Supporting the Development of Data Wrapping Ontologies (Extended Abstract)
Notice bibliographique
Résumé
The use of a conceptual model or an ontology to wrap and describe relational data sources has been shown to be very effective in several frameworks involving management and access of data, such as information integration through mediated schemata [1], and the Semantic Web [2]. Ontologies provide a conceptual view of the application domain, which is closer to the user perspective, and automated reasoning can be leveraged to support exploration and querying of the underlying data sources. In this paper we focus on the problem of designing ontologies which describe relational data sources, and whose purpose is to provide a semantically enriched access to the underlying data. We use the term data wrapping ontologies to distinguish these ontologies from domain ontologies; whose purpose is to model a domain. In order to maximise the benefits of using data wrapping ontologies, these should be rich enough to ease their integration with the domain ontology and, at the same time, precisely characterise the data they wrap. Ontologies extracted automatically from data sources (e.g. by analysing the constraints in the logical schema) are faithful representations of the data sources; however, they are usually shallow and with a limited vocabulary. For this reason, they can be used as bootstrap ontologies, and the task of enriching the extracted ontology is crucial in order to build a truly effective ontology-based information access system. The process of enriching an ontology involves at least the introduction of new axioms and/or new terms. While, from a purely ontological viewpoint, an ontology can be arbitrarily modified, we need to bear in mind that the ultimate purpose of the data wrapper is to access the information available from the data sources. This means that newly introduced terms (concepts or roles) should be “backed” by data in the sources; i.e. queries over these terms should be rewritable w.r.t. data sources. It is easy to provide examples where newly introduced terms will always return empty answers, regardless the actual data contained in the sources (see Section 3). This not necessarily because they are unsatisfiable in the usual model ⋆ This paper is an excerpt from the ASWC 2009 paper “Supporting the Development of Data Wrapping Ontologies” by the same authors. The work presented in this paper has been partially funded by the European project ONTORULE. Proc. 23rd Int. Workshop on Description Logics (DL2010), CEUR-WS 573, Waterloo, Canada, 2010.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».