Un algorithme semi-automatique pour la fusion d'ontologies basé sur la combinaison de stratégies

Les ontologies deviennent, de plus en plus, des modèles de représentations et de stockage d'informations très efficaces facilitant le traitement et la gestion de connaissances à travers les techniques de l'IA, et offrant le potentiel d'assemblage d'une grande quantité d'informations à travers ce qu'on appelle « la fusion d'ontologies ». Préalablement chaque source de données ou BDD peut faire l'objet d'une construction ontologique. La contribution adressée dans ce papier et de concevoir un algorithme lexico-sémantique pour la fusion semi-automatique d'ontologies. Le caractère semi-automatique est assuré par l'intervention humaine où l'Ingénieur de Connaissances intervient pour valider les résultats obtenus par le module de calcul de similarités. Ce dernier est basé sur un algorithme lexico-sémantique qui combine des mesures de similarité lexicale et sémantique pour identifier les concepts similaires entre deux ontologies différentes. Les concepts jugés similaires à base de la combinaison des mesures de similarités lexicales et sémantiques, et après la validation par l'Ingénieur de Conaissances seront par la suite fusionnés en un seul concept dans l'ontologie résultat de la fusion. Nous avons opté pour cette combinaison pour renforcer la faiblesse des mesures lexicales notamment pour les synonymes et les homonymes. Les deux parties, lexicale et sémantique, du module de calcul de similarités sont basées sur la technique de la recherche d'informations (Information Retreival). La partie lexicale est basée sur le calcul de la distance entre les deux concepts en entrée, alors que la partie sémantique est basée sur le modèle d'extension des deux ontologies à partir de wordNet. Ensuite la similarité sémantique entre les deux synsets des deux concepts en question est calculée. Après la combinaison des deux résultats, l'Ingénieur de Connaissances accepte ou rejette la similarité en utilisant son background sur le domaine d'application et en se basant sur ses propres besoins. Les concepts acceptés comme similaires sont fusionnés en un seul concept. En fin, une comparaison de l'algorithme avec les outils qui existent dans la littérature aura lieu.