Web Semantique2 2007

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Entertainment

Published on November 20, 2007

Author: Denise

Source: authorstream.com

Web sémantique Cours 2 – Ontologies : représentation du sens:  Web sémantique Cours 2 – Ontologies : représentation du sens Les ontologies : définition Représentation des connaissances : OWL Intérêt de la formalisation Difficulté de la construction 3 - Modèles de connaissances d’un domaine Qu’entend-on par modèle de connaissances ?:  3 - Modèles de connaissances d’un domaine Qu’entend-on par modèle de connaissances ? Application classiques (« papier ») Dictionnaire spécialisé pour ingénieur débutant ou étudiant Lexique pour les traducteurs spécialisés Thesaurus pour les bases documentaires Index thématique pour ouvrage « papier » Applications informatiques Langage documentaire pour documentalistes Index hypertextuel pour documentation électronique Thesaurus électronique pour système d’indexation automatique Lexique bilingue pour système d’aide à la traduction Lexique sémantique pour système d’extraction d’information Réseau lexical (WordNet) pour système de recherche d’information Réseaux sémantiques (Brachman & Lévêques) Graphes conceptuels (Sowa) Ontologie pour système à base de connaissances Ontologie pour le Web sémantique Folksonomie Caractéristiques Discipline de référence Rôle, application visée Contenu Degré de formalisation Convergence due à la numérisation 1- Ontologies : Des modèles du domaine aux ontologies:  1- Ontologies : Des modèles du domaine aux ontologies Contexte : ingénierie des connaissances Applications à base de connaissances Modélisation séparée du raisonnement et du domaine Modèle du domaine Complète le modèle du raisonnement Concepts, relations, axiomes ou règles du domaine Classes génériques et propriétés : ontologie Instances et heuristiques : modèle du domaine Constats initiaux Coût élevé de la modélisation Grande variété des langages de représentation Hétérogénéité des contenus : vocabulaires, catégorisation Besoins de principes d’organisation des concepts 1- Ontologies : motivations:  1- Ontologies : motivations Réutilisation Partage de la connaissance et communication Interopérabilité entre différents SBC Échange de connaissances entre systèmes Premières initiatives Infrastructure comme support à la réutilisation de connaissance «Knowledge Sharing Effort », ONTOLINGUA,... INTERLINGUA (KIF) comme langage pivot pour la traduction d’un langage vers un autre 1- Ontologies : historique:  1- Ontologies : historique Ontologie PHILO. Partie de la métaphysique qui s’applique à l’être en tant qu’être, indépendamment de ses déterminations particulières (Le Petit Robert). Taxinomie 1.DIDACT. Étude théorique des bases, lois, règles, principes, d’une classification. 2. Classification d’éléments (Le Petit Robert). Taxinomies en sciences naturelles Depuis Aristote : essence des choses, points communs et différences Triangle sémiotique : signe, référant, référé … qui devient : symbole, concept, chose 1- Ontologies en Linguistique:  ^ 1- Ontologies en Linguistique Référé Forme Dénomme Refère à évoque Concept “Jaguar“ [Odwen, Richards, 1923] Triangle sémiotique : signe, référant, référé … qui devient : symbole, concept, chose référant signe 1- Ontologies : 2 rôles symétriques :  1- Ontologies : 2 rôles symétriques Définir / fournir une sémantique formelle pour l’information permettant son exploitation par un ordinateur Définir / fournir une sémantique d'un domaine du monde réel fondée sur un consensus et permettant de lier le contenu exploitable par la machine avec sa signification pour les humains 1- Ontologies : définition en Ingénierie des Connaissances:  1- Ontologies : définition en Ingénierie des Connaissances Modèles des connaissances d’un domaine pertinentes pour une application, une tâche donnée Conceptualisation de ces connaissances en classes génériques, relations et règles Application de principes de normalisation, de « bonne construction » et/ou référence à des classes ontologiques Réseau sémantique + axiomes Ontologie Spécification normalisée représentant les classes des objets reconnus comme existant dans le domaine. Construire une ontologie, c’est aussi décider d’une manière d’être et d’exister des objets. Types d’ontologies:  Types d’ontologies [Guarino, 98] Describe very general concepts like space, time, event, which are independent of a particular problem or domain. It seems reasonable to have unified top-level ontologies for large communities of users. Describe the vocabulary related to a generic domain by specializing the concepts introduced in the top-level ontology. Describe ROLES and the vocabulary related to a generic task or activity by specializing the top-level ontologies. These are the most specific ontologies. Concepts in application ontologies often correspond to roles played by domain entities while performing a certain activity. Core domain ontology LRI-core : une ontologie pour le droit incorporant CRIME.NL (Breuker, 2005):  LRI-core : une ontologie pour le droit incorporant CRIME.NL (Breuker, 2005) mental concept social concept physical concept physical object physical process intention mental object agent norm action legal action legal person legally valid norm document legal code role crime Dutch penal code normative article organization judicial organization judge responsible person DPC article criminal court foundational (upper) ontology legal core ontology legal domain ontology: (Dutch) criminal law content Is-a Part-of « Ontologies » - Quelques exemples (Studer SEKT2006):  « Ontologies » - Quelques exemples (Studer SEKT2006) General purpose ontologies: WordNet / EuroWordNet, http://www.cogsci.princeton.edu/~wn The Upper Cyc Ontology, http://www.cyc.com/cyc-2-1/index.html IEEE Standard Upper Ontology, http://suo.ieee.org/ DOLCE LRI-Core: a core ontology for law Domain and application-specific ontologies: RDF Site Summary RSS, http://groups.yahoo.com/group/rss-dev/files/schema.rdf UMLS, http://www.nlm.nih.gov/research/umls/ RETSINA Calendering Agent, http://ilrt.org/discovery/2001/06/schemas/ical-full/hybrid.rdf AIFB Web Page Ontology, http://ontobroker.semanticweb.org/ontos/aifb.html Web-KB Ontology, http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/theo-11/www/wwkb/ Dublin Core, http://dublincore.org/ Meta-Ontologies Semantic Translation, http://www.ecimf.org/contrib/onto/ST/index.html Evolution Ontology, http://kaon.semanticweb.org/examples/Evolution.rdfs Ontologies in a wider sense Agrovoc, http://www.fao.org/agrovoc/ Art and Architecture Thesaurus, http://www.getty.edu/research/tools/vocabulary/aat/ UNSPSC, http://eccma.org/unspsc/ DTD standardizations, e.g. HR-XML, http://www.hr-xml.org/ 1 - Définition : structure d’ontologie:  1 - Définition : structure d’ontologie Une structure d’ontologie est un quintuplet O := {C, R, HC, rel, AO} C et R : ensembles disjoints des concepts et des relations HC hiérarchie (taxonomie) de concepts : HC  C x C , HC(C1, C2) signifie que C1 est un sous-concept de C2 (relation orientée) Rel : relation rel: R  C x C (définit des relations sémantiques non taxonomiques) avec 2 fonctions associées dom : R  C avec dom(R):= 1(rel(R)) range : R  C avec range(R):= 2(rel(R)) co-domaine rel(R) = (C1,C2) s’écrit aussi R(C1,C2) AO : ensemble d’axiomes, exprimés dans un langage logique adapté (logique de description, logique du 1er ordre) Light weight vs. heavy weight ontology 1 - Définition : lexique d’une structure d’ontologie:  1 - Définition : lexique d’une structure d’ontologie Le lexique d’une structure d’ontologie O:= {C, R, HC, rel, AO} est un quadruplet L:= {LC, LR, F, G} LC et LR : ensembles disjoints des entrées lexicales des concepts et des relations F, G : deux relations appelées références F  LC (pour les concepts), G  LR x R (pour les relations), Pour L LC : F(L) ={C  C / (L,C)  F} F-1 (L) ={L  L / (L,C)  F} Idem pour G et G-1 Ontologie à composante lexicale : couple (O, L) 1 - Ontologie : Exemple:  1 - Ontologie : Exemple 1 - Ontologie versus base de connaissances:  1 - Ontologie versus base de connaissances Structure d’une base de connaissances : quadruplet KB:= {O, I, inst, instr} O:= {C, R, HC, rel, AO} est une ontologie I est un ensemble d’instances inst : C-> 2I Fonction d’instanciation de concept : Instr : R -> 2IxI Fonction d’instanciation de relation Lexique d’une base de connaissances LKB := (LI,J) personne entreprise employé Travaille-pour Dupont SNCF Travaille-pour ontologie BC 1 – Ontologie : modèle des données et liens vers les textes:  1 – Ontologie : modèle des données et liens vers les textes DOCUMENT2 Service YYY ------------ Unité1.2 Service XXX ------------ relation conceptuelle Fragments de Textes Unité 1.1 DOCUMENT1 Service XXX #Document définition --- --- attributs ---- contextes de validité Réseau de Concepts #Top dossier de spécification document de projet. document de spécification détaillée informations linguistiques Lexique 1 - Ontologies et aux autres ressources terminologiques:  1 - Ontologies et aux autres ressources terminologiques Base de Connaissances Terminologiques Light weight ontology Heavy weight ontology Slide19:  Taxonomie - Segmentation, classification et ordonnancement d’éléments au sein d’un système de classification en fonction de leurs propriétés Structure d’arbre Parfois : raisonnement associé = classification (possibilité de classer un nouvel objet dans l’arbre en fonction de ses propriétés) Menu Slide20:  Thesaurus Object Person Topic Document Researcher Student Semantics PhD Student Doktoral Student Terminologie spécificiant un domaine Graphe avec une relations hiérarchique (entrée / sous-entrée), et 2 relations prédéfinies : similarité (voir-aussi) et synonymie similaire synonyme Ontology F-Logic Menu Slide21:  Topic Map http://www.topicmaps.org/ Topics (noeuds), relations et occurences (dans des documents) ISO-Standard (2001), existe depuis 1993 adapté à la navigation et la visualisation Permet de gérer des points de vue Object Person Topic Document Researcher Student Semantics synonym Menu Slide22:  Ontologie (au sens de l’ingénerie des connaissances) Object Person Topic Document Tel described_in writes Researcher Student instance_of Options principales : Programmation logique, Logiques de description Standards : RDF(S), OWL 1 – Ontologie vs Thesaurus:  1 – Ontologie vs Thesaurus Thésaurus SRLF et de la SFAR hémopéritoine 1 - Ontologie:  1 - Ontologie ETAT_PATHOLOGIQUE ETAT_PATHOLOGIQUE_LOCAL LESION adénopathie … épanchement épanchement gazeux épanchement liquidien épanchement de pus épanchement hématique LESION (LOCALISATION) ANATOMIE LOCALISATION à_côté_de à_l'extérieur_de au_dessus_de … au_niveau_de ANATOMIE … ANA_TISSU_ENVEL capsule duremère mésentère peau … péritoine hémopéritoine : « épanchement hématique localisé au niveau du péritoine » épanchement hématique (au_niveau_de) péritoine 1 - Ontologie:  Hiérarchie de relations Hiérarchie de concepts 1 - Ontologie LESION épanchement fracture LESION (LOCALISATION) SITUATION LOCALISATION à_côté_de à_l'extérieur_de au_dessus_de … au_niv_de … SITUATION angle base bord SITUATION (OBJET) ANATOMIE_OBJET OBJET … DE … ANATOMIE_OBJET OS crâne fracture à la base du crâne fracture (au_niveau_de) base (DE) crâne Liens Concept défini 1 - Thesaurus vs. Ontologie:  1 - Thesaurus vs. Ontologie Thesaurus Contenu : Descripteurs, mots-clés Relations : «is_a», « synonyme » (terme préférentiel), «voir_aussi» Utilisé par un agent humain (documentaliste, spécialiste) pour indexer des documents Ontologie Contenu Une taxinomie des concepts, une taxinomie de relation Des « rôles » Décrite dans un langage de représentation des connaissances et exploitée par un système informatique Possibilité de comparer et de classer des concepts Capacité générative Inférences 1 - Ontologie vs base de connées lexicale : Wordnet :  1 - Ontologie vs base de connées lexicale : Wordnet Motivation : traduction via un langage pivot : l’anglais Contenu : base de données lexicale ensembles de synonymes (synsets) termes synonymes regroupés en classes d’équivalence sémantiques, représente un sens particulier d’un mot anglais. Un mot peut appartenir à plusieurs synsets et renvoyer dans chaque cas à une catégorie grammaticale différente (nom, verbe, adverbe, adjectif). Relations sémantiques entre synsets : hyperonymie- hyponymie (is-a), antonymie (relation entre ensembles de mots qui, par leur sens, s’opposent), etc. Limites : sémantique peu précise des relations, pas vraiment une ontologie Slide28:  City 1.city, metropolis, urban center -- (a large and densely populated urban area; may include several independant administrative districts; etc) 2. city -- (an incorporated administrative district established by state charter) 3. city, metropolis -- (people living in a large densely populated municipality) 3 sens Ensemble de synonymes (Synset) Définition urban area geographical area municipality town Milan Pise city - city center, central city - financial center - medical center etc. ... has-part is-a is-a is-a is-a is-a Genève 2 - Représentation des ontologies : historique:  2 - Représentation des ontologies : historique Référence historique : Réseaux sémantiques (Brachman, Levêques) Logique du 1er ordre : CycL, KIF Frames : Frame Logic, Ontolingua Logiques de description Graphes conceptuels de Sowa Standards : DAML (Darpa) et OIL (Europe) 2 - Représentation des ontologies : langages pour le web:  2 - Représentation des ontologies : langages pour le web Opérationnalisation, formalisation logique Primitives de représentation d’ontologies Données : classes et instances Syntaxe : couche « transport » Syntaxe XML ou SGML Modèles de données, langage d’assertion RDF ou Topic Maps Noyau RDFs spécialisé pour les ontologies Axiomes en KIF Logique de description SHIQ DAML + OIL OIL OWL Lite, OWL DL OWL Logique de description FACT Topic maps vers des architectures en couches 2 - Représentation des ontologies : de XML à OWL:  2 - Représentation des ontologies : de XML à OWL OWL : langage de représentation d'ontologies plus complexes RDFS : langage de classes, simple représentation de structures et d'ontologies simples avec description hiérarchique des concepts et des propriétés RDF : réseau sémantique de base métadonnées, ... XML : couche de transport syntaxique 2 - Représentation des ontologies : de RDF à OWL:  2 - Représentation des ontologies : de RDF à OWL XML et RDF : RDFs Une ontologie ne peut pas être spécifiée dans une DTD RDFs peut convenir pour décrire des ontologies XOL et OIL : logiques de descriptions pour ontologies basés sur XML Norme définie par le W3C : ontologie pour le Web Sémantique Logique de description Sémantique formelle, raisonnement Frame Primitives de modélisation de bon niveau XML, langages pour le Web Standard échange et communication OWL 2- Représentation des connaissances Ontology Web Language (OWL):  2- Représentation des connaissances Ontology Web Language (OWL) Hiérarchies de Classes Hiérarchies de Propriétés Types de données simples « Propriétés objets (relations entre classes) » Descriptions de classes Peuvent être utilisées au lieu de classes nommées Énumérations EstimationDeCrise = oneOf (normal, dommagesMatériels, grave, trèsGrave Restrictions LieuGéo and atleast (3000, aCommeHabitants) Enoncés logiques RouteSecours and not RouteTerrestre 2- Représentation des ontologies : Syntaxe OWL:  2- Représentation des ontologies : Syntaxe OWL <owl:Class rdf:ID= "Latitude"> <rdfs:subClassOf rdf:resource="#MesureGeo" /> </owl:Class> <owl:ObjectProperty rdf:ID="aEstimation"> <rdf:type rdf:resource="&owl;FunctionalProperty" /> <rdfs:domain rdf:resource="#LieuGeo"/> <rdfs:range rdf:resource="#EstimationDeCrise"/> </owl:ObjectProperty> <owl:Class rdf:ID=« VilleNormale"> <owl:intersectionOf rdf:parseType="Collection"> <owl:Class rdf:about="#Ville" /> <owl:Restriction> <owl:onProperty rdf:resource="#aEstimation" /> <owl:hasValue rdf:resource="#normal" /> </owl:Restriction> </owl:intersectionOf> </owl:Class> 2 - Représentation des ontologies : OWL : 3 langages pour 3 formalisations:  2 - Représentation des ontologies : OWL : 3 langages pour 3 formalisations OWL LITE : ensemble réduit de constructeurs possibles Tous les constructeurs de RDF et Mots-clés RDFs Contraintes simples Calculable (NP) OWL DL : tous les constructeurs avec contraintes d’utilisation Assurent l’utilisabilité : complétude, décidabilité Correspond à certaines logiques de descriptions OWL FULL : tous les constructeurs et pas de contrainte Une classe peut être considérée comme instance d’une classe Indécidable Les implémentations OWL http://www.w3.org/2001/sw/WebOnt/impls 2- Représentation des connaissances Semantic Web Rule Language (SWRL):  2- Représentation des connaissances Semantic Web Rule Language (SWRL) Combinaison de OWL et de RuleML (Version 0.5 19 novembre 2003) Exemples : Artist(?x) & artistStyle(?x,?y) & Style(?y) & creator(?z,?x) ⇒ style/period(?z,?y) Implies(Antecedent(Artist(I-variable(x)) artistStyle(I-variable(x) I-variable(y)) Style(I-variable(y)) creator(I-variable(z) I-variable(x))) Consequent(style/period(I-variable(z) I-variable(y)))) Artist(?x) & (≤1 artistStyle)(?x) & creator(?z,?x) ⇒ (≤1 style/period)(?z) Implies(Antecedent(Artist(I-variable(x)) (restriction(artistStyle maxCardinality(1)))(I-variable(x)) Style(I-variable(y)) creator(I-variable(z) I-variable(x))) Consequent((restriction(style/period maxCardinality(1)))(I-variable(z)))) Syntaxe abstraite et syntaxe XML 3 – Apports de la formalisation : PICSEL (LRI):  3 – Apports de la formalisation : PICSEL (LRI) Slide40:  Utilisateur requête source 1 source 2 source 3 source 4 source n .... Ontologie du domaine du tourisme Service Tourisme 3 - Apports de la formalisation : Représentation des concepts:  3 - Apports de la formalisation : Représentation des concepts Partie terminologique Concepts organisés en hiérarchie, définis par leurs relations (cns ou père + prop.spécifiques) (DEF-CONCEPT chercheur (and personnel-recherche (ATLEAST 1 Grade)(ATMOST 1 Grade) (ALL Grade Grade) (ALL encadre Thésard))) Contraintes Relations d’exclusion entre concepts de base EquipementCulturel  equipementSportif   Typage des rôles : (ALL encadre Thésard) dans définition Chercheur 3 - Apports de la formalisation capacité déductive:  3 - Apports de la formalisation capacité déductive Partie assertionnelle Relations autres que unaires et binaires : R1 : VolAR(villeDépart, dateDépart1, villeArrivée, dateDépart2) <= Vol(v1), lieuDepart(v1, villeDépart), lieuArrivée (v1, villeArrivée), Vol(v2), lieuDepart(v2, villeArrivée), lieuArrivée (v2, villeDépart), dateDépart(v1,dateDépart1), dateDépart(v2,dateDépart2), antérieure (dateDépart, dateDépart2) Relations disjonctives : autant de règles que d’alternatives ProduitJeune(x) <= produit(x), (ATMOST 1 produitServiceAssocié) ProduitJeune(x) <= produit(x), produitServiceAssocié(x,y), bonMarché(y) Relations inverses Raccourci d’enchaînement de rôles 3 - Apports de la formalisation enrichir la recherche d’information:  3 - Apports de la formalisation enrichir la recherche d’information Expression de requêtes SéjourAuSoleil(s,p) <= CombinéSéjour(s), LogementAssocié(s,l), lieuDeRésidence(r), SituéDans(r,p), LieuAuSoleil(p) Calcul de plans de requête Vérifier qu’une requête peut être satisfaite Substituer chaque terme de la requête par sa définition logique -> disjonction de requêtes conjonctive Réécrire chaque requête conjonctive -> identification des faits Affinement de requêtes Repérage de conflits Exploitation de la hiérarchie pour généraliser Calcul de requêtes satisfiables à partir de requêtes non satisfiables par généralisation de concepts 4 - Construction des ontologies:  4 - Construction des ontologies Une ontologie ne se caractérise pas seulement par sa forme (structure d’ontologie, partie 2) mais par la manière d’en élaborer le contenu Cycle de vie des ontologies Principes de structuration du contenu d'une ontologie ARCHONTE ONTOCLEAN Des textes aux ontologies : principes et outils Méthode de construction à partir de textes 4.1 - Cycle de vie d’une ontologie:  4.1 - Cycle de vie d’une ontologie Construction Faisabilité Evaluation Evolution Maintenance Utilisation Diffusion Analyse besoin Evaluation 4.1 – Cycle de vie : Construction:  4.1 – Cycle de vie : Construction Modéliser les connaissances avec les experts du domaine Exploiter les différentes ressources avec techniques appropriées Réutilisation d’ontologies Adaptation de terminologies Analyse de données Analyse automatique de documents Entretiens avec les experts Modéliser avec un langage conceptuel d’ontologie Raffiner concepts et relations Identifier les axiomes Formaliser Parvenir à l’ontologie ciblée Sources de connaissance Ontologie 4.1 – Cycle de vie : Des sources de connaissances à l’ontologie:  4.1 – Cycle de vie : Des sources de connaissances à l’ontologie Analyse des besoins Construction Exploration et fouille de textes Modélisation Normalisation Formalisation Réutilisation Entretiens 4.1 – Cycle de vie : Logiciels supports:  4.1 – Cycle de vie : Logiciels supports Analyse des besoins Construction Exploration et fouille de textes Modélisation Normalisation Formalisation Réutilisation Entretiens TAL Text-to-onto Term-Onto Terminae OntoKick DOE Protégé-2000 OntoEdit … 4.2 - Principes de structuration du contenu d'une ontologie:  4.2 - Principes de structuration du contenu d'une ontologie Fixer préalablement et précisément (Guarino 94) – les engagements ontologiques généraux : point de vue – les catégories de haut-niveau : appellations et significations – le processus de raffinement de ces engagements et définitions des catégories – la spécialisation de ces catégories Déterminer une ontologie revient à fixer la signification attendue des primitives d’un domaine (Guarino 96) – les primitives n’existent pas en tant que telles dans un domaine d’expertise 4.2 - Exemple : le sexe est-il un attribut ?:  4.2 - Exemple : le sexe est-il un attribut ? 4.2 - Enjeux de chacun de ces choix:  4.2 - Enjeux de chacun de ces choix Deux types de concept, patient et patiente sur lesquels le système ne peut rien « dire » sauf qu’ils sont différents ; Un concept « primitif » (patient), deux caractéristiques différentes, différenciant ainsi les deux concepts « définis ». idem 2e cas mais en plus la différence est explicitement liée au sexe puisque c’est une valeur de l’attribut. 4.2 - Principes de structuration : Archonte:  4.2 - Principes de structuration : Archonte (Bachimont 2000) Analyse de corpus Normalisation sémantique Engagement ontologique Opérationnalisation 4.2 - Principes de structuration : Normalisation sémantique:  4.2 - Principes de structuration : Normalisation sémantique 4.2 - Principes de structuration Principes de normalisation:  4.2 - Principes de structuration Principes de normalisation Principes de différenciation Point commun entre 1 concept et son père Différence entre 1 concept et son père Points communs entre 1 concept et ses frères Différences entre un concept et ses frères Les différences ne sont pas forcément représentées à l’aide de propriétés mais au moins par des commentaires 4.2 - Principes de structuration : Engagement ontologique:  4.2 - Principes de structuration : Engagement ontologique 4.2 - Principes de structuration DOE : Differential Ontology Editor:  4.2 - Principes de structuration DOE : Differential Ontology Editor DOE:  DOE

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