Raisonnement pour le web sémantique : examples

Raisonnement pour le web sémantique : examples

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  RAISONNEMENT SÉMANTIQUE : CAS D’APPLICATION La Cantine – 24/01/2012
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  Pourquoi rendre lescontenus plus intelligents? Accroitre la valeur ajoutée pour vos clients • Efficacité par l’amélioration de l’accès aux contenus, de la personnalisation, et du reporting • Exposition améliorée et lecture facilité pour vos contenus par la mise en contexte et réseau, les nouvelles capacités d’exploration et d’analyses • Services innovants pour une meilleure expérience de consommation Smart Content Factory
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  Pourquoi rendre lescontenus plus intelligents? Accroitre les revenus par le trafic et la consommation • Augmentation du nombre de pages vues et de la réutilisation des contenus à travers les apports sémantiques et les structures en réseau • Plus grande visibilité par le développement du référencement naturel, la limitation de contenus orphelins et la mise en relation grâce à rapprochement sémantique Smart Content Factory
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  Aperçu de SmartContent Factory Ontologies, référentiels Extraction connaissances et connaissances, vocabulaires annotation de contenus rules align Content delivery Smart Content Factory
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  Aperçu des solutions Assistance Digital Asset clients Linked Open Data Management Base de SEO connaissances Portail Semantic Smart Content Factory
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  Plan • Les besoinsen raisonnement • Définir des catégories d’objets • Valider des connaissances • Inférer de nouvelles connaissances • Cas d’application • Catégoriser : portail touristique • Valider : gestion d’une terminologie • Inférer : gestion d’une réglementation
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  Les besoins enraisonnement Les besoins en raisonnement Définir des catégories d’objets Si un objet vérifie l’hypothèse alors on le range dans la catégorie Exemple : La catégorie «Hôtel Grand Luxe» correspond à des hôtels qui possèdent au moins 5 étoiles et un Spa
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  Les besoins enraisonnement Valider des connaissances Règle d’obligation : si l’hypothèse est trouvée alors la conclusion doit l’être également. Exemple : SI un terme n’a pas d’hyperonyme ALORS il doit avoir un attribut racine=vraie Règle d’interdiction : si l’hypothèse est trouvée alors la conclusion ne doit pas l’être. Exemple : SI deux termes sont liés par une relation synonymie ALORS ils ne peuvent pas être liés par une relation hyperonymie.
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  Les besoins enraisonnement Inférer de nouvelles connaissances Si l’hypothèse est trouvée alors on crée le réseau sémantique de la conclusion Exemple: SI un bateau est de type « navire à passagers » et que sa taille est > 20m et que sa date de construction D est > au 24/07/12 ALORS le chapitre de la réglementation maritime s’appliquera à partir de D
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  Les besoins enraisonnement Le module d’édition des règles permet de définir l’ensemble de ces hypothèses et de conclusions Le module de raisonnement permet de les exécuter
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  Cas d’application :catégorisation Tourisme Objectif : Adapter les informations d’une base de connaissance, sur le fond et la forme, lors de leur publication selon les cibles choisies Bénéfices client : • Séparation de la gestion de la base de connaissance détaillée, des publications • Réutilisation des mêmes données pour des publications personnalisées
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  Cas d’application :catégorisation Rule editor : Catégorisation La catégorie «Hôtel Grand Luxe» correspond à des hôtels qui possèdent au moins 5 étoiles et un Spa
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  Cas d’application :validation Terminologie Objectifs : Contrôler a posteriori l’agrégation de divers flux : saisie, import Bénéfices client : • Application de règles éditoriales • Garantir la qualité des données avant publication
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  Cas d’application :validation Rule editor : Validation SI deux termes sont liés par une relation synonymie ALORS ils ne peuvent pas être liés par une relation hyperonymie
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  Cas d’application :inférence Réglementation maritime Objectifs : • Conserver l’ensemble des réglementations dans le temps • Facilité la lecture des réglementations • Confronter un navire aux réglementations existantes Bénéfices client : • Accès à la réglementation en cours, passée et future par annotation temporelle de l’ensemble des éléments impactés • Lecture filtrée de la réglementation applicable selon le navire traité
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  Cas d’application :inférence Rule editor : Inférence SI un bateau est de type « navire à passagers » et que sa taille est > 20m et que sa date de construction D est > au 24/07/12 ALORS le chapitre de la réglementation maritime s’appliquera à partir de D
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  Fonctionnalité : Gestionde l’héritage Objectif : • Faciliter la saisie et la maintenance des règles Méthode : • Hiérarchisation des règles de la plus générique à la plus spécifique • Factorisation des critères aux niveaux supérieurs • Transmission des critères grâce à la fonction d’héritage
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  Cas d’application :inférence et catégorisation Objectif : • Gestion de l’auto postage • Faciliter la saisie des règles Méthode : • Utilisation de Owlim pour saturer une terminologie
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  Cas d’application :catégorisation et inférence Règle de catégorisation Terminologie non saturée Les documents x tels que : Service x mot-clé Service administratif Service administratif Une réponse attendue Document Service Service mot-clé des impôts des impôts fonciers Service des impôts fonciers Réponse obtenue incomplète Document mot-clé Service administratif
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  Cas d’application :catégorisation et inférence Règle de catégorisation Terminologie saturée par Owlim Les documents x tels que : Service x mot-clé Service Administratif (Auto postage) Service administratif Règle d’inférence : saturation du thésaurus x x Service des impôts y Service des impôts z fonciers z Une réponse obtenue Document Service mot-clé des impôts fonciers
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  Merci de votreattention