Download - Ontologie concept applications
Les ontologies : concept de base et application
Faculté des Sciences et Techniques Fès Université Sidi Mohamed Ben Abdellah
Réalisé par :Rachid BENOUINIAdnane EDDARIOUACHE
Encadré par : A. ZAHI
1
FST Fès 2013 - 2014
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
MSIR FST Fès 2013-2014
2
1
2
4
5
6
3
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Le Plan
MSIR FST Fès 2013-2014
Définitions Ontologie
Applications d’ontologie
Logique de description
Langages pour les ontologies
Vue sur l’ontologie arabe
Conclusion
3
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
IntroductionDéfinitions dans la littératureLes composants d’ontologie Type ontologie Méthodes de construction d’ontologieExemple ontologie
Introduction
MSIR FST Fès 2013-2014
La théorie d’existence tente d’expliquer les concepts qui existent dans le mondeet comment ces concepts sont imbriquées et organisées pour donner du sens.
Les concepts chez un être humaine sont des connaissances exprimables c’est cequ’il peut exprimer c’est l’univers du discours qui sont complétées par desconnaissances non exprimables (sensations, perceptions, sentiments nonverbalisables, connaissances inconscientes, connaissances tacites, etc.).
L'objectif premier d'une ontologie est de modéliser un ensemble deconnaissances dans un domaine donné, qui peut être réel ou imaginaire en langageinterprétable, pour qu’il soit utilisable par un ordinateur.
4
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
IntroductionDéfinitions dans la littératureLes composants d’ontologie Type ontologie Méthodes de construction d’ontologieExemple ontologie
Définitions dans la littérature
MSIR FST Fès 2013-2014
Le mot « Ontologie » vient du grec : ontos pour être, logie pour l’etude et logos pourunivers. C'est un terme philosophique introduit au XIXème siècle qui caractérisel'étude des êtres dans son univers.En informatique, plusieurs définitions ont été données à l'ontologie parmi eux de[Gruber, 93]:« Une ontologie est une spécification explicite d’une conceptualisation »Ca veux dire une ontologie est une description formelle d’une vue abstraite etsimplifiée du monde que l'on veut représenter.
Ontologie
La question qui se pose :Comment décrire ou représenter un domaine avec des ontologies ?
5
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
IntroductionDéfinitions dans la littératureLes composants d’ontologie Type ontologie Méthodes de construction d’ontologieExemple ontologie
Les composants d’ontologie
MSIR FST Fès 2013-2014
Concepts : sont des classes, ensembles, collections ou types d'objets.Relations : relations et interactions entre les concepts.Axiomes : sont utilisés pour décrire les assertions de l'ontologie qui seront considérésaprès comme vrais, pour but de définir les significations des composants d'ontologie.Fonctions : cas particuliers de relation, dans laquelle un élément de la relation, parexemple le nième élément est défini en fonction des n-1 éléments précédents.Instances : C'est une définition extensionnelle de l'ontologie, par exemple lesindividus « Karim » et « Amina » sont des instances du concept «personne».
Les composants d’ontologie
Pour décrire un domaine avec les ontologie on représente les connaissances de ce domaine par les cinq composants suivant :
6
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
IntroductionDéfinitions dans la littératureLes composants d’ontologie Type ontologie Méthodes de construction d’ontologieExemple ontologie
Type ontologie
MSIR FST Fès 2013-2014
Par rapport à l'objet de la conceptualisation de l'ontologie, trois catégories au moins peuvent être identifiées :
Les ontologies de haut niveau (top-level ontologies) :décrivent des concepts très généraux comme l'espace, le temps, la matière, les objets,les événements, les actions, etc., qui sont indépendants d'un problème ou d'undomaine d’application particulier.
Les ontologies de domaine (domaine ontologies) :décrivent le vocabulaire lié à un domaine générique (comme la médecine, ou lesautomobiles) ou une tâche ou une activité générique (comme le diagnostic ou lavente).
Les ontologies d'application (application ontologies) :décrivent des concepts dépendant à la fois d'un domaine et d’une tâche particulièredans ce domaine. Ces concepts correspondent souvent aux rôles joués par des entités.
Mais existe d’autre type d’ontologie.
7
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
IntroductionDéfinitions dans la littératureLes composants d’ontologie Type ontologie Méthodes de construction d’ontologieExemple ontologie
Méthodes de construction d’ontologie
MSIR FST Fès 2013-2014
Pour construire une ontologie on nous faut suivre un processus est un ensemble derègles, Il existe plusieurs méthodes pour cela parmi eux :Méthode de Bernaras et al [1996] Elle repose sur trois points :
Spécifier l'application basée sur l'ontologie en particulier les termes à collecter etles tâches à effectuer en utilisant cette ontologie.
Organiser les termes en utilisant les méta catégories : concepts, relations,attributs, etc.
Affiner l'ontologie et la structurer selon des principes de modularisation etd'organisation hiérarchiques.
8
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
IntroductionDéfinitions dans la littératureLes composants d’ontologie Type ontologie Méthodes de construction d’ontologieExemple ontologie
Exemple ontologie
MSIR FST Fès 2013-2014
Un Animal est une classe.
Une Plante est une classe, mais disjointe d'Animal.
Un Arbre est une sous-classe de Plante.
Une Branche est une partie d'un Arbre.
Une Feuille est une partie d'une Branche
Un Herbivore est un Animal qui ne mange qu'unePlante ou une partie d'une Plante.
Un Carnivore est un Animal qui mange aussi unAnimal.
Une Girafe est un Herbivore qui ne mange que desFeuilles.
Un Lion est un Carnivore qui ne mange que desHerbivores.
1
3
4
5
6
2
7
9
8
9
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Applications d’ontologie
MSIR FST Fès 2013-2014
Commerce électronique : le but et de formaliser des connaissances pour l'échange dedonnées dans le domaine du Commerce Électronique.Ingénierie des Systèmes : par exemple exploite une ontologie couvrant tous les aspectsliés à la modélisation mathématique en ingénierie. pour assister des ingénieurs dans ledéveloppement d’applications concernant l’ingénierie de systèmes physiquesdynamiques.Recherche d’information : d'enrichir les requêtes et améliorer la qualité des résultats, àsavoir la recherche de sens plutôt que la chaîne de recherche de correspondance.Web sémantique : comme une référence sémantique pour lever l'ambiguïté dessignifications utilisés dans les sites Web.Traduction (interlingua) : La traduction automatique et clarification des termes, entrouvant la cartographie exacte des concepts à travers les langues.Il existe d’autres application d’ontologie.
Les ontologie a beaucoup d’utilisation :
10
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Définition Composants de logique de description Exemple logique de descriptionDécidabilité et complexitéRaisonnement
Logique de description DL
MSIR FST Fès 2013-2014
La logique de description pas un langage, mais une famille de langage a deux buts :représenter les connaissances => ‘description’raisonner à partir de ces connaissances => ‘logic’
La logique de description et composé de :Abox : Assertion box permet d’instancie des individus et les relations entre eux.Tbox : Terminological box pour la définition des concepts et des rôlesbase de connaissances de DL = Tbox ABox
Définition
L’univers du discours est constitué d’individus, appartenant à des concepts (ou classes),et reliés entre eux par des rôles (ou propriété).Exemple :
Individu minos, socrate, ab123cdConcept Menteur, Homme, VoitureRôle connaît, conduit
11
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
DéfinitionComposants de logique de description Exemple logique de descriptionDécidabilité et complexitéRaisonnement
Composants de logique de description
MSIR FST Fès 2013-2014
Composants de logique de description :
DL Explication⊤ concept universel (top)⊥ concept absurde (bottom)¬ C complémentC ⊔ D unionC ⊓ D intersection{a} extension
∃ r C qualificateur existentiel∀ r C qualificateur universel= n r C quantificateur≤ n r C quantificateur (max)≥ n r C quantificateur (min)
r⁻ rôle inverser∘s rôle composé¬r complément
C ⊑ D subsomption de conceptsr ⊑ s subsomption de rôles
Exemples :
¬ MenteurHomme ⊔ VoitureCrétois ⊓MenteurVoiture ⊓ (Rouge ⊔ ¬Ferrari){john, paul, george, ringo}
∃ enfant∀ conduit Ferrari(∃ conduit) ⊓ (∀ conduit Ferrari)= 2 conduit Ferrari≥ 2 connait (Crétois ⊓Menteur)
conduit⁻connait ∘ conduitconnait ∘ connait
Personne ⊑ Adulte ⊔ Enfantami ⊑ connait
Concepts complexes de restrictions
Concepts complexesconstructeurs ensemblistes
Rôles
Axiomes
12
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Définition Composants de logique de description Exemple logique de descriptionDécidabilité et complexitéRaisonnement
Exemple logique de description
MSIR FST Fès 2013-2014
En peut le représenté les connaissance soit graphiquement soit en logique simplifiée :
Animal
Mammifère
Fourrure
Ours
Eau
BaleinePoisson
Chat
est-un
vit-dans
a
a
est-un
est-un
est-un
est-un
vit-dans
13
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
DéfinitionComposants de logique de description Exemple logique de descriptionDécidabilité et complexitéRaisonnement
Décidabilité et complexité
MSIR FST Fès 2013-2014
Selon le niveaux d’expressivité du description qu’on veux atteint on doit utilisé un type de constructeurs, axiomes et rôles. une meilleur expressivité => grand complexité => temps du résonnement plus grandEt afin de garantir que les mécanismes de raisonnement seront décidables
=> on impose au DL des contraintes sur les axiomes et les constructeurs autorisés et la manière de les combiner.
Expressivité (Famille-Syntaxe) ⊨ C ⊑ D ⊨ C(a)
FLE C ⊓ D∀ r C∃ r
P(Polynomial)
P
AL ¬ C P P
ALE ∃ r C NP PSPACE
ALCO Avec {a1,…} PSPACE
SHOIN Avec r⁻ EXPTIME
SHIQ Avec ≥ n r C EXPTIME
14
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Définition Composants de logique de description Exemple logique de descriptionDécidabilité et complexitéRaisonnement
Raisonnement
MSIR FST Fès 2013-2014
Problème des modèles infinis :Exemple : Entier ⊑ (= 1 suivant Entier) ⊓ (≤ 1 suivant⁻)
{zero} ⊑ Entier ⊓ (= 0 suivant⁻)
Enjeux :
Comme la logique de prédicats la logique de description a aussi des techniqued’inférence. Une qui se base sur l’algorithme normalisation-comparaison (formenormal puis comparaison), autre sur une méthode qui s’appelle méthode destableaux sémantique.
Il existe plusieurs implémentations de raisonneurs sur la logique de description :Hermit, Pellet, Racer, FaCT …
Raisonnement
15
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Web sémantiqueLangage XML et RDF Langage OWL Outils pour travailler avec les ontologies Exemple Ontologie
Web sémantique
MSIR FST Fès 2013-2014
Le Web sémantique a pour objectif le partage de connaissances contenues dansdes silos d'informations, appelés aussi bases de données. Baé sur la technologie XML.
XML (eXtensible Markup Language) a été recommandé par le W3C en 1998.L’objectif était de pallier la sémantique « faible » de HTML.
Web sémantique et XML
<!-- XML -->
<Perssone homepage="http://ahmadi.net/">
<nom>karim</nom>
<prenom>El-ahmadi</prenom>
<profession>Avocat</profession>
</Perssone>
<!-- HTML -->
<a href="http://ahmadi.net/">
karim <strong>El-ahmadi</strong>
(<em>Avocat</em>)
</a>
Exemple :
16
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Web sémantiqueLangage XML et RDF Langage OWL Outils pour travailler avec les ontologies Exemple Ontologie
Langage XML et RDF
MSIR FST Fès 2013-2014
Resource Description Framework (RDF) dérivé de XML recommandé par le W3Cen 1999, vise à munir le Web d’un modèle de données plus adapté, ayant unestructure de graphe.
L’objectif est de construire le "Semantic Web" dans lequel les machines ont accèsà la sémantique des données.Toute information en RDF est représentée par un triplet : sujet, prédicat et objet.
RDF
sujet : FSTprédicat : à-pour-masterobjet : MSIR
Exemple :
17
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Web sémantiqueLangage XML et RDF Langage OWL Outils pour travailler avec les ontologies Exemple Ontologie
Langage OWL
MSIR FST Fès 2013-2014
Web Ontology Language (OWL) devenues une recommandation du W3C fin 2012, estun langage de représentation des connaissances construit sur le modèle de donnéesde RDF. Basé sur les recherches effectuées dans le domaine de la logique dedescription.
Définition
OWL-Lite : le plus simple, il est destiné à représenter des hiérarchies de conceptssimples, Sa simplicité lui permet d’avoir une complexité faible, et le calcule de réponseest en temps raisonnable.OWL-DL : plus complexe fondé sur la logique descriptive, Il est adapté pour faire desraisonnements.OWL-Full : plus complexe du OWL utilisé pour avoir un haut niveau de capacité dedescription, quitte à ne pas pouvoir garantir la complétude et la décidabilité descalculs liés à l'ontologie.
Les niveaux d'OWL
18
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Web sémantiqueLangage XML et RDF Langage OWL Outils pour travailler avec les ontologies Exemple Ontologie
Composantes OWL
MSIR FST Fès 2013-2014
OWL offre des axiomes « de haut niveau » qui visent à : améliorer la lisibilité etoptimiser le raisonnement .
Axiomes sur les concepts DL OWL
C ⊑ D rdfs:subClassOfC(a) rdf:typeC ⊑ D et D ⊑ C owl:equivalentClassC ⊑ ¬D owl:disjointWith
owl:AllDisjointClasses
Axiomes sur les Rôles DL OWL DL OWL
⊤⊑ (≤ 1 r) owl:FunctionalProperty ∃ r ⊑ C rdfs:domain⊤⊑ (≤ 1 r⁻) owl:InverseFunctionalProperty ∃ r⁻ ⊑ C rdfs:ranger ∘ r ⊑ r owl:TransitiveProperty r ⊑ p rdfs:subPropertyOfr ⊑ r⁻ owl:SymetricProperty r ⊑ p et p ⊑ r owl:equivalentPropertyr ⊑ ¬(r⁻) owl:AsymmetricProperty r ⊑ p⁻ et p⁻ ⊑ r owl:inverseOfr ⊑ ¬p owl:propertyDisjointWith ⊤⊑ ¬(∃ r self) owl:IreflexiveProperty
owl:AllDisjointProperties ⊤⊑ (∃ r self) owl:ReflexivePropertyp ∘ q ∘ ... ⊑ r owl:propertyChainAxiom
19
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Web sémantiqueLangage XML et RDF Langage OWL Outils pour travailler avec les ontologies Exemple Ontologie
Requêtes sur OWL
MSIR FST Fès 2013-2014
SPARQL Protocol and RDF Query Language, est un langage de requête et un protocolequi permet de rechercher, d'ajouter, de modifier ou de supprimer des données RDFdonc va nous permettre de construire des requêtes sur le graphe de l’ontologie enOWL.
Requêtes SPARQL
PREFIX rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
PREFIX dc: <http://purl.org/dc/elements/1.1/>
SELECT DISTINCT ?nom ?image ?description
WHERE {
?personne rdf:type foaf:Person.
?personne foaf:name ?nom.
?image rdf:type foaf:Image.
?personne foaf:img ?image.
?image dc:description ?description
} LIMIT 1000
Exemple de requête :
20
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Web sémantiqueLangage XML et RDF Langage OWL Outils pour travailler avec les ontologies Exemple Ontologie
Outils pour travailler avec les ontologies
MSIR FST Fès 2013-2014
Protégé est le plus connu des éditeurs d'ontologie. Open-source, développé parl'université Stanford, il a intégrer à partir de 2003 les standards du Web sémantiqueet notamment OWL. Il offre de nombreux composants optionnels : raisonneurs,interfaces graphiques.Pour l‘edition des ontologie il utilise un syntaxe simplifier avec les axiomes en pseudo-anglais ce permet un bon lisibilité.
Protégé
Il existe plusieurs outils pour éditer des ontologies pour différents type d’applicationen particulier pour le web sémantique parmi eux :
ProtégéTopBraidComposerOntoStudioSWOOP
Editeur d’ontologie
21
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Web sémantiqueLangage XML et RDF Langage OWL Outils pour travailler avec les ontologies Exemple Ontologie
Syntaxe de Protégé
MSIR FST Fès 2013-2014
Protégé offre un syntaxe plus lisible qui viennent en fait du langage OWL :
Concepts complexes constructeurs ensemblistes DL Protégé⊤ Thing⊥ Nothing ¬ C not CC ⊔ D C and DC ⊓ D C or D{a} {a}Concepts complexes de restrictions∃ r C r some C∀ r C r only C= n r C r exactly n C≤ n r C r max n C≥ n r C r min n CRôlesr⁻ inverse(r)r∘s r o s
Axiomes sur les concepts DL Protégé
C ⊑ D Super class(C,D)C(a) Member(C,a)C ⊑ D et D ⊑ C Equivalent class(C,D)C ⊑ ¬D Disjoint class(C,D)
Axiomes sur les Rôles DL Protégé DL Protégé
⊤⊑ (≤ 1 r) Functional(r) ∃ r ⊑ C Domain(r,C)⊤⊑ (≤ 1 r⁻) Inverse functional(r) ∃ r⁻ ⊑ C Range(r,C)r ∘ r ⊑ r Transitive(r) r ⊑ p Super property(r,p)r ⊑ r⁻ Symmetric(r) r ⊑ p et p ⊑ r Equivalent property(r,p)r ⊑ ¬(r⁻) Asymmetric(r) r ⊑ p⁻ et p⁻ ⊑ r Inverse property(r,p)⊤⊑ (∃ r self) Reflexive(r)⊤⊑ ¬(∃ r self) Irreflexive(r)r ⊑ ¬p Disjoint property(r,p)
22
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Web sémantiqueLangage XML et RDF Langage OWL Outils pour travailler avec les ontologies Exemple Ontologie
Exemple Ontologie
MSIR FST Fès 2013-2014
Un Animal est une classe.
Une Plante est une classe, mais disjointe d'Animal.
Un Arbre est une sous-classe de Plante.
Une Branche est une partie d'un Arbre.
Une Feuille est une partie d'une Branche
Un Herbivore est un Animal qui ne mange qu'une Planteou une partie d'une Plante.
Un Carnivore est un Animal qui mange aussi un Animal.
Une Girafe est un Herbivore qui ne mange que desFeuilles.
Un Lion est un Carnivore qui ne mange que desHerbivores.
Un AnimalPlant est un Plant et est un Animal.
1
3
4
5
6
2
7
9
8
Le processus résonnement sur cet ontologie donne a la fin une contradiction sur la dernière assertion car Plant et Animal sont disjoint donc impossible que créer un sous concept qui hérite de ces deux.
23
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Web sémantiqueLangage XML et RDF Langage OWL Outils pour travailler avec les ontologies Exemple Ontologie
Exemple Ontologie
MSIR FST Fès 2013-2014
Un Animal est une classe.
Une Plante est une classe, mais disjointe d'Animal.
Un Arbre est une sous-classe de Plante.
Une Branche est une partie d'un Arbre.
Une Feuille est une partie d'une Branche
Un Herbivore est un Animal qui ne mange qu'une Planteou une partie d'une Plante.
Un Carnivore est un Animal qui mange aussi un Animal.
Une Girafe est un Herbivore qui ne mange que desFeuilles.
Un Lion est un Carnivore qui ne mange que desHerbivores.
Un AnimalPlant est un Plant et est un Animal.
1
3
4
5
6
2
7
9
8
Le système d’inférence donne des explication pour quoi cet assertion est considéré comme absurde
24
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Ontologie Arabe
MSIR FST Fès 2013-2014
L’ontologie arabe est une représentation formelle des concepts que les termes arabesvéhiculent, Pour chaque terme dans la langue arabe, un ensemble de sens et de relationssémantiques sont identifiés, pour créer un arbre de significations des termes arabes.
Exemple :
25
Ontologie Applications d’ontologie Logique de description Langages pour les ontologiesOntologie ArabeConclusion
Conclusion
MSIR FST Fès 2013-2014
Le terme ontologie vient de la philosophie qui signifie l’étude de l’être dans son universet était appliquée aux systèmes d'information a fin de représenter ou décrire desconnaissance d’un domaine.
Et pour avoir d’un moyenne de résonnement dans sa définition a était basé sur lalogique de description a fin d’avoir un cohérence sémantique.
Et par ce que les connaissances d’un domaine doit être partagées il n’y a pas demeilleurs que le web pour le partagé. Pour cela de nouvelles spécifications sontindispensables. Le langage OWL dérivé de XML et basé sur DL pour créer des Ontologie.
Donc la notion d’ontologie a subie plusieurs transformations a fin d’introduire la notionsémantique au machines.