Ontologie (science de l'information)

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En informatique et en sciences de l'information , une ontologie englobe une représentation, une dénomination formelle et une définition des catégories, des propriétés et des relations entre les concepts, les données et les entités qui justifient un, plusieurs ou tous les domaines du discours . Plus simplement, une ontologie est une façon de montrer les propriétés d'un domaine et comment elles sont liées, en définissant un ensemble de concepts et de catégories qui représentent le sujet.

Chaque discipline ou domaine académique crée des ontologies pour limiter la complexité et organiser les données en informations et connaissances. Chacun utilise des hypothèses ontologiques pour encadrer des théories, des recherches et des applications explicites. De nouvelles ontologies peuvent améliorer la résolution de problèmes dans ce domaine. Traduire des documents de recherche dans chaque domaine est un problème rendu plus facile lorsque des experts de différents pays maintiennent un vocabulaire contrôlé de jargon entre chacune de leurs langues. [1]

Par exemple, la définition et l'ontologie de l'économie est une préoccupation primordiale dans l'économie marxiste , [2] mais aussi dans d'autres sous-domaines de l'économie . [3] Un exemple d'économie reposant sur la science de l'information se produit dans les cas où une simulation ou un modèle est destiné à permettre des décisions économiques, telles que la détermination des immobilisations à risque et de combien (voir gestion des risques ).

Ce que les ontologies des sciences de l' information et de la philosophie ont en commun, c'est la tentative de représenter des entités, des idées et des événements, avec toutes leurs propriétés et relations interdépendantes, selon un système de catégories. Dans les deux domaines, il existe un travail considérable sur les problèmes d' ingénierie ontologique (par exemple, Quine et Kripke en philosophie, Sowa et Guarino en informatique), [4] et des débats concernant la mesure dans laquelle l' ontologie normative est possible (par exemple, le fondationnalisme et le cohérentisme en philosophie, BFO et Cycen intelligence artificielle).

L'ontologie appliquée est considérée comme un successeur spirituel des travaux antérieurs en philosophie, mais de nombreux efforts actuels sont plus préoccupés par l'établissement de vocabulaires contrôlés de domaines étroits que par les premiers principes , l'existence d' essences fixes ou si des objets durables (par exemple, le perdurantisme et l' endurantisme ) peuvent être ontologiquement plus primaires que les processus . L'intelligence artificielle a retenu le plus d'attention en ce qui concerne l'ontologie appliquée dans des sous-domaines tels que le traitement du langage naturel dans la traduction automatique et la représentation des connaissances, mais les éditeurs d'ontologies sont souvent utilisés dans une gamme de domaines comme l'éducation sans l'intention de contribuer à l'IA. [5]

Étymologie

Le mot composé ontologie combine onto - , du grec ὄν , on ( gen. ὄντος, ontos ), c'est-à-dire "être ; ce qui est", qui est le participe présent du verbe εἰμί , eimí , c'est-à-dire "être, je suis ", et -λογία , -logia , c'est-à-dire "discours logique", voir les composés classiques pour ce type de formation de mots. [6] [7]

Alors que l' étymologie est grecque, la plus ancienne trace existante du mot lui-même, la nouvelle forme latine ontologia , est apparue en 1606 dans l'ouvrage Ogdoas Scholastica de Jacob Lorhard ( Lorhardus ) et en 1613 dans le Lexicon philosophicum de Rudolf Göckel ( Goclenius ).

La première occurrence en anglais de l' ontologie telle qu'enregistrée par l' OED ( Oxford English Dictionary , édition en ligne, 2008) est venue dans Archeologia Philosophica Nova ou New Principles of Philosophy de Gideon Harvey .

Historique

Les ontologies proviennent de la branche de la philosophie connue sous le nom de métaphysique , qui traite de questions telles que "qu'est-ce qui existe?" et "quelle est la nature de la réalité?". L'une des cinq branches traditionnelles de la philosophie, la métaphysique s'intéresse à l'exploration de l'existence à travers des propriétés, des entités et des relations telles que celles entre les particuliers et les universaux , les propriétés intrinsèques et extrinsèques , ou l' essence et l' existence . La métaphysique a été un sujet de discussion continu depuis l'histoire enregistrée.

Depuis le milieu des années 1970, les chercheurs dans le domaine de l' intelligence artificielle (IA) ont reconnu que l'ingénierie des connaissances est la clé pour construire de grands et puissants systèmes d'IA [ citation nécessaire ] . Les chercheurs en intelligence artificielle ont fait valoir qu'ils pourraient créer de nouvelles ontologies en tant que modèles informatiques permettant certains types de raisonnement automatisé , ce qui n'a été que marginalement réussi . Dans les années 1980, la communauté de l'IA a commencé à utiliser le terme ontologie pour désigner à la fois une théorie d'un monde modélisé et un composant de systèmes basés sur la connaissance . En particulier, David Powers a introduit le mot ontologieà l'IA pour faire référence au monde réel ou à l'ancrage robotique [8] [9] [10] publiant en 1990 des revues de littérature mettant l'accent sur l'ontologie ancrée en association avec l'appel à contributions pour un symposium d'été AAAI sur l'apprentissage automatique du langage naturel et de l'ontologie, avec un version augmentée publiée dans SIGART Bulletin et incluse comme préface aux actes. [11] Certains chercheurs, s'inspirant des ontologies philosophiques, considéraient l'ontologie computationnelle comme une sorte de philosophie appliquée. [12]

En 1993, la page Web et l'article largement cités "Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing" de Tom Gruber [13] utilisaient l' ontologie comme terme technique en informatique étroitement lié à l'idée antérieure de réseaux sémantiques et de taxonomies . Gruber a introduit le terme comme spécification d'une conceptualisation :

Une ontologie est une description (comme une spécification formelle d'un programme) des concepts et des relations qui peuvent formellement exister pour un agent ou une communauté d'agents. Cette définition est cohérente avec l'utilisation de l'ontologie comme ensemble de définitions de concepts, mais plus générale. Et c'est un sens du mot différent de son usage en philosophie. [14]

Tentant d'éloigner les ontologies des taxonomies et des efforts similaires dans la modélisation des connaissances qui reposent sur les classes et l' héritage , Gruber a déclaré (1993) :

Les ontologies sont souvent assimilées à des hiérarchies taxonomiques de classes, à des définitions de classes et à la relation de subsomption , mais les ontologies ne doivent pas nécessairement être limitées à ces formes. Les ontologies ne se limitent pas non plus à des définitions conservatrices  , c'est-à-dire à des définitions au sens logique traditionnel qui n'introduisent que la terminologie et n'ajoutent aucune connaissance sur le monde. [15] Pour spécifier une conceptualisation, il faut énoncer des axiomes qui contraignent les interprétations possibles pour les termes définis. [16]

En tant que raffinement de la définition de Gruber, Feilmayr et Wöß (2016) ont déclaré: "Une ontologie est une spécification formelle et explicite d'une conceptualisation partagée qui se caractérise par une expressivité sémantique élevée requise pour une complexité accrue." [17]

Composants

Les ontologies contemporaines partagent de nombreuses similitudes structurelles, quel que soit le langage dans lequel elles sont exprimées. La plupart des ontologies décrivent des individus (instances), des classes (concepts), des attributs et des relations. Dans cette section, chacun de ces composants est décrit tour à tour.

Les composants communs des ontologies incluent :

Personnes
Instances ou objets (les objets de base ou "au niveau du sol")
Des classes
Ensembles, collections, concepts, classes en programmation , types d'objets ou sortes de choses
Les attributs
Aspects, propriétés, caractéristiques, caractéristiques ou paramètres que les objets (et les classes) peuvent avoir
Rapports
Comment les classes et les individus peuvent être liés les uns aux autres
Termes de fonction
Structures complexes formées à partir de certaines relations pouvant être utilisées à la place d'un terme individuel dans une déclaration
Restrictions
Descriptions formellement énoncées de ce qui doit être vrai pour qu'une affirmation soit acceptée comme entrée
Des règles
Déclarations sous la forme d'une phrase si-alors (antécédent-conséquent) qui décrivent les inférences logiques qui peuvent être tirées d'une affirmation sous une forme particulière
Axiomes
Assertions (y compris les règles) sous une forme logique qui, ensemble, constituent la théorie globale que l'ontologie décrit dans son domaine d'application. Cette définition diffère de celle des « axiomes » dans la grammaire générative et la logique formelle . Dans ces disciplines, les axiomes ne comprennent que des énoncés affirmés comme une connaissance a priori . Tels qu'utilisés ici, les "axiomes" incluent également la théorie dérivée d'énoncés axiomatiques
Événements
Le changement d'attributs ou de relations

Les ontologies sont généralement codées à l'aide de langages d'ontologie .

Genres

Ontologie de domaine

Une ontologie de domaine (ou ontologie spécifique à un domaine) représente des concepts qui appartiennent à un domaine du monde, comme la biologie ou la politique. Chaque ontologie de domaine modélise généralement des définitions de termes spécifiques à un domaine. Par exemple, le mot carte a de nombreuses significations différentes. Une ontologie sur le domaine du poker modéliserait le sens « carte à jouer » du mot, tandis qu'une ontologie sur le domaine du matériel informatique modéliserait les sens « carte perforée » et « carte vidéo ».

Étant donné que les ontologies de domaine sont écrites par différentes personnes, elles représentent des concepts de manière très spécifique et unique, et sont souvent incompatibles au sein d'un même projet. À mesure que les systèmes qui reposent sur des ontologies de domaine se développent, ils doivent souvent fusionner des ontologies de domaine en réglant manuellement chaque entité ou en utilisant une combinaison de fusion de logiciels et de réglage manuel. Cela représente un défi pour le concepteur d'ontologies. Différentes ontologies dans le même domaine surviennent en raison de différentes langues, de différentes utilisations prévues des ontologies et de différentes perceptions du domaine (basées sur le contexte culturel, l'éducation, l'idéologie, etc.) [ citation nécessaire ] .

À l'heure actuelle, la fusion d'ontologies qui ne sont pas développées à partir d'une ontologie supérieure commune est un processus largement manuel et donc long et coûteux. Les ontologies de domaine qui utilisent la même ontologie supérieure pour fournir un ensemble d'éléments de base avec lesquels spécifier les significations des entités d'ontologie de domaine peuvent être fusionnées avec moins d'effort. Il existe des études sur les techniques généralisées de fusion d'ontologies, [18] mais ce domaine de recherche est toujours en cours, et c'est un événement récent de voir le problème évité en ayant plusieurs ontologies de domaine utilisant la même ontologie supérieure comme la fonderie OBO .

Ontologie supérieure

Une ontologie supérieure (ou ontologie de base) est un modèle des relations et des objets communément partagés qui sont généralement applicables à travers un large éventail d'ontologies de domaine. Il utilise généralement un glossaire de base qui englobe les termes et les descriptions d'objets associés tels qu'ils sont utilisés dans diverses ontologies de domaine pertinentes.

Les ontologies supérieures standardisées disponibles pour utilisation comprennent BFO , la méthode BORO , Dublin Core , GFO , Cyc , SUMO , UMBEL , l'ontologie fondamentale unifiée (UFO) [19] et DOLCE . [20] [21] WordNet a été considéré comme une ontologie supérieure par certains et a été utilisé comme un outil linguistique pour apprendre les ontologies de domaine. [22]

Ontologie hybride

L' ontologie Gellish est un exemple de combinaison d'une ontologie supérieure et d'une ontologie de domaine.

Visualisation

Une étude des méthodes de visualisation d'ontologies est présentée par Katifori et al. [23] Une enquête mise à jour sur les méthodes et outils de visualisation d'ontologies a été publiée par Dudás et al. [24] Les méthodes de visualisation d'ontologie les plus établies, à savoir la visualisation d'arbres indentés et de graphes, sont évaluées par Fu et al. [25] Un langage visuel pour les ontologies représentées dans OWL est spécifié par la notation visuelle pour les ontologies OWL (VOWL) ​​. [26]

Ingénierie

L'ingénierie d'ontologies (également appelée construction d'ontologies) est un ensemble de tâches liées au développement d'ontologies pour un domaine particulier. [27] C'est un sous-domaine de l'ingénierie des connaissances qui étudie le processus de développement d'ontologies, le cycle de vie d'ontologies, les méthodes et méthodologies de construction d'ontologies, ainsi que les outils et langages qui les soutiennent. [28] [29]

L'ingénierie des ontologies vise à rendre explicites les connaissances contenues dans les applications logicielles et les procédures d'organisation pour un domaine particulier. L'ingénierie des ontologies offre une direction pour surmonter les obstacles sémantiques, tels que ceux liés aux définitions des termes métiers et des classes logicielles. Les défis connus de l'ingénierie ontologique incluent :

  1. S'assurer que l'ontologie est à jour avec la connaissance du domaine et l'utilisation des termes
  2. Fournir une spécificité et une couverture de concept suffisantes pour le domaine d'intérêt, minimisant ainsi le problème d'exhaustivité du contenu
  3. S'assurer que l'ontologie peut prendre en charge ses cas d'utilisation

Éditeurs

Les éditeurs d'ontologies sont des applications conçues pour aider à la création ou à la manipulation d'ontologies. Il est courant que les éditeurs d'ontologies utilisent un ou plusieurs langages d'ontologies .

Les aspects des éditeurs d'ontologies incluent : les possibilités de navigation visuelle dans le modèle de connaissances , les moteurs d'inférence et l'extraction d'informations ; prise en charge des modules ; l'importation et l'exportation de langages étrangers de représentation des connaissances pour l' appariement d'ontologies ; et le support de méta-ontologies telles que OWL-S , Dublin Core , etc. [30]

Apprentissage

L'apprentissage d'ontologies est la création automatique ou semi-automatique d'ontologies, y compris l'extraction des termes d'un domaine à partir d'un texte en langage naturel. Comme la construction manuelle d'ontologies est extrêmement laborieuse et chronophage, il y a une grande motivation pour automatiser le processus. L'extraction d'informations et la fouille de textes ont été explorées pour lier automatiquement des ontologies à des documents, par exemple dans le cadre des défis BioCreative. [31]

Recherche

Les hypothèses épistémologiques, qui dans la recherche demandent "Que savez-vous ? ou "Comment le savez-vous ?", créent les fondements que les chercheurs utilisent lorsqu'ils abordent un certain sujet ou domaine de recherche potentielle. Comme l'épistémologie est directement liée à la connaissance et à la façon dont nous en arrivons Pour accepter certaines vérités, les personnes menant des recherches universitaires doivent comprendre ce qui leur permet de commencer à construire une théorie. Simplement, les hypothèses épistémologiques obligent les chercheurs à se demander comment ils parviennent aux connaissances dont ils disposent. [ citation nécessaire ]

Langues

Un langage d' ontologie est un langage formel utilisé pour coder une ontologie. Il existe un certain nombre de langages de ce type pour les ontologies, à la fois propriétaires et basés sur des normes :

  • Common Algebraic Specification Language est un langage de spécification basé sur la logique générale développé au sein du groupe de travail IFIP 1.3 "Foundations of System Specifications" et est un langage standard de facto pour les spécifications logicielles. Elle est maintenant appliquée aux spécifications d'ontologies afin de fournir des mécanismes de modularité et de structuration.
  • La logique commune est la norme ISO 24707, une spécification d'une famille de langages d'ontologie qui peuvent être traduits avec précision les uns dans les autres.
  • Le projet Cyc a son propre langage d'ontologie appelé CycL , basé sur le calcul des prédicats du premier ordre avec quelques extensions d'ordre supérieur.
  • DOGMA (Developing Ontology-Grounded Methods and Applications) adopte l'approche de modélisation orientée vers les faits pour fournir un niveau supérieur de stabilité sémantique.
  • Le langage gellish comprend des règles pour sa propre extension et intègre ainsi une ontologie avec un langage ontologique.
  • IDEF5 est une méthode d' ingénierie logicielle pour développer et maintenir des ontologies de domaine utilisables et précises.
  • KIF est une syntaxe pour la logique du premier ordre basée sur des S-expressions . SUO-KIF est une version dérivée prenant en charge l' ontologie fusionnée supérieure suggérée .
  • MOF et UML sont des standards de l' OMG
  • Olog est une approche théorique des catégories des ontologies, mettant l'accent sur les traductions entre les ontologies à l'aide de foncteurs .
  • OBO , un langage utilisé pour les ontologies biologiques et biomédicales.
  • OntoUML est un profil ontologiquement bien fondé d'UML pour la modélisation conceptuelle des ontologies de domaine.
  • OWL est un langage permettant de créer des déclarations ontologiques, développé dans la continuité de RDF et RDFS , ainsi que de projets de langage ontologique antérieurs, notamment OIL , DAML et DAML+OIL . OWL est destiné à être utilisé sur le World Wide Web , et tous ses éléments (classes, propriétés et individus) sont définis comme des ressources RDF et identifiés par des URI .
  • Rule Interchange Format (RIF) et F-Logic combinent des ontologies et des règles.
  • Le langage de conception d'applications sémantiques (SADL) [32] capture un sous-ensemble de l'expressivité de OWL , en utilisant un langage de type anglais entré via un plug-in Eclipse .
  • SBVR (Semantics of Business Vocabularies and Rules) est une norme OMG adoptée dans l'industrie pour construire des ontologies.
  • Projet TOVE , projet TOronto Virtual Enterprise

Exemples publiés

  • Arabic Ontology , une ontologie linguistique pour l'arabe, qui peut être utilisée comme un Wordnet arabe mais avec un contenu ontologiquement propre.
  • AURUM - Information Security Ontology, [33] Une ontologie pour le partage des connaissances sur la sécurité de l'information, permettant aux utilisateurs de comprendre et d'étendre de manière collaborative le corps de connaissances du domaine. Il peut servir de base à la gestion automatisée des risques de sécurité de l'information et de la conformité.
  • BabelNet , un très grand réseau sémantique et ontologique multilingue, lexicalisé dans de nombreuses langues
  • Ontologie formelle de base, [34] une ontologie supérieure formelle conçue pour soutenir la recherche scientifique
  • BioPAX, [35] une ontologie pour l'échange et l'interopérabilité des données des voies biologiques (processus cellulaires)
  • BMO, [36] une ontologie de modèles d'affaires électroniques basée sur un examen des ontologies d'entreprise et de la littérature sur les modèles d'affaires
  • SSBMO, [37] a Strongly Sustainable Business Model Ontology basée sur un examen de la littérature des sciences naturelles et sociales basées sur les systèmes (y compris les entreprises). Comprend une critique et des extensions importantes de l'ontologie du modèle d'affaires (BMO).
  • CCO et GexKB, [38] Application Ontologies (APO) qui intègrent divers types de connaissances avec Cell Cycle Ontology (CCO) et Gene Expression Knowledge Base (GexKB)
  • CContology (Customer Complaint Ontology), [39] une ontologie de commerce électronique pour prendre en charge la gestion en ligne des réclamations des clients
  • CIDOC Conceptual Reference Model , une ontologie pour le patrimoine culturel [40]
  • COSMO, [41] une ontologie de base (version actuelle en OWL) conçue pour contenir des représentations de tous les concepts primitifs nécessaires pour spécifier logiquement les significations de toute entité de domaine. Il est destiné à servir d'ontologie de base pouvant être utilisée pour traduire les représentations dans d'autres ontologies ou bases de données. Il a commencé par une fusion des éléments de base des ontologies OpenCyc et SUMO, et a été complété par d'autres éléments d'ontologie (types, relations) afin d'inclure des représentations de tous les mots du dictionnaire Longman définissant le vocabulaire .
  • Computer Science Ontology , une ontologie générée automatiquement des sujets de recherche dans le domaine de l'informatique
  • Cyc , une grande ontologie fondamentale pour la représentation formelle de l'univers du discours
  • Ontologie des maladies , [42] conçu pour faciliter la cartographie des maladies et des affections associées à des codes médicaux particuliers
  • DOLCE , une ontologie descriptive pour l'ingénierie linguistique et cognitive [20] [21]
  • Drammar, ontologie du drame [43] [ citation nécessaire ]
  • Dublin Core , une ontologie simple pour les documents et l'édition
  • Financial Industry Business Ontology (FIBO), une ontologie conceptuelle commerciale pour le secteur financier [44]
  • Ontologies fondamentales, fondamentales et linguistiques [45]
  • Modèle fondamental d'anatomie , [46] une ontologie pour l'anatomie humaine
  • Friend of a Friend , une ontologie pour décrire les personnes, leurs activités et leurs relations avec les autres et les objets
  • Gene Ontology pour la génomique
  • Gellish English Dictionary , une ontologie qui comprend un dictionnaire et une taxonomie qui comprend une ontologie supérieure et une ontologie inférieure qui se concentre sur les applications industrielles et commerciales en ingénierie, technologie et approvisionnement.
  • Ontologie géopolitique , une ontologie décrivant les informations géopolitiques créée par l'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture (FAO). L'ontologie géopolitique comprend des noms en plusieurs langues (anglais, français, espagnol, arabe, chinois, russe et italien) ; cartographie les systèmes de codage standard (ONU, ISO, FAOSTAT, AGROVOC, etc.) ; assure les relations entre les territoires (frontières terrestres, appartenance à un groupe, etc.) ; et suit les changements historiques. En outre, la FAO fournit des services Web d'ontologie géopolitique et un fabricant de modules pour télécharger des modules de l'ontologie géopolitique dans différents formats (RDF, XML et EXCEL). Voir plus d'informations sur les profils de pays de la FAO .
  • GAO (General Automotive Ontology) - une ontologie pour l'industrie automobile qui inclut des extensions "voiture" [47]
  • GOLD, [48] Ontologie générale pour la description linguistique
  • GUM (Generalized Upper Model), [49] une ontologie linguistiquement motivée pour la médiation entre les systèmes clients et la technologie du langage naturel
  • IDEAS Group , [50] une ontologie formelle pour l'architecture d'entreprise en cours de développement par les départements de la Défense australien, canadien, britannique et américain.
  • Linkbase, [51] une représentation formelle du domaine biomédical, fondée sur l'ontologie formelle de base.
  • LPL, langage de modèle de repère [52]
  • NCBO Bioportal, [53] ontologies biologiques et biomédicales et outils associés pour rechercher, parcourir et visualiser
  • NIFSTD Ontologies from the Neuroscience Information Framework : un ensemble modulaire d'ontologies pour le domaine des neurosciences.
  • OBO-Edit, [54] un navigateur d'ontologies pour la plupart des ontologies biologiques et biomédicales ouvertes
  • OBO Foundry , [55] une suite d'ontologies de référence interopérables en biologie et biomédecine
  • OMNIBUS Ontology, [56] une ontologie de l'apprentissage, de l'instruction et de la conception pédagogique
  • Ontology for Biomedical Investigations , une ontologie intégrée en libre accès des investigations biologiques et cliniques
  • ONSTR, [57] Ontologie pour le suivi du dépistage néonatal et la recherche translationnelle, Collaboration sur l'intégration des données de suivi du dépistage néonatal, Université Emory, Atlanta.
  • Plant Ontology [58] pour les structures végétales et les stades de croissance/développement, etc.
  • POPE, Ontologie Purdue pour le Génie Pharmaceutique
  • PRO, [59] l'ontologie des protéines de la ressource d'information sur les protéines, Université de Georgetown
  • ProbOnto , base de connaissance et ontologie des distributions de probabilités . [60] [61]
  • Taxonomie d'abstraction de programme [ citation nécessaire ]
  • Ontologie des protéines [62] pour la protéomique
  • RXNO Ontology , pour les réactions de noms en chimie
  • SCDO, l'ontologie de la drépanocytose, [63] facilite le partage de données et les collaborations au sein de la communauté SDC, entre autres applications (voir la liste sur le site Web de SCDO ).
  • Sequence Ontology , [64] pour représenter les types de caractéristiques génomiques trouvés sur les séquences biologiques
  • SNOMED CT (Nomenclature Systématisée de la Médecine—Termes Cliniques)
  • Suggested Upper Merged Ontology , une ontologie supérieure formelle
  • Systems Biology Ontology (SBO), pour les modèles informatiques en biologie
  • SWEET, [65] Web sémantique pour la terminologie de la Terre et de l'environnement
  • SSN/SOSA, [66] L'ontologie du réseau de capteurs sémantiques (SSN) et l'ontologie des capteurs, des observations, des échantillons et des actionneurs (SOSA) sont des recommandations du W3C et des normes de l'OGC pour décrire les capteurs et leurs observations.
  • Ontologie ThoughtTreasure
  • TIME-ITEM , Thèmes d'indexation de l'enseignement médical
  • Uberon , [67] représentant des structures anatomiques animales
  • UMBEL , une structure de référence légère de 20 000 classes de concepts de sujet et leurs relations dérivées d' OpenCyc
  • WordNet , un référentiel lexical
  • YAMATO, [68] Encore une autre ontologie de haut niveau plus avancée

Le projet communautaire W3C Linking Open Data coordonne les tentatives de convergence de différentes ontologies dans le Web sémantique mondial .

Bibliothèques

Le développement des ontologies a conduit à l'émergence de services fournissant des listes ou répertoires d'ontologies appelés bibliothèques d'ontologies.

Voici des bibliothèques d'ontologies sélectionnées par l'homme.

  • COLORE [69] est un référentiel ouvert d'ontologies du premier ordre en logique commune avec des liens formels entre les ontologies du référentiel.
  • La bibliothèque d' ontologies DAML [70] conserve un héritage d'ontologies dans DAML.
  • Le portail Ontology Design Patterns [71] est un référentiel wiki de composants et de pratiques réutilisables pour la conception d'ontologies, et maintient également une liste d' ontologies exemplaires .
  • La bibliothèque d'ontologie Protégé [72] contient un ensemble d'ontologies OWL, basées sur des cadres et d'autres formats.
  • SchemaWeb [73] est un répertoire de schémas RDF exprimés en RDFS, OWL et DAML+OIL.

Les éléments suivants sont à la fois des annuaires et des moteurs de recherche.

  • OBO Foundry est une suite d'ontologies de référence interopérables en biologie et en biomédecine. [74] [75]
  • Bioportail (dépôt d'ontologies de NCBO) [76]
  • OntoSelect [77] Ontology Library offre des services similaires pour les ontologies RDF/S, DAML et OWL.
  • Ontaria [78] est un "répertoire consultable et navigable de données Web sémantiques" avec un accent sur les vocabulaires RDF avec des ontologies OWL. (Projet NB "en attente" depuis 2004).
  • Swoogle est un répertoire et un moteur de recherche pour toutes les ressources RDF disponibles sur le Web, y compris les ontologies.
  • Initiative de référentiel d'ontologies ouvertes [79]
  • ROMULUS est un dépôt d'ontologie fondamental visant à améliorer l'interopérabilité sémantique. Actuellement, il existe trois ontologies fondamentales dans le référentiel : DOLCE , BFO et GFO . [ citation nécessaire ]

Exemples d'applications

En général, les ontologies peuvent être utilisées avec profit dans plusieurs domaines.

  • Applications de l'entreprise. [80] Un exemple plus concret est SAPPHIRE (Soins de santé) ou Situational Awareness and Preparedness for Public Health Incidences and Reasoning Engines qui est un système d'information sur la santé basé sur la sémantique capable de suivre et d'évaluer les situations et les événements qui peuvent affecter la santé publique .
  • Les systèmes d'information géographique rassemblent des données de différentes sources et bénéficient donc de métadonnées ontologiques qui permettent de connecter la sémantique des données. [81]
  • Les ontologies spécifiques à un domaine sont extrêmement importantes dans la recherche biomédicale, qui nécessite la désambiguïsation des entités nommées de divers termes et abréviations biomédicaux qui ont la même chaîne de caractères mais représentent des concepts biomédicaux différents. Par exemple, CSF peut représenter Colony Stimulating Factor ou Cerebral Spinal Fluid, qui sont tous deux représentés par le même terme, CSF, dans la littérature biomédicale. [82] C'est pourquoi un grand nombre d'ontologies publiques sont liées aux sciences de la vie. Les outils de science des données des sciences de la vie qui ne parviennent pas à mettre en œuvre ces types d'ontologies biomédicales ne seront pas en mesure de déterminer avec précision les relations causales entre les concepts. [83]

Voir aussi

Concepts philosophiques connexes

Références

  1. ^ G Budin (2005), "Gestion de la traduction axée sur l'ontologie" , dans Helle V. Dam (éd.), Systèmes de connaissances et traduction , Jan Engberg, Heidrun Gerzymisch-Arbogast, Walter de Gruyter, p. 113, ISBN 978-3-11-018297-2
  2. ^ Palerme, Giulio (10 janvier 2007). "L'ontologie du pouvoir économique dans le capitalisme: l'économie dominante et Marx". Journal d'économie de Cambridge . 31 (4): 539-561. doi : 10.1093/cje/bel036 – via Oxford Journals.
  3. ^ Zuniga, Gloria L. (1999-02-02). "Une ontologie d'objets économiques" . Ideas.repec.org . Division de la recherche de la Federal Reserve Bank of St. Louis . Récupéré le 16/06/2013 .
  4. ^ Sowa, JF (1995). "Catégories ontologiques de niveau supérieur". Journal international d'études homme-ordinateur . 43 (5–6 (novembre/décembre)) : 669–85. doi : 10.1006/ijhc.1995.1068 .
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  9. ^ Pouvoirs, David (1984). "Le langage naturel de manière naturelle". Compacts informatiques . 2 (3–4) : 100–109. doi : 10.1016/0167-7136(84)90088-X .
  10. ^ Pouvoirs, David; Turc, Chris (1989). Apprentissage automatique du langage naturel . Springer Verlag. ISBN 978-1-4471-1697-4.
  11. ^ Pouvoirs, David (1991). Préface : Objectifs, enjeux et orientations de l'apprentissage automatique du langage naturel et de l'ontologie . Symposium de printemps AAAI sur l'apprentissage automatique du langage naturel et de l'ontologie. DFKI.
  12. ^ Gruber, T. (2008). « Ontologie » . À Liu, Ling; Özsu, M. Tamer (éd.). Encyclopédie des systèmes de bases de données . Springer Verlag. ISBN 978-0-387-49616-0.
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Lectures complémentaires

Liens externes