Un algorithme semi-automatique pour la fusion d'ontologies basé sur la combinaison de stratégies

Siham Amrouch, S. Mostefai
{"title":"Un algorithme semi-automatique pour la fusion d'ontologies basé sur la combinaison de stratégies","authors":"Siham Amrouch, S. Mostefai","doi":"10.1109/ICEELI.2012.6360643","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Les ontologies deviennent, de plus en plus, des modèles de représentations et de stockage d'informations très efficaces facilitant le traitement et la gestion de connaissances à travers les techniques de l'IA, et offrant le potentiel d'assemblage d'une grande quantité d'informations à travers ce qu'on appelle « la fusion d'ontologies ». Préalablement chaque source de données ou BDD peut faire l'objet d'une construction ontologique. La contribution adressée dans ce papier et de concevoir un algorithme lexico-sémantique pour la fusion semi-automatique d'ontologies. Le caractère semi-automatique est assuré par l'intervention humaine où l'Ingénieur de Connaissances intervient pour valider les résultats obtenus par le module de calcul de similarités. Ce dernier est basé sur un algorithme lexico-sémantique qui combine des mesures de similarité lexicale et sémantique pour identifier les concepts similaires entre deux ontologies différentes. Les concepts jugés similaires à base de la combinaison des mesures de similarités lexicales et sémantiques, et après la validation par l'Ingénieur de Conaissances seront par la suite fusionnés en un seul concept dans l'ontologie résultat de la fusion. Nous avons opté pour cette combinaison pour renforcer la faiblesse des mesures lexicales notamment pour les synonymes et les homonymes. Les deux parties, lexicale et sémantique, du module de calcul de similarités sont basées sur la technique de la recherche d'informations (Information Retreival). La partie lexicale est basée sur le calcul de la distance entre les deux concepts en entrée, alors que la partie sémantique est basée sur le modèle d'extension des deux ontologies à partir de wordNet. Ensuite la similarité sémantique entre les deux synsets des deux concepts en question est calculée. Après la combinaison des deux résultats, l'Ingénieur de Connaissances accepte ou rejette la similarité en utilisant son background sur le domaine d'application et en se basant sur ses propres besoins. Les concepts acceptés comme similaires sont fusionnés en un seul concept. En fin, une comparaison de l'algorithme avec les outils qui existent dans la littérature aura lieu.","PeriodicalId":398065,"journal":{"name":"International Conference on Education and e-Learning Innovations","volume":"64 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2012-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"International Conference on Education and e-Learning Innovations","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.1109/ICEELI.2012.6360643","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 3

Abstract

Les ontologies deviennent, de plus en plus, des modèles de représentations et de stockage d'informations très efficaces facilitant le traitement et la gestion de connaissances à travers les techniques de l'IA, et offrant le potentiel d'assemblage d'une grande quantité d'informations à travers ce qu'on appelle « la fusion d'ontologies ». Préalablement chaque source de données ou BDD peut faire l'objet d'une construction ontologique. La contribution adressée dans ce papier et de concevoir un algorithme lexico-sémantique pour la fusion semi-automatique d'ontologies. Le caractère semi-automatique est assuré par l'intervention humaine où l'Ingénieur de Connaissances intervient pour valider les résultats obtenus par le module de calcul de similarités. Ce dernier est basé sur un algorithme lexico-sémantique qui combine des mesures de similarité lexicale et sémantique pour identifier les concepts similaires entre deux ontologies différentes. Les concepts jugés similaires à base de la combinaison des mesures de similarités lexicales et sémantiques, et après la validation par l'Ingénieur de Conaissances seront par la suite fusionnés en un seul concept dans l'ontologie résultat de la fusion. Nous avons opté pour cette combinaison pour renforcer la faiblesse des mesures lexicales notamment pour les synonymes et les homonymes. Les deux parties, lexicale et sémantique, du module de calcul de similarités sont basées sur la technique de la recherche d'informations (Information Retreival). La partie lexicale est basée sur le calcul de la distance entre les deux concepts en entrée, alors que la partie sémantique est basée sur le modèle d'extension des deux ontologies à partir de wordNet. Ensuite la similarité sémantique entre les deux synsets des deux concepts en question est calculée. Après la combinaison des deux résultats, l'Ingénieur de Connaissances accepte ou rejette la similarité en utilisant son background sur le domaine d'application et en se basant sur ses propres besoins. Les concepts acceptés comme similaires sont fusionnés en un seul concept. En fin, une comparaison de l'algorithme avec les outils qui existent dans la littérature aura lieu.
一种基于策略组合的半自动本体融合算法
本体模型变得越来越多、演出和便利待遇非常有效率的信息存储和管理知识,通过人工智能技术,并提供装配潜力很大的信息量,通过所谓的«d’ontologies聚变»。在此之前,每个数据源或BDD都可以进行本体构造。本文的贡献是设计一种用于本体半自动融合的词汇语义算法。半自动是由人工干预保证的,知识工程师介入验证相似性计算模块获得的结果。后者基于词汇-语义算法,结合词汇和语义相似性度量来识别两个不同本体之间的相似概念。根据词汇和语义相似性度量的组合被认为相似的概念,并经过知识工程师的验证后,随后将合并成一个单一的概念,合并产生的本体。我们选择这种组合是为了加强词汇措施的弱点,特别是同义词和同音异义词。相似性计算模块的词汇和语义部分都是基于信息检索技术。词汇部分基于两个输入概念之间的距离计算,语义部分基于wordNet中两个本体的扩展模型。然后计算所讨论的两个概念的两个synset之间的语义相似性。结合这两种结果后,知识工程师根据自己的需求,利用自己在应用领域的背景,接受或拒绝相似性。被接受为相似的概念被合并成一个概念。最后,将该算法与文献中现有的工具进行比较。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信