Le projet PICSEL (Production d'Interfaces à base de Connaissance pour des Services en Ligne)

Production d’Interface à base de Connaissances pour des Services En Ligne

Mouhamadou KHOULE Papa Cheikh CISSE

Introduction

Représentation des connaissances dans PICSEL

De la modélisation à la représentation de l’ontologie

Plan de requêtes

• Définition

• Calcul de plan de requêtes

Affinement de requêtes

Conclusion

Questions/Réponses2

Sommaire

• Les données sont de plus en plus accessibles via des réseaux. Cela pose le problème de leur accès.

• Intégration de ces donnéesgrâce à des interfaces de requêtes entre utilisateurs et

données (les médiateurs).

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Introduction

• PICSEL offre un environnement déclaratif de constructeurs de médiateurs

• Il y’a déjà PICSEL 1, PICSEL 2 et maintenant

PICSEL 3.

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Introduction

• Le langage CARIN-ALN

• Le langage de requête

• Le langage de vues

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Représentation des connaissances dans PICSEL

• La Composante terminologique de CARIN-ALN

• La Composante déductive

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Représentation des connaissances dans PICSEL

CARIN-ALN

Elle comprend des définitions et des inclusions de concepts.

Une définition de concept:

NC := ConceptExpression

Une inclusion de concept: C1 C2

• A ConceptExpression

• A1 A2 7

Représentation des connaissances dans PICSEL

CARIN ALN

La composante terminologique

La logique de description contient les

constructeurs de conjonctions

(C1 C2),

de restriction de concept

(" r c, de restriction de cardinalité nr(respectivement nr), et de négation sur les concepts de base uniquement)

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Représentation des connaissances dans PICSEL

CARIN ALN

La composante terminologique

• Un ensemble Dr de règles saines:

p1(X1) ^ ... ^ pn(Xn) Q(X)

• Un ensemble Cr de contraintes d’intégrité ayant la forme de règles concluant sur :

p1(X1) ^ ... ^ pn(Xn)

où les pi sont des prédicats d’arité quelconque

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Représentation des connaissances dans PICSEL

CARIN ALN

La composante déductive

Le contenu de chaque source S est représenté

à partir du vocabulaire Vs constitué d’autant

de noms de vues vi qu’il y’a de relations du domaine dont on sait que la source fournit des instances.

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Représentation des connaissances dans PICSEL

Langage de vue

La description du contenu d’une source S en termes de vues est constitué de:

• Un ensemble Is de correspondance vi p reliant chaque vue à la relation p du domaine dont elle peut fournir des instances.

• Un ensemble de contraintes sur les vues, de la forme v c où c est une expression de concept et pour chaque vue v une contrainte de cette forme:l1 (X1) ^ ...^ ln(Xn)

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Représentation des connaissances dans PICSEL

Langage de vue

Exemple:

Is1:s1-hotel hotel

s1-situation situéDans

Cs1:s1-hotel (" situéDans Caraibes)

s1-situation(x,y) ^ non s1-hotel(x) 12

Représentation des connaissances dans PICSEL

Langage de vue

Le médiateur permet à un utilisateur d’effectuer des recherches globales, c’est-à-dire en termes du vocabulaire du domaine d’application global du serveur, vocabulaire regroupé au sein de l’ontologie.

Les requêtes autorisées sont des requêtes conjonctives de cette forme:

Q(X): p1(X1) ^ ... ^ pn(Xn)

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Représentation des connaissances dans PICSEL

Langage de vue

La requête suivante exprime la recherche d’hôtels situés dans un lieu au soleil et équipés d’un golf:

Q(x): hotel(x) ^ lieuAvecGolf(x) ^ situéDans(x,l)

^ lieuAuSoleil(l)

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Représentation des connaissances dans PICSEL

Langage de requête

Les connaissances de l’ontologie sont principalement vues comme le support de l’interface entre le système et ses utilisateurs .

Les besoins pour décrire le contenu des sources ont été évalué à partir des informations présentes dans les catalogues de tourisme.

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De la modélisation à la représentation de l’ontologie

• La Définition des concepts et des rôles

• L’expression des contraintes

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De la modélisation à la représentation de l’ontologie

Ce qu’on exprime dans la partie terminologique

Le modèle de l’ontologie comprend une hiérarchie principale de concepts dont la racine est le concept produit.

Logements

Trajets

Locations de véhicules

Stages17

Produit

De la modélisation à la représentation

de l’ontologie

Ce qu’on exprime dans la partie

terminologique

La définition des concepts et des

rôles

Le modèle comprend par ailleurs, des hiérarchies secondaires disjoints décrivant des catégories d’objets de sous domaines du domaine d’application (lieu, loisir, prestation, service, équipement).

Tous ses concepts sont définis dans une terminologie

ALN.

Les exemples ci-dessous illustrent la représentation en CARIN-ALN des concepts.

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De la modélisation à la représentation

de l’ontologie

Ce qu’on exprime dans la partie

terminologique

La définition des concepts et des

rôles

Exemples:

1. (Produit := (1 prixAssocié) (1 prixAssocié) ("prixAssocié nombre) (1 dateDébutAssocié) (1 dateDébutAssocié) ("dateDébutAssocié date) ("serviceProduitAssocié service) ("prestationProduitAssocié prestation))

Un produit a un seul prix, une seule date de début, éventuellement

des services ou prestations associés.19

De la modélisation à la représentation

de l’ontologie

Ce qu’on exprime dans la partie

terminologique

La définition des concepts et des

rôles

2. (activitéSportive:=

(activité

(" natureActivitéAssocié loisirSportif)))

Une activité Sportive est une activité dont la nature associée peut être qualifié de loisir Sportif.

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De la modélisation à la représentation

de l’ontologie

Ce qu’on exprime dans la partie

terminologique

La définition des concepts et des

rôles

3. equipementCulturel equipement

Inclusion du concept de base equipementCulturel dans le concept equipement

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De la modélisation à la représentation

de l’ontologie

Ce qu’on exprime dans la partie

terminologique

L’expression des contraintes

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De la modélisation à la représentation

de l’ontologie

Ce qu’on exprime dans la partie

terminologique

L’expression des contraintes

• Le recours aux règles

• L’utilisation de contraintes

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De la modélisation à la représentation de l’ontologie

Ce qu’on exprime dans la composante déductive

L’emploi de règles déductives permet de définir des propriétés sur les concepts par des prédicats déductibles n’appartenant à la composante terminologique.

Exemple: La règle suivante de nom VolAR et d’arité 4 à partir d’un certain nombre de relations de base.

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De la modélisation à la représentation de

l’ontologie

Ce qu’on exprime dans la composante

déductive

Le recours aux règles

Comme on l’a vu dans la partie terminologique, l’expression de contraintes d’exclusion entre concept de base se fait en CARIN-ALN dans la composante terminologique.

Les contraintes portant sur d’autres types prédicats doivent être représentées par des contraintes d’intégrité

Contraintes traduisant des dépendances fonctionnelles.

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De la modélisation à la représentation de

l’ontologie

Ce qu’on exprime dans la composante

déductive

Le recours aux règles

Vol(v1) ∧ lieuDépart(v1,villeDépart) ∧ lieuArrivée(v1,villeArrivée)

∧ dateDépart(v1,dateDépart1) ∧

Vol(v2) ∧ lieuDépart(v2,villeArrivée) ∧ lieuArrivée(v2,villeDépart)

∧ dateDépart(v2,dateDépart2)

∧ dateAntérieure(dateDépart1,dateDépart2)

VolAR(villeDépart,dateDépart1,villeArrivée,dateDépart2)

Elle exprime un vol Aller retour(VolAR) est composé de deux vols consécutifs dans le temps.

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De la modélisation à la représentation de

l’ontologie

Ce qu’on exprime dans la composante

déductive

Le recours aux règles

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De la modélisation à la représentation de

l’ontologie

Ce qu’on exprime dans la composante

déductive

Le recours aux règles

Défini comme étant la réécriture d’une requête en termes de vues

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Plan de requête

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Vérification de la satisfiabilité de la requête

Calcul de plans de requêtes

• Appel à OntoClass: module de classification codé en Java

• Saturation de la requête en utilisant le chaînage avant

• Si insatisfiabilité constatée, le module d’affinement de requêtes entre en action

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Calcul de plans de requêtes

Dépliement

de la requête

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Calcul de plans de requêtes

Procéder par chaînage arrière pour obtenir une réécriture de la requête initiale.

Ces réécritures sont appelées dépliés de la requête initiale.

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Calcul de plans de requêtes

Exemple:

Soient les définitions

• Un sport de montagne est praticable dans un lieu avec montagnelieuAvecMontagne(l) ^ sportDeMontagne(s) loisirPraticable(s,l)

• Un sport nautique est praticable dans un lieu avec plagelieuAvecPlage(l) ^ sportNautique(s) loisirPraticable(s,l)

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Calcul de plans de requêtes

Exemple:

Soit la requête

Q(h,s) : hotel(h) ^ situé(h,l)

^ loisirPraticable(s,l)

qui permet de trouver des couples d’hôtels et les loisirs qui y sont praticables.

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Calcul de plans de requêtes

Exemple:

Les dépliés de la requête seront:

q1(h,s) : hotel(h) ^ situé(h,l)^ lieuAvecMontagne(l) ^ sportDeMontagne(s)

q2(h,s) : hotel(h) ^ situé(h,l)^ lieuAvecPlage(l) ^ sportNautique(s)

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Calcul de plans de requêtes

Réécriture atome par atome de chaque requête conjonctive du déplié

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Calcul de plans de requêtes

Recherche infructueusepeut être due à:

• requête mal exprimée

• mise en correspondance impossible

• données inexistantes

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Affinement de requêtes

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Affinement de requêtes

Première brique d’un

module de dialogue coopératif entre PICSEL

et ses utilisateurs.

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Affinement de requêtes

Procédé:

Détection grâce à des algorithmes, des concepts minimaux cause d’insatisfiabilité

(les conflits)

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Affinement de requêtes

Exemple:

hotelDeLuxe(x) hautTarif(x)

hautTarif(x) ^ basTarif(x) (exclusivité)

‘’Trouver 1 hôtel de luxe à bas tarif’’

est insatisfiable

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Affinement de requêtes

Procédé:

Remplacement des

conflits par des

concepts directement plus généraux dans la requête

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Affinement de requêtes

Exemple:

Remplacer hotelDeLuxe par hotel,

lieuAvecPlage ou lieuAvecPiscine par lieu, etc.

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Affinement de requêtes

Procédé:

Présentation à l’utilisateur d’une réparation de la requête

Exemple: ‘’Trouver un hôtel de luxe à bas tarif’’ devient ‘’Trouver un hôtel à bas tarif’’ qui est cette fois-ci satisfiable.

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Affinement de requêtes

• PICSEL permet de construire des médiateurs

• PICSEL a permis le développement d’une

ontologie du tourisme

• Nous avons vu comment il permettait de

représenter et de modéliser les données des sources d’informations

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Conclusion

• Puis comment les requêtes de l’utilisateur sont traitées ainsi que leur affinement en cas de recherche infructueuse.

• Le futur de PICSEL est à son intégration à l’échelle du web.

• Cela impliquera l’utilisation des techniques d’apprentissage.

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Conclusion

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PICSEL 1 & 2: Architecture

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PICSEL 3: Architecture

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Merci pour votre attention

• http://www.lri.fr/~sais/picsel3 - PICSEL 3 Project Home Page

• http://www.lri.fr/~sais/picsel3/prevproj.php - PICSEL 3 previous projects (PICSEL1 & PICSEL 2)

• http://www.lri.fr/~cr/OGHS/Slides/Reynaud.pdf

• ROUSSET Marie Christine, BIDAULT Alain, FROIDEVAUX Christine, GAGLIARDI Hèlène, GOASDOUE

François, REYNAUD Chantal, SAFAR Brigitte, « Construction de médiateurs pour intégrer des

sources d’informations multiples et hétérogènes : le projet PICSEL », Université Paris Sud –

CNRS(LRI) & INRIA (Futurs), LRI, France.

• REYNAUD C., SAFAR B., GAGLIARDI H., « Une expérience de représentation d’une ontologie dans

le médiateur PICSEL », LRI, CNRS, Université Paris 11, Université Paris 10.

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Références