Corese Moteur de recherche s

1
CoreseMoteur de recherche sémantique pour RDF

• Olivier.Corby_at_sophia.inria.fr
• Projet ACACIA
• INRIA, Sophia Antipolis
• http//www.inria.fr/acacia
• Knowledge is Power

2
Corese

• COnceptual REsource Search Engine
• Moteur de recherche RDF
• Resource Description Framework (W3C)

3
Histoire

• 1992 Acacia acquisition des connaissances à
  partir de documents structurés avec des graphes
  conceptuels
• 1998 XML
• 1999 RDF, 1er prototype de Corese
• 2000 ICCS RDF et les graphes conceptuels
• 2000-2001 Moteur Corese pour Comma, projet
  européen

4
Web Sémantique

• Extension du Web actuel où linformation serait
  munie dune signification (meaning) bien définie
• Pour faciliter le travail en coopération
  homme-machine
• Un Web de données et de documents

5
Web Sémantique

• Évolution du Web pour permettre le traitement
  automatique des informations (par programme)
• Documents et données structurés (XML)
• Associer sémantique (sens) aux documents et aux
  données

6
W3C
7
Applications

• Préparer automatiquement un voyage, par
  lInternet, en combinant des informations (hôtel,
  avion, voiture)
• Mémoire dentreprise web sémantique dentreprise

8
XML

• Extensible Markup Language
• Langage de description et déchange de
• documents structurés
• données structurées
• W3C

9
XML

• Définit la structure (syntaxe) comme un arbre de
  syntaxe abstraite
• Mais rien sur la signification, le sens la
  sémantique
• La sémantique permet de définir la signification
  des balises, donc des informations. Contraint les
  traitements

10
Sens

• ltbookgt book a kind of Document
• ltauthorgt Documents have an author, which is a
  Person,
• lttitlegt a title which is a Literal

11
Sens

• Décrire le sens avec un certain consensus
• En utilisant des vocabulaires conceptuels
  standardisés ontologie

12
Ontologie

• Se mettre d'accord sur le sens des termes
  employés dans une organisation, une communauté,
  un métier
• Faire en sorte que les personnes et les logiciels
  se comprennent

13
Ontologie

• Identifier, modéliser les concepts et les
  relations d'un domaine, pertinents pour une/des
  applications
• Se mettre d'accord, au sein d'une communauté,
  sur les termes employés pour se référer à ces
  notions

14
Ontologie

• Identifier un domaine technique
• Recenser, classer les termes du vocabulaire
• Identifier les termes dénotant
• des objets
• des propriétés
• des relations
• Classer les objets

15
Ontologie

• Identifier les points de vue pertinents du
  domaine
• Technique, Financier, Management
• Structurel, Fonctionnel

16
Ontologie

• Ontologie modélisation des connaissances
• Au sens où une théorie physique est un modèle de
  la réalité
• Il peut y avoir plusieurs modèles dune même
  réalité
• expérience de la chute des corps
• théorie de la gravitation de Newton
• relativité générale dEinstein

17
Connaissance

• Continuum donnée, information, connaissance
• donnée ---
• information SOS
• connaissance en cas dalerte, déclencher
  les secours
• La connaissance permet de produire de nouvelles
  données, informations, connaissances inférence

18
Connaissance

• Connaissances de résolution de problème
• conception, diagnostic, évaluation, planification
• tâches, inférences
• Connaissances du domaine
• électronique, mécanique, médecine, etc.
• Concept, relation

19
Ontologie

• Composant réutilisable
• Réutilisation généralité, abstraction (reuse)
• Partage consensus, standardisation (sharing)
• Accord sur conceptualisation partagée
  engagement ontologique (commitment)

20
RDF

• W3C Resource Description Framework
• Langage de description de meta données pour le
  web sémantique
• Modèle de triplets
• resource property value
• A léchelle du web utilise des URI
• Permet de classer les ressources

21
RDF

• Meta donnée pour décrire le contenu des documents
• Type de document
• Auteurs
• Origine
• Sujet
• Public cible

22
RDF Triples

• exdoc extitle Theory of Justice
• exdoc rdftype exBook
• exdoc exauthor exjr
• exdoc exsubject exphilosophy
• exjr exname John Rawls
• exjr rdftype exPerson

23
Syntaxe XML

• ltexBook rdfaboutdocgt
• ltexauthor rdfresourcejr/gt
• ltextitlegtTheory of Justice
• lt/extitlegt
• lt/exBookgt
• ltexPerson rdfaboutjrgt
• ltexnamegtJohn Rawlslt/exnamegt
• lt/exPersongt

24
RDF Schema

• Vocabulaire standard pour décrire des ressources
• Classes de ressources
• Propriétés et signatures

25
Classes

• exBook rdftype rdfsClass
• exBook rdfssubClassOf exDocument
• exPerson rdftype rdfsClass
• exPerson rdfssubClassOf exHominidae

26
Propriétés

• exauthor rdftype rdfProperty
• exauthor rdfsdomain exDocument
• exauthor rdfsrange exPerson
• exname rdftype rdfProperty
• exname rdfsdomain exPerson
• exname rdfsrange rdfsLiteral

27
Inférence de type

• exdoc exauthor exjr
• exauthor rdfsdomain exDocument
• exauthor rdfsrange exPerson
• ?
• exdoc rdftype exDocument
• exjr rdftype exPerson

28
Typage class

• Si une ressource a pour type C, alors C est une
  classe
• rdftype rdfsrange rdfsClass
• exolivier rdftype exPerson
• ?
• exPerson rdftype rdfsClass

29
Sous-propriété

• exnickName rdfssubPropertyOf exname
• exjr exnickName Joe
• ?
• exjr exname Joe

30
RDFS XML

• ltrdfsClass rdfIDPersongt
• ltrdfssubClassOf rdfresourceHominidae/gt
• lt/rdfsClassgt
• ltrdfProperty rdfIDnamegt
• ltrdfsdomain rdfresourcePerson/gt
• ltrdfsrange rdfresourcerdfsLiteral/gt
• lt/rdfPropertygt

31
Ressource anonyme

• Ressource intermédiaire, sans identificateur
• Sémantique existentielle il existe une
  ressource
• ltnsCoursgt
• ltnsauteurgt
• ltnsPersongt
• ltnsnamegtO. Corbylt/nsnamegt
• lt/nsPersongt
• lt/nsauteurgt
• lt/nsCoursgt

32
Relation n-aire

• Les propriétés sont des relations binaires
• Pour décrire une relation n-aire, utiliser une
  ressource anonyme
• ltnsMobilegt
• ltnsvitesse rdfparseTypeResourcegt
• ltrdfvaluegt130lt/rdfvaluegt
• ltnsunitgtkm/hlt/nsunitgt
• lt/nsvitessegt
• lt/nsMobilegt

33
Relation n-aire

• ltnsMobilegt
• ltnsvitessegt
• ltrdfDescriptiongt
• ltrdfvaluegt130lt/rdfvaluegt
• ltnsunitgtkm/hlt/nsunitgt
• lt/rdfDescriptiongt
• lt/nsvitessegt
• lt/nsMobilegt

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Requêtes

• Trouver les cours dont O. Corby est enseignant ?
• Qui enseigne le cours LOG11 ?
• Y a-t-il un enseignant-chercheur ?
• Y a-t-il une Personne de l'INRIA ?

35
Requêtes

• A la OQL (Object Query Language)
• select c.num, p.nom
• from c Cours, p Personne
• where c.titre like connaissance and
• p.institut INRIA

36
Sémantique

• Tous les énoncés RDF sont considérés comme vrais,
  dans un même environnement, la conjonction des
  énoncés est considérée comme vrai également
• Il ny a pas de contexte local (dans lequel
  quelque chose serait vrai)
• Il ny a pas de négation
• RDF est monotone ce qui est vrai reste vrai au
  fur et a mesure que lon rajoute de linformation
• RDF est un sous-ensemble de la logique du premier
  ordre avec des prédicats binaires et des
  variables existentielles.

37
Graphes conceptuels

• Réseau sémantique
• Concept et relation
• Concepts et relations typés
• Hiérarchies de types de concept et de relation

38
GC

• Bookdoc-
• -(author)-Personjr-
• -(name)-LiteralJohn Rawls
• -(title)-
• LiteralTheory of Justice

39
GC - RDF

• Concept ? ressource
• Relation ? propriété
• Type ? classe
• Signature de relation ? domain, range
• Projection pour retrouver des ressources
• RDF comme format de GC

40
Différences

• RDF relation binaire
• RDF ressources peuvent avoir plusieurs types
• RDF distingue les littéraux et les ressources
• RDF est multilingue (xmllang tag)

41
(No Transcript)
42
Corese

• Construire une représentation
• dun schema RDF et
• dénoncés RDF
• Rechercher des ressources
• Classer des ressources par inférence de type
• Compléter la base de ressources par des
  inférences
• Serveur Web sémantique

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Moteur de recherche

• Projection dun graphe requête sur le graphe
  cible
• Opérateurs de recherche
• Projection approchée
• Groupement des résultats

44
Requête

• select d.title, p.name
• from d Document, p Person
• where d.title contains XML and d.author p

45
Requête

• ltcDocument cTitleXMLgt
• ltcauthorgt
• ltcPerson cname?x/gt
• lt/cauthorgt
• lt/cDocumentgt

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Projection

• Document (author) Creator
• Trouve des occurrences spécialisées
• Paper (author) Person
• Report (author) Team

47
Projection approchée

• Réponse tolère des concepts non spécialisés
• Query
• TechnicalReport(author)Person
• vs
• Target
• ResearchReport (author) Team

48
Distance ontologique

• Calcule une distance ontologique entre concept
  requête et concept cible
• Distance longueur du plus court chemin le long
  de la relation de subsomption entre concept
  requête et cible
• Distance entre réponse et requête somme des
  distances des concepts approchés

49
Distance ontologique

• Distance entre des frêres 2
• Entre des cousins germains 4

50
Distance

• De plus, la distance diminue avec la profondeur
• La distance entre un père et un fils de
  profondeur n est de 1/2n
• Ainsi Homme est plus proche de Chimpanzé que
  Vertébré de Invertébré !

51
Opérateurs

• contain
• startWith
• lt lt gt gt
• ! negation ! !
• boolean or XML RDF
• lt lt gt gt type

52
Opérateurs

• Document ?x TechnicalReport
• Un document de type égal à TechnicalReport

53
XML Schema Datatypes

• xsdstring
• xsdfloat
• xsdinteger
• xsddate
• Xsdboolean

54
RDF Datatype

• lt!ENTITY xsd http//www.w3.org/2001/XMLSchema
  gt
• ltcPersongt
• ltcage rdfdatatypexsdintegergt43lt/cagegt
• ltcname rdfdatatypexsdstringgtLaurent
• lt/cnamegt
• lt/cPersongt

55
Groupement

• Une requête a pour réponse G1 .. Gn
• On peut grouper les graphes
• distinct x1 .. xn
• group by x1 .. xn
• group by connex x1 .. xn
• count x (by y)

56
Distinct

• Une requête a pour réponse G1 .. Gn
• distinct x1 x2
• G1 x1Jules, x2Jim
• G2 x1Jim, x2Jules
• Ne garder quun seul graphe

57
Group by

• Une requête a pour réponse G1 .. Gn
• group by x1 x2
• Joindre les graphes qui ont même x1 et même x2
• Ex grouper les documents par auteur et par année

58
Group by connex

• Une requête a pour réponse G1 .. Gn
• group by connex x1 x2
• Joindre les graphes qui ont même valeur pour x1
  et/ou x2

59
Count

• Une requête a pour réponse G1 .. Gn
• Count x
• Compter les occurrences différentes de x dans le
  graphe résultat
• Ex compter les ouvrages dun auteur

60
Extensions

• OWL
• owlTransitiveProperty
• owlSymmetricProperty
• owlinverseOf
• owlintersectionOf
• owldisjointWith

61
Intersection

• owlClass Woman
• owlintersectionOf
• owlClass Human
• owlClass Female
• Définit une équivalence entre Woman et
  lintersection de Human et Female
• Human ? Female ? Woman

62
Inverse

• p1 owlinverseOf p2
• X p1 Y ? Y p2 X
• hasParent owlinverseOf hasChild
• John hasParent Jim ? Jim hasChild John

63
Symétrie

• p rdftype owlSymmetricProperty
• X p Y ? Y p X
• exsibling rdftype owlSymmetricProperty
• John exsibling Jack ?
• Jack exsibling John

64
Transitivité

• owlTransitiveProperty
• X p Y ? Y p Z ? X p Z
• expartOf rdftype owlTransitiveProperty
• exaxis expartOf exengine
• exengine expartOf excar
• ?
• exaxis expartOf excar

65
Règles

• CG1 ? CG2
• Si CG1 alors compléter loccurrence de CG1,
  trouvée par projection, par CG2
• Person?x
• -(member)-Team
• -(participate)-Consortium?c
• ?
• Participant?x (participate)-Consortium?c

66
Inférences

• Préciser le type dun concept
• Person ?x -gt Participant ?x
• Relation entre concepts
• Participant ?x-(participate)-Consortium ?c

67
Règle de graphe

• règles de graphe conceptuel
• Pour appliquer une règle C?D
• sur un graphe G
• 1. Trouver C, une occurrence de C dans G par
  projection C? C
• 2. Joindre la conclusion D au graphe G sur les
  concepts de C trouvés par projection

68
Syntaxe RDF

• ltcosrulegt
• ltcosifgt
• ltcPerson rdfabout?pgt
• ltcmembergt
• ltcTeamgt
• ltcparticipategt
• ltcConsortium rdfabout?c/gt
• lt/cparticipategt
• lt/cTeamgt
• lt/cmembergt
• lt/cPerson
• lt/cosifgt

69
Syntaxe RDF

• ltcosthengt
• ltcParticipant rdfabout?pgt
• ltcparticipate rdfresource?c/gt
• lt/cParticipantgt
• lt/costhengt
• lt/cosrulegt

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Serveur Web sémantique

• Moteur Corese intégré dans un serveur web
• Ontologie structure linformation

71
Applications

• 2000-2001 Comma
• 2002 Corese pour Samovar avec Renault
• 2003-2004 Corese pour KMP, projet RNRT
  Cartographie des compétences sur Sophia Antipolis
• Version de distribution
• http//www.inria.fr/acacia/soft/corese
• 2002-2004 ODL Inria

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Comma

• OComma Corporate Memory Management through
  Agents
• Système multi agents (Jade)
• Ontology en RDF Document, Entreprise, Domaine,
  Utilisateur
• Moteur de recherche Corese RDF en graphe
  conceptuels
• Règles de graphe

73
Comma

• Méthode Recueil, Phase terminologique,
  Structuration, Validation, Formalisation en RDFS
• Résultat 470 concepts, 80 relations,
• 13 niveaux de profondeur

74
Comma
75
KMP

• KMP Knowledge Management Platform
• Cartographie des compétences en Télécom sur
  Sophia Antipolis
• Serveur Web sémantique de compétence
• Favoriser les partenariats
• Ontologie en RDF Compétence, Organisation,
  Domaine

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Projets Futurs

• eLearning,
• mémoire dentreprise,
• génie civil,
• documentaire,
• web sémantique pour l énergie

77
Références

• http//www.inria.fr/acacia/cours/utt/corese.ppt
• http//www.inria.fr/acacia/soft/corese

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Démo