Extraction de sous-ontologies autonomes par fermeture des opérateurs hyponymie et hyperonymie

摘要

During last decade, ontologies have been successfully used as semantic guidelines while navigating through huge and ever increasing quantity of digital documents. Nevertheless, the size of most ontologies, especially those shared and accepted as standards in a given domain, tends to grow beyond the human capacity to grasp information. This growth is thus problematic for a lot of key applications that require user interactions. This paper proposes a method to identify and build a sub-ontology focused on user's concepts of interest. Additional key concepts are identified using efficient algorithms that encode the calculus of two operators' closures: least common ancestor and greatest common descendant. As an example, the resulting program, called OntoFocus is used to restrict the large Gene Ontology to a sub-ontology focused on terms used to annotate a gene related to breast cancer.%Les ontologies se sont imposées comme guides sémantiques efficaces pour la navigation et la recherche d'information dans des bases numériques toujours plus volumineuses. Cependant, la taille d'une ontologie a tendance à croître, d'autant plus rapidement qu'elle est acceptée comme standard d'un domaine. Il devient alors difficile, pour un humain, de l'appréhender dans sa globalité, ce qui est problématique pour toute application nécessitant une interaction humaine. Cet article présente une méthode et un outil qui, à partir d'un ensemble de concepts d'intérêt, identifient les concepts pertinents pour l'utilisateur et reconstruisent la sous-ontologie correspondante. Pour cela, un algorithme efficace est proposé pour le calcul de la fermeture des opérateurs hyponymie et hyperonymie. Cette solution est intégrée à l'application OntoFocus qui est utilisée, à titre d'exemple, pour restreindre la Gène Ontology à partir de l'annotation du gène BRCA1, lié au cancer du sein.