Conception D’outils Pour La Fusion Automatique D’ontologies

Résumé: Les données du web sont connues par leur grande hétérogénéité et leur volume croissant ce qui ne facilite pas la recherche d’information. Le web sémantique est une autre vision du web à laquelle est intégrée la sémantique des données afin d’en faciliter la recherche. La sémantique des données est représentée principalement par des ontologies qui constituent un vocabulaire commun (et une même sémantique) couvrant un domaine particulier. Par conséquent, différents consortiums développent des ontologies dans les domaines communs ou qui se chevauchent, augmentant de jour en jour le nombre d’ontologies. La construction d’une ontologie étant une tâche ardue. Il est souvent plus indiqué d’utiliser des ontologies existantes d’un domaine plutôt que d’en construire de nouvelles. Alors, pour permettre une interopérabilité automatique et intelligente entre les utilisateurs humains et / ou applications hétérogènes, la fusion d’ontologies est une solution prometteuse. Les systèmes d’alignement et/ou de fusion d’ontologies qui existent dans la littérature intègrent l’analyse linguistique basée sur le Traitement de Langue Naturelle (TLN) pour aligner les classes, les propriétés ainsi que les instances. Ceci peut réduire la qualité sémantique des mappings obtenus parce qu’elle (l’analyse linguistique) dépend d’un contexte bien spécifié. Pour s’attaquer à ce type de problème, nous proposons un nouveau algorithme d’alignement et / ou de fusion d’ontologies OWL-DL qui intègre une technique d’alignement des instances basée sur les arbres de décision, pour améliorer les performances des techniques d’alignement des classes et des propriétés, basées sur l’analyse linguistique. L’utilisation d’un classifieur basé sur les arbres de décision est ce que caractérise notre système, parce qu’il évite les limitations des techniques de TLN. Ces techniques d’alignement sont également supportées par une technique d’alignement basée sur l’analyse structurelle des ontologies sources qui applique des heuristiques spécifiques pour détecter plus de mappings. Les mappings obtenus sont sémantiquement vérifiés, raffinés et combinés avant d’être utilisés pour générer l’ontologie fusionnée globale. Notre système propose une approche automatique qui ne nécessite aucune intervention humaine pour obtenir une ontologie complète, cohérente et consistante à partir d’ontologies sources. Vu que notre Framework exploite plusieurs formes de sémantiques représentées dans les ontologies sources et intègre un module de validation des mappings initiaux, notre approche améliore la précision des mappings obtenus. Notre algorithme est appliqué sur plusieurs cas de test de la compagnie OAEI’2015 et a donné des résultats encourageant et compétitifs avec les systèmes les mieux classés.

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