Modèle canonique de cartes conceptuelles

Le modèle canonique est un patron de cartes conceptuelles qui permet une représentation

homogène de concepts. Ce modèle est un arbre sémantique qui décrit un concept principal (la

racine) à un niveau de détail suffisant suivant trois axes ontologiques : taxonomique,

méréologique/ méronimique et du domaine (Figure ).

Figure 18: Modèle canonique de cartes conceptuelles pour la représentation de connaissances

scientifiques à transférer

L’axe taxonomique sert à donner la taxonomie du concept principal par le biais de la relation

taxonomique est-un de type généralisation/spécialisation (Brachman, 1983). La sémantique de

cette relation est celle de la subsomption hybride (Napoli, 1992). Du point de vue structurel,

l’axe taxonomique comprend deux niveaux. Le premier niveau correspond au concept

principal et le deuxième niveau correspond à sa spécialisation ou sa généralisation à un seul

niveau de détail.

Les instances du concept principal représentent l’ensemble de concepts pertinents du domaine

de la valorisation des PRBB. Elles peuvent avoir des composantes totalement présentes à

chaque instant telles que le bois dans un PRBB ou temporairement présentes telles que le

teneur en eau d’un PRBB. Donc selon l’ontologie DOLCE (Masolo et al. 2003), le concept

principal, noté concept-p, peut être un Endurant (ED) ou un Perdurant (PD) (14).

(14)

Pour assurer la cohérence de la spécialisation/ généralisation (éviter les réductions de sens et

les généralisations abusives) de point de vue ontologique, la méthode Ontoclean (Guarino et

Welty, 2003) a été appliquée. Pour ce faire, des méta-propriétés telles que l’identité ont été

attribuées aux concepts. Au niveau du modèle canonique, les concepts sont des entités

abstraites et donc ils ne possèdent pas de contraintes trop fortes. De ce fait, ils n’ont pas de

propriété d’identité (-I), ils ne la portent pas (-O) et ils sont rigides (+R). Les propriétés

définies et les contraintes qu’elles induisent (Cf. chapitre 1 section 6.3.1) doivent être

respectées lors de l’instanciation des concepts.

L’axe méréologique/méronimique est dédié à l’énumération des composantes du concept-p

par l’utilisation des relations partie-de proposées dans (Keet et Artale, 2008) avec quelques

adaptions afin de faciliter la lecture des concepts (15, 16, 17, 18, 19 et 20). La taxonomie de la

relation partie-de de Keet et Artale (2008) a été choisie car elle rassemble toutes les relations

partie-de proposées dans la littérature (méréologiques et méronimiques).

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

L’axe du domaine permet de déclarer avec quelle méthode le concept principal est mesuré,

observé, et/ou étudié via l’utilisation des relations caractéristiques d'une étude scientifique

est-mesuré-par, est-observé-par et est-étudié-par. Du point de vue modélisation, une méthode est

composée d’une succession linaire d’étapes. Ces étapes sont temporaires et cumulatives (le

cumul de deux étapes est une étape). Donc, selon l’ontologie DOLCE (cf. section 6.2.2), une

méthode est de type processus (PRO). De ce fait, un concept-p est mesuré, observé et étudié

par des PRO (équations 21, 22 et 23).

Les relations ontologiques du domaine sont formalisées comme suit :

(21)

(22)

(23)

Les propriétés des relations utilisées dans le modèle canonique ont été établies en fonction de

Soit E un ensemble d’éléments et R désigne une relation binaire.

a) Réflexivité

R est réflexive si est seulement si :

R est non-réflexive si et seulement si :

b) Transitivité

R est transitive si est seulement si :

R est non-transitive si est seulement si :

c) Symétrie

R est symétrique si est seulement si :

R est antisymétrique si est seulement si :

La relation taxonomique est-un est réflexive, transitive et antisymétrique (Guarino et Welty,

2000). Les relations méronimiques sont non réflexives, antisymétriques et non transitives

(Keet et Artale, 2008). Les relations méréologiques sont réflexives, transitives et

antisymétriques (Keet et Artale, 2008). La relation du domaine est-mesuré-par est

non-réflexive (ex : le taux d’humidité n’est pas mesurée par lui-même), non-transitive (Le taux

d’humidité est mesuré par la méthode d’étuvage ventilée et la méthode ne peut pas être

mesurée par une autre méthode) et antisymétrique (ex : le taux d’humidité d’un PRBB est

mesurée par la méthode d’étuvage ventilée alors que la méthode d’étuvage ventilée n’est pas

mesurée par le taux d’humidité). La relation du domaine est-observé-par est non-réflexive

(ex : le matériau bois n’est pas observée par lui-même), non-transitive (le matériau bois est

observé par la méthode de microscopie par contre la méthode de microscopie ne peut pas être

observée par une autre méthode) et antisymétrique (ex : le matériau bois est observé par la

méthode de microscopie alors que la méthode de microscopie n’est pas observée par le

matériau bois). La relation du domaine est-étudié-par est non-réflexive (ex : un PRBB n’est

pas étudié par lui-même), non-transitive (un PRBB est étudié par la méthode d’absorption

atomique par contre la méthode d’absorption atomique ne peut pas être étudiée par une autre

méthode) et antisymétrique (ex : un PRBB est étudié par la méthode d’absorption atomique

alors que la méthode d’absorption atomique n’est pas étudiée par un PRBB).

L’objectif visé par l’utilisation des relations ontologiques est de contribuer à améliorer le

processus de recherche d’informations qui est l’un des facteurs déterminant du transfert. En

effet, l’emploi des relations ontologiques dans la forme canonique permet d’intégrer une

d’information. Ceci permettra de proposer une recherche d’informations sémantique «

intelligente » au lieu d’une simple recherche classique basée sur une liste de mots clés.

La représentation explicite des propriétés algébriques des relations permet l’implémentation

d’un raisonnement automatique (Schulz et Hahn, 2005). Par exemple, à travers la transitivité

de la relation est-un les propriétés du concept le plus général sont propagées au plus

spécifique par héritage.

L’utilisation de l’ontologie DOLCE a permis de définir formellement les concepts et les

relations employés dans la forme canonique de carte conceptuelle en spécialisant un sous

ensemble des entités de haut niveau de cette ontologie. Ceci permet une modélisation formelle

quai-complète de la forme canonique à travers l’utilisation d’un langage de représentation

formelle tels que la logique du première ordre (Figure 19).

)

)

)

)

Figure 19 : La représentation de la forme canonique en logique de premier ordre

Dans le document Représentation des connaissances scientifiques en vue de leur transfert vers l'industrie : Application à la valorisation des produits à base de bois en fin de vie (Page 64-68)