Moteurs de recherche et web sémantique
14 j'aime4,207 vues
Le document aborde le web sémantique et les moteurs de recherche, en détaillant les compétences d'Antidot et ses solutions liées à l'accès à l'information. Il explique les différences entre recherche plein texte et recherche structurée, tout en évoquant les ontologies et les approches d'indexation et de requête pour améliorer la navigation dans les données. Enfin, il souligne l'importance de l'extraction de concepts et de l'alignement automatique d'ontologies pour optimiser les services de recherche.
![AnnotationsÀ partir de règlesÀ partir du contenu plein texte (extraction d’entités, classification automatique)Inférence { ?doc afs:subject [ skos:broaderTransitive ?c2 . ] . }=> { ?doc afs:subject ?c2 . } . Une facette est une annotation particulière](https://image.slidesharecdn.com/semwebpro110117-110119025204-phpapp01/85/Moteurs-de-recherche-et-web-semantique-21-320.jpg)
Moteurs de recherche et web sémantique
- 1. Web sémantiqueetmoteurs de recherchehttp://www.antidot.netJérôme MainkaSemWeb.pro17 janvier 2011
- 2. AntidotCœur de métier Solution de recherche et d’accès à l’informationCompétencesEditeur, hébergeur, conseil et intégrateurFiche d’identité Création en 1999
- 3. Implantation : Paris, Lyon, Aix en Provence
- 4. Forte croissance 13eme croissance française au classementSolutionsAFS : moteur de recherche
- 5. CKS : services collaboratifsQuelques référencesMédiaEntrepriseseCommerceInstitutionsSanté
- 6. Moteur de rechercheRecherche plein-texte vs recherche structurée
- 7. Recherche plein textePlus que faire correspondre des octets
- 14. Vocabulaire SKOSDes concepts : classe skos:ConceptDes relations sémantiques :skos:broader, narrowerskos:exactMatch, closeMatchDes libellésskos:prefLabel, altLabel, hiddenLabel
- 15. SémantiqueLorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. Ut enim ad minim veniam, quis nostrud exercitation ullamco laboris nisi ut aliquip ex ea commodo consequat. Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur. skos:broaderTransitiveskos:narrowerskos:narrowerskos:broaderskos:broaderskos:prefLabelskos:altLabelskos:prefLabelskos:altLabelskos:prefLabelskos:altLabelLorem ipsum
- 16. InférenceIl ne s’agit évidemment pas d’apprendre par cœur les propriétés sémantiques du vocabulaire : rdfs, owl est suffisant pour l’essentiel.Exemple :skos:broader rdfs:subPropertyOf skos:broaderTransitive .skos:broaderTransitive a owl:TransitiveProperty .skos:narrower owl:inverseOf skos:broader .
- 17. Clés du succèsLes libellés peuvent être soumis à des normalisations :"voyages" = "voyage""Mainka" = "MNK""Mainka" = "aiinkamank »Indexation / Requête = offline / onlineStructure de stockagem taille du référentieln taille du texte à indexer :Indexation en O(n log m)
- 19. Description des facettes<PériodeHistorique> a skos:OrderedCollection ; skos:memberList ( <ÉpoqueContemporaine> <ÉpoqueModerne> <MoyenÂge> ) .<Discipline> a skos:Collection ; skos:member <AnthropologieBiologique> , <Démographie> , <Droit> .<Facets> a skos:OrderedCollection ; skos:memberList ( <PériodeHistorique> <Discipline> ) .
- 20. Ontologies du domaineOntologies de navigationOntologies du domaine pas forcément adaptées à une interface de navigationNécessité de transformer les ontologies du domaine pour les faire correspondre aux besoins de la navigation.Prise en compte de besoins utilisateurs / besoins métiers.2 approches :Formules N3 : { ?doc <published> 2001 . } => { ?doc afs:subject <p2001> . } .SPARQL :CONSTRUCT { ?doc afs:subject <p2001> . } WHERE { ?doc <published> 2001 . }
- 21. AnnotationsÀ partir de règlesÀ partir du contenu plein texte (extraction d’entités, classification automatique)Inférence { ?doc afs:subject [ skos:broaderTransitive ?c2 . ] . }=> { ?doc afs:subject ?c2 . } . Une facette est une annotation particulière
- 22. AffichageTriOrderedCollectionTri alphabétiqueTri par comptageGestion des données de grandes taillesPaging des valeurs de facettesSupport des opérateurs AND, OR, NOT.
- 23. Un modèle de document unifié ?Pour mettre en place un service de recherche :Structures mollesConcepts simples: Annotations, Facettes, Titre, URL, Plein texte, etc.Format pivot RDFMapping des documents via une chaîne de traitements élémentaires : AFS-PaF (Pipes & Filters)
- 24. Créer des chaînes de traitement par assemblage de modulesSources de donnéesModule connecteurModules de transformation et enrichissement
- 25. Les données et enrichissements sont exportés en RDF en bout de chaine
- 26. Les triplets générés sont exploitéspour retour vers les sources sous forme normaliséepour traiter des requêtes complexespour une exposition dans le Web de donnéesGénérationChargement de l’entrepôtEntrepôt RDFFichiers de tripletsCorpus
- 27. AFS et SPARQL sont des Web Service techniques
- 28. Ils sont enrobés dans une couche métierun Web Service applicatif qui permet la négociation de contenuDescription XMLDescription RDFDocument
- 29. Le documentest compositeest dynamiqueévolue dans le tempsest un objet à gérerà accéder de façonunifiée
- 30. Des données partoutRéférentielDisciplinesHAL-SHSRéférentielAuteursHAL-SHSRéférentielOrganisationHAL-SHSRéférentielCatégoriesCalendaRéférentielThésaurus WSIAFRéférentielPactolsRéférentielGeonamesRéférentielRameauRéférentielLexvoISIDORE
- 31. ConclusionLe Web sémantique : ça sert (ça marche, c’est « simple »)Rester modeste :ObjectifsStratégieMise en œuvrePlein de sujets d’évolutionExtraction de conceptsAlignement automatique d’ontologies