Ontologie (informatique)En informatique et en science de l'information, une ontologie est un modèle de données contenant des concepts et relations permettant de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné. Les concepts sont organisés dans un graphe dont les relations peuvent être : des relations sémantiques ; des relations de subsomption. Les ontologies sont employées dans l’intelligence artificielle, le web sémantique, le génie logiciel, l'informatique biomédicale ou encore l'architecture de l'information comme une forme de représentation de la connaissance au sujet d'un monde ou d'une certaine partie de ce monde.
Ontology learningOntology learning (ontology extraction, ontology generation, or ontology acquisition) is the automatic or semi-automatic creation of ontologies, including extracting the corresponding domain's terms and the relationships between the concepts that these terms represent from a corpus of natural language text, and encoding them with an ontology language for easy retrieval. As building ontologies manually is extremely labor-intensive and time-consuming, there is great motivation to automate the process.
Ontologie (philosophie)L'ontologie est une branche de la philosophie et plus spécifiquement de la métaphysique qui, dans son sens le plus général, s'interroge sur la signification du mot « être ». est une question considérée comme inaugurale, c'est-à-dire première dans le temps et première dans l'ordre de la connaissance. Elle est celle des premiers penseurs de la Grèce antique, tels Parménide et Platon. Elle déborde très largement le strict cadre de la métaphysique qui, née chez Aristote, étudie les différentes modalités et propriétés de l'être (ne posant déjà plus de problème en soi), avec quoi on a tendance à la confondre.
Graphe de connaissancesDans le domaine de la représentation des connaissances, un graphe de connaissances (knowledge graph en anglais) est une base de connaissance modélisant les données sous forme de représentation graphique. Depuis le développement du web sémantique, les graphes de connaissances sont souvent associés aux projets de données ouvertes du web des données, visant surtout à connecter les concepts et entités. Ils sont fortement liés aux et utilisés par les moteurs de recherches, dont certains, tels Google, ont développé leur propre graphe de connaissances.
Similarité sémantiqueLa similarité sémantique est une notion définie entre deux concepts soit au sein d'une même hiérarchie conceptuelle, soit - dans le cas d'alignement d'ontologies - entre deux concepts appartenant respectivement à deux hiérarchies conceptuelles distinctes. La similarité sémantique indique que ces deux concepts possèdent un grand nombre d'éléments en commun (propriétés, termes, instances). D’un point de vue psychologie cognitive, les notions de proximité et de similarité sont bien distinctes.
Inférence causaleL'inférence causale est le processus par lequel on peut établir une relation de causalité entre un élément et ses effets. C'est un champ de recherche à la croisée des statistiques, de l'économétrie, de l'épidémiologie, de la méthodologie politique et de l'intelligence artificielle. En 1920, Sewall Wright développe la première path analysis. Cette analyse graphique des relations de causalité entre les variables constitue selon Judea Pearl un travail pionnier dans l'inférence causale.
Moteur d'inférenceUn moteur d'inférence (du verbe « inférer » qui signifie « déduire ») est un logiciel (processus informatique) correspondant à un algorithme de simulation des raisonnements déductifs. Un moteur d'inférence permet aux systèmes experts de conduire des raisonnements logiques et de dériver des conclusions à partir d'une base de faits et d'une base de connaissances. Les moteurs d'inférence peuvent implémenter : une logique formelle d'ordre 0 (logique des propositions), d'ordre 0+, d'ordre 1 (logique des prédicats) ou d'ordre 2 avec une gestion d'hypothèses monotone ou non monotone, un chaînage avant, chaînage arrière ou mixte, une complétude déductive ou non.
Filtrage collaboratifvignette|Illustration d'un filtrage collaboratif où un système de recommandation doit prédire l'évaluation d'un objet par un utilisateur en se basant sur les évaluations existantes. Le filtrage collaboratif (de l’anglais : en) regroupe l'ensemble des méthodes qui visent à construire des systèmes de recommandation utilisant les opinions et évaluations d'un groupe pour aider l'individu. Il existe trois principaux axes de recherche dans ce domaine, dépendant chacun des données recueillies sur les utilisateurs du système : le filtrage collaboratif actif ; le filtrage collaboratif passif ; le filtrage basé sur le contenu.
Semantic integrationSemantic integration is the process of interrelating information from diverse sources, for example calendars and to do lists, email archives, presence information (physical, psychological, and social), documents of all sorts, contacts (including social graphs), search results, and advertising and marketing relevance derived from them. In this regard, semantics focuses on the organization of and action upon information by acting as an intermediary between heterogeneous data sources, which may conflict not only by structure but also context or value.
SPARQLSPARQL (prononcé sparkle, en anglais : « étincelle ») est un langage de requête et un protocole qui permet de rechercher, d'ajouter, de modifier ou de supprimer des données RDF disponibles à travers Internet. Son nom est un acronyme récursif qui signifie SPARQL Protocol and RDF Query Language. SPARQL est considéré dès 2007 comme l'une des technologies clés du Web sémantique par Tim Berners-Lee l'inventeur du Web sémantique qui explique que .
