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De l’importance des termes dans les graphes de connaissances et comment les trouver

Year: 2025

Type: article

Abstract: Pour donner une idée concise du contenu d’un graphe de connaissances, il est classique de montrer les classes et les propriétés qui y sont instanciées. Pourtant, d’autres éléments informent sur ce contenu au moins autant que les classes et les propriétés : les termes de vocabulaires contrôlés, des mots associés à des concepts définis au sein de thésaurus. À partir de 23 points d’accès SPARQL, nous présentons différentes techniques pour retrouver automatiquement des termes qui ne sont pas des noms de classes. Les résultats obtenus par chaque technique nous permettent de proposer une méthodologie pour trouver les termes présents dans un graphe de connaissances. Les résultats des expérimentations et les requêtes support de la méthodologie sont accessibles en ligne.

Source: Revue Ouverte d Intelligence Artificielle

DOI: 10.5802/roia.96

Authors: Manon Ovide, Béatrice Markhoff, Arnaud Soulet

Institutions: Université de Tours, Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours, CItés, Territoires, Environnement et Sociétés

Language: English

Topic: Semantic Web and Ontologies

Subfield: Artificial Intelligence

Field: Computer Science

Domain: Physical Sciences

Open Access status: hybrid

Funder: Agence Nationale de la Recherche

Award: Sensemaking and Spatialisation for multi-granular heritage artefacts : 3D annotations, sonification. and formalisation of inferences