Alignement Semantique d'Ontologies de Grandes Tailles Introduction du contexte et des Réseaux de Neurones Artificialiels

Cet ouvrage apporte des reponses au probleme de l'alignement et de l'heterogeneite des sources de donnees. Nous presentons un prototype d'alignement nome XMap++, capable d'elaborer un mapping semantique en tenant compte du contexte des sources a aligner. Ainsi, nous proposons des strategies de matching qui peuvent etre combinees de facon dynamique en prenant en consideration les specificites semantiques des concepts. En particulier, le module aligneur supporte quatre modes de combinaison dynamique (e.g. moyenne, ponderation dynamique, ponderation avec les RNA, fonction sigmoide) qui confere un choix parmi les mesures de similarite des entites (e.g., terminologique, linguistique et structurelle), et le degre de confiance approprie a chaque matcher pour aligner une entite donnee, considerant des caracteristiques semantiques specifiques (e.g. type de donnees, nature de contenu, etc.). Les algorithmes implemente sont testes, sur des ontologies de grande taille. La phase de validation permet de comparer les resultats obtenus par les methodes proposees avec les resultats d'autres methodes pionnieres de la litterature."