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25 results on '"Molka Tounsi"'

3. Knowledge Graphs Evolution and Preservation -- A Technical Report from ISWS 2019

Author

Abbas, Nacira, Alghamdi, Kholoud, Alinam, Mortaza, Alloatti, Francesca, Amaral, Glenda, d'Amato, Claudia, Asprino, Luigi, Beno, Martin, Bensmann, Felix, Biswas, Russa, Cai, Ling, Capshaw, Riley, Carriero, Valentina Anita, Celino, Irene, Dadoun, Amine, De Giorgis, Stefano, Delva, Harm, Domingue, John, Dumontier, Michel, Emonet, Vincent, van Erp, Marieke, Arias, Paola Espinoza, Fallatah, Omaima, Ferrada, Sebastián, Ocaña, Marc Gallofré, Georgiou, Michalis, Gesese, Genet Asefa, Gillis-Webber, Frances, Giovannetti, Francesca, Buey, Marìa Granados, Harrando, Ismail, Heibi, Ivan, Horta, Vitor, Huber, Laurine, Igne, Federico, Jaradeh, Mohamad Yaser, Keshan, Neha, Koleva, Aneta, Koteich, Bilal, Kurniawan, Kabul, Liu, Mengya, Ma, Chuangtao, Maas, Lientje, Mansfield, Martin, Mariani, Fabio, Marzi, Eleonora, Mesbah, Sepideh, Mistry, Maheshkumar, Tirado, Alba Catalina Morales, Nguyen, Anna, Nguyen, Viet Bach, Oelen, Allard, Pasqual, Valentina, Paulheim, Heiko, Polleres, Axel, Porena, Margherita, Portisch, Jan, Presutti, Valentina, Pustu-Iren, Kader, Mendez, Ariam Rivas, Roshankish, Soheil, Rudolph, Sebastian, Sack, Harald, Sakor, Ahmad, Salas, Jaime, Schleider, Thomas, Shi, Meilin, Spinaci, Gianmarco, Sun, Chang, Tietz, Tabea, Dhouib, Molka Tounsi, Umbrico, Alessandro, Berg, Wouter van den, and Xu, Weiqin

Subjects
Computer Science - Artificial Intelligence
Abstract

One of the grand challenges discussed during the Dagstuhl Seminar "Knowledge Graphs: New Directions for Knowledge Representation on the Semantic Web" and described in its report is that of a: "Public FAIR Knowledge Graph of Everything: We increasingly see the creation of knowledge graphs that capture information about the entirety of a class of entities. [...] This grand challenge extends this further by asking if we can create a knowledge graph of "everything" ranging from common sense concepts to location based entities. This knowledge graph should be "open to the public" in a FAIR manner democratizing this mass amount of knowledge." Although linked open data (LOD) is one knowledge graph, it is the closest realisation (and probably the only one) to a public FAIR Knowledge Graph (KG) of everything. Surely, LOD provides a unique testbed for experimenting and evaluating research hypotheses on open and FAIR KG. One of the most neglected FAIR issues about KGs is their ongoing evolution and long term preservation. We want to investigate this problem, that is to understand what preserving and supporting the evolution of KGs means and how these problems can be addressed. Clearly, the problem can be approached from different perspectives and may require the development of different approaches, including new theories, ontologies, metrics, strategies, procedures, etc. This document reports a collaborative effort performed by 9 teams of students, each guided by a senior researcher as their mentor, attending the International Semantic Web Research School (ISWS 2019). Each team provides a different perspective to the problem of knowledge graph evolution substantiated by a set of research questions as the main subject of their investigation. In addition, they provide their working definition for KG preservation and evolution.

Published
2020

10. Knowledge Graphs Evolution and Preservation - A Technical Report from ISWS 2019.

Author

Nacira Abbas, Kholoud Alghamdi, Mortaza Alinam, Francesca Alloatti, Glenda C. M. Amaral, Claudia d'Amato, Luigi Asprino, Martin Beno, Felix Bensmann, Russa Biswas, Ling Cai, Riley Capshaw, Valentina Anita Carriero, Irene Celino, Amine Dadoun, Stefano De Giorgis, Harm Delva, John Domingue, Michel Dumontier, Vincent Emonet, Marieke van Erp, Paola Espinoza-Arias, Omaima Fallatah, Sebastián Ferrada, Marc Gallofré Ocaña, Michalis Georgiou, Genet Asefa Gesese, Frances Gillis-Webber, Francesca Giovannetti, María Granados Buey, Ismail Harrando, Ivan Heibi, Vitor A. C. Horta, Laurine Huber, Federico Igne, Mohamad Yaser Jaradeh, Neha Keshan, Aneta Koleva, Bilal Koteich, Kabul Kurniawan, Mengya Liu, Chuangtao Ma, Lientje Maas, Martin Mansfield, Fabio Mariani, Eleonora Marzi, Sepideh Mesbah, Maheshkumar Mistry, Alba Catalina Morales Tirado, Anna Nguyen, Viet Bach Nguyen, Allard Oelen, Valentina Pasqual, Heiko Paulheim, Axel Polleres, Margherita Porena, Jan Portisch, Valentina Presutti, Kader Pustu-Iren, Ariam Rivas Mendez, Soheil Roshankish, Sebastian Rudolph, Harald Sack, Ahmad Sakor, Jaime Salas, Thomas Schleider, Meilin Shi, Gianmarco Spinaci, Chang Sun 0001, Tabea Tietz, Molka Tounsi Dhouib, Alessandro Umbrico, Wouter van den Berg, and Weiqin Xu

Published
2020

14. Measuring Clusters of Labels in an Embedding Space to Refine Relations in Ontology Alignment

Author

Catherine Faron, Molka Tounsi Dhouib, Andrea G. B. Tettamanzi, Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics (WIMMICS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), ANR-19-P3IA-0002,3IA@cote d'azur,3IA Côte d'Azur(2019), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)

Subjects
Information retrieval, Word embedding, Computer Networks and Communications, Computer science, Context (language use), 02 engineering and technology, Measure (mathematics), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Metadata, Set (abstract data type), Ontology Alignment, Artificial Intelligence, 020204 information systems, Word Embedding, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Embedding, 020201 artificial intelligence & image processing, Semantic Web, Ontology alignment, Semantic web, Information Systems
Abstract

International audience; Ontology alignment plays a key role in the management of heterogeneous data sources and metadata. In this context, various ontology alignment techniques have been proposed to discover correspondences between the entities of different ontologies. This paper proposes a new ontology alignment approach based on a set of rules exploiting the embedding space and measuring clusters of labels to discover the relationship between entities. We tested our system on the OAEI conference complex alignment benchmark track and then applied it to aligning ontologies in a real-world case study. The experimental results show that the combination of word embedding and a measure of dispersion of the clusters of labels, which we call the radius measure, makes it possible to determine, with good accuracy, not only equivalence relations, but also hierarchical relations between entities.

Published
2021
Full Text
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15. Injection of Knowledge in a Sourcing Recommender System

Author

Catherine Faron, Andrea G. B. Tettamanzi, Molka Tounsi Dhouib, Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics (WIMMICS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)

Subjects
Intelligent agent, Information retrieval, Word embedding, Computer science, Process (engineering), [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], Recommender system, Representation (mathematics), computer.software_genre, computer, Domain (software engineering), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

International audience; Recommender systems provide suggestions to users for items that best meet their needs. In this work, we study the benefits of using knowledge and, more specifically, a 'bag of concepts' representation to enhance a recommender system in the sourcing domain. We tested our approach in a real-world case study provided by the Silex company. The experimental results show that injecting knowledge in the recommendation process outperforms word embedding approaches.

Published
2020

17. An Ontology Alignment Approach Combining Word Embedding and the Radius Measure

Author

Catherine Faron Zucker, Molka Tounsi Dhouib, Andrea G. B. Tettamanzi, Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics (WIMMICS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Maribel Acosta, Philippe Cudré-Mauroux, Maria Maleshkova, Tassilo Pellegrini, Harald Sack, York Sure-Vetter, Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)

Subjects
Word embedding, Ontology alignement, business.industry, Computer science, Interoperability, 02 engineering and technology, Radius, computer.software_genre, Measure (mathematics), [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], 020204 information systems, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Key (cryptography), Equivalence relation, 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, Semantic Web, computer, Ontology alignment, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS, Natural language processing
Abstract

Ontology alignment plays a key role in achieving interoperability on the semantic Web. Inspired by the success of word embedding techniques in several NLP tasks, we propose a new ontology alignment approach based on the combination of word embedding and the radius measure. We tested our system on the OAEI (http://oaei.ontologymatching.org/) conference track and then applied it to aligning ontologies in a real-world case study. The experimental results show that using word embedding and the radius measure make it possible to determine, with good accuracy, not only equivalence relations, but also hierarchical relations between concepts.

Published
2019
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18. SMILK, linking natural language and data from the web

Author

Elena Cabrio, Molka Tounsi Dhouib, Fabien Gandon, Cédric Lopez, Catherine Faron-Zucker, Frédéric Segond, Exploration et exploitation de données textuelles (TEXTE), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics (WIMMICS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Xerox Research Centre Europe [Meylan], and Xerox Company

Subjects
media_common.quotation_subject, Natural language processing, 02 engineering and technology, Art, Web of data, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Artificial Intelligence, Linked Data, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Ontologies, 020201 artificial intelligence & image processing, Humanities, Software, media_common
Abstract

National audience; As part of the SMILK Joint Lab, we studied the use of Natural Language Processing to: (1) enrich knowledge bases and link data on the web, and conversely (2) use this linked data to contribute to the improvement of text analysis and the annotation of textual content, and to support knowledge extraction. The evaluation focused on brand-related information retrieval in the field of cosmetics. This article describes each step of our approach: the creation of ProVoc, an ontology to describe products and brands; the automatic population of a knowledge base mainly based on ProVoc from heterogeneous textual resources; and the evaluation of an application which that takes the form of a browser plugin providing additional knowledge to users browsing the web.; Le laboratoire commun SMILK avait pour double sujet d'étude l'utilisation du traitement automatique du langage naturel pour aider à la construction et au liage de données sur le web et, à l'inverse, l'utilisation de ces données liées du web sémantique pour aider à l'analyse des textes et venir en appui de l'extraction de connaissances et l'annotation de contenus textuels. L'évaluation de nos travaux s'est focalisée sur la recherche d'informations portant sur des marques, plus particulièrement dans le domaine de la cosmétique. Cet article décrit chaque étape de notre approche : la conception de ProVoc, une ontologie pour décrire les produits et marques ; le peuplement automatique d'une base de connaissances reposant notamment sur ProVoc à partir de ressources textuelles hétérogènes; et l'évaluation d'une application prenant la forme d'un plugin de navigateur proposant des connaissances supplémentaires aux utilisateurs naviguant sur le web.

Published
2018
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19. Construction d'ontologie pour le domaine du sourcing

Author

Molka Tounsi Dhouib, Catherine Faron Zucker, Andrea Tettamanzi, Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics (WIMMICS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), AFIA, Sylvie Ranwez, Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)

Subjects
Ingénierie des connaissances, pla- teforme B2B, alignement d'ontologie, sourcing, construction d'ontologie, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

National audience; Ces dernières années, de nombreuses entreprises s'orientent vers l'intégration du développement d'ontologies au sein de leurs processus pour mieux organiser les connaissances mises en jeu et améliorer les performances de leur traitement automatique. Dans cet article, nous décrivons notre travail de modélisation d'ontologie dans le domaine du sourcing, dans le but de décrire le contenu sémantique des offres et demandes de prestations. Nous nous focalisons sur la représentation des compétences et des domaines de compétences, dans le but de raisonner sur ces connaissances pour améliorer la recommandation des prestataires. Notre stratégie de développement d'ontologie repose sur (i) la réutilisation de référentiels existants pour représenter les compétences et domaines de compétences, (ii) la construction de référentiels internes et (iii) un travail d'alignement d'ontologies.

Published
2018

20. Studying the History of Pre-modern Zoology by Extracting Linked Zoological Data from Mediaeval Texts and Reasoning on It

Author

Serena Villata, Molka Tounsi, Arnaud Zucker, Elena Cabrio, and Catherine Faron Zucker

Subjects
Vocabulary, business.industry, Computer science, media_common.quotation_subject, Context (language use), Linked data, computer.file_format, Linguistics, Textual information, Philology, Publishing, RDF, business, computer, media_common
Abstract

In this paper we first present the international multidisciplinary research network Zoomathia, which aims at studying the transmission of zoological knowledge from Antiquity to Middle Ages through varied resources, and considers especially textual information, including compilation literature such as encyclopaedias. We then present a preliminary work in the context of Zoomathia consisting in i extracting pertinent knowledge from mediaeval texts using Natural Language Processing NLP methods, ii semantically enriching semi-structured zoological data and publishing it as an RDF dataset and its vocabulary, linked to other relevant Linked Data sources, and iii reasoning on this linked RDF data to help epistemologists, historians and philologists in their analysis of these ancient texts. This paper is an extended and updated version ofi¾ź[13].

Published
2015
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21. Transformation et visualisation de données RDF à partir d’un corpus annoté de textes médiévaux latins

Author

Molka Tounsi Dhouib, Catherine Faron Zucker, Arnaud Zucker, Olivier Corby, Catherine Jacquemard, Isabelle Draelants, Pierre-Yves Buard, Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics (WIMMICS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), Culture et Environnements, Préhistoire, Antiquité, Moyen-Age (CEPAM), Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Centre Michel de Boüard - Centre de recherches archéologiques et historiques anciennes et médiévales (CRAHAM), Université de Caen Normandie (UNICAEN), Normandie Université (NU)-Normandie Université (NU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Institut de recherche et d'histoire des textes (IRHT), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Ihm14, Ihm14, Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS)

Subjects
[INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-WB] Computer Science [cs]/Web, [SHS.INFO]Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, [INFO.INFO-SI] Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI], [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, Ontologie, Recherche sémantique et fouille visuelle de textes médiévaux latins, [SHS.INFO] Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, [INFO.INFO-SI]Computer Science [cs]/Social and Information Networks [cs.SI], Web de données, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [SHS.HIST] Humanities and Social Sciences/History, [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [INFO.INFO-HC] Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC], [SHS.HIST]Humanities and Social Sciences/History
Abstract

National audience; Cet article présente un travail préliminaire réalisé dans le cadre du GDRI Zoomathia qui vise l’étude de la transmission des savoirs zoologiques de l’Antiquité au Moyen Age. A partir de deux textes médiévaux latins de grande taille (encyclopédies) précédemment annotés en XML, nous avons construit une ontologie RDFS et une base de données RDF, puis nous avons réalisé à partir de ces annotations sémantiques RDF/S un travail d’interrogation, transformation, extraction et visualisation de connaissances pertinentes, pour aider les chercheurs épistémologues, historiens et philologues dans leur travail d’analyse de ces textes anciens.

Published
2014

22. Knowledge engineering in the sourcing domain for the recommendation of providers

Author

Molka Tounsi Dhouib, Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics (WIMMICS), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), Université Côte d'Azur, Andrea Tettamanzi, Catherine Faron-Zucker, Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS)

Subjects
Ontology alignment, Sourcing, Ontology, Alignement d'ontologies, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], Ontologie, Sourcing domain, Recommender system, Système de recommandation
Abstract

This CIFRE doctoral thesis is part of a collaborative research project between the I3S laboratory of the University of Côte d'Azur and the Silex company, and addresses the field of recommendation systems. Silex is a start-up that develops a Software-as-a-Service sourcing tool that allows companies to provide a description of their professional activities, their offers and/or the services they are looking for in natural language (currently French).In this context, the objective of this thesis is to propose a decision support system by exploiting the semantic knowledge that are extracted from the textual descriptions of requests for services and providers, in order to recommend relevant providers for a service request.The contributions of this thesis are the following. First, we proposed a vocabulary for the sourcing field by reusing and integrating existing vocabularies, in order to semantically annotate the textual descriptions of providers and requests for services. Second, we proposed an automatic alignment method to establish the correspondence between different concepts of the considered vocabularies. This approach is based on rules exploiting embedding space and measurements on groups of labels to discover the relationships between concepts. Third, we proposed an algorithm for extracting named entities from the textual descriptions of service requests and providers, and an algorithm for semantic annotation of these descriptions, based on the linking of the extracted entities with the concepts of the defined vocabulary.Fourth, we proposed a provider recommendation algorithm that exploits these knowledges extracted.Finally, we studied the contribution of using ontological knowledge to improve our decision support system for the sourcing domain in order to recommend relevant providers for a service request.The contributions of this thesis are the following. First, we proposed a vocabulary for the sourcing field in order to semantically annotate the textual descriptions of providers and requests for services. This vocabulary was built by reusing and integrating existing vocabularies. Second, we proposed an automatic alignment method to establish the correspondence between different concepts of the considered vocabularies. This approach is based on rules exploiting embedding space and measurements on groups of labels to discover the relationships between concepts. Third, we proposed an algorithm for extracting named entities from the textual descriptions of service requests and providers, and an algorithm for semantic annotation of these descriptions, based on the linking of the extracted entities with the concepts of the defined vocabulary.Fourth, we proposed a provider recommendation algorithm that exploits these knowledge extracted.Finally, we studied the contribution of using ontological knowledge to improve our decision support system for the sourcing domain.; Cette thèse de doctorat CIFRE s'inscrit dans le cadre d'un projet de recherche collaboratif entre le laboratoire I3S de l'Université Côte d'Azur et la société Silex et aborde le domaine des systèmes de recommandation. Silex est une start-up qui développe un outil de sourcing Software-as-a-Service permettant aux entreprises de fournir une description de leurs activités professionnelles, de leurs offres et/ou des services qu'elles recherchent en langue naturelle (actuellement le français).Dans ce contexte, l'objectif de cette thèse est de proposer un système d'aide à la décision en exploitant les connaissances sémantiques extraites à partir des descriptions textuelles des demandes de prestation et des prestataires, afin de recommander des prestataires pertinents pour une demande de prestation.Les contributions de cette thèse sont les suivantes. Premièrement, nous avons proposé un vocabulaire pour le domaine du sourcing en réutilisant et en intégrant des vocabulaires existants, afin d'annoter sémantiquement les descriptions textuelles des prestataires et des demandes de prestation. Deuxièmement, nous avons proposé une méthode d’alignement automatique afin d'établir la correspondance entre différents concepts des vocabulaires considérés. Cette approche se base sur des règles exploitant l'espace des plongements lexicaux et des mesures sur des groupes d'étiquettes pour découvrir les relations entre concepts. Troisièmement, nous avons proposé un algorithme d'extraction des entités nommées à partir des descriptions textuelles des demandes de prestation et des prestataires et un algorithme d'annotation sémantique de ces descriptions, basé sur le liage des entités extraites avec les concepts du vocabulaire défini.Quatrièmement, nous avons proposé un algorithme de recommandation de prestataires qui exploite ces annotations sémantiques.Finalement, nous avons étudié l'apport de l'utilisation de connaissances ontologiques afin d'améliorer notre système d'aide à décision pour le domaine du sourcing.

23. Knowledge Graphs Evolution and Preservation -- A Technical Report from ISWS 2019

Author

Nacira Abbas, Kholoud Alghamdi, Mortaza Alinam, Francesca Alloatti, Glenda Amaral, Martin Beno, Felix Bensmann, Amato, Claudia D., Luigi Asprino, Russa Biswas, Ling Cai, Riley Capshaw, Valentina Anita Carriero, Irene Celino, Amine Dadoun, Stefano de Giorgis, Harm Delva, John Domingue, Michel Dumontier, Vincent Emonet, Marieke van Erp, Paola Espinoza Arias, Omaima Fallatah, Sebastián Ferrada, Marc Gallofré Ocaña, Michalis Georgiou, Genet Asefa Gesese, Frances Gillis-Webber, Francesca Giovannetti, Marìa Granados Buey, Ismail Harrando, Ivan Heibi, Vitor Horta, Laurine Huber, Federico Igne, Mohamad Yaser Jaradeh, Neha Keshan, Aneta Koleva, Bilal Koteich, Kabul Kurniawan, Mengya Liu, Chuangtao Ma, Lientje Maas, Martin Mansfield, Fabio Mariani, Eleonora Marzi, Sepideh Mesbah, Maheshkumar Mistry, Alba Catalina Morales Tirado, Anna Nguyen, Viet Bach Nguyen, Allard Oelen, Valentina Pasqual, Heiko Paulheim, Axel Polleres, Margherita Porena, Jan Portisch, Valentina Presutti, Kader Pustu-Iren, Ariam Rivas Mendez, Soheil Roshankish, Sebastian Rudolph, Harald Sack, Ahmad Sakor, Jaime Salas, Thomas Schleider, Meilin Shi, Gianmarco Spinaci, Chang Sun, Tabea Tietz, Molka Tounsi Dhouib, Alessandro Umbrico, Wouter van Den Berg, and Weiqin Xu

24. Studying the history of pre-modern zoology with linked data and vocabularies

Author

Molka Tounsi, Catherine Faron Zucker, Arnaud Zucker, Serena Villata, Elena Cabrio, Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics (WIMMICS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Culture et Environnements, Préhistoire, Antiquité, Moyen-Age (CEPAM), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)

Subjects
[SHS.HISPHILSO]Humanities and Social Sciences/History, Philosophy and Sociology of Sciences, Semantic Analysis of Mediaeval compi-lations, History of Zoology, [INFO.INFO-WB]Computer Science [cs]/Web, ComputingMethodologies_DOCUMENTANDTEXTPROCESSING, Linked Data and Vocabularies, [SHS.MUSEO]Humanities and Social Sciences/Cultural heritage and museology, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

International audience; In this paper we first present the international multidisciplinary research network Zoomathia, which aims the study of the transmission of zoological knowledge from Antiquity to Middle Ages through varied resources, and considers especially textual information, including compilation literature such as encyclopaedias. We then present a preliminary work in the context of Zoomathia consisting in (i) extracting pertinent knowledge from mediaeval texts using Natural Language Processing (NLP) methods, (ii) semantically enriching semi-structured zoological data and publishing it as an RDF dataset and its vocabulary, linked to other relevant Linked Data sources, and (iii) reasoning on this linked RDF data to help epistemologists, historians and philologists in their analysis of these ancient texts.

25. A Hybrid Bi-LSTM-CRF Model for Sequence Labeling Applied to the Sourcing Domain

Author

Hasnaa Daoud, Molka Tounsi Dhouib, Jerôme Rancati, Catherine Faron, Andrea Tettamanzi, Silex Cognitive Sourcing [Gentilly] (Silex.ai), Web-Instrumented Man-Machine Interactions, Communities and Semantics (WIMMICS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS), Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA), Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), and COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS)

Subjects
Etiquetage de Séquences, Se-quence Labeling, [INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR], Réseaux de neurones artificiels, Extraction d'Information, Information Extraction, Traitement du Langage Naturel, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]
Abstract

National audience; In a number of areas, companies are often faced with the task of dealing with large amounts of textual customers' requests. Automating information extraction like key phrases from customers' requests can help to accelerate the processing process. Silex France is currently facing this challenge in the context of processing sourcing requests.In this article, we share our sequence labeling results based on a hybrid method Bi-LSTM-CRF, in an industrial context. This work was integrated in the B2B Silex platform for service providers recommendation. Experiments with the B2B Silex platform data show that, with a good choice of features to extract and optimal choice of hyper-parameters, the combination of the Bi-LSTM and CRF helps to achieve good results even in a context of small data. Indeed, the textual content processed is in the form of complete sentences generated by users, and thus is subject to typing errors. To handle this type of data we combine several types of extracted features describing the textual content such as: (i) semantics, (ii) syntax, (iii) word characters, (iv) position of words.; Dans un certain nombre de domaines, les entreprises sont souvent confrontées à la tâche de traiter au quotidien des quantités importantes de demandes textuelles. L'extraction automatique des informations clés à partir des demandes clients, peut aider à accélérer le processus de traitement. Silex France est aujourd'hui confrontée à ces enjeux dans le cadre du traitement des demandes de sourcings. Dans cet article, nous partageons nos résultats d'étique-tage de séquences en nous basant sur une méthode hybride BiLSTM-CRF, dans un contexte industriel. Le travail est in-tégré dans la plate-forme B2B Silex pour la recommanda-tion des prestataires de services. Les expériences faites sur les données de la plateforme B2B Silex montrent qu'avec un bon choix de features à extraire et des hyperparamètres, la combinaison du modèle Bi-LSTM-CRF permet de réus-sir l'extraction d'infomation à partir des demandes tex-tuelles, même dans un contexte de petites données (small data). En effet, le contenu textuel traité est sous forme de phrases complètes générées par des utilisateurs, et est ainsi exposé à des erreurs de frappe. Pour gérer ce type de don-nées, nous combinons plusieurs types de features extraites décrivant le contenu textuel tels que : (i) la sémantique, (ii) la syntaxe, (iii) les caractères des mots, (iv) la position des mots.

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