Temporalité et graphes de connaissances : analyse théorique et enjeux pratiques - Intelligence Artificielle Access content directly
Conference Papers Year : 2023

Temporalité et graphes de connaissances : analyse théorique et enjeux pratiques

Abstract

Representing temporally anchored facts in RDF is a challenging task. Here, we detail steps that can help designing an ontology integrating temporal facts. We notably propose a theoretical reference frame aiming to identify properties that are to be temporalised, as well as motives that could lead to simplifying it. We also review the various ways to represent time and fact temporalisation.
La représentation de faits ancrés dans une temporalité est une tâche ardue en RDF. Nous détaillons les étapes menant à la conception d'un ontologie intégrant une temporalisation des faits. Nous dégageons notamment un cadre théorique permettant de déterminer quelles propriétés temporaliser selon la conception du temps retenue, ainsi que des raisons pouvant pousser à simplifier celui-ci. Nous revenons également sur les différentes méthodes de représentation du temps et de la temporalisation des faits.
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Dates and versions

hal-04153044 , version 1 (05-07-2023)

Identifiers

  • HAL Id : hal-04153044 , version 1

Cite

Nathalie Aussenac-Gilles, William Charles, Nathalie Jane Hernandez. Temporalité et graphes de connaissances : analyse théorique et enjeux pratiques. 34es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC 2023) @ PFIA 2023, Collège SIC (Science de l'Ingénierie des Connaissances) de l'AFIA, Jul 2023, Strasbourg, France. pp.1-10. ⟨hal-04153044⟩
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