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MIA Paris

Rim Touhami

Doctorante

tel : (+33) 1 44 08 72 70

rim.touhami@agroparistech.fr

UMR518 AgroParisTech/INRA

Département MMIP

AgroParisTech

16 rue Claude Bernard

75 231 Paris Cedex 05

Member of the LInk Team

Soutenance de thèse

5 Septembre 2014 à 14h à l'amphi 206 
(bâtiment 9, coeur d'école de http://www.supagro.fr/web/)

Thesis resume

Title: Building and evolution of an OTR dedicated to the representation of n-ary relations

This PhD thesis in Artificial Intelligence deals with knowledge engineering. Ontology, which can be defined as a controlled vocabulary allowing a community to share a common representation of a given area, is one of the key elements of knowledge engineering. Our framework is the capitalization of experimental data extracted from scientific documents (scientific articles, project reports, etc.), in order to feed decision support systems. The capitalization is guided by an ontological and terminological resource (OTR). An OTR associates an ontology with a terminological and/or a linguistic part in order to establish a clear distinction between the term and the notion it denotes (the concept). Experimental data can be represented by n-ary relations linking arguments of the experimentation, i.e. experimental measurements (e.g. oxygen diffusivity in food, oxygen permeability in packaging, biomass grinding, etc.), with studied objects (food, packaging, transformation process, etc.). We have defined the n-ary relation concept and a nary Relation between Quantitative experimental data OTR, called naRyQ. Our modeling relies on OWL2-DL and SKOS, W3C languages. Moreover, we have studied the evolution of such an OTR, extending the existing works taking into account i) the specificity of our OTR which deals with interdependent concepts and ii) its language representation. For that, we have proposed a preventive ontology evolution methodology defining elementary and composed changes based on a set of consistency constraints defined for our naRyQ OTR. Our contributions are implemented in two systems : our naRyQ OTR is nowadays the core of the existing capitalization system @Web and our evolution method is implemented in a Protégé plug-in called DynarOnto.

Résumé de la thèse

Titre: Construction et évolution d'une ressource termino-ontologique dédiée à la représentation de relations n-aires

Les ontologies sont devenues incontournables pour définir des vocabulaires standardisés ainsi qu’une représentation partagée d’un domaine d’intérêt. La notion de Ressource Termino-Ontologique (RTO) permet d’associer une partie terminologique et/ou linguistique aux ontologies afin d’établir une distinction claire entre la manifestation linguistique (le terme) et la notion qu’elle dénote (le concept). Les RTOs sont actuellement au coeur de nombreuses méthodes, outils et applications de l’Ingénierie des Connaissances (IC), discipline de l’Intelligence Artificielle permettant en particulier de développer des méthodes et des outils de capitalisation de connaissances. L’objectif de cette thèse, qui s’inscrit dans les problématiques de l’IC, est de capitaliser des données expérimentales issues de documents textuels (articles scientifiques, rapports de projet, etc.) afin de pouvoir les réutiliser dans des outils d’aide à la décision. Nous avons d’abord défini la notion de relation n-aire permettant de relier plusieurs arguments et l’avons modélisée dans une nouvelle RTO, baptisée naRyQ. Cette notion de relation n-aire nous a permis de modéliser des mesures expérimentales (e.g. diffusivité de l’oxygène dans un aliment, perméabilité à l’oxygène d’un emballage, broyage d’une biomasse, etc.) réalisées sur différents objets d’études (produit alimentaire, emballage, procédé de transformation, etc.). Afin d’implémenter la plateforme de capitalisation, nommée @Web, nous avons modélisé la RTO naRyQ en OWL/SKOS et défini l’ensemble des contraintes de cohérence qu’elle doit respecter. Enfin, une RTO étant amenée à évoluer pour répondre aux besoins de changement, nous avons proposé une méthode de gestion de l’évolution de cette RTO qui permet de maintenir sa cohérence de manière préventive. Cette méthode est implémentée dans le plug-in Protégé, nommé DynarOnto.

Education

PhD Student in Computer Sciences, since November 2010. 

Research Master’s degree in Computer Sciences, Paris-Sud 11 University, France (2009-2010)

Work experiences

Master Project: Ontology alignment and detection of complex correspondences, France, 6 months. (2009–2010)

Semantic approach for ontology alignments: Extension of approaches dedicated to structural algorithms based on graph theory by detecting complex correspondences to improve the relevance of semantic alignment between concepts and patterns.