Refactoring of Ontologies: Improving the Design of Ontological Models with Concept Analysis
Notice bibliographique
Résumé
It is now widely accepted that in order to optimize both their usage and their design and maintenance ontologies should comply to design quality criteria, e.g., absence of redundancies and appropriate level of abstraction. Yet given the variety and scope of activities comprised in the life-cycle of an ontological model (OM), such as adapting, splitting, populating, this quality is easily compromised, especially with ontologies of larger size and/or resulting from the merge of smaller ones. Conversely, restoring it through refactoring, i.e., restructuring of the ontology to improve defects, is knowingly a challenging task as relocating an ontology element can adversely affect its neighbors. We investigate here a holistic refactoring approach that, given an ontology, amounts to presenting its designer with a list of the most plausible abstract entities missing in it. The core of the approach is a recently devised concept analysis method, called 'relational', that allows deeper refactoring by feeding into the process various ontological relations, e.g., concept-to-property incidences. The focus here is put on the NLP-aspects of the refactoring, while we also provide some preliminary results from a series of validating experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».