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Alignement d’ontologies pour OWL-Lite : l’apport d’un classifieur sémantique Mercredi 01 juin 2005 Raphaël Troncy 1,Umberto Straccia 1 Henrik Nottelmann.

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1 Alignement d’ontologies pour OWL-Lite : l’apport d’un classifieur sémantique Mercredi 01 juin 2005 Raphaël Troncy 1,Umberto Straccia 1 Henrik Nottelmann 2 IC'2005 : Ingénierie des Connaissances

2 01/06/2005Raphaël Troncy - IC'20052 Motivations Hétérogénéité des systèmes d'information –Ontologies : un moyen pour permettre leur interopérabilité –Ontologies : une source d'hétérogénéité langage de représentation, degré de formalisation, … Web Sémantique [W3C] –Ontologies OWL / RDF sur le web –Comparer / fusionner des ontologies couvrant des domaines qui se recoupent différentes versions d'une même ontologie  fournir un cadre formel et opérationnel pour aligner automatiquement des ontologies OWL : oPLMAP

3 01/06/2005Raphaël Troncy - IC'20053 Aligner des ontologies Un opérateur de mise en correspondance [Euzenat, 2004; KnowledgeWeb, 2005] –Entrées : un ensemble d'entités définies formellement –Sorties : une relation caractérisant les mises en correspondance (ou appariements) entre entités (subsomption, équivalence, …) une valeur de confiance Méthode automatique / manuelle Inspiration provenant de nombreux travaux issus de communautés variées –Schema matching, machine learning, data integration

4 01/06/2005Raphaël Troncy - IC'20054 Exemple Euzenat – "Schema and Ontology Matching" - ESWC Tutorial 2005 Équivalence Subsomption Incompatibilité

5 01/06/2005Raphaël Troncy - IC'20055 Plan Introduction du cadre formel Aligner automatiquement 2 ontologies Les classifieurs utilisés –Les classifieurs classiques et probabilistes –Le classifieur structurel et sémantique Évaluation Conclusion et perspectives

6 01/06/2005Raphaël Troncy - IC'20056 Introduction du cadre formel Inspirations –Travaux formels en échange d'information [Fagin et al., 2003] –GLUE : combiner plusieurs composants spécialisés pour obtenir le meilleur résultat [Doan et al., 2003] Notations –Un alignement : M = (T, S, ∑ ) S et T sont les ontologies source et cible ∑ est un ensemble de règles : α ij T j ← S i –Soit I et J, les modèles (interprétations) de S et T T(I, ∑ ) est le résultat de l'application des règles de ∑ sur S Pr( ∑, J, I) estime la probabilité que T(I, ∑ ) soit une valeur plausible pour T

7 01/06/2005Raphaël Troncy - IC'20057 Introduction du cadre formel Approche –Générer des ensembles ∑ contenant des règles de mise en correspondance –Estimer la qualité de ces ensembles –Estimer la probabilité d'une règle –Combinaison des estimations de différents classifieurs

8 01/06/2005Raphaël Troncy - IC'20058 Alignement automatique de 2 ontologies Évaluer la probabilité d'un ensemble sigma 1 : 1 Ici U est l ’ensemble des tuples et Pr(T) est la probabilité qu’un tuple soit dans J

9 01/06/2005Raphaël Troncy - IC'20059 Alignement automatique de 2 ontologies Partitionnons l'ensemble ∑ Puis 1,2 : 1 Pour simplifier la notation, dans la suite on écrira: S i = T j (I, ∑ j,i ) 2 Si ∑ j est formé par les r sous-ensemble de règles

10 01/06/2005Raphaël Troncy - IC' Alignement automatique de 2 ontologies En conclusion : –Pr( ∑, J, I) est fonction de Pr(S i |J j ) Estimer la probabilité d'une règle 1,2 : Calculons les : w(S i, J j, CL k ) 1 En utilisant le Théorème des Probabilités Totales 2 Où CL k sont les classifieurs

11 01/06/2005Raphaël Troncy - IC' Les classifieurs utilisés Classifieur binaire –Même nom / même URI / même stem Classifieur fonctionnant avec les individus –Classifieur naïf de Bayes –Classifieur kNN

12 01/06/2005Raphaël Troncy - IC' Le classifieur structurel et sémantique Si Rs et R T sont des noms de propriétés: Si A S et A T sont des noms de concepts 1 : 1 Où D = D(A S ) * D(A T )

13 01/06/2005Raphaël Troncy - IC' Le classifieur structurel et sémantique Soit C S =(QR.C) et D T =(Q’R’.D), alors 1 : Si C S =(op C 1 …C m ) et D T =(op’ D 1 …D m ), alors 2 : 1 Où Q,Q’ sont les quantifieurs, R,R’ sont des noms de propriétés et C,D des expressions 2 Où op, op’ sont des constructeurs de concepts et n,m ≥ 1

14 01/06/2005Raphaël Troncy - IC' Le classifieur structurel et sémantique Quelques valeurs possibles pour w op et w Q –Pour w op : –Pour w Q : ⊓⊔ ¬ ⊓ 11/40 ⊔ 10 ¬1   1  1  n  n  m 11/3  m 1

15 Le classifieur structurel et sémantique Démonstration

16 01/06/2005Raphaël Troncy - IC' Évaluation De plus en plus d'outils et de méthodes très différentes pour aligner les ontologies [KW D2.2.3, 2005] –difficile à comparer dans l'absolu –pragmatisme : campagne d'évaluation et compétition I3CON : sur le modèle de la NIST Text Retrieval Conference EON : tests complets et systématiques éprouvant tout OWL OAEI : API d'alignement [Euzenat, 2004] –format commun pour représenter / échanger les alignements –outils pour évaluer ces alignements

17 01/06/2005Raphaël Troncy - IC' Évaluation : EON' compétiteurs : Karlsruhe, INRIA, Fujitsu, Stanford 3 groupes de tests sur les ontologies bibliographiques : –tests simples : identité, spécialisation/généralisation du langage –tests systématiques : des éléments de l'ontologie de référence sont enlevés ou modifiés un à un –test réels : comparaison avec 4 ontologies réelles disponibles sur le web Résultat : 2 groupes … mais des insuffisances dans les tests

18 01/06/2005Raphaël Troncy - IC' Évaluation : oPLMap Test 101 – 205 : comparaison d'une ontologie bibliographique avec son équivalente où chaque étiquette est remplacée par un synonyme PrécisionRappelF-mesure Karlsruhe INRIA Fujitsu Stanford oPLMap

19 01/06/2005Raphaël Troncy - IC' Conclusion Introduction d'un cadre logique et probabiliste pour aligner automatiquement des ontologies OWL Présentation d'un nouveau classifieur basé sur la sémantique des entités OWL définies Évaluation empirique sur des ontologies réelles –critères classiques de recherche d'information –non prise en compte d'autres indicateurs : temps machine, mémoire, …

20 01/06/2005Raphaël Troncy - IC' Perspectives Participer à des campagnes complètes d'évaluation : OAEI Ajouter d'autres classifieurs à ce cadre –utilisant des ressources terminologiques (WordNet) –basés sur le texte : kNN Perfectionner le classifieur sémantique –prendre en compte les autres constructeurs OWL –prendre en compte d'autre langage de représentation des connaissances, des règles, … –PB : name = firstName + lastName ?


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