Ontologie supérieure - Upper ontology

Dans la science de l' information , une ontologie supérieure (également connue sous le nom d' une ontologie de niveau supérieur , le modèle supérieur , ou l' ontologie de base ) est une ontologie (au sens utilisé dans la science de l' information) qui consiste en des termes très généraux (comme « objet », " propriété", "relation") qui sont communs à tous les domaines. Une fonction importante d'une ontologie supérieure est de prendre en charge une large interopérabilité sémantique parmi un grand nombre d'ontologies spécifiques à un domaine en fournissant un point de départ commun pour la formulation de définitions. Les termes de l'ontologie de domaine sont classés sous les termes de l'ontologie supérieure, par exemple, les classes d'ontologie supérieures sont des superclasses ou des surensembles de toutes les classes des ontologies de domaine.

Un certain nombre d'ontologies supérieures ont été proposées, chacune avec ses propres partisans.

Les systèmes de classification des bibliothèques sont antérieurs aux systèmes d'ontologie supérieurs. Bien que les classifications des bibliothèques organisent et catégorisent les connaissances en utilisant des concepts généraux qui sont les mêmes dans tous les domaines de connaissances, aucun système ne remplace l'autre.

Développement

Toute ontologie fondamentale standard est susceptible d'être contestée entre différents groupes, chacun avec sa propre idée de « ce qui existe ». Un facteur aggravant l'échec à parvenir à une approche commune a été le manque d'applications open source qui permettraient de tester différentes ontologies dans le même environnement informatique. Les différences ont donc été largement débattues sur des bases théoriques, ou sont simplement le résultat de préférences personnelles. Les ontologies fondamentales peuvent cependant être comparées sur la base de l'adoption dans le but de soutenir l'interopérabilité entre les ontologies de domaine.

Aucune ontologie supérieure particulière n'a encore été largement acceptée en tant que norme de facto . Différentes organisations ont tenté de définir des normes pour des domaines spécifiques. Le « Process Specification Language » (PSL) créé par le National Institute of Standards and Technology (NIST) en est un exemple.

Un autre facteur important conduisant à l'absence d'une large adoption de toute ontologie supérieure existante est la complexité. Certaines ontologies supérieures - Cyc est souvent cité en exemple à cet égard - sont très grandes, allant jusqu'à des milliers d'éléments (classes, relations), avec des interactions complexes entre eux et avec une complexité similaire à celle d'un langage naturel humain , et le processus d'apprentissage peut être encore plus long que pour une langue naturelle en raison du format et des règles logiques peu familiers. La motivation pour surmonter cette barrière d'apprentissage est largement absente en raison de la rareté des exemples d'utilisation accessibles au public. En conséquence, ces ontologies de domaine de construction pour les applications locales ont tendance à créer l'ontologie spécifique au domaine la plus simple possible, sans rapport avec aucune ontologie supérieure. De telles ontologies de domaine peuvent fonctionner de manière adéquate pour l'objectif local, mais elles prennent beaucoup de temps pour se rapporter avec précision à d'autres ontologies de domaine.

Pour résoudre ce problème, de véritables ontologies de haut niveau ont été développées, qui sont délibérément conçues pour avoir un chevauchement minimal avec toutes les ontologies de domaine. Les exemples sont l' ontologie formelle de base et le DOLCE (voir ci-dessous).

Arguments pour l'infaisabilité d'une ontologie supérieure

Historiquement, de nombreuses tentatives dans de nombreuses sociétés ont été faites pour imposer ou définir un seul ensemble de concepts comme étant plus primordiaux, fondamentaux, fondamentaux, faisant autorité, vrais ou rationnels que tous les autres. Une objection commune à de telles tentatives souligne que les humains n'ont pas le genre de perspective transcendante - ou la vision de Dieu - qui serait nécessaire pour atteindre cet objectif. Les humains sont liés par la langue ou la culture, et n'ont donc pas le genre de perspective objective à partir de laquelle observer l'ensemble du terrain des concepts et dériver une seule norme.

Une autre objection est le problème de la formulation des définitions. Les ontologies de haut niveau sont conçues pour maximiser la prise en charge de l'interopérabilité sur un grand nombre de termes. De telles ontologies doivent donc consister en des termes exprimant des concepts très généraux, mais ces concepts sont si fondamentaux pour notre compréhension qu'il n'y a aucun moyen de les définir, puisque le processus même de définition implique qu'un concept moins fondamental (et moins bien compris) concept est défini en termes de concepts plus basiques et donc (idéalement) mieux compris. Des concepts très généraux ne peuvent souvent être élucidés, par exemple au moyen d'exemples, ou de paraphrases.

  • Il n'y a pas de manière évidente de diviser le monde en concepts , et certainement pas de manière non controversée
  • Il n'y a pas de terrain neutre qui puisse servir de moyen de traduction entre des ontologies spécialisées (ou "inférieures" ou "spécifiques à l'application")
  • Le langage humain lui-même est déjà une approximation arbitraire d'une seule des nombreuses cartes conceptuelles possibles. Établir la corrélation nécessaire entre les mots anglais et un certain nombre de concepts intellectuels, que nous aimerions représenter dans nos ontologies, ne fait que demander des ennuis. ( WordNet , par exemple, est efficace et utile, précisément parce qu'il ne prétend pas être une ontologie supérieure à usage général ; c'est plutôt un outil de désambiguïsation sémantique / syntaxique / linguistique, qui est richement ancré dans les détails et les particularités de la langue anglaise.)
  • Toute représentation hiérarchique ou topologique de concepts doit partir d'une perspective ontologique, épistémologique , linguistique, culturelle et finalement pragmatique. Un tel pragmatisme ne permet pas d'exclure la politique entre des personnes ou des groupes, il exige même qu'ils soient considérés comme des primitifs peut-être plus fondamentaux que tous ceux qui sont représentés.

Ceux qui doutent de la faisabilité des ontologies à usage général sont plus enclins à demander « quel objectif spécifique avons-nous en tête pour cette carte conceptuelle d'entités et quelle différence pratique cette ontologie fera-t-elle ? » Cette position philosophique pragmatique abandonne tout espoir de concevoir la version ontologique codée de « Le monde est tout ce qui est le cas ». ( Wittgenstein , Tractatus Logico-Philosophicus ).

Enfin, il existe des objections similaires à celles contre l' intelligence artificielle . Techniquement, l'acquisition de concepts complexes et les interactions sociales/linguistiques des êtres humains suggèrent que tout fondement axiomatique des concepts « les plus basiques » doit être cognitif biologique ou difficile à caractériser puisque nous n'avons pas d'axiomes pour de tels systèmes. D'un point de vue éthique, toute ontologie généraliste pourrait rapidement devenir une véritable tyrannie en recrutant des adhérents dans un programme politique conçu pour la propager ainsi que ses moyens de financement, et éventuellement la défendre par la violence. Historiquement, les systèmes de croyances incohérents et irrationnels se sont avérés capables d'imposer l'obéissance au détriment ou au préjudice des personnes à la fois à l'intérieur et à l'extérieur d'une société qui les accepte. Combien plus nuisible serait un rationnel cohérent, s'il contenait ne serait-ce qu'un ou deux postulats de base incompatibles avec la vie humaine ?

Arguments pour la faisabilité d'une ontologie supérieure

Beaucoup de ceux qui doutent de la possibilité de développer un large accord sur une ontologie supérieure commune tombent dans l'un des deux pièges suivants :

  1. ils affirment qu'il n'y a aucune possibilité d'accord universel sur aucun schéma conceptuel ; mais ils soutiennent qu'une ontologie commune pratique n'a pas besoin d'avoir un accord universel, elle n'a besoin que d'une communauté d'utilisateurs suffisamment grande (comme c'est le cas pour les langages humains) pour qu'il soit rentable pour les développeurs de l'utiliser comme moyen d'interopérabilité générale, et pour le développeur tiers de développer des utilitaires pour le rendre plus facile à utiliser ; et
  2. ils soulignent que les développeurs de schémas de données trouvent différentes représentations adaptées à leurs objectifs locaux ; mais ils ne démontrent pas que ces différentes représentations sont en fait logiquement incohérentes.

En fait, différentes représentations d'affirmations sur le monde réel (mais pas des modèles philosophiques), si elles reflètent avec précision le monde, doivent être logiquement cohérentes, même si elles se concentrent sur différents aspects du même objet physique ou phénomène. Si deux affirmations sur le monde réel sont logiquement incohérentes, l'une ou les deux doivent être fausses, et c'est un sujet d'investigation expérimentale, pas de représentation ontologique. En pratique, les représentations du monde réel sont créées comme et connues pour être des approximations de la réalité de base, et leur utilisation est circonscrite par les limites d'erreur des mesures dans toute application pratique donnée. Les ontologies sont tout à fait capables de représenter des approximations, et sont également capables de représenter des situations dans lesquelles différentes approximations ont une utilité différente. Les objections basées sur les différentes manières dont les gens perçoivent les choses attaquent une vision simpliste et appauvrie de l'ontologie. L'objection selon laquelle il existe des modèles du monde logiquement incompatibles est vraie, mais dans une ontologie supérieure, ces différents modèles peuvent être représentés comme des théories différentes, et les adeptes de ces théories peuvent les utiliser de préférence à d'autres théories, tout en préservant la cohérence logique de les hypothèses nécessaires de l'ontologie supérieure. Les hypothèses nécessaires fournissent le vocabulaire logique avec lequel spécifier les significations de tous les modèles incompatibles. Il n'a jamais été démontré que les modèles incompatibles ne peuvent pas être correctement spécifiés avec un ensemble commun de concepts plus basiques, alors qu'il existe des exemples de théories incompatibles qui peuvent être logiquement spécifiés avec seulement quelques concepts de base.

La plupart des objections à l'ontologie supérieure se réfèrent aux problèmes de décisions critiques pour la vie ou à des problèmes non axiomatisés tels que le droit, la médecine ou la politique qui sont difficiles à comprendre même pour les humains. Certaines de ces objections ne s'appliquent pas aux objets physiques ou aux abstractions standard qui sont définies dans l'existence par des êtres humains et étroitement contrôlées par eux pour le bien mutuel, telles que les normes pour les connexions du système d'alimentation électrique ou les signaux utilisés dans les feux de circulation. Aucune métaphysique générale n'est nécessaire pour convenir que certaines de ces normes sont souhaitables. Par exemple, alors que le temps et l'espace peuvent être représentés de plusieurs manières, certaines d'entre elles sont déjà utilisées dans des artefacts interopérables tels que des cartes ou des horaires.

Les objections à la faisabilité d'une ontologie supérieure commune ne prennent pas non plus en compte la possibilité de forger un accord sur une ontologie qui contient tous les éléments d'ontologie primitive qui peuvent être combinés pour créer un nombre quelconque de représentations de concepts plus spécialisées. L'adoption de cette tactique permet de concentrer les efforts sur un accord uniquement sur un nombre limité d'éléments d'ontologie. En se mettant d'accord sur les significations de cet inventaire de concepts de base, il devient possible de créer puis d'interpréter avec précision et automatiquement un nombre infini de représentations de concepts en tant que combinaisons des éléments de l'ontologie de base. Toute ontologie de domaine ou base de données qui utilise les éléments d'une telle ontologie supérieure pour spécifier la signification de ses termes sera automatiquement et précisément interopérable avec d'autres ontologies qui utilisent l'ontologie supérieure, même si elles peuvent chacune définir séparément un grand nombre d'éléments de domaine non défini dans d'autres ontologies. Dans un tel cas, une interprétation correcte exigera que les descriptions logiques des éléments spécifiques au domaine soient transmises avec toutes les données qui sont communiquées ; les données seront alors automatiquement interprétables car les descriptions des éléments de domaine, basées sur l'ontologie supérieure, seront correctement interprétables par tout système pouvant utiliser correctement l'ontologie supérieure. En effet, des éléments dans différentes ontologies de domaine peuvent être *traduits* les uns dans les autres en utilisant l'ontologie supérieure commune. Une ontologie supérieure basée sur un tel ensemble d'éléments primitifs peut inclure des vues alternatives, à condition qu'elles soient logiquement compatibles. Les modèles logiquement incompatibles peuvent être représentés comme des théories alternatives, ou représentés dans une extension spécialisée de l'ontologie supérieure. Le bon usage des théories alternatives est une connaissance qui peut elle-même être représentée dans une ontologie. Les utilisateurs qui développent de nouvelles ontologies de domaine et constatent qu'il existe des primitives sémantiques nécessaires pour leur domaine mais manquantes dans l'ontologie supérieure commune existante peuvent ajouter ces nouvelles primitives par la procédure acceptée, en élargissant l'ontologie supérieure commune si nécessaire.

La plupart des partisans d'une ontologie supérieure soutiennent que plusieurs bonnes peuvent être créées avec peut-être une emphase différente. Très peu d'entre eux prétendent en découvrir un seul dans le langage naturel ou même dans un domaine universitaire. La plupart normalisent simplement certaines communications existantes. Un autre point de vue avancé est qu'il y a un chevauchement presque total des différentes manières dont les ontologies supérieures ont été formalisées, en ce sens que différentes ontologies se concentrent sur différents aspects des mêmes entités, mais les différentes vues sont complémentaires et non contradictoires ; en conséquence, une ontologie cohérente en interne qui contient toutes les vues, avec des moyens de traduire les différentes vues dans l'autre, est réalisable. Une telle ontologie n'a pas encore été construite, cependant, car elle nécessiterait un grand projet à développer afin d'inclure toutes les vues alternatives dans les ontologies supérieures développées séparément, ainsi que leurs traductions. Le principal obstacle à la construction d'une telle ontologie ne réside pas dans les problèmes techniques, mais dans la réticence des agences de financement à fournir des fonds à un consortium suffisamment important de développeurs et d'utilisateurs.

Plusieurs arguments courants contre l'ontologie supérieure peuvent être examinés plus clairement en séparant les problèmes de définition de concept (ontologie), de langage (lexiques) et de faits (connaissance). Par exemple, les gens ont des termes et des expressions différents pour le même concept. Cependant, cela ne signifie pas nécessairement que ces personnes font référence à des concepts différents. Ils peuvent simplement utiliser un langage ou un idiome différent. Les ontologies formelles utilisent généralement des étiquettes linguistiques pour désigner des concepts, mais les termes qui étiquettent les éléments d'ontologie ne signifient ni plus ni moins que ce que leurs axiomes disent qu'ils signifient. Les étiquettes sont similaires aux noms de variables dans le logiciel, évocatrices plutôt que définitives. Les partisans d'une ontologie supérieure commune soulignent que les significations des éléments (classes, relations, règles) d'une ontologie ne dépendent que de leur forme logique , et non des étiquettes, qui sont généralement choisies simplement pour rendre les ontologies plus facilement utilisables. par leurs développeurs humains. En fait, les étiquettes des éléments d'une ontologie n'ont pas besoin d'être des mots - elles pourraient être, par exemple, des images d'instances d'un type particulier ou des vidéos d'une action représentée par un type particulier. On ne saurait trop insister sur le fait que les mots ne sont *pas* ce qui est représenté dans une ontologie, mais des entités dans le monde réel, ou des entités abstraites (concepts) dans l'esprit des gens. Les mots ne sont pas équivalents aux éléments d'ontologie, mais les mots *étiquettent* les éléments d'ontologie. Il peut y avoir de nombreux mots étiquetant un seul concept, même dans une seule langue (synonymie), et il peut y avoir de nombreux concepts étiquetés par un seul mot (ambiguïté). La création des correspondances entre le langage humain et les éléments d'une ontologie est du ressort de la compréhension du langage naturel. Mais l'ontologie elle-même se tient indépendamment en tant que structure logique et computationnelle. Pour cette raison, trouver un accord sur la structure d'une ontologie est en fait plus facile que de développer un vocabulaire contrôlé, car toutes les différentes interprétations d'un mot peuvent être incluses, chacune * mappée * sur le même mot dans les différentes terminologies.

Un deuxième argument est que les gens croient à des choses différentes et ne peuvent donc pas avoir la même ontologie. Cependant, les gens peuvent attribuer différentes valeurs de vérité à une affirmation particulière tout en acceptant la validité de certaines affirmations, faits ou façons sous-jacents d'exprimer un argument avec lequel ils sont en désaccord. (En utilisant, par exemple, la forme problème/position/argument .) Cette objection aux ontologies supérieures ignore le fait qu'une même ontologie peut représenter différents systèmes de croyances, et aussi les représenter comme des systèmes de croyances différents, sans prendre position sur la validité de Soit.

Même les arguments sur l'existence d'une chose nécessitent un certain partage d'un concept, même si son existence dans le monde réel peut être contestée. Séparer la croyance de la dénomination et de la définition permet également de clarifier cette question et de montrer comment les concepts peuvent être partagés, même face à des croyances différentes. Par exemple, le wiki en tant que média peut permettre une telle confusion, mais les utilisateurs disciplinés peuvent appliquer des méthodes de résolution des conflits pour régler leurs conflits. Il est également soutenu que la plupart des gens partagent un ensemble commun de "primitives sémantiques", des concepts fondamentaux, auxquels ils se réfèrent lorsqu'ils essaient d'expliquer des termes inconnus à d'autres personnes. Une ontologie qui inclut des représentations de ces primitives sémantiques pourrait dans un tel cas être utilisée pour créer des descriptions logiques de tout terme qu'une personne peut souhaiter définir logiquement. Cette ontologie serait une forme d'ontologie supérieure, servant d'"interlingua" logique qui peut traduire des idées dans une terminologie en son équivalent logique dans une autre terminologie.

Les partisans soutiennent que la plupart des désaccords sur la viabilité d'une ontologie supérieure peuvent être attribués à la fusion de l'ontologie, du langage et de la connaissance, ou à des domaines de connaissance trop spécialisés : de nombreuses personnes, agents ou groupes auront des domaines de leurs ontologies internes respectives qui ne pas se chevaucher. S'ils peuvent coopérer et partager une carte conceptuelle, cela peut être si utile qu'il l'emporte sur les inconvénients résultant du partage. Dans la mesure où il devient plus difficile de partager des concepts, plus on approfondit, plus un tel partage tend à devenir précieux. Si le problème est aussi fondamental que le prétendent les opposants aux ontologies supérieures, il s'applique également à un groupe d'humains essayant de coopérer, qui pourraient avoir besoin d'une assistance machine pour communiquer facilement.

À tout le moins, de telles ontologies sont impliquées par la traduction automatique , utilisée lorsque les gens ne peuvent pratiquement pas communiquer. Qu'elles soient "supérieures" ou non, celles-ci semblent susceptibles de proliférer.

Tableau des ontologies supérieures formelles

Le tableau suivant contient des données provenant principalement de l'article « A Comparison of Upper Ontologies » de V Mascardi, V Cordi et P Rosso (2007). Veuillez développer le tableau si vous avez un projet UO en cours. Notez que le manque de nouvelles versions n'implique pas l'inactivité ou l'inutilité. Ainsi, les colonnes auront besoin d'être affinées.

Nom Première version Dernière version Développeur Se concentrer Licence URL Métrique Caractéristiques distinctives Versions
L'ontologie de Sowa 1999 1999 John F. Sowa Fondements logiques, philosophiques et informatiques libre UO de Sowa, 30 classes, 5 relations, 30 axiomes Élégance logique, compacte
Cyclisme 1984 version 6.1 au 27.11.2017 Société Cycorp (depuis 1994) connaissances de bon sens au quotidien, dans le but de permettre aux applications d'IA d'effectuer un raisonnement semblable à celui d'un humain propriétaire CYC .com ,
cycorp .eu 		300 000 concepts, 3 000 000 affirmations (faits et règles), 15 000 relations 12 000 synsets WordNet , énorme OpenCyc, ResearchCyc
YAMATO 1999 2012.07.14 Dr Riichiro Mizoguchi Qualité et quantité, représentations (choses porteuses de contenu), objets, processus et événements ? YAMATO ? Concepts de rôle
BFO 2002 version 2.0 à 2015 Barry Smith et al. Une ontologie de haut niveau pour promouvoir l'interopérabilité des ontologies de domaine Licence BSD ontologie-formelle-de base .org 34 catégories, 8 relations ; formalisations aux formats OWL, CLIF, OBO et Isabel très grande base d'utilisateurs établis; documentation complète Version 2.0
essentiel 2007 Version 9.4.0 à 2020 Arts sémantiques, Inc. Ontologie supérieure minimaliste, pour les systèmes d'information des entreprises gratuit, Creative Commons Partager à l'identique www .semanticarts .com / essentiel / 143 classes, 132 propriétés, 9 classes primitives, 18 classes racines, 1690 axiomes Base d'une douzaine d'ontologies d'entreprise majeures
DOLCE 2002 2017 Nicola Guarino et ses associés Saisir les catégories ontologiques sous-jacentes au langage naturel et au bon sens humain. CC-BY 4.0 www .loa .istc .cnr .it /dolce /overview .html 76 classes, 112 propriétés, 581 axiomes Ses catégories sont des artefacts cognitifs. DOLCE Ultralite
BORO fin des années 80 et début des années 90 Une équipe de consultants KPMG dirigée par Chris Partridge Une ontologie extensionnelle (et donc quadridimensionnelle) qui lui fournit un simple critère d'identité. www .borosolutions .net Il est construit sur une série de choix métaphysiques clairs pour fournir une base (métaphysique) solide.
COSMO juin 2020 Patrick Cassidy Ontologie de base qui peut servir à permettre une large interopérabilité sémantique générale. ouvert et gratuit micra .com / COSMO / plus de 21000 types (classes OWL), plus de 1300 relations et plus de 10000 restrictions. Est entièrement ouvert, et tous les commentaires ou suggestions de toutes sources sont les bienvenus. version chouette
GFO 1999 2008 (en cours) Heinrich Herre Y compris de nombreux aspects de la philosophie récente Ouvert www .onto-med .de /ontologies /gfo 2008 Son récit de la persistance et son modèle temporel. gfo.owl et gfo-basic.owl
IDÉES Groupe IDÉES Est d'ordre supérieur, extensionnel et 4D. développé à l'aide de la méthode BORO . L'ontologie IDEAS n'est pas destinée à des fins de raisonnement et d'inférence ; son objectif est d'être un modèle d'entreprise précis.
ISO 15926 2004 Octobre 2019 Institut national des sciences et de la technologie La représentation des informations sur le cycle de vie de l'usine de traitement. Ouvert (mais pas gratuit) www .iso .org /standard /29556 .html Un modèle générique avec 201 types d'entités. Pour permettre l'intégration des informations sur le cycle de vie, le modèle exclut toutes les contraintes d'informations qui ne sont appropriées qu'à des applications particulières dans le champ d'application. ISO/TS 15926-4:2019


MarineTLO 2011 version 5.0 à modifié à 2017 FORTH-ICS Faits sur les espèces marines Ouvert projets .ics .forth .gr /isl /MarineTLO / ≈ 5,5 millions de triples concernant les espèces marines (≈ 54 000), les écosystèmes, les plans d'eau, les navires, etc. Recherche sur les espèces et la biodiversité. iMarineTLO


PROTON version 3.0 Ontotext (Kiril Simov et.al.) Une hiérarchie de subsomption de base qui couvre la plupart des concepts de niveau supérieur CC by3.0 www .ontotext .com /proton /protontop .html 25 Classes et 77 Propriétés Hiérarchie de subsomption Version 3.0


SUMO 2004 SUMO v 1.75 Groupe de travail IEEE P1600.1 Pour la recherche et les applications en recherche, linguistique et raisonnement. Open source. www .ontologyportal .org Termes totaux : 13457, Axiomes totaux : 193812, Règles totales : 6055 La plus grande ontologie publique formelle existante aujourd'hui. A été mappé à tout le lexique WordNet . UMO1.52


UMBEL 2008 version 1.50 à 2016 Dynamique structurée Relier des informations provenant de sources disparates les unes aux autres. CC par 3.0 www .umbel .org Environ 35 000 concepts de référence Conçu pour fournir des points de correspondance communs pour relier différentes ontologies ou schémas les uns aux autres, OMBELLE 1,50


OVNI 2005 (Thèse de doctorat de Guizzardi) 2015 Giancarlo Guizzardi prolongé par NEMO et BTU au laboratoire LOA UFO-A = analyser les constructions de modélisation conceptuelle structurelle
UFO-B = ontologie des événements
UFO-C = ontologie des aspects sociaux et intentionnels 		Intégrer les développements de GFO, DOLCE et de l'ontologie des universaux sous-jacents à OntoClean dans une seule ontologie fondamentale cohérente. OVNI-A
OVNI-B
OVNI-C



WordNet milieu des années 1980 Version 3.1 à 2011 université de Princeton Un réseau sémantique basé sur des principes psycholinguistiques, BSD-like wordnet .princeton .edu 155 327 mots organisés en 175 979 synsets pour un total de 207 016 paires mot-sens ; Pas axiomatiquement précis. Utilisé dans la recherche sur le traitement du langage naturel . Version 3.1
Taxonomie des capteurs M3 2021-2012 Version 4.6 en 2021 Eurecom Ontologie pour référencer les appareils IoT dans divers domaines, GNU GPLv3-like mesure de capteur .appspot .com?p=m3 Plus de 421 concepts ; Utilisé dans des projets européens, nationaux et des projets de recherche dans divers domaines (par exemple, santé, robotique, ville intelligente, maison intelligente, énergie). Version 4.6

Ontologies supérieures disponibles

Ontologie formelle de base (BFO)

Article principal: ontologie formelle de base

Le cadre d'ontologie formelle de base (BFO) développé par Barry Smith et ses associés consiste en une série de sous-ontologies à différents niveaux de granularité. Les ontologies sont divisées en deux variétés : relatives aux entités continues telles que les objets durables tridimensionnels, et aux entités présentes (principalement) des processus conçus comme se déroulant en phases successives dans le temps. BFO intègre ainsi des perspectives à la fois tridimensionnelles et quadridimensionnelles sur la réalité dans un même cadre. Les interrelations sont définies entre les deux types d'ontologies d'une manière qui donne à BFO la possibilité de traiter à la fois les caractéristiques statiques/spatiales et dynamiques/temporelles de la réalité. Une ontologie de domaine continu descendant de BFO peut être conçue comme un inventaire d'entités existant à un moment donné. Chaque ontologie d'occurrence peut être conçue comme un inventaire de processus se déroulant dans un intervalle de temps donné. BFO lui-même et chacune de ses sous-ontologies d'extension peuvent être conçus comme une fenêtre sur une certaine portion de la réalité à un niveau de granularité donné. Les plus de 350 frameworks d'ontologies basés sur BFO sont répertoriés sur le site Web de BFO. Ceux-ci appliquent l'architecture BFO à différents domaines à travers la stratégie de population descendante. L'ontologie de cellule, par exemple, se remplit vers le bas à partir de BFO en important la branche BFO se terminant par objet et en définissant une cellule comme un sous-type d'objet. D'autres exemples d'ontologies étendant BFO sont l' ontologie pour les investigations biomédicales (OBI) et d'autres ontologies de l' Open Biomedical Ontologies Foundry . En plus de ces exemples, BFO et les extensions sont de plus en plus utilisés dans les domaines de la défense et de la sécurité, par exemple dans le framework Common Core Ontology. BFO sert également de niveau supérieur de l' ontologie d'interface des objectifs de développement durable (ODD) développée par le Programme des Nations Unies pour l'environnement et de l'initiative Industrial Ontologies Foundry (IOF) de l'industrie manufacturière. BFO a été documenté dans le manuel Building Ontologies with Basic Formal Ontology , publié par MIT Press en 2015.

BORO

Article principal : BORO

L'ontologie de référence Business Objects est une ontologie supérieure conçue pour développer des modèles ontologiques ou sémantiques pour de grandes applications opérationnelles complexes qui se compose d'une ontologie supérieure ainsi que d'un processus de construction de l'ontologie. Il est construit sur une série de choix métaphysiques clairs pour fournir une base (métaphysique) solide. Un choix clé a été celui d'une ontologie extensionnelle (et donc quadridimensionnelle ) qui lui fournit un critère d'identité simple . Des éléments en sont apparus dans un certain nombre de normes. Par exemple, la norme ISO, ISO 15926 – Systèmes d'automatisation industrielle et intégration – a été fortement influencée par une première version. La norme IDEAS (International Defence Enterprise Architecture Specification for exchange) est basée sur BORO, qui à son tour a été utilisé pour développer DODAF 2.0.

Modèle conceptuel de référence du CIDOC

Article détaillé : Modèle conceptuel de référence du CIDOC

Bien que le « modèle de référence conceptuel orienté objet CIDOC » (CRM) soit une ontologie de domaine , spécialisée dans la représentation du patrimoine culturel, un sous-ensemble appelé CRM Core est une ontologie supérieure générique, comprenant :

  • Espace-temps – titre/identifiant, lieu, époque/période, laps de temps, relation avec les éléments persistants
  • Événements – titre/identifiant, début/fin de l'existence, participants (personnes, individuellement ou en groupe), création/modification de choses (physiques ou conceptuelles), relation avec des éléments persistants
  • Objets matériels - titre/identifiant, lieu, objet d'information que porte l'objet matériel, relations partielles, relation avec des éléments persistants
  • Objets immatériels – titre/identifiant, objets d'information (propositionnels ou symboliques), objets conceptuels, partie des relations

Un élément persistant est un élément physique ou conceptionnel qui a une identité persistante reconnue dans la durée de son existence par son identification plutôt que par sa continuité ou par l'observation. Un élément persistant est comparable à un endurant.
Un objet propositionnel est un ensemble d'énoncés sur des choses réelles ou imaginaires.
Un objet symbolique est un signe/symbole ou un agrégat de signes ou de symboles.

COSMO

COSMO (COMmon Semantic MOdel) est une ontologie qui a été initiée en tant que projet du groupe de travail COSMO du groupe de travail de coordination ontologie et taxonomie, dans le but de développer une ontologie de base pouvant servir à permettre une large interopérabilité sémantique générale . La version actuelle est une ontologie OWL, mais une version conforme à Common-Logic est prévue dans le futur. L'ontologie et les fichiers explicatifs sont disponibles sur le site de COSMO. L'objectif du groupe de travail COSMO était de développer une ontologie de base par un processus collaboratif qui lui permettra de représenter tous les éléments d'ontologie de base que tous les membres estiment nécessaires pour leurs applications. Le développement de COSMO est entièrement ouvert, et tous les commentaires ou suggestions de toutes sources sont les bienvenus. Après quelques discussions et contributions des membres en 2006, le développement du COSMO a été poursuivi principalement par Patrick Cassidy, le président du groupe de travail COSMO. Les contributions et suggestions de toute partie intéressée sont toujours les bienvenues et encouragées. De nombreux types (classes OWL) dans le COSMO actuel ont été repris de la version 0.78 d'OpenCyc OWL et du SUMO. D'autres éléments ont été extraits d'autres ontologies (comme BFO et DOLCE), ou développés spécifiquement pour COSMO. Le développement du COSMO s'est initialement concentré sur l'inclusion de représentations de tous les mots du vocabulaire de définition contrôlé du Longman Dictionary of Contemporary English (LDOCE) (2148 mots). Ces mots suffisent à définir (linguistiquement) toutes les entrées du LDOCE. Il est supposé que les représentations ontologiques des concepts représentés par ces termes seront suffisantes pour spécifier les significations de tout élément d'ontologie spécialisé, servant ainsi de base à l' interopérabilité sémantique générale . L'interopérabilité via COSMO est rendue possible en utilisant le COSMO (ou une ontologie dérivée de celui-ci) comme une interlingua par laquelle d'autres ontologies de domaine peuvent être traduites dans les termes de l'autre et ainsi communiquer avec précision. Au fur et à mesure que de nouveaux domaines sont liés dans COSMO, des primitives sémantiques supplémentaires peuvent être reconnues et ajoutées à sa structure. La version OWL actuelle (janvier 2021) de COSMO compte plus de 24 000 types (classes OWL), plus de 1350 relations et plus de 21 000 restrictions. Le COSMO lui-même (COSMO.owl) et d'autres fichiers connexes et explicatifs peuvent être obtenus sur le lien pour COSMO dans la section Liens externes ci-dessous.

Cyclisme

Article principal: Cyc

Une ontologie bien connue et assez complète disponible aujourd'hui est Cyc , un système propriétaire en cours de développement depuis 1986, composé d'une ontologie de base et de plusieurs ontologies spécifiques à un domaine (appelées microthéories ). Un sous-ensemble de cette ontologie a été publié gratuitement sous le nom d' OpenCyc , et une version plus ou moins intégrale est disponible pour une utilisation gratuite et non commerciale sous le nom de ResearchCyc .

DOLCE

L'ontologie descriptive pour l'ingénierie linguistique et cognitive (DOLCE) est une ontologie fondamentale conçue en 2002 dans le cadre du projet WonderWeb EU, développé par Nicola Guarino et ses associés au Laboratoire d'ontologie appliquée (LOA). Comme l'implique son acronyme, DOLCE est orienté vers la capture des catégories ontologiques sous-jacentes au langage naturel et au sens commun humain . DOLCE, cependant, ne s'engage pas dans une métaphysique strictement référentielle liée à la nature intrinsèque du monde. Au contraire, les catégories qu'il introduit sont considérées comme des artefacts cognitifs, qui dépendent en fin de compte de la perception humaine, des empreintes culturelles et des conventions sociales. En ce sens, ils ont l'intention d'être simplement des notions descriptives (vs prescriptives ), qui soutiennent la spécification formelle des conceptualisations de domaine.

DOLCE-Ultralite, conçu par Aldo Gangemi et ses collègues du Semantic Technology Lab du National Research Council (Italie) est la version Web Ontology Language (OWL) de DOLCE. Il simplifie certains axiomes modaux de DOLCE, et l'étend pour couvrir le framework Descriptions and Situations, également conçu dans le projet WonderWeb. DOLCE-Ultralite est la source de certains modèles de conception d'ontologie de base et est largement adopté dans les projets d'ontologie du monde entier.

Ontologie formelle générale (GFO)

Article détaillé : ontologie formelle générale.

L'ontologie formelle générale (GFO), développée par Heinrich Herre et ses collègues du groupe de recherche Onto-Med à Leipzig , est une ontologie réaliste intégrant des processus et des objets. Il tente d'inclure de nombreux aspects de la philosophie récente, qui se reflète à la fois dans son arbre taxonomique et ses axiomatisations. GFO permet différentes axiomatisations de ses catégories (telles que l'existence d' intervalles de temps atomiques par rapport au temps dense ). Les principes de base de GFO sont publiés dans le rapport Onto-Med Nr. 8 et dans "General Formal Ontology (GFO): A Foundational Ontology for Conceptual Modelling".

Deux spécialités de GFO, entre autres, sont son récit de persistance et son modèle temporel. Concernant la persistance, la distinction entre endurants (objets) et perdurants (processus) est rendue explicite au sein de GFO par l'introduction d'une catégorie spéciale, un persistant. Un persistant est une catégorie spéciale avec l'intention que ses instances "restent identiques" (au fil du temps). En ce qui concerne le temps, les intervalles de temps sont considérés comme primitifs dans GFO, et les points temporels (appelés "limites de temps") comme dérivés. De plus, les points temporels peuvent coïncider, ce qui est pratique pour modéliser des changements instantanés.

essentiel

L'essentiel est développé et soutenu par Semantic Arts . l'essentiel (pas un acronyme - cela signifie obtenir l'essence de) est une « ontologie supérieure minimaliste ». L'essentiel est destiné aux systèmes d'information d'entreprise, bien qu'il ait été appliqué aux applications de prestation de soins de santé. Les principaux attributs de l'essentiel sont :

  1. il est petit (il y a 143 classes et 132 propriétés)
  2. il est complet (la plupart des entreprises ne trouveront pas le besoin de créer des classes primitives supplémentaires, mais découvriront que la plupart de leurs classes peuvent être définies et dérivées de l'essentiel)
  3. il est robuste - toutes les classes descendent de 18 classes "racines", qui sont pour la plupart disjointes entre elles. Cela aide beaucoup dans la détection d'erreurs ultérieure. Il y a 1690 axiomes, et il utilise presque toutes les constructions DL (c'est SROIQ(D) )
  4. elle est concrète - la plupart des ontologies supérieures commencent par des concepts philosophiques abstraits auxquels les utilisateurs doivent s'engager pour utiliser l'ontologie. l'essentiel commence par des classes concrètes que la plupart des gens font déjà, ou avec lesquelles ils pourraient raisonnablement être d'accord, telles que Person, Organization, Place, Collection, UnitOfMeasure, etc.)
  5. il est sans ambiguïté – les termes ambigus (tels que « terme ») ont été supprimés car ils sont souvent surchargés et confus. De plus, les termes qui ont souvent des définitions différentes selon les entreprises (comme le client et la commande) ont été supprimés, également pour réduire l'ambiguïté.
  6. il est compréhensible - en plus d'être construit sur des primitives concrètes, généralement comprises, il est suffisamment petit pour être facilement compris dans son intégralité.

gist a été utilisé pour créer des ontologies d'entreprise pour un certain nombre d'agences commerciales et gouvernementales majeures, notamment : Procter & Gamble, Sentara Healthcare, Washington State Department of Labor & Industries, LexisNexis, Sallie Mae et deux grandes sociétés de services financiers. gist est disponible gratuitement avec une licence Creative Commons share alike. gist est activement maintenu et est utilisé depuis plus de 10 ans. En octobre 2020, il est à la version 9.4.

L'essentiel a fait l'objet d'un article explorant comment combler les différences de modélisation entre les ontologies. Dans un article décrivant la méthodologie OQuaRE pour évaluer les ontologies, l'ontologie de l'unité de mesure principale (à l'époque, un module distinct) a obtenu le score le plus élevé dans l'évaluation manuelle par rapport à 10 autres ontologies d'unité de mesure, et a obtenu un score supérieur à la moyenne dans l'évaluation automatisée. Les auteurs ont déclaré : « Cette ontologie pourrait facilement être testée et validée, ses connaissances pourraient être efficacement réutilisées et adaptées pour différents environnements spécifiés ».

IDÉES

L'ontologie supérieure développée par le groupe IDEAS est d'ordre supérieur , extensionnelle et 4D . Il a été développé à l'aide de la méthode BORO . L'ontologie IDEAS n'est pas destinée à des fins de raisonnement et d'inférence ; son objectif est d'être un modèle d'entreprise précis.

ISO 15926

Article principal : ISO 15926

ISO 15926 est une norme internationale pour la représentation des informations sur le cycle de vie des usines de traitement . Cette représentation est spécifiée par un modèle de données conceptuel générique qui convient comme base pour la mise en œuvre dans une base de données partagée ou un entrepôt de données. Le modèle de données est conçu pour être utilisé conjointement avec des données de référence : des instances standard qui représentent des informations communes à un certain nombre d'utilisateurs, d'usines de traitement ou aux deux. La prise en charge d'une activité spécifique du cycle de vie dépend de l'utilisation de données de référence appropriées en conjonction avec le modèle de données. Pour permettre l'intégration des informations sur le cycle de vie, le modèle exclut toutes les contraintes d'informations qui ne sont appropriées qu'à des applications particulières dans le champ d'application. L'ISO 15926-2 définit un modèle générique avec 201 types d'entités. Elle a été élaborée par le comité technique ISO/TC 184, Systèmes d'automatisation industrielle et intégration, sous-comité SC 4, Données industrielles.


MarineTLO

MarineTLO est une ontologie supérieure pour le domaine marin (également applicable au domaine terrestre), développée par le Laboratoire des systèmes d'information de l'Institute of Computer Science, Foundation for Research and Technology — Hellas ( FORTH-ICS ). Son objectif est de répondre au besoin d'avoir des ensembles intégrés de faits sur les espèces marines, et ainsi d'aider la recherche sur les espèces et la biodiversité . Il fournit un modèle de base unifié et cohérent pour la cartographie des schémas qui permet de formuler et de répondre à des requêtes auxquelles aucune source individuelle ne peut répondre.

PROTON

PROTON (PROTo ONtology) est une hiérarchie de subsomption de base qui couvre la plupart des concepts de niveau supérieur nécessaires à l'annotation sémantique, à l'indexation et à la récupération.

SUMO (Ontologie fusionnée supérieure suggérée)

Article détaillé : Ontologie supérieure fusionnée suggérée

L' ontologie supérieure fusionnée suggérée (SUMO) est un autre projet d'ontologie complet. Il comprend une ontologie supérieure , créée par le groupe de travail IEEE P1600.1 (à l'origine par Ian Niles et Adam Pease ). Il est étendu avec de nombreuses ontologies de domaine et un ensemble complet de liens vers WordNet. C'est open source.

UMBEL

Article principal : OMBEL

Upper Mapping and Binding Exchange Layer ( UMBEL ) est une ontologie de 28 000 concepts de référence qui correspond à un sous-ensemble simplifié de l' ontologie OpenCyc , qui vise à fournir un moyen de lier l'ontologie OpenCyc précise avec des ontologies moins formelles. Il a également des correspondances formelles avec Wikipedia , DBpedia , PROTON et GeoNames . Il a été développé et maintenu en open source par Structured Dynamics.

OVNI (ontologie fondamentale unifiée)

L'ontologie fondamentale unifiée (UFO), développée par Giancarlo Guizzardi et ses associés, incorporant les développements de GFO, DOLCE et l'ontologie des universaux sous-jacents à OntoClean dans une seule ontologie fondamentale cohérente. Les principales catégories d'OVNI (UFO-A) ont été complètement caractérisées formellement dans le doctorat de Giancarlo Guizzardi. thèse et prolongé au Groupe de recherche sur l'ontologie et la modélisation conceptuelle (NEMO) au Brésil avec des coopérateurs de l'Université de technologie de Brandebourg (Gerd Wagner) et du Laboratoire d'ontologie appliquée (LOA). UFO-A a été utilisé pour analyser les constructions de modélisation conceptuelle structurelle telles que les types d'objets et les relations taxonomiques, les associations et les relations entre les associations, les rôles, les propriétés, les types de données et les entités faibles, et les relations de partie entre les objets. Des développements plus récents intègrent une ontologie des événements dans les OVNI (UFO-B), ainsi qu'une ontologie des aspects sociaux et intentionnels (UFO-C). La combinaison d'UFO-A, B et C a été utilisée pour analyser, reconcevoir et intégrer des modèles conceptuels de référence dans un certain nombre de domaines complexes, par exemple la modélisation d'entreprise, le génie logiciel, la science des services, le pétrole et le gaz, les télécommunications et la bioinformatique. Une autre évolution récente visait à rendre compte clairement des services et des concepts liés aux services, et prévoyait une prise en compte par l'engagement de la notion de service (OVNI-S). UFO est l'ontologie fondamentale d' OntoUML , un langage de modélisation d'ontologies.

WordNet

Article principal : WordNet

WordNet , une base de données disponible gratuitement conçue à l'origine comme un réseau sémantique basé sur des principes psycholinguistiques , a été étendu par l'ajout de définitions et est maintenant également considéré comme un dictionnaire . Elle est qualifiée d'ontologie supérieure en incluant les concepts les plus généraux ainsi que les concepts plus spécialisés, liés les uns aux autres non seulement par les relations de subsomption , mais aussi par d'autres relations sémantiques, telles que partie de et cause. Cependant, contrairement à Cyc, il n'a pas été formellement axiomatisé de manière à préciser les relations logiques entre les concepts. Il a été largement utilisé dans la recherche sur le traitement du langage naturel .

YAMATO (Encore une autre ontologie supérieure plus avancée)

YAMATO est développé par Riichiro Mizoguchi, anciennement à l'Institut de recherche scientifique et industrielle de l' Université d'Osaka , et maintenant à l' Institut avancé des sciences et technologies du Japon . Les principales caractéristiques de YAMATO sont :

  1. une description avancée de la qualité, de l'attribut, de la propriété et de la quantité,
  2. une ontologie de la représentation,
  3. une description avancée des processus et des événements,
  4. l'utilisation d'une théorie des rôles .

YAMATO a été largement utilisé pour développer d'autres ontologies plus appliquées telles qu'une ontologie médicale, une ontologie du gène, une ontologie des théories de l'apprentissage/de l'enseignement, une ontologie de la science de la durabilité et une ontologie du domaine culturel.

Outils d'ontologie supérieure/fondatrice

DÉBUT

ONSET, l'outil de sélection et d'explication des ontologies fondamentales, aide le développeur d'ontologies de domaine à sélectionner l'ontologie fondamentale la plus appropriée. Le développeur d'ontologies de domaine fournit les exigences/répond à une ou plusieurs questions, et ONSET calcule la sélection de l'ontologie fondamentale appropriée et explique pourquoi. La version actuelle (v2 du 24 avril 2013) inclut DOLCE, BFO, GFO, SUMO, YAMATO et Gist.

ROMULUS

ROMULUS est un référentiel d'ontologies de base visant à améliorer l'interopérabilité sémantique. Il existe actuellement trois ontologies fondamentales dans le référentiel : DOLCE, BFO et GFO. Les fonctionnalités de ROMULUS incluent :

  1. Il fournit une vue de haut niveau des ontologies fondamentales avec uniquement les concepts les plus généraux communs à toutes les ontologies fondamentales implémentées.
  2. Les ontologies fondamentales dans ROMULUS sont modularisées.
  3. Une médiation d'ontologie fondamentale a été réalisée. Cela inclut l'alignement, le mappage, la fusion, les métadonnées interrogeables et une méthode d'interchangeabilité pour les ontologies fondamentales.
  4. ROMULUS fournit des taxonomies détaillées de chaque ontologie fondamentale pour permettre une navigation facile des ontologies fondamentales.
  5. ROMULUS vous permet de télécharger chaque module d'ontologie fondamentale, y compris les ontologies fondamentales intégrées.
  6. Des métadonnées consultables de chaque ontologie fondamentale sont disponibles.
  7. Une comparaison des ontologies fondamentales incluses est disponible.


Dictionnaire des capteurs IoT M3 (ontologie supérieure pour l'IoT)

M3 (Machine-to-Machine Measurement) a conçu un schéma de classification des capteurs pour le domaine énergétique : pour chaque capteur, nous fournissons les mesures réalisées et l'unité associée ; nous nous occupons aussi des synonymes. De plus, nous avons référencé pour chaque capteur la source de connaissances qui l'utilise (par exemple, les projets antérieurs référencés dans le catalogue de projets IoT basés sur l'ontologie (voir le catalogue d'ontologies LOV4IoT) et les mécanismes de raisonnement pour interpréter les données des capteurs d'énergie (voir le projet SLOR de découverte de règles) M3 est aligné sur de nombreuses ontologies telles que W3C SSN, SAREF, DC, MUO, QUDT, UCUM, etc.

Source : Standardizing Generic Cross-Domain Applications in Internet of Things [Gyrard et al., Globecom Standard Workshop 2014] Source : Enrich machine-to-machine data with semantic web technologies for cross-domain applications [Gyrard et al., WF-IoT 2014] Démonstrateur : http://sensormeasurement.appspot.com/?p=m3

Voir également

Liens externes

Les références