Presentation in French at the Ontology Evolution workshop of the IC 2010 conference.

1. Une vue « Web Sémantique » de l’évolution d’ontologies Mathieu d’Aquin KMi, The Open University – m.daquin@open.ac.uk Look at that! 4 years in England and can’t even speak French properly anymore! Even the title sounds weird… and wait for all the English words in the talk.

2. L’évolution d’ontologies et le Web Sémantique Le Web Sémantique 2- beaucoup 3- beaucoup aussi L’évolution d’ontologies Plein de choses 1- Un peu

3. L’évolutiond’ontologies (niveau meta) International Workshop on Ontology Dynamics IWOD 2007: le premier,àESWC 2007 – 8 papiers IWOD 2008: euh… le deuxieme,àISWC 2008 – 5 papier + 1 expose invite IWOD 2009: l’annéedernière,àISWC 2009 – 7 papers IWOD 2010: le prochain,àISWC 2010 – deadline enaout Atelier évolutiond’ontologies a IC 2010 (d’autresavant ?) Numérosspéciauxde journaux Journal of Logic and Computation - volume 19, number 5, October 2009 on Ontology Dynamics Journal of Web Semantics on Semantic Web Dynamics – Date limite de soumissionétendueau 15 juin ! Le portailontologydynamics.org

4. Thèmes Atelier IC 2010 repérer des causes d'évolution, détecter des changements apport de l'analyse de ressourcesexternes apport du traitementautomatique de langues et de la fouille de textes apport de l'analyse des logs et des interactions avec un utilisateur adaptation lors de la réutilisation, intégrationou fusion d’ontologies décrire la nature des changements, typologies ouontologies de changement décrire des solutions pour mettre en place et implémenter des processusévolutions utilisation de règles, de patrons, apports des systèmes multi-agents passage àl'échelle des processusd'évolution proposer unegestion des évolutionsassurant un lien avec les artéfactsutilisant les ontologies, gérer les conséquences et répercussion des changements critères pour évaluer la "qualité" oul'adéquationd'uneontologie (avant / après modification) méthodesou techniques pour assurer la cohérence entre uneontologie et sesutilisations lien avec la recherched'information, les annotations sémantiques, les web services aide à la gestion de version, aide à la gestioncoopératived'ontologies JWD Special issue on Semantic Web Dynamics Foundational and formal aspects of Semantic Web dynamics Language extensions for Semantic Web dynamics Reasoning with dynamic data and ontologies Engineering dynamic data and ontologies Requirements and practical issues for Semantic Web dynamics Applications of dynamic data and ontologies Theory for stream reasoning Logic language for stream reasoning Scalability issues in stream reasoning Ontologies for dynamic environments Dynamic knowledge building, and (re-)use Ontology evolution and versioning Language extensions for evolution Belief revision for ontologies Change propagation in ontologies dynamic datasets and ontologies Inconsistency in evolving semantic information Incremental reasoning Case studies and applications of ontology and knowledge evolution Tools to support dynamic data and ontologies IWOD 2007-2008-2009 Ontology evolution Ontology versioning Formal aspects of ontology dynamics Foundational issues Extensions to ontology languages to better support change Belief revision for ontologies and the Semantic Web Inconsistency handling in evolving ontologies Change propagation in ontologies and metadata Ontologies for dynamic environments Dynamic knowledge construction and exploitation Requirements for ontology evolution (2009) Case studies, software tools, use cases, applications Open problems JLC Special issue Ontology evolution and versioning Foundations and formal aspects of ontology dynamics Extensions to ontology languages to better support change Belief revision for ontologies and the Semantic Web Inconsistency handling in evolving ontologies Change propagation in ontologies and metadata- Ontologies for dynamic environments Dynamic knowledge construction and exploitation Case studies, software tools, use cases, applications

5. Thèmes Simplifiés IWOD 2007-2008-2009 Evolution, versioning, Formal aspects, Foundational issues, representation, belief revision, inconsistency, propagation, dynamic environments, dynamic construction, applications, open problems JLC Special issue Evolution, versioning, foundations and formal aspects, representation, belief revision, inconsistency, propagation, dynamic environments, dynamic construction, applications JWD Special issue on Semantic Web Dynamics Foundational and formal aspects, representation, dynamic reasoning, dynamics engineering, requirements, practical issues, applications, stream reasoning, scalability, dynamic environments, dynamic construction, evolution, versioning, representation, belief revision, change propagation, inconsistency, incremental reasoning, applications, tools Atelier IC 2010 Detection, NLP, interaction, adaptation, representation, process, rules and patterns, agents, scalability, management and linking, impact, quality, inconsistency, IR, annotation, services, versioning, collaboration.

6. Thèmes en vraie Tag cloudàpartir des titres des articles de IWOD 07-09, numérospecial JLC et Atelier Evolution d’OntologiesàIC 2010 (traduits)

7. Thèmesen vraie JLC IWOD 2007 IWOD 2008 IWOD 2009 Atelier IC 2010

8. Différentestâches Evolution Validation Ontological Changes = I/O Data Temporal Reasoning Performing Changes = Processes Evolved Ontology Consistency Check Duplication Check Information Discovery Data Validation Quality Check IE / OL / NER Quality Check Schema/ Instances Changes Approved Ontology Raw Data Unstructurd Data Relation Discovery Translation Extracted Schema/ Instances Relations List External Ontologies Recording Changes Admin Control Change Propagation Transform- ation Databases Backgrnd Knowledge Base Ontology Evolution Management

9. Intégrerer de nouvellesconnaissancesdansuneontologies Ontology Product Phone TV Watch Plasma TV CRT TV Mobile Phone LCD TV

10. Peutêtrefacile Ontology Product Phone TV Watch Plasma TV CRT TV Mobile Phone LCD TV

11. Peutêtrefacile Ontology Product Phone TV Watch Plasma TV CRT TV Mobile Phone LCD TV LED TV

12. Un peuplus difficile Ontology Product Phone TV Watch Plasma TV CRT TV Mobile Phone LCD TV LED TV

13. Un peuplus difficile Ontology Product Phone TV Watch Plasma TV CRT TV Mobile Phone LCD TV LED TV Watch Phone

14. Maisnécessitetoujours des connaissancesintermédiaires Ontology Product Phone TV Watch Plasma TV CRT TV Mobile Phone LCD TV LED TV Watch Phone

15. Maisnécessitetoujours des connaissancesintermédiaires Ontology Product Phone TV Watch Plasma TV CRT TV Mobile Phone LCD TV ? LED TV Watch Phone

16. Obtenircesconnaissancesàpartir du Web Sémantique Ontology WebSémantique LED TV Watch Phone Truc bizarre Pour sur la tête … Ontology Intermédiaire ? Concepts candidats

19. Utilisation pour l’evolutiond’ontologies

21. Corpus: KMi news (20 documents)

23. Ouimais ! Beaucoup de relationsobtenues. OK, ellessont “corrects” la plupart du temps Maiselles ne sont pas toutesutiles, i.e., pertinentes. En fait, la plupart ne sontjamaisselectionnéespar l’utilisateur Et realisercette selection est long et difficile

24. Ontology Product Phone TV Watch Plasma TV CRT TV Mobile Phone LCD TV LED TV Watch Phone

25. Ontology Product Phone TV Watch Plasma TV CRT TV Mobile Phone LCD TV LED TV Watch Phone

26. Ontology ? Product Pizza Phone TV Watch Plasma TV CRT TV Mobile Phone LCD TV LED TV Watch Phone

27. Unefois encore, besoin de connaissances Thing Juger de la pertinence d’une resource esttraditionellementrealiséen utlisant le contextede la resource Ici, on veuxévalueruneassertion Contexte : la oùl’assertionapparait ? Dansuneontologie… Approche : comparer le contextede l’ontologieàevolueravec le contextedanslequell’assertionapparaitdans des ontologies du WebSémantique Material Product Pasta Pizza 4Fromages

28. Technique initiale Pertinent ? Assertion Mesure la correspondence Compare avec l’ontologie aévoluer Trouveruneontologiequi contientl’assertion

30. Résultats Pas terrible !

31. Résultats L’assertionpeutapparaitredansunetrèsgrosseontologie qui couvrebien le domaine de celle a évoluer, maisaussi beaucoup d’autres Pas de prise en compte de la structure de l’ontologie et du role des entitées du contexte en rapport avec l’assertion

32. Solution : détectionde patrons

33. Relevance Pattern 1 Example< Tutorial  Event > Statement Context: http://www.ifi.unizh.ch/ddis/fileadmin/pdf/ service_broker/iswc.daml

34. Résultats!

35. Utile ? Patrons Recouv- rement Aléatoire = Relevant s = Irrelevant s = Don’t know s

36. Évolutionsur le Web Sémantique

37. Étudierles ontologies du WebSémantique Watson nous fournitune base d’ontologiesquel’onpeutétudieret utilisercomme corpus pour l’étudede l’évolutiond’ontogies Logique de descriptions Nombred’entités Domainescouverts

38. Et en plus, ca peutêtreutile !

39. Problèmes Idée :étudierles liens existants entre versions d’ontologiessur le Web Sémantique owl:preVersion, owl:backwardCompatibleWith, owl:incompatibleWith Maisces liens ne sontquetrèsrarementexplicites

40. Utiliser les informationsencodéesdans les identifiants(les URI) des ontologies http://loki.cae.drexel.edu/wbs/ontology/2003/10/iso-metadata http://loki.cae.drexel.edu/wbs/ontology/2004/01/iso-metadata Il y a plusieursvariantes (patrons) maisilssontgénéralementutilisésde façonconsistante pour toutes les versions d’uneontologie. On définitdonc 6 règlessur la difference entre les nombresprésentsdans 2 URI, pour prendre en comptecesvariantes (numérode version, dates, etc.) Nouvelleidée…

41. Résultats Pas terrible !

42. Test sur 6898 ontologiesprovenant de Watson Trouvé155 501 liens supposésreprésenterla relation entre uneontologie et ses versions précedentes Représentent1365sequences de versions distinctes Mais… Résultats

43. Résultats Beaucoup de séquencedétectéesne représententpas des versions mais des enregistrementsdansunelistenumérotée Aussi, on obtient des fois des représentationsde differentes versions d’un object, plutotque les differentes versions de la représentationd’un object: http://ontolog.org/…#eswc2006 http://ontolog.org/…#eswc2007 Besoin de plus d’informationspour classifier les couples d’ontologiestrouvésselonqu’ilsreprésententdes versions ou pas

44. La longueur de la séquence: On remarqueque beaucoup de sequences “incorrectes” sonttrèslongues. Mais des courtessontaussiincorrectes. Similarité: On imagine facilementque les différentesversions d’uneontologiedevraitêtresimilaires. On utilise des mesuressimples de similaritésur le vocabulaire et surl’ensemble des assertions présententdans les ontologies. La simple utilisation d’un seuil ne fonctionne pas. La règleutiliséepour sélectionnerles URI commecandidats : Les differentspatrons initiallementdéfinispeuventdonner des résultatsdifferents. Besoind’uneprocedure prenant un couple d’ontologies avec cesinformations en entrée, et détectantautomatiquementsi le couple représenteun lien de version ou pas. Plus d’information ?

45. Utilisation de l’apprentisagesupervisé Comparaison de troisméthodespour la classification automatique :Naïve Bayses, Support Vector Machine, Decision Tree

46. Résultats!

47. Permet de réduirele nombre de résultatsen retour de Watson En fournissant la listedes versions d’uneontologiecommeun seul element de la liste En pratique

48. Maisaussi… Fournitune base pour l’étudede l’évolutiondes ontologiesdu Web Sémantique Permettant par exemple de mieuxcomprendre la relation entre evolution et d’autrescharacteristiquescomme la similarité X : similarité de vocabulaire Y : similaritésyntaxique Bleu : versions Rouge : autres

49. KANNEL: un outil pour la gestion des relations entre ontologies

50. Conclusion : l’évolutiond’ontologies et l’évolutiondu WebSémantique De plus en plus d’outils, de plus en plus de consideration pour les aspects practiques Aussi, de nouvelles methodologies prennantmieux en comptel’évolution, et utilisant les resources du Web Sémantique (voir la NeOn methodology) Plus de consideration pour la gestion global des versions surle Web Sémantique: meilleurerepresentation, distribution des versions, variantes et branchements non lineaires, évolutiondu domainevsévolutionde la représentation Mieuxcomprendreles pratiques en evolution d’ontologies, extrairedes partronsd’évolution. Lien avec les domaines duraisonementsurles “flux de données”, versl’évolutiondynamiqued’ontologies Multi-lingualité! Évolutiondes donnéesliées!

51. Thank You!(euh… non, je veux dire, Merci!) m.daquin@open.ac.uk http://people.kmi.open.ac.uk/mathieu @mdaquin Cette presentation inclue de nombreuses contributions de plusieurspersonnes au KMi, (http://kmi.open.ac.uk)incluant en particulierFouadZablith et Carlo Allocca http://kannel.kmi.open.ac.uk/ http://evolva.kmi.open.ac.uk/

52. d'Aquin, M., Allocca, C., Motta, E., (2010) A Platform for Semantic Web Studies. Poster, Web Science 2010. Zablith, F., d'Aquin, M., Sabou, M, Motta, E., (2009) Investigating the Use of Background Knowledge for Assessing the Relevance of Statements to an Ontology in Ontology Evolution. Workshop: International Workshop on Ontology Dynamics (IWOD), The International Semantic Web Conference (ISWC), Northern Virginia, USA. Allocca, C., d'Aquin, M., Motta, E., (2009) Detecting Different Versions of Ontologies in Large Ontology Repositories. Workshop: International Workshop on Ontology Dynamic, International Semantic Web Conference, 2009, Washington, DC. Allocca, C., d'Aquin, M., Motta, E., (2009) DOOR: Towards a Formalization of Ontology Relations. Proc.of International Conference on Knowledge Engineering and Ontology Development (KEOD).. d'Aquin, M., (2009) Formally Measuring Agreement and Disagreement in Ontologies. International Conference on Knowledge Capture - K-CAP 2009. d'Aquin, M., Gangemi, A., Motta, E., Dzbor, M, Haase, P., Erdmann, M., (2009) NeOn Tool Support for Building Ontologies by Reuse. Demo, International Conference on Biomedical Ontology, ICBO 2009. Zablith, F., Sabou, M, d'Aquin, M., Motta, E., (2009) Ontology Evolution with Evolva. Demo, European Semantic Web Conference (ESWC), Crete, Greece. Allocca, C., d'Aquin, M., Motta, E., (2009) Expliciting Semantic Relations Between Ontologies in Large Ontology Repositories. Poster, 6th European Semantic Web Conference 2009., Heraklion, Greece. Allocca, C., d'Aquin, M., Motta, E., (2008) Finding Equivalent Ontologies in Watson. Poster, International Semantic Web Conference, ISWC 2008. Sabou, M., d'Aquin, M., Sabou, M, (2008) Relation Discovery from the Semantic Web. Demo, International Semantic Web Conference, ISWC 2008. Sabou, M, d'Aquin, M., Motta, E., (2008) Using Background Knowledge for Ontology Evolution. Workshop: International Workshop on Ontology Dynamics (IWOD), The International Semantic Web Conference (ISWC), Karlsruhe, Germany. Sabou, M., d'Aquin, M., Motta, E., (2008) Exploring the Semantic Web as Background Knowledge for Ontology Matching. Journal of Data Semantics. Sabou, M., d'Aquin, M., Motta, E., (2008) SCARLET: SemantiCrelAtiondiscoveRy by harvesting onLinEonTologies. Demo, European Semantic Web Conference, Tenerife, Spain. d'Aquin, M., Motta, E., Sabou, M, Angeletou, S., Gridinoc, L., Lopez, V., Guidi, D, (2008) Towards a New Generation of Semantic Web Applications. IEEE Intelligent Systems, Vol.23, 3, (20-28). d'Aquin, M., (2008) Building Semantic Web Based Applications with Watson. Demo, WWW2008 - The 17th International World Wide Web Conference - Developers' Track, Beijing, China. d'Aquin, M., Baldassarre, C., Gridinoc, L., Angeletou, S., Sabou, M, Motta, E., (2007) Characterizing Knowledge on the Semantic Web with Watson. Workshop: Evaluation of Ontologies and Ontology-based tools, 5th International EON Workshop, International Semantic Web Conference (ISWC'07), Busan, Korea. d'Aquin, M., Baldassarre, C., Gridinoc, L., Sabou, M, Angeletou, S., Motta, E., (2007) Watson: Supporting Next Generation Semantic Web Applications. WWW/Internet conference 2007, Vila real, Spain. References