardo Fermé, Odile Papini

Mots clés

Mots clés contrôlés

Représentation des connaissances

Espaces topologiques

Ontologies (informatique)

Mots clés libres

Logiques de Description

Représentation des connaissances et Raisonnement

Fusion de croyances

Fusion d'Ontologie

Conflits

Domaine Ouvert

Description Logics

Knowledge Representation and Reasoning

Belief merging

Ontology Merging

Conflict

Open domain

Résumé

Le sujet de la thèse est la fusion d'ontologies, une approche pour intégrer diverses sources d'ontologies en une seule qui gère les conflits émergents. Cette thèse s'inspire de la théorie de la fusion de croyances pour fusionner des ontologies afin de produire une base de connaissances cohérente et unifiée. Dans ce contexte, nous proposons trois contributions suivantes.Dans la première contribution, nous formalisons une nouvelle modèle de fusion basé sur la sémantique. Il s’agit d’une stratégie de fusion qui se concentre principalement sur la gestion des conflits sémantiques. Un conflit sémantique, qui n'est pas nécessairement logique, est une connaissance représentée de nombreuses manières différentes ou opposées. Nous proposons également une caractérisation formelle du modèle et nous montrons l'efficacité de la méthode à travers une évaluation expérimentale.La deuxième contribution propose une méthode permettant de fusionner les connaissances terminologiques d’un domaine ouvert. Elle se focalise sur RCC5 qui est un formalisme de représentation des régions dans un espace topologique. Ce formalisme permet également de raisonner sur leurs relations ensemblistes. De plus, nous proposons une traduction fidèle des connaissances terminologiques issues des sources conflictuelles dans les espaces régionaux. Ici, nous fusionnons les bases de connaissances dans ces espaces et nous traduisons le résultat vers la langue des sources d'entrée. Notre technique utilise l'expressivité et la flexibilité de RCC5 pour traiter des connaissances contradictoires.La dernière contribution est un cadre d'évaluation des opérateurs de fusion d'ontologies. La stratégie part d'une ontologie originale pour créer des ontologies bruitées en tant qu'ensembles de données et les utiliser afin d’évaluer les opérateurs de fusion. Finalement, nous analysons l'efficacité des opérateurs de fusion en termes de temps de calcul et leur capacité à couvrir l'ontologie d'origine. Enfin, nous mettons en œuvre une expérience avec des ontologies pratiques pour évaluer les opérateurs de fusion.

The subject of the thesis is ontology merging, an approach for integrating various ontology sources into a unique one that handles emerging conflicts. This dissertation takes inspiration from the belief merging theory for merging ontologies to produce a consistent and unified knowledge base. We propose the three following contributions.The first one is a semantic-based merging approach. In particular, a model-based merging strategy mainly focuses on handling semantic conflicts. A semantic conflict, which is not necessarily logical, is knowledge represented in many different or opposite ways. We also propose a formal model characterization and show the method's effectiveness with an experimental evaluation.The second approach proposes a new framework to merge open-domain terminological knowledge. It leverages RCC5, a formalism for representing regions in a topological space and reasoning about their set-theoretic relationships. We propose a faithful translation of terminological knowledge from conflicting sources into region spaces. Here, we merge knowledge bases in this space and translate the outcome into the input sources' language. Our technique uses RCC5's expressivity and flexibility to deal with contradictory knowledge.The last contribution is a framework for evaluating ontology merging operators. The primary strategy starts with an original ontology to create noisy ontologies as datasets and use them to assess the merging operators. Then, we analyze merging operators' computation time effectiveness and ability to cover the original ontology. Finally, we experimented with practical ontologies to evaluate the merging operators.