Offre de contrat post-doctoral
Unité de recherche : Laboratoire Connaissance et Intelligence Artificielle Distribuées (CIAD) – EA7533
Localisation : Université de Bourgogne Franche-Comté – Dijon
Contact scientifique : Ouassila Labbani Narsis ouassila.labbani@u-bourgogne.fr
Christophe Nicolle cnicolle@u-bourgogne.fr
Qualification de modèles sémantiques dirigée par la vérification de contraintes
Contexte
L’ingénierie ontologique est basée sur la construction et l’exploitation des ontologies. Elle est considérée comme une branche de l’ingénierie de connaissances visant à développer des systèmes informatiques basés sur des mécanismes manipulant des connaissances et leur sémantique.
Les méthodologies de développement des ontologies sont principalement basées sur des approches définissant des principes, des critères et des guides de développement selon les compétences des experts du domaine. L’absence de normes bien établies, l’hypothèse du monde ouvert, l’absence d’hypothèse du nom unique dans la description d’une ontologie, ou encore la fusion et l’évolution de l’ontologie durant son cycle de vie peuvent donner lieu à des conflits et des incohérences dans sa description. Il est donc important de proposer de nouvelles approches permettant de qualifier et de garantir la cohérence et la véracité des connaissances décrites par une ontologie.
En ingénierie des connaissances, le paradigme orienté objet comporte également des caractéristiques intéressantes dans la représentation de connaissances permettant d’éviter certaines incohérences. Il est donc intéressant de développer une approche hybride permettant de qualifier et d’assurer la cohérence d’une ontologie en utilisant la modélisation orientée objets et la vérification de contraintes.
Dans ce contexte, le(la) post-doctorant(e) va travailler sur une approche de qualification des ontologies en utilisant la modélisation UML/OCL. L’objectif est d’utiliser les résultats de vérification de contraintes OCL sur un modèle UML pour comprendre, corriger, et enrichir les connaissances de l’ontologie. Les résultats obtenus sont destinés à accompagner l’utilisateur en l’alertant d’éventuelles incohérences ou manques d’information dans la description de l’ontologie. Ce qui permet d’augmenter son niveau d’expressivité et se rapprocher d’une hypothèse de monde fermé.
La finalité de ce travail consiste à développer un outil paramétrable de qualification et de vérification de cohérence des connaissances dans une ontologie en se basant sur la vérification de contraintes OCL sur le modèle UML correspondant.
Mots clés
Ingénierie des connaissances, Ontologie, Modélisation orientée objet, UML, OCL.
Compétences attendues
Nous recherchons une personne :
- diplômée d’un doctorat en informatique dans un des domaines suivants : ingénierie de la connaissance, web sémantique et développement ontologique ;
- qui a des compétences en modélisation orientée objets (UML, OCL) et dans le domaine du développement logiciel ;
- qui est habituée à travailler en collaboration avec d’autres chercheurs ;
- qui a un bon niveau d’anglais (lecture, écriture et expression orale)
Détails logistiques :
- Durée du contrat post-doctoral : 12 mois
- Date limite de réception des dossiers : 30 juin 2019
- Salaire selon le profil et l’expéreince du candidat(e)
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Postdoctoral Position
Research Unit: Distributed Knowledge and Artificial Intelligence Laboratory (CIAD: Laboratoire Connaissance et Intelligence Artificielle Distribuées) – EA7533
Location: Univ. Bourgogne Franche-Comté – Dijon
Scientific Contact: Ouassila Labbani Narsis ouassila.labbani@u-bourgogne.fr
Christophe Nicolle cnicolle@u-bourgogne.fr
Qualification of semantic models using constraints verification
Context
Ontological engineering refers to the set of activities that concern the ontology development process. It is considered as a field within the knowledge engineering used to develop computer systems based on mechanisms manipulating knowledge and their semantics.
Ontology development methodologies are mainly based on approaches defining principles, criteria and development guides according to the skills of experts in a specific field. The lack of defined standards, the open world assumption and the non-unique name assumption in the description of the ontology, as well as the merging process and the evolution of the ontology during its life cycle, can lead to conflicts and inconsistencies in its description. For all these reasons it is important to propose new approaches to qualify and evaluate the coherence and the veracity of knowledge described by the ontology.
In knowledge engineering, object-oriented paradigm has also interesting features that can be used in knowledge representation to avoid inconsistency problems. It should be therefore interesting to develop a hybrid approach to qualify and ensure the consistency of an ontology using object-oriented modeling and constraints verification.
In this context, the postdoctoral will work on an ontology qualification approach using UML/OCL modeling. The objective is to use the OCL constraints verification results on a UML model to understand, correct, and enhance the ontology knowledge. The obtained results will be used to help the user by alerting him of possible inconsistencies or information lack in the description of the ontology. It is then possible to increase its expressivity level and make the closed world assumption.
The purpose of this work is to develop a parameterizable tool for qualifying and verifying knowledge coherence and consistency in an ontology based on the verification of OCL constraints on the corresponding UML model.
Keywords
Knowledge engineering, Ontology, Object-oriented modeling, UML, OCL.
Skills and requirements
The candidate must have
- PhD in computer science in one of the following fields: knowledge engineering, semantic web, and ontological development;
- Knowledge in object-oriented modeling (UML, OCL) and strong skills in software development;
- able to work in collaboration with other researchers;
- excellent communication and writing skills in English
Logistic details
- Postdoctoral duration: 12 month
- Deadline for application: June 30, 2019
- Salary based on candidate profile and experience
Maître de Conférences
