Veille technologique - PowerPoint PPT Presentation

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Veille technologique

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Le premier objet du document est de pr senter un tat de l'art sur une ... Cette discipline se situe au carrefour de plusieurs disciplines auxquelles elle ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Veille technologique


1
Veille technologique
  • Ingénierie Ontologique
  • Concepts, méthodes et outils
  • Gilles Kassel

2
Plan
  • Avant Propos
  • Quest-ce quune ontologie ?
  • A quoi sert une ontologie ?
  • Méthodes de construction
  • Langages de spécification
  • Environnements de développement
  • Applications
  • Conclusions générales
  • Références

3
Objectifs du document (1/2)
  • Ce document fait un
    point sur une
  • discipline naissante,
    lIngénierie Ontologique
  • Le premier objet du document est de présenter un
    état de lart sur une discipline naissante -
    lIngénierie Ontologique - qui est concernée par
    la construction dontologies.
  • Cette discipline se situe au carrefour de
    plusieurs disciplines auxquelles elle emprunte
    des concepts, notamment lIngénierie des
    Connaissances, lOntologie (philosophie) et la
    Linguistique.
  • Limportance de lIngénierie Ontologique est
    reconnue aujourdhui dans différents champs de
    recherche Ingénierie des Connaissances,
    Intelligence Artificielle, Gestion des
    connaissances, Linguistique informatique,
    Systèmes dinformation, Recherche et extraction
    dinformations, Intégration dinformations, Bases
    de données.

4
Objectifs du document (2/2)
  • Ce document réactualise un
    premier document
  • de veille technologique
    dans le même domaine
  • Le second objet du document est de poursuivre en
    le complétant un travail de veille technologique
    réalisé par Jean-Paul Barthès pour IIIA en
    décembre 1998 Barthès, 98.
  • Les informations ont été remises à jour et
    restructurées pour tenir compte des avancées de
    la discipline. La discipline a en effet connu un
    essor important ces toutes dernières années, qui
    justifie ce nouveau travail de veille.
  • En particulier, des travaux de synthèse récents
    apportent des éclairages nouveaux qui conduisent
    à modifier la façon de présenter la discipline et
    ses résultats.

5
Contenu du document
  • Le document présente les
    concepts, méthodes
  • et outils de
    lIngénierie Ontologique
  • On trouvera dans le document les informations
    suivantes
  • une introduction précisant les différents sens du
    terme ontologie et présentant les besoins
    motivant la construction de ces objets.
  • un bilan sur les méthodes (modèles de processus
    de développement) et outils (langages de
    spécification et environnements de développement)
    disponibles pour la construction des ontologies.
  • un panorama des applications des ontologies.
  • Le document indexe un ensemble volumineux
    darticles, de rapports techniques et de sites
    Web, publiés pour la plupart ces trois dernières
    années.

6
Plan
  • Avant Propos
  • Quest-ce quune ontologie ?
  • A quoi sert une ontologie ?
  • Méthodes de construction
  • Langages de spécification
  • Environnements de développement
  • Applications
  • Conclusions générales
  • Références

7
Le point de vue de lIngénierie des
Connaissances (1/3)
  • Une définition, au sens
    large
  • Dans un sens large, on peut adopter pour la
    notion dontologie la caractérisation suivante
    Uschold, 98
  • Une ontologie peut prendre différentes formes,
    mais elle inclura nécessairement un vocabulaire
    de termes et une spécification de leur
    signification. Cette dernière inclut des
    définitions et une indication de la façon dont
    les concepts sont reliés entre eux, les liens
    imposant collecti- vement une structure sur le
    domaine et contraignant les interprétations
    possibles des termes.
  • Une telle caractérisation rend compte dobjets
    divers tels des glossaires, des terminologies,
    des thesaurus et des ontologies (au sens strict),
    mis en œuvre par différents professionnels
    (ingénieurs de la connaissance, bibliothécaires,
    traducteurs) et se distinguant suivant que
    laccent est mis sur les termes ou leur
    signification.

8
Le point de vue de lIngénierie des
Connaissances (2/3)
  • Une définition, au
    sens strict
  • Les ontologies de lIA et de lIngénierie des
    Connaissances émanent du projet ARPA Knowledge
    Sharing Effort (1991). Une définition
    consensuelle pour ces disciplines reste celle de
    Gruber, 93
  • Une ontologie est une spécification explicite
    dune conceptualisation.
  • Le terme conceptualisation situe les ontologies
    sur le versant sémantique. Une conceptualisation
    rend compte du sens des termes. La littérature
    logico-philosophique nous enseigne que le sens
    correspond à des intensions (ou objets
    intensionnels), par opposition à extensions.
  • Lexpression spécification explicite fait des
    ontologies un objet syntaxique. La
    conceptualisation est codée dans un langage.
    Suivant le langage utilisé, lontologie prendra
    la forme dune théorie logique (ensemble de
    formules logiques) ou dun réseau sémantique.

9
Le point de vue de lIngénierie des
Connaissances (3/3)
  • Derrière le terme ontologie se cachent des
    objets très
  • divers Noy Hafner, 97
  • La plupart des ontologies sont structurées au
    moyen de la relation est un de subsomption, ou
    de généralisation, entre concepts. La relation
    Tout-Parties est composé de est également
    utilisée.
  • Certaines ontologies sont denses, contenant de
    nombreux axiomes contraignant le sens des termes.
    Dautres se résument à une taxinomie de concepts
    donnés sans définition.
  • La taille des ontologies varie de quelques
    dizaines de concepts à plusieurs dizaines de
    milliers de concepts.
  • Les ontologies peuvent être informelles,
    formelles ou opérationnelles. Dans ce dernier
    cas, elles sont spécifiées dans un langage de
    programmation.

10
Le point de vue de lOntologie (1/2)
  • Un détour par
    lOntologie
  • LOntologie est la branche de la philosophie qui
    traite de la nature et de lorganisation de la
    réalité. Elle côtoie lEpistémologie qui traite
    de la nature et des origines de notre
    connaissances Nef, 98.
  • Produits de lOntologie, les ontologies formelles
    sont des théories de lobjet
  • dont lanalyse est menée de façon rigoureuse, en
    ayant recours en général à la logique
    mathématique,
  • transversales à toutes les ontologies
    matérielles, relatives à des domaines différents
    dobjets (des régions de savoir).
  • LIngénierie Ontologique est la branche de
    lIngénierie des Connais- sances qui exploite les
    principes de lOntologie (formelle) pour
    construire des ontologies Guarino Giaretta,
    95.

11
Le point de vue de lOntologie (2/2)
  • Une définition, dans un sens encore
    plus strict
  • La structure sémantique rendant compte du sens
    des termes correspond à lessence des concepts.
    En effet, seules les propriétés essentielles
    (nécessairement vérifiées par les instances du
    concept dans tout monde possible) sont
    définitionnelles Bouaud et al., 94.
  • Ces propriétés étant en nombre indéfini, une
    théorie logique ne peut donner quune
    caractérisation approximative dune structure
    sémanti- que. La définition de Guarino
    Giaretta, 95 traduit cette limitation
  • Une ontologie est une spécification rendant
    partiellement compte dune conceptualisation.
  • Une théorie logique spécifie un engagement
    ontologique, lequel approxime une
    conceptualisation. Le degré dapproximation
    dépend du langage utilisé (ex logique modale,
    logique du 1er ordre), lequel dépend finalement
    de lobjectif visé (partage dune
    conceptualisation, mise en œuvre dinférences).

12
Le point de vue de la Linguistique
  • La Linguistique est concernée par le
    processus
  • de construction des
    ontologies
  • La Linguistique est concernée par la question des
    ontologies dans la mesure où les données dont on
    dispose pour élaborer les ontologies consistent
    en des expressions linguistiques de
    connaissances.
  • La caractérisation du sens de ces expressions
    conduit à déterminer des signifiés contextuels,
    dépendants des contextes (documents) où les
    expressions apparaissent.
  • Ces signifiés contextuels doivent alors être
    normés, ce qui revient à fixer une signification
    pour un contexte de référence, celui de la tâche
    (application) pour laquelle lontologie est
    élaborée Bachimont, 00.
  • Lontologie régionale (non universelle) que lon
    obtient est ainsi une spécification de signifiés
    normés.

13
Plan
  • Avant Propos
  • Quest-ce quune ontologie ?
  • A quoi sert une ontologie ?
  • Méthodes de construction
  • Langages de spécification
  • Environnements de développement
  • Applications
  • Conclusions générales
  • Références

14
Un besoin générique faire tomber les barrières
créées par des vocabulaires disparates
  • Un besoin existe de partager la
    signification
  • de termes dans un domaine
    donné
  • Toute activité humaine spécialisée développe son
    propre jargon (langue de spécialité) sous la
    forme dune terminologie et dune
    conceptualisation associée spécifiques.
  • Lexistence de tels jargons entraîne des
    problèmes de compréhension et des difficultés à
    partager des connaissances entre les acteurs de
    lentreprise, les services dune entreprise, les
    entreprises dune industrie, qui font des métiers
    différents.
  • Fondamentalement, le rôle des ontologies est
    daméliorer la communication entre humains, mais
    aussi entre humains et ordinateurs et finalement
    entre ordinateurs.

15
Une aide à la communication entreagents humains
et aussi entre organisations
  • Vers un vocabulaire
    standardisé
  • Lexistence de vocabulaires différents au sein
    dune entreprise (ex bureau détudes, bureau
    des méthodes) ou dune industrie (ex cons-
    tructeur automobile, équipementier) constitue un
    frein à la collabora- tion et aux partenariats.
    Les enjeux touchent donc directement la
    compétitivité de lentreprise.
  • Pour lentreprise, lontologie sert à
  • améliorer la compréhension entre les employés,
  • favoriser la diffusion des information et leur
    exploitation,
  • promouvoir une nouvelle approche de conception
    des systèmes dinfor- mation (réutilisation de
    codes, interopérabilité des logiciels).
  • Pour ces besoins de standardisation du
    vocabulaire, une terminologie ou une ontologie
    informelle peuvent suffire OLeary, 98.

16
Une aide à la conception et à lutilisation des
systèmes dinformation (1/2)
  • Des apports pour lingénierie des systèmes
    dinformation
  • Guarino, 98
  • Spécification Acquisition des connaissances
    une ontologie peut aider à lanalyse des besoins
    et à définir les spécifications dun SI.
  • Ré-utilisation Partage une ontologie peut
    être, ou peut devenir suite à une traduction, un
    composant ré-utilisable et/ou partagé par
    plusieurs logiciels.
  • Fiabilité Maintenance une ontologie peut
    servir à améliorer la documentation dun logiciel
    et/ou à automatiser des vérifications de
    cohérence (SBCs), réduisant les coûts de
    maintenance.
  • Inter-opérabilité en jouant le rôle dun format
    déchange, lontologie permet à des systèmes
    dinformation, basés sur des paradigmes de
    modélisation et des langages dimplantation
    différents, de coopérer.

17
Une aide à la conception et à lutilisation des
systèmes dinformation (2/2)
  • Vers une meilleure exploitation de sources
    dinformation
  • Recherche une ontologie peut jouer le rôle de
    méta-data servant dindex dans un répertoire
    dinformation.
  • Intégration dans une application entrepôt de
    données, une ontologie peut jouer le rôle dun
    schéma conceptuel commun reliant entre elles
    plusieurs sources dinformation hétérogènes.
  • Interface Homme-Machine la visualisation de
    lontologie permet à lutilisateur de comprendre
    le vocabulaire utilisé par le SI et de mieux
    formuler ses requêtes.
  • Requêtes une ontologie linguistique peut
    permettre de comprendre les requêtes
    (représentation du contenu) de lutilisateur
    formulées en langue naturelle.

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Plan
  • Avant Propos
  • Quest-ce quune ontologie ?
  • A quoi sert une ontologie ?
  • Méthodes de construction
  • Langages de spécification
  • Environnements de développement
  • Applications
  • Conclusions générales
  • Références

19
Préambule
  • Bref état de lart des
    méthodes
  • de développement
    dontologies
  • Jusquen 1996, les premières ontologies ont été
    développées de façon complètement artisanale,
    sans suivre de méthode prédéfinie.
  • De ces premiers projets (ex Mikrokosmos,
    Enterprise Ontology, TOVE, MENELAS) sont issues
    des listes de recommandations constituant des
    ébauches de méthodes, ou cadres méthodologiques.
  • Depuis 1998, on assiste à la naissance de cadres
    méthodologiques plus élaborés inspirés des
    méthodes de lIngénierie des Connaissances (ex
    METHONTOLOGY) et fondés, soit sur la linguistique
    (ex TERMINAE), soit sur lOntologie (ex
    principes proposés par N. Guarino).

20
Des cadres méthodologiques issus de projets (1/2)
  • La méthode Enterprise Ontology Uschold
    King, 95
  • http//www.aiai.ed.ac.uk/project/enterpr
    ise
  • La méthode, basée sur lexpérience du
    développement de lontologie Enterprise Ontology,
    repose sur lidentification de différentes étapes
  • Identification du POURQUOI de lontologie
  • Construction de lontologie (identification des
    concepts clef modélisation informelle
    formalisation) et intégration dontologies
    existantes
  • Evaluation et documentation de lontologie.
  • Cette méthode sinspire du développement de SBCs.
    Les étapes et sous-tâches sont décrites de façon
    abstraite. Les techniques à utiliser pour les
    sous-tâches ne sont pas précisées (ex comment
    identifier les concepts clef ? Quel langage de
    formalisation utiliser ?).

21
Des cadres méthodologiques issus de projets (2/2)
  • La méthode TOVE Grüninger Fox, 95
  • http//www.eil.utoronto.ca/tove/ontoTOC.h
    tml
  • Cette méthode est basée sur lexpérience du
    développement de lonto- logie du projet TOVE
    (TOrento Virtual Enterprise). Elle aboutit à la
    construction dun modèle logique de connaissance.
    Lontologie est développée selon les étapes
    suivantes
  • Identification de scénarii (problèmes) dépendants
    dune application
  • Formulation de questions informelles (basées sur
    les scénarii) auxquelles lontologie doit
    permettre de répondre
  • Spécification dune terminologie à partir des
    termes apparaissant dans les questions.
  • Spécification formelle (en KIF) des axiomes et
    des définitions pour les termes de la
    terminologie.
  • Evaluation de la complétude de lontologie.
  • La méthode reste spécifiée de façon abstraite. Ni
    les différentes étapes ni les techniques ne sont
    décrites en détail.

22
Une méthode inspirée de lIngénierie des
Connaissances
  • METHONTOLOGY Fernandez-Lopez et al.,
    99
  • Cette méthode est développée au Laboratoire
    dIntelligence Artificielle de lUniversité
    polytechnique de Madrid. Elle vise la
    construction dontologies au niveau
    connaissance et repose sur
  • un processus de développement dontologies
    comportant des acti- vités de gestion de projet
    (planification, assurance qualité), des activités
    orientées développement (spécification,
    conceptualisa- tion, formalisation) et des
    activités de support (documentation)
  • un cycle de vie des ontologies basé sur des
    prototypes évoluant.
  • METHONTOLOGY sinspire dune méthode de
    développement de SBCs. Elle est spécifiée de
    façon très détaillée et a été utilisée pour
    construire plusieurs ontologies dont lontologie
    des ontologies Reference Ontology Arpirez-Vega
    et al., 98. Elle est supportée par loutil ODE
    Blazquez et al., 98.

23
Une méthode linguistiquement fondée
  • TERMINAE Biébow Szulman, 99
  • Cette méthode est développée au LIPN, à
    lUniversité de Villetaneuse. Sinsérant dans la
    problématique du groupe de recherche français TIA
    (Terminologie et IA), elle propose la
    construction dontologies à partir de textes en
    suivant quatre principales étapes
  • Constitution dun corpus (documents techniques,
    comptes rendus, livres de cours, etc.), à partir
    dune analyse des besoins de lapplication visée,
  • Etude linguistique, pour identifier des termes et
    des relations lexicales, en utilisant des outils
    de traitement de la langue naturelle,
  • Normalisation sémantique, conduisant à des
    concepts et des relations sémantiques définis
    dans un langage semi-formel.
  • Formalisation et intégration des concepts au sein
    dune BC formelle.
  • Dans sa version actuelle, loutil supportant la
    méthode intègre loutil LEXTER Assadi
    Bourigault, 00 pour identifier des termes
    candidats.

24
Apports méthodologiques de lOntologie
  • Travaux de N. Guarino au LADSEB (Padoue,
    Italie)
  • N. Guarino et son équipe cherchent à évaluer
    lapport des notions et principes de lOntologie
    pour la construction dontologies. Leur
    proposition prend la forme dune ontologie
    générique Guarino, 97 et dune ontologie de
    méta- propriétés Guarino Welty, 00a.
  • Lontologie générique rassemble un ensemble
    dobjets abstraits et leur définition (ex objet
    physique, substance, système, état, processus,
    activité). La construction dune ontologie
    dapplication peut donc se faire par
    spécialisation de lontologie générique.
  • Les méta-propriétés (ex type, rôle) sont
    fondées sur des notions de lOntologie (ex
    identité, unité, rigidité) Guarino Welty, 00b
    et permettent de vérifier la cohérence dune
    ontologie dapplication qui sen trouvera
    dautant plus facilement réutilisable.

25
Bilan
  • A ce jour, des propositions
    existent
  • mais ne sont pas
    unifiées
  • Les méthodes de lIngénierie Ontologique nont
    pas encore atteint, loin sen faut, la maturité
    des méthodes du Génie Logiciel.
  • Les propositions de méthodes sont encore
    incomplètes. Un effort de synthèse et de
    diffusion reste encore à faire, également
    dintégration de retours dexpérience. Cette
    situation justifie les travaux de recherche en
    cours dans différentes équipes.
  • Larticle Fernandez-Lopez, 99 présente un
    premier état de lart, relativement complet, sur
    ces méthodes de développement.
  • Larticle Aussenac-Gilles et al., 00 exploite
    des résultats de travaux menés par le groupe
    français TIA (Terminologie et IA) pour proposer
    une méthode basée sur lanalyse de corpus.

26
Plan
  • Avant Propos
  • Quest-ce quune ontologie ?
  • A quoi sert une ontologie ?
  • Méthodes de construction
  • Langages de spécification
  • Environnements de développement
  • Applications
  • Conclusions générales
  • Références

27
Préambule (1/2)
  • Il existe différents types de langages de
    spécification
  • Lexplicitation des ontologies seffectue au
    moyen de langages et plusieurs types de langages
    peuvent jouer le rôle de langage de
    spécification, allant des langues naturelles
    jusquaux langages de représentation
    opérationnels (exécutables).
  • Dans un projet de construction dontologie, il
    est courant dutiliser plusieurs langages,
    adaptés aux différentes étapes de la
    construction.
  • En amont, pour acquérir les connaissances
    ontologiques, on peut faire usage de la langue
    naturelle ou dun langage de modélisation
    informel.
  • En aval, si lontologie doit devenir un composant
    dune application, on aura recours à des langages
    de représentation formels et/ou exécutables.
  • Dans ce chapitre, on ne sintéresse quaux
    langages de représentation dédiés ou adaptés à la
    spécification dontologies.

28
Préambule (2/2)
  • Bref état de lart des langages de
    représentation
  • dédiés ou adaptés aux
    ontologies
  • Jusquau milieu des années 90, seul existait le
    langage formel Ontolingua comme langage déchange
    dontologies Gruber, 93a.
  • Depuis la fin des années 90, une nouvelle
    génération de langages voit le jour. Leur
    développement répond à plusieurs objectifs
  • améliorer le processus de construction des
    ontologies (ex OCML, Mdos),
  • échanger les ontologies sur le Web (ex RDF(S),
    SHOE, XOL, OIL),
  • intégrer différents paradigmes de représentation,
    comme les langages de Frames et les Logiques de
    description (ex OIL, DefOnto),
  • doter les langages de services inférentiels
    performants (ex OIL, PowerLOOM, DefOnto).

29
OCML un langage facilitant lopérationnalisation
des ontologies (1/2)
  • Exemple de représentations
  • (def-class père (parents, homme) ?p
  • iff-def
  • (or (and (parents ?p) (a_pour_sexe ?p
    masculin))
  • (exists ?e (and (homme ?p)

  • (a_pour_enfant ?p ?e)

  • (personne ?e)))))
  • (def-relation a_pour_père (?p ?h)
  • constraint (and (personne ?p) (homme
    ?h)))

30
OCML un langage facilitant lopérationnalisation
des ontologies (2/2)
  • Caractéristiques principales du
    langage
  • OCML est développé au Knowledge Media Institute
    de lOpen University (Mylton Keynes, Angleterre).
    Il a été initialement défini dans le cadre du
    projet VITAL pour permettre de spécifier des
    modèles de résolution de problèmes au niveau
    connaissance, puis de les opérationnaliser
    Motta, 98Motta, 99.
  • La couche domaine du langage étant considérée
    comme équivalente aux connaissances visées par
    Ontolingua, OCML est supposé opérationnaliser des
    ontologies spécifiées en Ontolingua.
  • La principale caractéristique dOCML est de
    supporter différents styles de spécification
    informel, formel et opérationnel, lopéra-
    tionnel correspondant à du prototypage au niveau
    connaissance.

31
DefOnto un langage permettant lexpression de
méta-connaissances (1/2)
  • Exemple de
    représentations
  • (DefGenConcept père
  • parents -gt (MIa_pour_sexe) -gt
    masculin
  • homme -gt (MEa_pour_enfant) -gt
    personne )
  • (DefRelation a_pour_père
  • IsA a_pour_parents
  • RelationProperties
  • -gt (has_for_domain) -gt personne
  • -gt (has_for_range) -gt homme )

32
DefOnto un langage permettant lexpression de
méta-connaissances (2/2)
  • Caractéristiques principales du
    langage
  • DefOnto est développé dans léquipe Ingénierie
    des Connaissances du LaRIA à lUniversité de
    Picardie Jules Verne, comme sous-langage du
    langage dopérationnalisation de modèles de
    résolution de problèmes Def Kassel et al., 00.
  • DefOnto permet de représenter des
    métaconnaissances (ex des propriétés de
    propriétés) et cette caractéristique est
    notamment importante pour rendre compte de
    concepts de résolution de problèmes Kassel, 99.
  • Un objectif visé par la définition de DefOnto est
    de doter le langage de mécanismes de compilation
    modulaire pour faciliter le développement et la
    maintenance des ontologies formelles.

33
OIL un langage pour échangerdes ontologies sur
le Web (1/2)
  • Exemple de
    représentations
  • class-def defined père
  • subclass-of
  • ((parents and (slot-constraint
    a_pour_sexe

  • has-filler masculin))
  • or (homme and (slot-constraint
    a_pour_enfant

  • has-value personne)))
  • slot-def a_pour_père
  • subclass-of a_pour_parents
  • domain personne
  • range homme

34
OIL un langage pour échangerdes ontologies sur
le Web (2/2)
  • Caractéristiques principales du
    langage
  • http//www.ontoknowledge.org/o
    il/
  • OIL résulte dune initiative internationale
    rassemblant plusieurs équipes collaborant au
    développement de ce langage dans les projets IST
    On-To-Knowledge et IBROW3 et dans le programme
    américain DAML (langage DAML-OIL
    http//www.daml.org).
  • Ses primitives de représentation le situent à
    mi-chemin entre les lan- gages de Frames et les
    Logiques de description Horrocks et al., 00.
  • Un effort particulier a été fait pour léchange
    dontologies sur le Web. Sur le plan syntaxique,
    OIL est doté de deux notations compatibles Web,
    définies selon les deux standards respectifs que
    sont XML et RDF Klein et al., 00.

35
Bilan
  • Pour en savoir
    plus
  • Plusieurs langages sont actuellement en cours de
    définition, quil sagisse de langages de
    modélisation (ex Mdos Nobécourt, 00) ou de
    représentation opérationnels DefOnto, OIL et
    PowerLOOM. Tous ces langages permettent de
    représenter un noyau commun de connaissances.
  • Larticle Corcho Gomez-Perez, 00 présente une
    étude comparative très large de langages de
    spécification dontologies, les comparaisons
    portant sur la puissance dexpression et les
    capacités inférentielles.
  • Larticle Barry et al., 01 propose une étude
    plus poussée, mais restreinte aux seuls langages
    de représentation opérationnels. Les résultats de
    cette étude sont accessibles à ladresse
  • http//www.laria.u-picardie.fr/EQUIPES/ic/LangComp
    /

36
Plan
  • Avant Propos
  • Quest-ce quune ontologie ?
  • A quoi sert une ontologie ?
  • Méthodes de construction
  • Langages de spécification
  • Environnements de développement
  • Applications
  • Conclusions générales
  • Références

37
Préambule
  • Ce chapitre présente des
    environnements
  • de développement
    dontologies
  • Lobjet de ce chapitre est de présenter des
    outils daide à la création et à la mise au point
    dontologies. A notre connaissance, il nexiste
    pas encore denvironnements commerciaux. Il
    sagit de prototypes académiques, accessibles
    publiquement (sur demande aux auteurs).
  • Ce chapitre reprend pour lessentiel les éléments
    dune étude comparative doutils dingénierie
    ontologique publiée récemment dans Duineveld et
    al., 99.

38
Des environnements accessibles publiquement (1/5)
  • Le serveur Ontolingua Farquhar et al.,
    97
  • http//www-ksl-svc.stanford.edu/
  • Ce serveur, localisé à lUniversité de Stanford,
    permet à un utilisateur, ou groupe
    dutilisateurs, de visualiser des ontologies
    existantes et de construire coopérativement de
    nouvelles ontologies. Laccès au serveur
    seffectue au moyen dun browser Web standard.
  • Plusieurs fonctionnalités sont offertes
  • la réutilisation (par fusion et/ou extension)
    dontologies existantes dans différents domaines,
    stockées dans une bibliothèque.
  • une aide au travail coopératif permettant à un
    groupe géographi- quement distribué de construire
    collaborativement une ontologie.
  • lexportation dontologies dans différents
    formats pour utilisation dans des applications.

39
Des environnements accessibles publiquement (2/5)
  • WebOnto Domingue, 98 http//webonto.open.ac.u
    k/
  • WebOnto est développé au Knowledge Media
    Institute à lOpen University. Cest un outil
    accessible sur Internet et principalement
    graphique permettant de construire
    coopérativement des ontologies.
  • Loutil offre plusieurs fonctionnalités
  • Une visualisation graphique et séparée des
    différents composants dune ontologie (classes,
    relations, règles, instances, procédures) adaptée
    à la construction dontologies de grande taille.
  • Le couplage avec un outil de discussion
    dontologies Tadzebao.
  • Des services inférentiels, basés sur le langage
    OCML, permettant de répondre à des requêtes et
    des vérifications de cohérence.
  • Des outils pour la construction coopérative
    (modes diffusion et édition) et lannotation
    (crayons de couleur).

40
Des environnements accessibles publiquement (3/5)
  • ProtégéWin Eriksson et
    al., 99
  • http//smi-web.stanford.edu/projects/
    prot-nt/
  • Ce logiciel a été conçu pour le Département
    dinformatique Médicale de lUniversité de
    Stanford, notamment pour construire des
    ontologies. Plus généralement il permet de
    concevoir des SBCs par réutilisation de modèles
    du domaine et de méthodes de résolution de
    problèmes. ProtégéWin doit être installé
    localement sur un PC sous Windows.
  • Une fois lontologie construite, ProtégéWin
    génère automatiquement un outil dacquisition des
    connaissances pour les instances de lontologie.
  • Une nouvelle version de loutil - Protégé2000 -
    développée en JAVA et autorisant la construction
    coopérative dontologies, est accessible à
    ladresse http//Protege.Stanford.EDU.

41
Des environnements accessibles publiquement (4/5)
  • OntoSaurus
  • http//www.isi.edu/isd/ontosaurus.htm
    l
  • OntoSaurus est un browser Web pour des bases de
    connaissances formalisées en Loom offrant des
    facilités dédition pour la construction
    coopérative dontologies. Il est développé à
    lInstitut pour les Sciences de lInformation
    (ISI) de lUniversité de Californie du Sud.
    Loutil peut être utilisé avec une version de
    Loom installée localement ou tournant sur le site
    de lISI.
  • OntoSaurus est proche dOntolingua. Du fait de
    lutilisation du langage Loom, il offre en plus
    des services inférentiels comme la classification
    automatique de concepts et la vérification de
    cohérence.

42
Des environnements accessibles publiquement (5/5)
  • ODE Blazquez et al.,
    99
  • ODE (Ontology Design Environment) est un outil
    daide à la construction dontologies au niveau
    connaissance, qui est indépendant de tout
    langage formel. ODE est développé à lUniversité
    Polytechniques de Madrid. Le programme doit être
    installé localement sur un PC sous Windows.
  • Lutilisateur remplit à un niveau conceptuel des
    tables (un glossaire de termes, un dictionnaire
    de données, des définitions de concepts et de
    relations) et ce modèle conceptuel est ensuite
    traduit automatiquement dans un langage formel
    (Ontolingua ou F-Logic). ODE inclut des outils de
    vérification de la cohérence de lontologie. Des
    aides graphiques pour linterface sont en cours
    de développement.

43
Bilan (1/3)
  • Les outils peuvent être répartis en deux
    classes
  • Les outils dingénierie ontologique peuvent être
    classés en deux catégories ceux qui sont
    installés localement (e.g., ProtégéWin ODE) et
    ceux qui sont accessibles par Internet (e.g.,
    Ontolingua, WebOnto OntoSaurus).
  • Les outils installés localement ont de meilleures
    performances en temps mais noffrent aucune aide
    pour la collaboration synchrone. Les échanges
    dontologies (importations/exportations) doivent
    se faire par mail ou ftp.
  • Les outils accessibles sur le Web sont plus
    lents. Ils apportent en revanche des aides pour
    lédition synchrone et offrent en général des
    bibliothèques dontologies déjà construites qui
    peuvent être réutilisées.

44
Bilan (2/3)
  • Les outils existants ne sont pas appropriés pour
    supporter
  • lensemble du processus de construction dune
    ontologie
  • Certains outils (e.g., ProtégéWin ODE) sont
    plus adaptés pour fournir une aide lors de la
    phase de conceptualisation de lontologie. Ils
    offrent moins de primitives de haut niveau et ne
    permettent pas de représenter des axiomes. En
    contrepartie, ces outils sont simples à prendre
    en main et sadressent à des utilisateurs non
    expérimentés.
  • Dautres outils (e.g., Ontolingua et OntoSaurus)
    sont plus adaptés pour la formalisation et la
    mise au point dontologies. Reposant sur un
    langage de représentation des connaissances, leur
    prise en main nécessite de connaître le langage.
    En contrepartie ils permettent de créer des
    ontologies plus complexes comportant des axiomes.

45
Bilan (3/3)
  • Pour en savoir
    plus
  • Larticle Duineveld et al., 99 recense un grand
    nombre denviron- nements de développement de
    SBCs ou dédiés aux ontologies et décrit plus
    complètement les outils présentés dans ce
    chapitre.
  • Cet article contient des tableaux de comparaisons
    établies suite au développement de deux
    ontologies de taille différente avec chacun de
    ces outils. Les résultats peuvent être consultés
    sur le site
  • http//www.swi.psy.uva.nl/wondertools/

46
Plan
  • Avant Propos
  • Quest-ce quune ontologie ?
  • A quoi sert une ontologie ?
  • Méthodes de construction
  • Langages de spécification
  • Environnements de développement
  • Applications
  • Conclusions générales
  • Références

47
Préambule (1/2)
  • Ce chapitre présente des scénarii dutilisation
    dontologies
  • Lobjet de ce chapitre est de présenter des
    applications dontologies, cest-à-dire des
    applications tirant parti et profit dune
    ontologie.
  • Ces applications sont regroupées en classes
    correspondant à des scénarii abstraits
    dutilisation dontologies. Ces scénarii sont
    décrits selon un cadre conceptuel (ensemble de
    dimensions) proposé par Uschold Jasper, 99.

48
Préambule (2/2)
  • Chaque scénario est décrit
    selon
  • plusieurs dimensions
    communes
  • Chaque scénario est décrit selon son principe,
    lapport ou bénéfice tiré de lontologie, les
    technologies utilisées et des exemples
    dapplications qui sy conforment.
  • Un diagramme illustre au préalable chaque
    scénario, dans lequel sont positionnés les
    principaux acteurs. Ces derniers sont référencés
    au moyen des sigles suivants
  • AO Auteur de lOntologie
  • DA Développeur de lApplication
  • UA Utilisateur de lApplication

49
Scénario lontologie, en tant que
spécification (1/3)
  • Diagramme
  • Ontologie
    AO

  • DA
  • Application 1 ...
    Application N UA

  • Principe
  • Lontologie modélise un domaine et fournit un
    vocabulaire pour spécifier les besoins dune (ou
    plusieurs) application(s) cible(s).
  • Lontologie guide le développement de systèmes
    opérationnels. Suivant les cas, ces derniers
    peuvent contenir (ou non) une nouvelle
    représentation explicite de lontologie.

50
Scénario lontologie, en tant que
spécification (2/3)
  • Apports de lontologie
  • Les motivations pour cette approche sont diverses
  • - promouvoir la réutilisation de connaissances
    dans plusieurs applications,
  • - faciliter la maintenance de logiciels grâce à
    une représentation explicite de lontologie sur
    laquelle ils sont basés,
  • - rendre pérennes des connaissances
    ontologiques, dans une perspective de mémoire
    organisationnelle.

51
Scénario lontologie, en tant que
spécification (3/3)
  • Exemples
    dapplications
  • Lutilisation dontologies pour le développement
    de SBCs, telle que préconisée dans des méthodes
    comme CommonKADS van Heijst et al., 97.
  • Lontologie PhysSys a été construite pour
    assister des ingénieurs dans le développement
    dapplications concernant lingénierie de
    systèmes physiques dynamiques Borst Akkermans,
    97. PhysSys exploite lontologie EngMath
    couvrant tous les aspects liés à la modélisation
    mathématique en ingénierie Gruber Olsen,
    1994.
  • Technologies
    utilisées
  • Des traducteurs unidirectionnels dontologies ou
    des méthodes de développement de systèmes (e.g.,
    CommonKADS).

52
Scénario Accès à des données via une ontologie
partagée (1/4)
  • Diagramme

  • Ontologie AO

  • se confo rment à

  • Données

  • opérationnelles

  • DA
  • Application 1
    ... Application N UA

53
Scénario Accès à des données via une ontologie
partagée (2/4)
  • Principe
  • Une ontologie est créée pour permettre à
    plusieurs applications daccéder, par le partage
    ou léchange, à des données communes.
  • Des traducteurs bi-directionnels sont développés
    pour faire le lien entre les structures de
    données propres aux applications et le format
    commun de lontologie.
  • Apports de
    lontologie
  • Un premier apport est de réduire le coût des
    applications multiples en leur donnant un accès à
    des données communes et de faciliter
    linter-opérabilité.
  • Un second apport, pour lutilisateur final, est
    davoir accès - dans un format unique - à des
    sources dinformations hétérogènes.

54
Scénario Accès à des données via une ontologie
partagée (3/4)
  • Exemples
    dapplications
  • Le projet TOVE (Toronto Virtual Enterprise) vise
    à fournir une terminologie dentreprise qui soit
    partagée par plusieurs applications développées
    dans différentes unités de lentreprise (bureau
    détudes, fabrication, marketing, etc.) Fox
    Gruninger, 98.
  • Dans le projet EcoCyc (Encyclopedia of E. Coli
    Genes and Metabolism) une ontologie est utilisée
    pour construire une BC qui intègre des données
    provenant de différentes BDs hétérogènes dans le
    champ de la biologie moléculaire Karp et al.,
    1999.
  • Le système MOMIS (Mediator envirOnment for
    Multiple Information Sources) intègre
    semi-automatiquement les schémas conceptuels de
    SI hétérogènes en un Thésaurus Commun. Cette
    ontologie est utilisée par un Médiateur qui
    interroge les différentes sources dinformation
    pour répondre à une requête dun utilisateur
    Bergamaschi et al. 99.

55
Scénario Accès à des données via une ontologie
partagée (4/4)
  • Technologies
    utilisées
  • Des traducteurs bi-directionnels qui peuvent,
    suivant le cas, résider ou non dans les
    applications et être générés automatiquement.
  • Des médiateurs qui intègrent les données venant
    des sources dinformation hétérogènes.
  • Variantes du
    scénario
  • La conception dun glossaire pour faciliter la
    communication au sein dune organisation, ou bien
    la construction dune ontologie pour faciliter
    laccès à une Mémoire dEntreprise. Dans ces cas,
    le consommateur dinformations est un être
    humain.
  • Lorsque des acteurs dune organisation, ou bien
    des développeurs dapplications, ne peuvent
    tomber daccord sur une ontologie commune,
    plusieurs ontologies peuvent co-exister quil
    faut pouvoir relier au moyen de règles. Ce
    problème est étudié par Uschold, 00.

56
Scénario Recherche dinformations basée sur
une ontologie (1/3)
  • Diagramme

  • Ontologie AO

  • Information
  • Requête
    Moteur
  • UA de
    recherche

  • Principe
  • Un groupe dutilisateurs se mettent daccord sur
    une ontologie qui décrit un domaine spécifique.
  • Lontologie est utilisée par un moteur de
    recherche pour accéder à des ressources (ex des
    documents, des informations, des noms dexperts)
    dans un répertoire (ex le Web ou un intranet).

57
Scénario Recherche dinformations basée sur
une ontologie (2/3)
  • Apports de
    lontologie
  • Lontologie joue le rôle dun index pour les
    ressources recherchées, ce qui renforce lespoir
    de retrouver des informations pertinentes.
  • Les connaissances ontologiques permettent de
    représenter le sens de la requête et deffectuer
    des inférences sur les informations décrivant le
    contenu des ressources (les méta-data),
    permettant daméliorer la qualité de la
    recherche.
  • Technologies
    utilisées
  • Des browsers dontologies et des moteurs de
    recherche, constituant plus globalement des
    fournisseurs dinformation appelés brokers.

58
Scénario Recherche dinformations basée sur
une ontologie (3/3)
  • Exemples
    dapplications
  • Dans le cadre du projet (KA)2, la communauté en
    Acquisition des Connaissances a conçu une
    ontologie utilisée par ses membres pour annoter
    des pages Web Benjamins et al., 99a. Ces
    méta-data et lontologie sont exploitées par
    Ontobroker Decker et al., 99.
  • Le projet IBROW3 (Intelligent Brokering Service
    on the WWW) a développé un service daide à la
    configuration de SBCs à partir de composants
    génériques (des méthodes de résolution de
    problèmes) indexés par une ontologie Benjamins
    et al., 99b.
  • Dans la société Boeing (Seatle) un thesaurus a
    été récemment étendu en une ontologie pour
    permettre en interne au personnel daccéder aux
    bons experts (application Expert Locator)
    Clark et al., 00.

59
Scénario Traduction à base dontologie
linguistique (1/3)
  • Diagramme
  • UA
    DA UA
  • Texte Système
    de Texte
  • en LN1
    traduction en LN2
  • Lexique
    Ontologie Lexique AO
  • LN1
    LN2

60
Scénario Traduction à base dontologie
linguistique (2/3)
  • Principe
  • Lontologie fournit un niveau conceptuel
    indépendant de la langue, auquel des lexiques des
    langues concernées sont attachés.
  • Les représentations du sens du texte sont prises
    en charge par lontologie qui joue le rôle dune
    interlangue.
  • Apports de
    lontologie
  • Lontologie fournit un moyen pour représenter la
    signification dun texte dans une interlangue.
  • Elle permet à des lexiques pour différentes
    langues de partager des connaissances (le niveau
    conceptuel).
  • Elle permet à des analyseurs de la langue source
    et à des générateurs dans la langue cible de
    partager des connaissances.

61
Scénario Traduction à base dontologie
linguistique (3/3)
  • Exemples
    dapplications
  • Le système PANGLOSS traduit des textes
    quelconques de lespagnol en anglais Knight
    Luk, 94. Il utilise lontologie SENSUS qui
    intègre notamment WordNet et PENMAN upper Model
    et contient 70.000 concepts et relations.
  • Le système Mikrokosmos traduit en anglais des
    articles de journaux écrits en espagnol ou en
    chinois. Son ontologie contient 8000 concepts
    Viegas, 99.
  • Technologies
    utilisées
  • Principalement des analyseurs et des générateurs
    (e.g., PANGLYSER et PENMAN dans le cas de
    PANGLOSS).

62
Pour en savoir plus
  • Sur les
    scénarii
  • Larticle Uschold Jasper, 99 présente plus
    complètement les scénarii en tâchant dévaluer la
    maturité des technologies mises en jeu et en
    envisageant diverses variations autour de ces
    scénarii.
  • Certains projets atypiques, comme le projet Cyc
    consistant à développer une ontologie couvrant
    lensemble des connaissances de sens commun,
    restent pour le moment en dehors des scénarii
    recensés.
  • Sur les
    applications
  • Les articles van Zyl Corbett, 00a et van Zyl
    Corbett, 00b instancient les scénarii par de
    nombreux exemples dapplications académiques ou
    industrielles. Le second article met plus
    particu- lièrement laccent sur les applications
    des ontologies linguistiques.

63
Plan
  • Avant Propos
  • Quest-ce quune ontologie ?
  • A quoi sert une ontologie ?
  • Méthodes de construction
  • Langages de spécification
  • Environnements de développement
  • Applications
  • Conclusions générales
  • Références

64
Bilan final
  • LIngénierie Ontologique
    demeure
  • une discipline
    naissante
  • La variété des besoins et des champs de recherche
    concernés par le développement des ontologies
    explique la diversité des objets dénotés par le
    terme ontologie.
  • LIngénierie Ontologique, au sein de lIngénierie
    des Connaissances, définit des concepts, méthodes
    et outils, pour rationaliser le dévelop- pement
    des ontologies.
  • Cette discipline est en plein essor, en témoigne
    le nombre important de projets en cours et de
    séminaires qui lui sont consacrés.
  • Cependant, les propositions émanant des projets
    et les pratiques ne sont pas encore unifiées. Un
    effort de synthèse et de diffusion hors du cadre
    académique reste encore à réaliser.

65
Pour approfondir certaines notionsdu domaine
  • Des ressources pédagogiques sont présentes sur
    le web
  • Sur le site du GRACQ, à la rubrique cours, on
    peut consulter un support de cours conçu par J.
    Charlet, N. Aussenac-Gilles, P. Laublet et B.
    Bachimont sur les Ontologies, les Terminologies
    et les Bases de Connaissances Terminologiques

  • http//www.irit.fr/GRACQ/
  • Le site édité par R. Corrazon constitue une
    introduction complète à lOntologie Formelle. On
    y trouve présentés un historique de la
    discipline, les acteurs dhier et daujourdhui,
    les développements récents, une liste douvrages
    et des références à dautres sites

  • http//www.formalontology.it/
  • Sur le site de C. Welty, on peut consulter un
    support de cours rédigé avec N. Guarino,
    introductif à la conférence FOIS (Formal Ontology
    in Information Systems) 2001
  • http//www.cs.vassar.edu/
    faculty/welty/aaai-2000/

66
Pour continuer à suivre les évolutions de la
discipline
  • quelques sites régulièrement mis à
    jour
  • Le site de P. Clark (Boeing) - à ce jour le plus
    complet - indexe toutes sortes dinformations
    relatives aux ontologies, portant sur des
    projets, des organisations, des environnements de
    développement, des conférences, des actes de
    conférences en ligne et des ontologies (!). Il
    comporte quelques 300 entrées
  • http//www.cs.utexas.edu/users
    /mfkb/related.html
  • Le projet IEEE SUO (Standard Upper Ontology) de
    définition dune ontologie générique destinée à
    devenir un standard international est présenté
    sur le site

  • http//suo.ieee.org/
  • Lorganisation Ontology.org édite un forum sur
    internet consacré aux applications des ontologies
    pour le commerce électronique

  • http//www.ontology.org/

67
Plan
  • Avant Propos
  • Quest-ce quune ontologie ?
  • A quoi sert une ontologie ?
  • Méthodes de construction
  • Langages de spécification
  • Environnements de développement
  • Applications
  • Conclusions générales
  • Références

68
Références bibliographiques (1/12)
  • Arpirez-Vega et al., 98 Arpirez-Vega, J.C.,
    Gomez-Pérez, A., Tello, A.L. Pinto, S. (1998)
    (ONTO)2Agent An ontology-based WWW broker to
    select ontologies. Proceedings of the 13th
    European Conference on Artificial Intelligence
    ECAI-98, Brighton.
  • Assadi Bourigault, 00 Assadi, H.
    Bourigault, D. (2000) Analyses syntaxique et
    statistique pour la construction dontologies à
    partir de textes. In J. Charlet et al. (eds),
    Ingénierie des Connaissances Evolutions
    récentes et nouveaux défis, Eyrolles, pp.
    243-255.
  • Aussenac-Gilles et al., 00 Aussenac-Gilles, N.,
    Biébow, B. Szulman, S. (2000) Revisiting
    Ontology Design a methodology based on corpus
    analysis. Proceedings of the 12th International
    Conference on Knowledge Engineering and Knowledge
    Management EKAW2000, R. Dieng O. Corby (eds),
    LNAI 1937, Springer, pp. 172-188.
  • Bachimont, 00 Bachimont, B. (2000) Engagement
    sémantique et engagement ontologique conception
    et réalisation dontologies en ingénierie des
    connaissances. In J. Charlet et al. (eds),
    Ingénierie des Connaissances Evolutions
    récentes et nouveaux défis, Eyrolles, pp. 305-323.

69
Références bibliographiques (2/12)
  • Barry et al., 01 Barry, C., Cormier, C.,
    Kassel, G. Nobécourt, J. (2001) Evaluation de
    langages opérationnels de représentation
    dontologies. Actes des journées Ingénierie des
    Connaissances IC2001, Grenoble. A paraître.
  • Barthès, 98 Barthès, J.-P. A. (1998) La gestion
    des concepts et du vocabulaire dans lentreprise,
    terminologies et ontologies état de lart.
    Rapport de veille technologique IIIA-98-VT9, 46
    pages.
  • Benjamins et al., 99a Benjamins, V.R., Fensel,
    D. Decker, S. (1999) KA2 Building Ontologies
    for the Internet A Midterm Report. International
    Journal of Human Computer Studies, 51(3).
  • Benjamins et al., 99b Benjamins, V.R. et al.
    (1999) Towards Brokering Problem-Solving
    Knowledge on the Internet. Proceedings of the
    11th European Workshop on Knowledge Acquisition,
    Modeling and Management EKAW99, Dagstuhl
    (Allemagne).
  • Bergamaschi et al., 99 Bergamaschi, S.,
    Castano, M.V.S. Beneventano, D. (1999)
    Intelligent Techniques for the Extraction and
    Integration of Heterogeneous Information.
    Proceedings of the IJCAI-99 Workshop on
    Intelligent Information Integration, Stockholm.

70
Références bibliographiques (3/12)
  • Biébow Szulman, 99 Biébow, B. Szulman, S.
    (1999) TERMINAE A linguistic-based tool for the
    building of a domain ontology. Proceedings of the
    11th European Workshop on Knowledge Acquisition,
    Modeling and Management EKAW99, Dagstuhl
    (Allemagne).
  • Blazquez et al., 98 Blazquez, M.,
    Fernandez-lopez, M., Garcia-Pinar, J.M.
    Gomez-Pérez, A. (1998) Building Ontologies at the
    Knowledge Level using the Ontology Design
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    Knowledge Acquisition, Modelling and Management
    KAW98, Banff, Canada.
  • Borst Akkerman, 97 Borst, P. Akkermans, H.
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    Journal of Human and Computer Studies, 46, pp.
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  • Bouaud et al., 94 Bouaud, J., Bachimont, B.,
    Charlet, J. Zweigenbaum, P. (1994) Acquisition
    and Structuring of an Ontology within Conceptual
    Graphs. Proceedings of the ICCS94 Workshop on
    Knowledge Acquisition using Conceptual Graph
    Theory, University of Maryland, College Park, MD,
    1994, pp. 1-25.

71
Références bibliographiques (4/12)
  • Clark et al., 00 Clark, P., Thompson, J.,
    Holmback, H. Duncan, L. (2000) Exploiting a
    Thesaurus-Based Semantic Net for Knowledge-Based
    Search. Proceedings of the 12th Conference on
    Innovative Applications of Artificial
    Intelligence IAAI-2000, Austin (Texas-USA), pp.
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  • Corcho Gomez-Perez, 00 Corcho, O.
    Gomez-Perez, A. (2000) Evaluating Knowledge
    Representation and Reasoning Capabilities of
    Ontology Specification Languages. Proceedings of
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  • Decker et al., 99 Decker, S., Erdmann, M.,
    Fensel, D. Studer, R. (1999) Ontobroker
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    Semi-Structured Information. In R. Meersman et
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    in Multimedia Systems, Kluwer Academic Publisher,
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