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Corese moteur de recherche sémantique

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Présentation au sujet: "Corese moteur de recherche sémantique"— Transcription de la présentation:

1 Corese moteur de recherche sémantique

2 2 Léquipe de recherche ACACIA Modèles, méthodes et outils pour la gestion des connaissances. Ingénierie des connaissances et Web sémantique pour construire et exploiter une mémoire dentreprise Approche Web Sémantique dentreprise Scénarios : Mémoire de projet (Renault, CSTB) Veille technologique (CSTB) Gestion des compétences (Telecom Valley)

3 3 Web Sémantique & CORESE "The Semantic Web is an extension of the current web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation." Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila, The Semantic Web, Scientific American, May 2001 Community/Corporate Semantic Web CORESE: moteur de recherche sémantique Recherche information & Knowledge Engineering Standards W 3 C (langages RDF/S, OWL Lite, SPARQL) RDF Rules Utilise les structures de données Notio

4 4 Web sémantique Web : HTML, HTTP, URI Web sémantique : XML, XPATH, XSLT, XQUERY RDF/S, SPARQL OWL, Rules

5 5 Contribution Acacia Implémentation des standards du Web sémantique en graphes conceptuels 1998 : XML 1999 : DEA sur RDF et CG 2000 : ICCS A Conceptual Graph Model for W3C RDF : Projet européen Comma 2002 : publication workshop WWW : ODL Inria : RNRT KMP 2004 : publication ECAI PAIS 2005 : KMP2 Drire Paca, Ingénieur Inria

6 6 Applications 1. ESCRIRE : recherche dinformation en biologie 2. Renault : mémoire projet conception véhicules 3. CSTB : mémoire de projet bâtiment 4. CSTB : web mining 5. EADS CCR : mémoire documentaire pour recherche industrielle 6. CoMMA : Projet IST mémoire distribuée veille et accueil 7. MEAT : mémoire dexpériences en Biologie 8. KmP : Projet RNRT, gestion des compétence Telecom Valley, KmP2 DRIRE PACA 9. Ligne de Vie : ACI santé collaboration dans réseau de soin 10. WebLearn : AS CNRS eLearning et Web sémantique : projet européen ontologie pour la géométrie UTT : mémoire de projet

7 7 Caractéristiques de CORESE Développement: Depuis 1999 ~ 10 homme ans de R&D Une Opération Développement Logiciel INRIA Deux facettes au package CORESE: Modules pour un Serveur Web Sémantique Logiciel avec API, intégré et intégrable

8 8 Fonctionnalités de CORESE Traiter, valider & résoudre requêtes basées sur des ontologies Améliorer la recherche dinformation avec sémantique & inférences Portail & Serveur sémantique Interfaces dynamiques et formulaires, mise en page et présentation Intégration XHTML + XML + XSLT + RDF

9 9 Représenter les connaissances Ontologies: Annotations: Règles: Requêtes: Humain HommeFemme désignation nomtitre Homme: #tdevaux nom Dévaux intérêt Sujet:Génétique Humain:?x membre Groupe:?g Humain:?y membre Humain:?x collègue Humain:?y Homme:# tdevaux intérêt Sujet:?t

10 10 CORESE Moteur de recherche sémantique Ontologies Documents XML 19 Mai 2000 le facteur Légataires Utilisateurs Schémas en RDFS MAS and Corporate Semantic Web Annotations en RDF composées dinstances des schémas RDFS requêteréponse suggestion URIUNICODE XMLNAMESPACES RDF RDFS ONTOLOGY RULES Pile du Web QUERIES RDFS RDF Requête Règles CG Support CG Base CG Requête CG Règles CG Résultat PROJECTION INFERENCES Serveur Web sémantique RDF/S

11 11 RDF Resource Description Framework W3C language for the Semantic Web Representing resources in the Web Triple model : resource property value RDF/XML Syntax RDF Schema : RDF Vocabulary Description Language

12 12 RDF vs Conceptual Graphs rdfs:Class Concept Type rdf:Property Relation rdfs:Resource Concept rdfs:domain rdfs:rangeSignature RDF Graph CG Published at ICCS 2000

13 13 Ontologie (concepts / classes) class Document class Report subClassOf Document class Topic class ComputerScience subClassOf Topic Document ReportMemo Topic ComputerScienceMaths

14 14 Ontologie (relations / propriétés) property author domain Document range Person property concern domain Document range Topic author Document Person concern Document Topic

15 15 Ontologie RDFS / XML

16 16 Annotation Le rapport RR-1834 a été écrit par le chercheur Olivier Corby et porte sur le langage de programmation JAVA Report author concern Researcher name Olivier Corby author Report Researcher name Olivier Corby concern Java

17 17 Langage de Requête Exprimée dans le vocabulaire de lontologie, exemple : Trouver des documents sur Java ?doc rdf:type c:Document ?doc c:concern ?topic ?topic rdf:type c:Java concern Document ?doc Java ?topic

18 18 Requêtes & exploitation ontologie Les rapports et les articles sont des documents, … Les documents ont des auteurs, qui sont des personnes, … Les personnes ont des centres dintérêt … Document ReportMemoArticle author Document Person interest Person Topic

19 19 Langage de requête à la SPARQL select * sort ?name where ?person rdf:type c:Person c:Person rdfs:label (?person c:hasCreated ?doc or ?person c:IsInterestedBy ?topic) option (?person c:isMemberOf ?org option (?org c:name ?desc)) ?person ?p ?value ?person c:Property{4} c:SemanticWeb ?person c:name ?name ?name = ?person c:age ?age ?age <= 45^^xsd:integer

20 20 Paramétrage select list liste des projections merge tout grouper dans un seul résultat group ?person count ?doc sort ?name projection 100 result 10 where

21 21 Recherche approchée Rechercher la meilleure approximation en fonction de lontologie. Exemple: Requête Rapport Technique sur Java écrit par un ingénieur ? Réponse approchée : Rapport Technique Support de cours Ingénieur Equipe

22 22 Distance dans lontologie Ingénieur Équipe R. TechniqueSupport C.Chercheur Acteur R. Recherche Document Objet PersonneRapportCours

23 23 Distance dans lontologie Ingénieur Équipe R. TechniqueSupport C.Chercheur Acteur R. Recherche Document Objet PersonneRapportCours 1 1/2 1/4

24 24 Calcul de distances Calcul de la distance ontologique Distance = somme des longueurs des chemins entre concepts approximés Minimiser la distance, classer résultats par distance croissante et seuillage Syntaxe: select more where exp

25 25 Inférences & Règles Exploiter des inférences (règles) pour la recherche dinformation Si un membre dune équipe a un centre dintérêt alors léquipe a aussi ce centre dintérêt ?person interestedBy ?topic ?person member ?team ?team interestedBy ?topic interestedBy Person ?person Topic ?topic member Team ?team interestedBy

26 26 Inférences & Règles Classer une ressource Si une personne a écrit une thèse sur un sujet alors cest un docteur et un expert du sujet. ?person author ?doc ?doc rdf:type PhDThesis ?doc concern ?topic ?person expertIn ?topic ?person rdf:type PhD author PhDThesis ?doc Person ?person concern Topic ?topic PhD ?person expertIn

27 27 ?person author ?doc ?doc rdf:type PhDThesis ?doc concern ?topic ?person expertIn ?topic ?person rdf:type PhD Syntaxe RDF/XML

28 28 Sémantique : transitivité ?x c:partOf ?y ?y c:partOf ?z ?x c:partOf ?z

29 29 Règles : transitivité ?p rdf:type owl:TransitiveProperty ?p1 rdfs:subPropertyOf ?p ?p2 rdfs:subPropertyOf ?p ?x ?p1 ?y ?y ?p2 ?z ?x ?p ?z

30 30 OWL Lite Restriction Class Human subClassOf Restriction onProperty hasParent allValuesFrom Human

31 31 OWL Lite Restriction ?x rdf:type c:Human ?x c:parent ?p => ?p rdf:type c:Human

32 32 OWL Lite in Corese owl:TransitiveProperty owl:SymmetricProperty owl:inverseOf owl:Restriction owl:onProperty owl:someValuesFrom owl:allValuesFrom

33 33 Résultats Réponse traduite en RDF/XML Traitée par feuille de style XSLT Adaptable à lutilisateur, au contexte Peut engendrer HTML, SVG etc. RDF XML XSLT XML XHTML JSP SVG JavaScript

34 34 ? GUI Factory Formulaire de requête Engendré par connexion avec ontologie et graphe RDF Requête prédéfinie éditée par lutilisateur Ingénieur Équipe R. Technique Support C.Chercheur Acteur R. Recherche Document Objet PersonneRapportCours select ?doc c:title ?person where ?doc rdf:type c:Document ?doc c:concern ?topic ?topic rdf:type c:Java ?doc c:title ?title ?title ~ web ?doc c:author ?person

35 35 Générateur IHM Construire menu avec sous-classes de Person ?x rdfs:subClassOf c:Person Rendu JSP/HTML: Requête adaptable associée au menu : ?p rdf:type get:ihm_person

36 36 Intégration XHMTL+XML+XSLT+RDF Dans une feuille de style XSLT : Appel au moteur de recherche, Connexion à une BD : engendrer un schéma RDF ou des annotations Intégration du résultat dans le flux de sortie XSLT CORESE JSP

37 37 XHTML, CSS, SVG JavaScript JDBC HTTP Request HTTP Response Projection engine Join engine Type inference engine CG Manager Notio Architecture résumée

38 38 Semantic Web Server Integrate RDF processing to XML/XSLT and JSP/Servlets Web server based on RDFS ontology and RDF metadata RDF not only for document retrieval but for information navigation, access and presentation RDF Query processor return RDF/XML processed by XSLT

39 39 Integration XML/RDF Semantic hyperlink : Title

40 40 Integration XML/RDF Semantic query tag (XML, JSP) ?doc rdf:type c:TechReport ?doc c:title ?t ?doc s:subject s:KnowledgeEngineering

41 41 Semantic processing in XSLT

42 42 Knowledge Management Platform (KMP Project) Goal: Design a prototype of a Semantic Web Server of competences for inter-firm partnership in the telecommunication domain & Analyse the collective uses of the prototype Example of a query that can be asked to the KMP system: I am seeking for an industrial partner knowing how to design integrated circuits within the GSM field for cellular/mobile phone manufacturers Area: Telecom Valley (Sophia Antipolis)

43 43 Corese as a basis for KMP The KMP Semantic Web Server is based on Corese Existing Corese functions to be exploited: Automatic Index (à la yahoo) based on the ontology Graphical navigation Conceptual and/or terminological querying Queries about the ontologies Approximate queries Answer in SVG Enrichment of metadata by applying inference rules Validation or consistency rules

44 44 Applications CORESE (KmP) Knowledge Management Platform: Serveur Web Sémantique comme portail de gestion des compétences pour partenariats sur Sophia Rodige, INRIA, Latapses, Telecom Valley, GET

45 45 Applications CORESE (Ligne de Vie) Assister collaboration médicale dans un réseau de soin, pour la prévention, le diagnostic, la thérapie, le suivi des patients et léducation. INRIA, Nautilus, SPIM

46 46 En cours… Extensions vers langages étendus (OWL Lite W 3 C) Cardinality, sameAs Langage de requête W 3 C SPARQL Semantic Web Service Web Pragmatique Site de Corese :

47 47 CG vs RDF : Pour le OUI Les graphes conceptuels permettent dimplémenter les standards du Web sémantique et dassurer linteropérabilité : XML, XSLT, XPATH, XHTML RDF/S, OWL Lite, SPARQL, RDF Rules Performance, persistence ? Corporate Semantic Web OK Distribution, P2P Alignement Contexte, Profil, Point de vue, IHM, ergonomie Lexique, terminologie multilingue A partir de texte


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