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1 OSIRIS TIMC-IMAG - Techniques de l-Ingénierie Médicale et de la Complexité - Informatique, Mathématiques et Applications Grenoble

Abstract : Organizations- information systems contain different kinds of data, dispersed in several sources. The purpose of the managing heterogeneous data is to offer a transparent access to this set of sources. We are interested in the management of structured relational databases and unstructured multilingual textual sources data. We especially describe an approach for taking textual sources into account in an integration system. The approach we propose is based on the use of Semantic Web technologies and different kinds of ontologies. Ontologies are used to define the global schema global ontology and the sources to be integrated local ontologies. Local ontologies are obtained in a semi-automatic way using reverse engineering techniques. Ontologies are also used for the hybrid representation of textual sources. The hybrid representation combines cataloguing information, vectors of terms and concepts and optionally named entities identified in documents. We have designed and implemented an ontology server to manage multiple ontologies and support queries. A first application domain of our work has been the brain field. We have developed or enriched ontologies for brain knowledge management and semantic characterization.

Résumé : Les systèmes d-information des organisations contiennent des données de diverses natures, dispersées dans une grande variété de sources. La gestion unifiée permet d-offrir un accès uniforme et transparent à cet ensemble hétérogène de sources. Nous nous intéressons à l-intégration de données structurées bases de données relationnelles et de données non structurées sources textuelles, pouvant être multilingues et particulièrement à la prise en compte de sources textuelles dans une infrastructure de gestion unifiée. L-approche que nous proposons repose sur l-utilisation des technologies du Web sémantique et de différents types d-ontologies. Les ontologies servent d-une part à définir le schéma global d-intégration ontologie globale et les différentes sources à intégrer. Les ontologies qui représentent les sources à intégrer sont appelées schémas virtuels de sources ou ontologies locales obtenues par un processus de rétroingénierie. D-autre part, les ontologies permettent d-effectuer une reprrésentation hybride de chaque source textuelle qui combine des informations de catalogage, les vecteurs de termes, les vecteurs de concepts et, de façon optionnelle, les entités nommées ; tous ces éléments étant identifiés dans chaque document de la source. Nous avons par ailleurs élaboré une approche de gestion conjointe de plusieurs ontologies à travers un serveur d-ontologies qui sert notamment de support à l-interrogation. Un premier domaine d-application de notre travail a été la gestion de données dans le domaine du cerveau. Nous avons construit ou enrichi des ontologies pour l-organisation des connaissances dans ce domaine, utilisées notamment pour la caractérisation sémantique de sources.

en fr

Keywords : brain domain documents annotation semantic web data integration information retrieval

Mots-clés : ontologies recherche d-informations intégration de données web sémantique annotation de documents cerveau





Autor: Gayo Diallo -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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