Domaines d’Application de l’Alignement des Ontologies

Domaines d’Application de l’Alignement des Ontologies

Les Contributions de cette Thèse

L’alignement des ontologies est une tâche cruciale dans plusieurs domaines d’application [15]. À titre non exhaustif, on peut citer : Les Contributions L’interopérabilité sémantique est un problème inévitable qui doit être résolu an que les applications arrivent à communiquer, accéder, échanger et partager des données de façon automatique. L’alignement d’ontologies est la solution pour ce problème. L’objectif de cette thèse est de développer de nouvelles approches d’alignement d’ontologies et de renforcer celles qui existent déjà en les combinant avec d’autres méthodes d’alignement d’ontologies. Dans le détail, les contributions de cette thèse sont : 1. Tout d’abord, la principale contribution de cette thèse est la présentation de deux méthodes d’alignement d’ontologies :  La première est la proposition d’une nouvelle approche qui consiste à combiner les méthodes structurelles intra-taxonomiques et à base de raisonnement [5] [2]. L’idée consiste à créer une taxonomie partagée, par les deux ontologies à aligner, qui sert de support à l’application des métriques intra-taxonomiques pour calculer la similarité entre les entités des deux ontologies à aligner.  La deuxième est la proposition d’une seconde approche qui consiste à créer un corpus commun d’instances en utilisant l’inférence de la logique de description et un mécanisme de transfert et de propagation. Ensuite les similarités entre les entités sont calculées par des métriques à base d’instances an d’identier les correspondances sémantiques [3] [1] [7] [4]. 2. Nous avons aussi développé deux systèmes pour l’alignement d’ontologies que nous avons combiné avec nos deux approches proposées. Ces deux systèmes avec lesquels nous avons participé dans OAEI 2014 sont nommé AOT et AOTL [6]. Le système AOTL est considéré comme le système d’alignement d’ontologies le plus performant en terme de f-mesure sur la série de benchmark comparé à d’autres systèmes d’alignement d’ontologies qui ont participé à la campagne d’évaluation OAEI 2014. Nous avons aussi réalisé 1.3 Les Contributions de cette Thèse 15 deux systèmes d’instance matching dans le contexte de linked data qui est la suite du web sémantique. Ces deux systèmes sont nommés InsMT et InsMTL [8] [13]. 3. Nous avons aussi proposé une technique pour la combinaison des matchers [10]. Cette technique consiste à aecter les poids aux matchers de façon automatique. 4. Dans le cadre de l’évaluation des systèmes d’alignement d’ontologies, nous avons mis en ÷uvre deux datasets en langue arabe ADOM [11] et ABOM [12] an de tester les systèmes d’alignement d’ontologies conçus pour la langue arabe et les multi-langues. 5. Une autre contribution consiste en application de l’alignement d’ontologies pour résoudre le problème de réponse aux requêtes par un robot humanoïde que nous avons implémenté [9]. Les Publications Le travail sur la thèse de doctorat en cours a conduit aux publications suivantes : 1. A. Khiat and M. Benaissa, « A New Instance-Based Approach for Ontology Alignment ». International Journal on Semantic Web and Information Systems (IJSWIS), 11(3) : pp. 1-19 :, 2015. 2. A. Khiat and M. Benaissa, « Boosting Reasoning-Based Approach by Structural Metrics for Ontology Alignment ». The Journal of Information Processing Systems, 2015. 3. A. Khiat and M. Benaissa « Combining Instance-Based and ReasoningBased Approaches for Ontology Matching », In The Proceeding of International Colloque sur l’Optimisation et les Systèmes d’Information, COSI 2014,8-10 Juin 2014,Béjaia, Algérie, (2014). The Best Paper Awards for Young Scientists. 4. A. Khiat and M. Benaissa « Approach for Instance-Based Ontology Alignment : Using Argument and Event Structures of Generative Lexicon », In The Proceeding of MTSR 2014 : 8th Metadata and Semantics Research Conference, Karlsruhe University of Applied Science, November 27-29, Germany, (2014). 5. A. Khiat et M. Benaissa, « Une Nouvelle Approche pour l’Alignement des Ontologies ». In Proceedings of the Fifth Francophone Days on Ontologies (JFO 2014), November 14-16, Hammamet, Tunisia, (2014). 6. A. Khiat and M. Benaissa, « AOT / AOTL results for OAEI 2014 Ontology Matching ». In Proceedings of the 9th International Workshop on Ontology Matching co-located with the 13th International Semantic Web 1.4 Organisation du Document 16 Conference (ISWC 2014), October 20, pp. 120-125. CEUR-WS.org, Trentino, Italy, 2014. 7. A. Khiat et M. Benaissa « Nouvelle Approche d’Alignement d’Ontologies à base d’Instances : transferet des instances par l’inférence », In The Proceeding of International Conference On Articial Intelligence and Information Technology, ICA2IT 2014, 10-12 Mars 2014, Ouargla, Algérie, (2014). 8. A. Khiat and M. Benaissa, « InsMT / InsMTL results for OAEI 2014 instance matching ». In Proceedings of the 9th International Workshop on Ontology Matching co-located with the 13th International Semantic Web Conference (ISWC 2014), October 20, pp. 120-125. CEUR-WS.org, Trentino, Italy, 2014. 9. A. Khiat and M. Benaissa, « Query Answering by Humanoid Robots Using Ontology Matching ». In Proceedings of The International Conference on Telecommunications and ICT (ICTTELECOM 2015), 16-17 May, Oran, Algeria, (2015). 10. M. Benaissa and A. Khiat, « A New Approach for Combining the Similarity Values in Ontology Alignment ». In Proceedings of 5th IFIP International Conference on Computer Science and Its Applications, 20-21 May, CIIA 2015, Saida, Algeria (2015). 11. A. Khiat and M. Benaissa and Ernesto Jiménez-Ruiz, « ADOM : arabic dataset for evaluating arabic and cross-lingual ontology alignment systems ». In Proceedings of the 10th International Workshop on Ontology Matching co-located with the 14th International Semantic Web Conference (ISWC 2015), USA, 2015. 12. A. Khiat, G. Diallo, B. Yaman, E. Jiménez-Ruiz and M. Benaissa, « ABOM and ADOM : Arabic Datasets for the Ontology Alignment Evaluation Campaign ». In Proceedings of the 14th International Conference (ODBASE 2015), Greece, 2015. 13. A. Khiat and M. Benaissa, « InsMT+ results for OAEI 2015 instance matching evaluation ». In Proceedings of the 10th International Workshop on Ontology Matching co-located with the 14th International Semantic Web Conference (ISWC 2015), USA, 2015. 14. A. Khiat, M. Benaissa and M. A. Belfedhal, « STRIM results for OAEI 2015 instance matching evaluation ». In Proceedings of the 10th International Workshop on Ontology Matching co-located with the 14th International Semantic Web Conference (ISWC 2015), USA, 2015.

Organisation du Document

La thèse comporte 7 chapitres et elle est organisée comme suit Le chapitre actuel introduit le problème de l’alignement d’ontologies et les objectifs de notre thèse.  Le chapitre 2 représente une brève introduction au web sémantique et des diérents éléments de l’ontologie ainsi que la description des langages RDF, RDFS et OWL.  Le chapitre 3 commence par présenter les diérents types d’hétérogénéités. Ensuite, nous donnons une description des techniques et de l’architecture des systèmes d’alignement d’ontologies ainsi que les diérentes mesures d’évaluation des systèmes d’alignement.  Dans le chapitre 4, nous donnons un aperçu des travaux connexes en relation avec le contenu de la thèse en introduisant plusieurs approches et systèmes d’alignement d’ontologies.  Le chapitre 5 contient la description des approches de l’alignement des ontologies proposées dans cette thèse. Tout d’abord, la première solution est introduite et qui consiste à combiner les approches à base de raisonnement avec les approches structurelles intra-taxonomiques. Ensuite la deuxième solution est présentée et qui consiste à créer un corpus commun d’instances entre les deux ontologies à aligner en utilisant l’inférence de la logique de description et des mécanismes de transfert et de propagation.  Le chapitre 6 contient les aspects reliés à l’implémentation des approches d’alignement d’ontologies proposées, les diérents protocoles d’expérimentations ainsi que les résultats de leurs évaluations.  Le chapitre 7 contient la présentation des diérentes autres contributions. Tout d’abord un aperçu sur les datasets en langue arabe an d’évaluer les systèmes d’alignement d’ontologies dédiés à cette langue est introduit. Ensuite, l’approche de combinaison des similarités est présentée et qui consiste à combiner les diérents matchers en aectant des poids de façon automatique à ces derniers. Puis, un aperçu sur les systèmes d’instance matching est présenté. Enn, une autre application d’alignement d’ontologies dans l’industrie est introduite pour résoudre le problème de réponse aux requêtes par les robots humanoïdes.  La thèse conclut avec une conclusion générale et les perspectives futures de nos travaux.

Table des matières

1 Introduction 10
1.1 Motivation .
1.2 Domaines d’Application de l’Alignement des Ontologies .
1.3 Les Contributions de cette Thèse
1.4 Organisation du Document
I État de l’Art
2 Web Sémantique et Ontologies
2.1 Le Web Sémantique .
2.2 Les Ontologies .
2.2.1 Naissance de L’ontologie
2.2.2 La Notion d’Ontologie (Dénition)
2.2.3 Les Composants d’une Ontologie
2.2.4 La Dénition Formelle de l’Ontologie .
2.2.5 Les Langages d’Ontologies
2.3 Conclusion . A
3 Alignement des Ontologies 36
3.1 Les Diérentes Formes d’Hétérogénéité entre les Ontologies .
3.1.1 Hétérogénéité au Niveau Syntaxique
3.1.2 Hétérogénéité au Niveau Terminologique
3.1.3 Hétérogénéité au Niveau Conceptuel/Sémantique
3.1.4 Hétérogénéité au Niveau Sémiotique ou Pragmatique
3.2 La Nécessité de l’Alignement des Ontologies .
3.3 Domaines d’Application de l’Alignement d’Ontologies
3.3.1 Ingénierie Ontologique .
3.3.2 Le Web Sémantique .
3.3.3 L’Intégration d’Information
3.3.4 Le Partage des Informations Pair à Pair (P2P)
3.3.5 La Composition des Services Web .
3.3.6 La Communication entre Agents
3.3.7 La Réponse aux Requêtes
3.3.8 Les Données Liées (Linked Data)
3.4 Notion d’Alignement
3.4.1 Terminologie
3.4.2 Processus d’Alignement .
3.4.3 Dénition de Correspondance .
3.4.4 Exemple d’Alignement et de Correspondance
3.5 Les Mesures de Similarité / Dissimilarité .
3.6 Cycle de Vie du Processus d’Alignement d’Ontologies
3.7 Classication des Techniques d’Alignement d’Ontologies
3.7.1 Les Techniques Terminologiques .
3.7.2 Les Techniques Structurelles
3.7.3 Les Techniques Extensionnelles
3.7.4 Les Techniques Sémantiques
3.8 Les Stratégies de Combinaison des Matchers .
3.8.1 L’Exécution Séquentielle
3.8.2 L’Exécution Parallèle (Composite)
3.9 Évaluation des Systèmes d’Alignement d’Ontologies
3.9.1 Les Types d’Évaluation
3.9.2 Les Règles . .
3.9.3 Les Bases de Test
3.9.4 Les Mesures d’Évaluation
3.10 Conclusion
4 Les Travaux Connexes en Relation avec les Contributions
4.1 Les Approches d’Alignement d’Ontologies à Base de Raisonnement
4.1.1 Découverte de Nouvelles Correspondances
4.1.2 Amélioration d’un Alignement Existant
4.1.3 Réparation et Découverte de Correspondances Sémantiques
4.2 Les Approches Structurelles
4.2.1 Les Approches Structurelles pour l’Alignement d’Ontologies
4.2.2 Les Approches Structurelles pour une Seule Ontologie
4.3 Les Approches d’Alignement d’Ontologies à Base d’Instances
4.3.1 Les Approches en Présence d’Instances Communes
4.3.2 Les Approches en Absence d’Instances Communes
4.4 Les Benchmarks
4.4.1 La Campagne D’Évaluation OAEI
4.5 Conclusion

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