Ontologie (philosophie)L'ontologie est une branche de la philosophie et plus spécifiquement de la métaphysique qui, dans son sens le plus général, s'interroge sur la signification du mot « être ». est une question considérée comme inaugurale, c'est-à-dire première dans le temps et première dans l'ordre de la connaissance. Elle est celle des premiers penseurs de la Grèce antique, tels Parménide et Platon. Elle déborde très largement le strict cadre de la métaphysique qui, née chez Aristote, étudie les différentes modalités et propriétés de l'être (ne posant déjà plus de problème en soi), avec quoi on a tendance à la confondre.
MétadonnéeUne métadonnée (mot composé du préfixe grec meta, indiquant l'auto-référence ; le mot signifie donc proprement « donnée de/à propos de donnée ») est une donnée servant à définir ou décrire une autre donnée, quel qu'en soit le support (papier, électronique ou autre). Un exemple type est d'associer à une donnée la date à laquelle elle a été produite ou enregistrée, ou à une photo les coordonnées géographiques du lieu où elle a été prise. Les métadonnées sont à la base des techniques du Web sémantique.
Ontologie (informatique)En informatique et en science de l'information, une ontologie est un modèle de données contenant des concepts et relations permettant de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné. Les concepts sont organisés dans un graphe dont les relations peuvent être : des relations sémantiques ; des relations de subsomption. Les ontologies sont employées dans l’intelligence artificielle, le web sémantique, le génie logiciel, l'informatique biomédicale ou encore l'architecture de l'information comme une forme de représentation de la connaissance au sujet d'un monde ou d'une certaine partie de ce monde.
Upper ontologyIn information science, an upper ontology (also known as a top-level ontology, upper model, or foundation ontology) is an ontology (in the sense used in information science) which consists of very general terms (such as "object", "property", "relation") that are common across all domains. An important function of an upper ontology is to support broad semantic interoperability among a large number of domain-specific ontologies by providing a common starting point for the formulation of definitions.
Standards et normes de métadonnéesUn standard ou une norme de métadonnées est une exigence qui est destinée à établir une compréhension commune de la signification ou de la sémantique des données, afin d'assurer un usage correct et approprié, et une interprétation des données par ses propriétaires et utilisateurs. Pour parvenir à cette compréhension commune, on doit définir un certain nombre de caractéristiques ou attributs des données, encore appelés métadonnées. En anglais, on utilise un seul mot, standard, pour décrire un standard ou une norme, ce qui est source de confusion.
Registre de métadonnéesUn registre de métadonnées est, selon la définition qu’en donne le Dublin Core dans l’ébauche finale du , un « Système de gestion des métadonnées «, c’est-à-dire un système formel qui fournit l’information d’autorité sur la sémantique et la structure de chaque élément. Pour chaque élément, le registre en donne la définition, les qualificatifs qui lui sont associés, ainsi que les correspondances avec des équivalents dans d’autres langues ou d’autres schémas.
Ontology learningOntology learning (ontology extraction, ontology generation, or ontology acquisition) is the automatic or semi-automatic creation of ontologies, including extracting the corresponding domain's terms and the relationships between the concepts that these terms represent from a corpus of natural language text, and encoding them with an ontology language for easy retrieval. As building ontologies manually is extremely labor-intensive and time-consuming, there is great motivation to automate the process.
Ontology engineeringIn computer science, information science and systems engineering, ontology engineering is a field which studies the methods and methodologies for building ontologies, which encompasses a representation, formal naming and definition of the categories, properties and relations between the concepts, data and entities. In a broader sense, this field also includes a knowledge construction of the domain using formal ontology representations such as OWL/RDF.
Web Ontology LanguageWeb Ontology Language (OWL) est un langage de représentation des connaissances construit sur le modèle de données de RDF. Il fournit les moyens pour définir des ontologies web structurées. Sa deuxième version est devenue une recommandation du W3C fin 2012. Le langage OWL est basé sur les recherches effectuées dans le domaine de la logique de description.
Système de coordonnéesvignette|upright=0.7|Système de coordonnées cartésiennes dans un plan vignette|upright=0.7|Système de coordonnées cartésiennes en 3 dimensions En mathématiques, un système de coordonnées permet de faire correspondre à chaque point d'un espace à N , un (et un seul) N-uplet de scalaires. Dans beaucoup de cas, les scalaires considérés sont des nombres réels, mais il est possible d'utiliser des nombres complexes ou des éléments d'un corps commutatif quelconque.
Graphe de connaissancesDans le domaine de la représentation des connaissances, un graphe de connaissances (knowledge graph en anglais) est une base de connaissance modélisant les données sous forme de représentation graphique. Depuis le développement du web sémantique, les graphes de connaissances sont souvent associés aux projets de données ouvertes du web des données, visant surtout à connecter les concepts et entités. Ils sont fortement liés aux et utilisés par les moteurs de recherches, dont certains, tels Google, ont développé leur propre graphe de connaissances.
Ontology languageIn computer science and artificial intelligence, ontology languages are formal languages used to construct ontologies. They allow the encoding of knowledge about specific domains and often include reasoning rules that support the processing of that knowledge. Ontology languages are usually declarative languages, are almost always generalizations of frame languages, and are commonly based on either first-order logic or on description logic.
Espace vectorielvignette|Dans un espace vectoriel, on peut additionner deux vecteurs. Par exemple, la somme du vecteur v (en bleu) et w (en rouge) est v + w. On peut aussi multiplier un vecteur, comme le vecteur w que l'on peut multiplier par 2, on obtient alors 2w et la somme devient v + 2w. En mathématiques, plus précisément en algèbre linéaire, un espace vectoriel est un ensemble d'objets, appelés vecteurs, que l'on peut additionner entre eux, et que l'on peut multiplier par un scalaire (pour les étirer ou les rétrécir, les tourner, etc.
Réseau sémantiqueUn réseau sémantique est un graphe marqué destiné à la représentation des connaissances, qui représente des relations sémantiques entre concepts. Le graphe est orienté ou non orienté. Ses sommets représentent les concepts, et les liens entre les sommets (nœuds) représentent les relations sémantiques, reliant les champs lexicaux. Un réseau sémantique peut être instancié, par exemple,dans une base de données orientée graphes ou un schéma conceptuel. Les réseaux sémantiques normalisés sont exprimés sous forme de triplets RDF.
Alignement d'ontologiesOntology alignment, or ontology matching, is the process of determining correspondences between concepts in ontologies. A set of correspondences is also called an alignment. The phrase takes on a slightly different meaning, in computer science, cognitive science or philosophy. For computer scientists, concepts are expressed as labels for data. Historically, the need for ontology alignment arose out of the need to integrate heterogeneous databases, ones developed independently and thus each having their own data vocabulary.
Real coordinate spaceIn mathematics, the real coordinate space of dimension n, denoted Rn or , is the set of the n-tuples of real numbers, that is the set of all sequences of n real numbers. Special cases are called the real line R1 and the real coordinate plane R2. With component-wise addition and scalar multiplication, it is a real vector space, and its elements are called coordinate vectors. The coordinates over any basis of the elements of a real vector space form a real coordinate space of the same dimension as that of the vector space.
Web sémantiquevignette|300px|droite|Logo du W3C pour le Web sémantique Le Web sémantique, ou toile sémantique, est une extension du Web standardisée par le World Wide Web Consortium (W3C). Ces standards encouragent l'utilisation de formats de données et de protocoles d'échange normés sur le Web, en s'appuyant sur le modèle Resource Description Framework (RDF). Le Web sémantique est par certains qualifié de Web 3.0. Selon le W3C, . L'expression a été inventée par Tim Berners-Lee (inventeur du Web et directeur du W3C), qui supervise le développement des technologies communes du Web sémantique.
Graphe conceptuelUn graphe conceptuel est un formalisme de représentation de connaissances et de raisonnements. Ce formalisme a été introduit par en 1984. Depuis cette date, ce formalisme a été développé suivant trois directions principales : interface graphique de la logique du premier ordre, système diagrammatique pour la logique du premier ordre, formalisme de représentation de connaissances et de raisonnement basé sur les graphes. Dans cette approche les graphes conceptuels servent d'interface graphique pour la logique du premier ordre (calcul des prédicats).
Coordonnées cartésiennesUn système de coordonnées cartésiennes permet de déterminer la position d'un point dans un espace affine (droite, plan, espace de dimension 3, etc.) muni d'un repère cartésien. Le mot cartésien vient du mathématicien et philosophe français René Descartes. Il existe d'autres systèmes de coordonnées permettant de repérer un point dans le plan ou dans l'espace. Sur une droite affine , un repère est la donnée de : une origine , c'est-à-dire un point distingué de ; un vecteur de la droite vectorielle directrice .
Knowledge-based systemsA knowledge-based system (KBS) is a computer program that reasons and uses a knowledge base to solve complex problems. The term is broad and refers to many different kinds of systems. The one common theme that unites all knowledge based systems is an attempt to represent knowledge explicitly and a reasoning system that allows it to derive new knowledge. Thus, a knowledge-based system has two distinguishing features: a knowledge base and an inference engine.
