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Construction et exploitation d’un graphe de connaissances sur la littérature scientifique en sciences de la vie

Year: 2025

Type: article

Abstract: Dans cet article, nous présentons un graphe de connaissances construit à partir d’un corpus d’articles scientifiques portant sur les méthodes de sélection génomique pour la culture du blé. Ces méthodes contribuent à l’amélioration du profil agronomique et de la qualité des variétés de blé. La littérature scientifique sur le sujet est en croissance continue ces vingt dernières années. Dans un premier temps, un outil de traitement automatique du langage nous a permis d’extraire et de normaliser différentes entités nommées en les associant à des concepts préalablement définis dans une ontologie du domaine. Ces entités se réfèrent à des noms de gènes, traits, phénotypes, marqueurs et variétés (cultivars) de blé. Nous avons construit un graphe qui intègre, structure et décrit ces entités en se basant sur l’ontologie W3C Web Annotation Ontology (OA) pour formaliser la description du contexte d’apparition de ces entités au sein du corpus et apporter ainsi des indications sur les liens et les associations fréquentes entre ces éléments. En s’appuyant sur un ensemble de questions de compétence formulées par un expert du domaine, nous avons validé la pertinence du modèle proposé et par conséquent le graphe de connaissances généré. Afin de rendre notre graphe accessible à un grand nombre d’utilisateurs, nous avons développé plusieurs interfaces de recherche et de visualisation permettant d’explorer les contextes d’apparition de plusieurs entités (de différents types) dans le même article. Ce travail contribue à la structuration, à la compréhension et l’exploration des connaissances dans le domaine de la sélection génomique du blé, en fournissant un cadre formel pour la découverte et l’analyse des relations entre les entités pertinentes du domaine. Nous proposons une méthode d’ingénierie des connaissances de bout en bout, générique et adaptable à la valorisation d’un corpus de littérature scientifique quel que soit son domaine scientifique.

Source: Revue Ouverte d Intelligence Artificielle

DOI: 10.5802/roia.95

Authors: Nadia Yacoubi Ayadi, Catherine Faron, Franck Michel, Robert Bossy, Arnaud Barbe