Apprentissage de concepts pour la construction d'ontologies bases sur le conceptual clustering

Abstract

Ces dernières années, le besoin d’ontologie apparaît pleinement, notamment en ingénierie des connaissances. Dans le cadre particulier du Web, les Ontologies vont jouer un rôle prépondérant dans le Web Sémantique, fondé sur l’annotation sémantique des ressources du Web. La vision du Web sémantique est celle d’un Web dans lequel les ressources sont accessibles non seulement aux humains, mais également aux processus automatisés comme celui d’un agent automatisé errant le Web, accomplissant des tâches utiles. Les ontologies permettent de représenter la connaissance partagée d’un domaine dans une formalisation utilisable pour différentes applications. De ce fait, les ordinateurs "comprendront" la signification de données sémantiques dans une page Web en suivant des liens vers des ontologies spécifiées. Dans le cadre de construction d'ontologies par apprentissage, nous nous intéressons particulièrement à l'apprentissage de concepts. Nous présentons dans ce mémoire une méthode pour apprendre de concepts d'une ontologie décrite par un schéma représenté dans un langage de description appelé RDF, et un cas d'apprentissage présenté par un graphe RDF, ce graphe est définit en utilisant le schéma RDF initial. Nous construisons une nouvelle hiérarchie entre de nouveaux concepts qui sont plus spécifiques au domaine, basant sur le conceptual clustering et d'une manière incrémentale.