Ontologie (sciences de l'information) - Ontology (information science)

En informatique et en sciences de l' information , une ontologie englobe une représentation, une dénomination formelle et une définition des catégories, propriétés et relations entre les concepts, les données et les entités qui sous-tendent un, plusieurs ou tous les domaines du discours . Plus simplement, une ontologie est un moyen 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. De nouvelles ontologies améliorent la résolution de problèmes dans ce domaine. La traduction d'articles de recherche dans chaque domaine est un problème facilité lorsque des experts de différents pays maintiennent un vocabulaire de jargon contrôlé entre chacune de leurs langues.

Étymologie

Le mot composé ontologie se combine sur - , du grec ὄν , sur ( 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.

Alors que l' étymologie est grecque, le plus ancien enregistrement existant du mot lui-même, la nouvelle forme latine ontologia , est apparu 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 d' ontologie enregistrée par l' OED ( Oxford English Dictionary , édition en ligne, 2008) est venue d' Archeologia Philosophica Nova ou New Principles of Philosophy de Gideon Harvey .

Aperçu

Ce que les ontologies de la science 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 des travaux considérables sur les problèmes d' ingénierie des ontologies (par exemple, Quine et Kripke en philosophie, Sowa et Guarino en informatique), et des débats sur la mesure dans laquelle l' ontologie normative est possible (par exemple, le fondationnalisme et le cohérentisme en philosophie, BFO et Cyc en intelligence artificielle). L'ontologie appliquée est considérée comme un successeur spirituel des travaux antérieurs en philosophie, mais de nombreux efforts actuels sont plus concernés par l'établissement de vocabulaires contrôlés de domaines étroits que les principes premiers , l'existence d' essences fixes ou si des objets durables (par exemple, perdurantisme et endurantisme ) peuvent être ontologiquement plus primaire que les processus .

Chaque domaine utilise des hypothèses ontologiques pour encadrer des théories, des recherches et des applications explicites. Par exemple, la définition et l'ontologie de l'économie est une préoccupation majeure dans l'économie marxiste , mais aussi dans d'autres sous-domaines de l'économie . 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 leur montant (voir gestion des risques ).

L'intelligence artificielle a retenu la plus grande attention en ce qui concerne l'ontologie appliquée dans des sous-domaines tels que le traitement du langage naturel dans le cadre de la traduction automatique et de la représentation des connaissances , mais les éditeurs d'ontologies sont souvent utilisés dans une gamme de domaines tels que l'éducation sans intention de contribuer à l'IA.

Histoire

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 permanent 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. Les chercheurs en IA 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 eu qu'un succès marginal . 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 ontologie à l'IA pour désigner le monde réel ou l'ancrage robotique, publiant en 1990 des revues de la littérature mettant l'accent sur l'ontologie ancrée en association avec l'appel à contributions pour un symposium d'été de l'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. Certains chercheurs, s'inspirant des ontologies philosophiques, considéraient l'ontologie computationnelle comme une sorte de philosophie appliquée.

En 1993, la page Web et l'article largement cités "Vers des principes pour la conception d'ontologies utilisées pour le partage des connaissances" de Tom Gruber utilisaient l' ontologie comme un 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 exister formellement 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 différent du mot que son utilisation en philosophie.

Tentant de distancer les ontologies des taxonomies et des efforts similaires de 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 n'ont pas besoin de se limiter à ces formes. Les ontologies ne se limitent pas non plus à des définitions conservatrices  , c'est-à-dire des définitions au sens logique traditionnel qui n'introduisent que de la terminologie et n'ajoutent aucune connaissance sur le monde. Pour spécifier une conceptualisation, il faut énoncer des axiomes qui contraignent les interprétations possibles pour les termes définis.

Comme le raffinement de la définition de Gruber, Feilmayr et Wöß (2016) l'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. »

Composants

Les ontologies contemporaines partagent de nombreuses similitudes structurelles, quelle que soit la langue dans laquelle 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 examiné à tour de rôle.

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 de 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
Façons dont 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 un énoncé
Restrictions
Descriptions formellement énoncées de ce qui doit être vrai pour qu'une affirmation soit acceptée comme entrée
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 » en grammaire générative et en logique formelle . Dans ces disciplines, les axiomes ne comprennent que des énoncés affirmés comme des connaissances a priori . Tels qu'utilisés ici, les "axiomes" incluent également la théorie dérivée des énoncés axiomatiques
Événements
Le changement d'attributs ou de relations

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

Les types

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 des personnes différentes, 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 logicielle et de réglage manuel. Cela représente un défi pour le concepteur d'ontologies. Différentes ontologies dans le même domaine surviennent en raison de langues différentes, d'utilisations différentes des ontologies et de perceptions différentes du domaine (basées sur le contexte culturel, l'éducation, l'idéologie, etc.).

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, 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 OBO Foundry .

ontologie supérieure

Une ontologie supérieure (ou ontologie de fondation) est un modèle des relations et des objets communément partagés qui sont généralement applicables dans un large éventail d'ontologies de domaine. Il utilise généralement un glossaire de base qui recouvre 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 une utilisation incluent BFO , la méthode BORO , Dublin Core , GFO , Cyc , SUMO , UMBEL , l'ontologie fondamentale unifiée (UFO) et DOLCE . WordNet a été considéré par certains comme une ontologie supérieure et a été utilisé comme outil linguistique pour l'apprentissage des ontologies de domaine.

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. Une enquête mise à jour sur les méthodes et outils de visualisation d'ontologies a été publiée par Dudás et al. Les méthodes de visualisation d'ontologies les plus établies, à savoir la visualisation d'arbres indentés et de graphiques, sont évaluées par Fu et al. Un langage visuel pour les ontologies représentées en OWL est spécifié par la notation visuelle pour les ontologies OWL (VOWL) .

Ingénierie

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

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

  1. S'assurer que l'ontologie est à jour avec les connaissances 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 de complétude 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'ontologie .

Les aspects des éditeurs d'ontologies incluent : les possibilités de navigation visuelle dans le modèle de connaissance , les moteurs d'inférence et l' extraction d'informations ; prise en charge des modules ; l'import et l'export de langages étrangers de représentation des connaissances pour la mise en correspondance d'ontologies ; et le support de méta-ontologies telles que OWL-S , Dublin Core , etc.

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 existe 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.

Langues

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

  • Common Algebraic Specification Language est un langage de spécification général basé sur la logique 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 possède 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 axée sur les faits pour fournir un niveau plus élevé de stabilité sémantique.
  • Le langage Gellish comprend des règles pour sa propre extension et intègre ainsi une ontologie avec un langage d'ontologie.
  • 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 expressions S . SUO-KIF est une version dérivée prenant en charge l' ontologie supérieure fusionnée 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 de création d'instructions ontologiques, développé dans la continuité de RDF et RDFS , ainsi que de projets de langage d'ontologie antérieurs tels que 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'application sémantique (SADL) 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 d'entreprise virtuelle TOronto

Exemples publiés

  • Ontologie arabe , une ontologie linguistique pour l'arabe, qui peut être utilisée comme un Wordnet arabe mais avec un contenu ontologiquement propre.
  • AURUM - Information Security Ontology, 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 ontologie multilingue, lexicalisé dans de nombreuses langues
  • Ontologie formelle de base, une ontologie supérieure formelle conçue pour soutenir la recherche scientifique
  • BioPAX, une ontologie pour l'échange et l'interopérabilité des données des voies biologiques (processus cellulaires)
  • BMO, une ontologie de modèle d'affaires électronique basée sur une revue des ontologies d'entreprise et de la littérature sur les modèles d'affaires
  • SSBMO, une ontologie de modèle d'entreprise fortement durable basée sur une revue de la littérature en sciences naturelles et sociales (y compris les entreprises) basée sur les systèmes. Comprend une critique et des extensions importantes de l'ontologie du modèle d'affaires (BMO).
  • CCO et GexKB, des ontologies d'application (APO) qui intègrent divers types de connaissances avec l'ontologie du cycle cellulaire (CCO) et la base de connaissances sur l'expression génique (GexKB)
  • CContology (Customer Complaint Ontology), une ontologie e-business pour prendre en charge la gestion des réclamations clients en ligne
  • CIDOC Conceptual Reference Model , une ontologie du patrimoine culturel
  • COSMO, 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 qui peut être utilisée pour traduire parmi les représentations dans d'autres ontologies ou bases de données. Il a commencé comme 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 de fondation pour la représentation formelle de l'univers du discours
  • Ontologie de la maladie , conçue 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
  • Drammar, ontologie du drame
  • Dublin Core , une ontologie simple pour les documents et la publication
  • Financial Industry Business Ontology (FIBO), une ontologie conceptuelle d'entreprise pour l'industrie financière
  • Ontologies fondamentales, fondamentales et linguistiques
  • Foundational Model of Anatomy , une ontologie pour l'anatomie humaine
  • Friend of a Friend , une ontologie pour décrire des personnes, leurs activités et leurs relations avec d'autres personnes et objets
  • Ontologie génique 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 dans l'ingénierie, la technologie et les achats.
  • Ontologie géopolitique , une ontologie décrivant l'information géopolitique créée par l'Organisation 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 comprend des extensions « voiture »
  • GOLD, Ontologie générale pour la description linguistique
  • GUM (Generalized Upper Model), une ontologie linguistiquement motivée pour la médiation entre les systèmes clients et la technologie du langage naturel
  • IDEAS Group , une ontologie formelle pour l'architecture d'entreprise en cours de développement par les départements de la défense australien, canadien, britannique et américain.
  • Linkbase, une représentation formelle du domaine biomédical, fondée sur l'ontologie formelle de base.
  • LPL, langage de modèle Landmark
  • NCBO Bioportail, ontologies biologiques et biomédicales et outils associés pour rechercher, parcourir et visualiser
  • NIFSTD Ontologies du Neuroscience Information Framework : un ensemble modulaire d'ontologies pour le domaine des neurosciences.
  • OBO-Edit, un navigateur d'ontologies pour la plupart des ontologies biologiques et biomédicales ouvertes
  • OBO Foundry , une suite d'ontologies de référence interopérables en biologie et biomédecine
  • OMNIBUS Ontology, une ontologie d'apprentissage, d'instruction et de conception pédagogique
  • Ontology for Biomedical Investigations , une ontologie intégrée en accès ouvert des investigations biologiques et cliniques
  • ONSTR, Ontologie pour le suivi du dépistage néonatal et la recherche translationnelle, Collaboration d'intégration des données sur le suivi du dépistage néonatal, Emory University, Atlanta.
  • Ontologie végétale pour les structures végétales et les stades de croissance/développement, etc.
  • POPE, ontologie de Purdue pour le génie pharmaceutique
  • PRO, l'ontologie protéique de la ressource d'information sur les protéines, Université de Georgetown
  • ProbOnto , base de connaissances et ontologie des distributions de probabilités .
  • Taxonomie d'abstraction de programme
  • Ontologie protéique pour la protéomique
  • RXNO Ontology , pour les réactions de nom en chimie
  • SCDO, l'ontologie de la drépanocytose, 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 ).
  • Ontologie de séquence , pour représenter les types de caractéristiques génomiques trouvés sur les séquences biologiques
  • SNOMED CT (Nomenclature Systématisée de Médecine—Termes Cliniques)
  • Ontologie supérieure fusionnée suggérée , une ontologie supérieure formelle
  • Systems Biology Ontology (SBO), pour les modèles informatiques en biologie
  • SWEET, Web sémantique pour la terminologie terrestre et environnementale
  • ontologie PenséeTrésor
  • TIME-ITEM , Sujets pour l'indexation de la formation médicale
  • Uberon , 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 système de référence lexical
  • YAMATO, 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 des répertoires d'ontologies appelés bibliothèques d'ontologies.

Ce qui suit sont des bibliothèques d'ontologies sélectionnées par l'homme.

  • COLORE est un référentiel ouvert d'ontologies de premier ordre dans Common Logic avec des liens formels entre les ontologies du référentiel.
  • La bibliothèque d'ontologies DAML conserve un héritage d'ontologies dans DAML.
  • Le portail Ontology Design Patterns 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'ontologies Protégé contient un ensemble d'ontologies de format OWL, Frame-based et autres.
  • SchemaWeb est un répertoire de schémas RDF exprimés en RDFS, OWL et DAML+OIL.

Ce qui suit sont à la fois des annuaires et des moteurs de recherche.

  • OBO Foundry est une suite d'ontologies de référence interopérables en biologie et biomédecine.
  • Bioportail (référentiel d'ontologies du NCBO)
  • OntoSelect Ontology Library offre des services similaires pour les ontologies RDF/S, DAML et OWL.
  • Ontaria est un « répertoire consultable et navigable de données Web sémantiques » axé sur les vocabulaires RDF avec des ontologies OWL. (NB Projet "en attente" depuis 2004).
  • Swoogle est un annuaire et un moteur de recherche pour toutes les ressources RDF disponibles sur le Web, y compris les ontologies.
  • Initiative de référentiel d'ontologies ouvertes
  • ROMULUS est un référentiel d'ontologies de base visant à améliorer l'interopérabilité sémantique. Il existe actuellement trois ontologies fondamentales dans le référentiel : DOLCE , BFO et GFO .

Exemples d'applications

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

  • Applications de l'entreprise. Un exemple plus concret est SAPPHIRE (Health care) 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 relier la sémantique des données.
  • Les ontologies spécifiques à un domaine sont extrêmement importantes dans la recherche biomédicale, ce qui nécessite la désambiguïsation des entités nommées de divers termes biomédicaux et abréviations qui ont la même chaîne de caractères mais représentent des concepts biomédicaux différents. Par exemple, le LCR peut représenter le facteur de stimulation des colonies ou le liquide céphalo-rachidien, qui sont tous deux représentés par le même terme, LCR, dans la littérature biomédicale. 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.

Voir également

Concepts philosophiques connexes

Les références

Lectures complémentaires

Liens externes