L'Apport Mutuel de la Combinaison des Tâches d'Interconnexion de Données et d'Alignement d'Ontologies pour l'Alignement Expressif - Intelligence Artificielle Access content directly
Conference Papers Year : 2023

L'Apport Mutuel de la Combinaison des Tâches d'Interconnexion de Données et d'Alignement d'Ontologies pour l'Alignement Expressif

Abstract

Several methods have been proposed to address the tasks of data interlinking and ontology matching. However, these tasks are usually handled separately. In this work, we present an algorithm that allows for their mutual collaboration. Experiments show that the addition of owl:sameAs resulting from the data interlinking task allows to discover additional ontology alignments. Moreover, it reveals that the existence of ontology alignments allows for the extraction of additional discriminating linking rules.
Plusieurs méthodes ont été proposées pour aborder les tâches d'interconnexion de données et d'alignement d'ontologies, qui sont généralement traitées séparément. Dans cet article, nous présentons DICAP, un algorithme qui permet leur collaboration mutuelle. Les expériences réalisées montrent que l'ajout de relations owl:sameAs résultant de l'interconnexion de données permet de découvrir des correspondances ontologiques supplémentaires. De plus, la présence de correspondances ontologiques permet l'extraction de règles de liage supplémentaires et discriminantes.
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Dates and versions

hal-04151991 , version 1 (05-07-2023)

Identifiers

  • HAL Id : hal-04151991 , version 1

Cite

Chloé Khadija Jradeh, Olivier Teste, Jérôme David, Cassia Trojahn. L'Apport Mutuel de la Combinaison des Tâches d'Interconnexion de Données et d'Alignement d'Ontologies pour l'Alignement Expressif. 34es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC 2023) @ plateforme PFIA, Jul 2023, Strasbourg, France. pp.1-10. ⟨hal-04151991⟩
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