Référentiels et interoperabilité (1)

1. Référentiels et interoperabilité (1) Antoine Isaac Europeana & Vrije Universiteit Amsterdam Séminaire INRIA IST Carnac, 2 Octobre 2012

2. Avertissement ! • Le web de données ne matérialise pas la notion de “référentiel” Tout comme le web “traditionel”: techniquement rien ne distingue un “site de référence” d’un autre • Mais il y a quand même des ressources qui peuvent prétendre au statut de référence pour une ou plusieurs communautés

3. Catégories de référentiels possibles Inspiration: rapports du groupe d’incubation du W3C “Bibliothèques et web de données” • Élements de métadonnées • Vocabulaires de valeurs • Jeux de données http://www.w3.org/2005/Incubator/lld/XGR-lld-vocabdataset/

4. Des catégories pas forcément disjointes? “Ontologie” a pu être utilisé pour divers “référentiels sémantiques” [Smith 2001]

5. Des catégories pas forcément disjointes? • Conceptuellement, elles expriment “de la sémantique” • Parfois un artefact appartient à deux catégories • Mais d’un point de vue technique (semantic web stack) il y a une vraie différence

6. Eléments de métadonnées A.k.a ontologies OWL, metadata element sets • Fournissent les classes et propriétés qui servent de support à l’expression des descriptions • Types d’ontologies selon la portée ontologie noyau vs. ontologie de domaine vs. ontologie d’application

7. “Briques de construction” des graphes RDF myMES:Article rdf:type http://example.org/article1 myMES:suject myVV:Amsterdam

8. Ontologies par “popularité” sur le Linked Data Cloud http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/lodcloud/state/#terms

9. Dans l’inventaire Library Linked Data http://www.w3.org/2005/Incubator/lld/XGR-lld-vocabdataset/#Metadata_Element_Sets

10. Dublin Core dublincore.org/ DCMI Metadata Terms • A l’origine, 15 éléments généraux pour tous types de documents dc:title, dc:creator, dc:coverage, dc:subject • Spécialisés en éléments plus spécifiques, avec par ex. domaines et ranges dcterms:spatial, dcterms:creator dcterms:Agent • Utilisable pour relier des resources, pas seulement des descriptions “à plat” • Effort communautaire

11. FOAF Friend of a Friend • Décrire des personnes – réseaux sociaux, pages personnelles… • Porté par deux personnes, retour d’expérience des utilisateurs • Approche très pragmatique www.foaf-project.org/

12. OAI-ORE www.openarchives.org/ore/ Open Archives Initiative － Object Reuse and Exchange • Décrire des aggrégations de resources qui composent des ressources numériques complexes • Eléments clefs • Aggrégation • Ressource aggrégée • “Proxy” • “Resource map” • Communauté OAI cf. OAI-PMH

13. Bibo • Bibliographic Ontology • Ontologie pour les ressources bibliographiques • Categorisation de documents (AcademicArticle) • Structure des documents (chapter…) • Citation (citedBy) • Créée par deux personnes bibliontology.com/

14. FRBR • Modèle conceptuel développé par l’IFLA • Il existe plusieurs ontologies (FRBRer, FRBRcore, FRBRoo)

15. Schema.org • Représenter dans les pages web des informations de base sur les objets qu’elle représentent Videos, Volcans, Sex shops… • Moteurs de recherche (Bing, Google, Yahoo!) • Approche top-down, mais très pragmatique

16. Et bien d’autres… • CIDOC-CRM • W3C Media Ontology • Music Ontology …

17. Où les trouver ? www.w3.org/2005/Incubator/lld/XGR-lld-vocabdataset/ sindice.com watson.kmi.open.ac.uk/ lov.okfn.org/dataset/lov/ metadataregistry.org Rapports • Library Linked Data Moteurs de recherche • Sindice • Watson Répertoires • Linked Open Vocabularies • Open Metadata Registry

18. Linked Open Vocabularies

19. Etude de cas : la création du Europeana Data Model http://pro.europeana.eu/edm-documentation

20. ?

21. Europeana Service qui donne accès aux objets numérisés du domaine patrimonial européen Portail liés aux portails des institutions et projets partenaires Services de données: API Linked Data europeana.eu pro.europeana.eu/api data.europeana.eu

22. Qui envoie des données à Europeana? Horizontal Aggregators Vertical Aggregators National Aggregators Archives Culture Grid APEnet Libraries GLAMs The European Library Regional Aggregators Flanders museums “Dark” Aggregators ATHENA ELocal Film archives European Film Gateway Mn;kl;k;klj;lkj;lkj;jh;lkj;klj;klj;klj;klj GLAMs GLAMs Museums

23. 1. Thumbnails 2. Metadata 3. Links to digital objects online Qu’est-ce qui est envoyé à Europeana?

24. Résoudre un problème d’intégration de données Construire un service d’accès utilisant les métadonnées est difficile Chaque domaine utilise ses propres modèles et formats LIDO, EAD… Solution actuelle: les partenaires fournissent des métadonnées au format Europeana Semantic Elements (ESE) Plus grand commun dénominateur pour les métadonnées Données “à plat” Ne respectent pas le “one-to-one principle” Perte de la richesse des metadonnées orginelles

25. Plus de “sémantique” pour l’accès aux objets Construire une “couche sémantique” au-dessus des objets

26. Services assistés par la sémantique • Exploitation de relations comme: “localisé à”, “a pour sujet”, “concept plus générique”, correspondences entre langues, domaines • Reformulation de requêtes • Regroupement et personnalisation de résultats • Échanger des données plus riches • Les données plus riches sont souvent déjà là ! • Thesauri, classifications… • Éléments de données complexes (EAD, MARC) • Dans le domaine patrimonial ou ailleurs

27. EDM design requirements Données plus fines • Distinction entre l’"objet fourni (tableau, livre…) et ses représentations numériques • Distinction entre l’objet et ses descriptions • Permettre plusieurs descriptions pour un objet Contenant éventuellement des assertions contradictoires • Représentation d’objets complexes • Ressources contextuelles, y compris concepts

28. EDM design requirements Données plus interopérables • Permettre la co-existence de plusieurs grains de données Autoriser des profils spécifiques à un domaine • Réutiliser et étendre des éléments de standards existants

29. EDM : les bases • OAI ORE pour l’organisation des metadonnées et des représentations numériques des objets • Dublin Core pour une partie des metadonnées descriptives • CIDOC-CRM comme inspiration pour la structure des événements et des relations entre objets • SKOS et d’autres référentiels pour les ressources contextuelles

30. Exemple - 1

31. Exemple - 2

32. Aggregations OAI ORE organiser la “contribution” d’un partenaire digital representation provenance metadata aggregation object

33. Proxys OAI ORE Représenter une “vue” sur les objets object metadata proxy

34. Plusieurs fournisseurs = plusieurs aggregations DMF proxy DMF title The “real” painting Louvre Proxy Louvre title

35. Europeana comme un “simple” fournisseur de metadonnées normalisées et enrichies Europeana aggregation “enriched” metadata

36. Entités contextuelles Récupér et exploiter des données “orginelles” ou enrichies réclame plus que des descriptions centrées objet Evénements, lieux, agents, concepts

37. Objets et événements

38. EDM est un effort collaboratif • Europeana v1.0 WP3: 60 participants • Développement semi-ouvert, “en aquarium” • Transversal • Experts des bibliothèques, archives et musées • Avec EDM, Europeana devient plus compatible avec les besoins de communautés spécifiques. Il est aussi possible de créer des “profils” d’EDM pour ces communautés

39. Bénéfices de l’approche web de données pour la conception d’EDM • Vocabulaires à réutiliser • Approche flexible de la conception et la ré-utilisation de standards • Ontologies spécifiques co-existant avec les ontologies standards • Pas de contrainte sur le grain du modèle de données • Facilité technique de la connection et la publication des données • Vision qui appuie les stratégies Open Data

40. Retour aux éléments de métadonnées – ou presque

41. EDM Elément de (méta)données Concept d’un vocabulaire d’autorité

42. SKOS Simple Knowledge Organization System Portée: knowledge organization systems (KOS) comme les thesauri, systèmes de classification, autorités matières… SKOS permet de représenter et d’échanger les KOS en RDF de manière simple

43. Représenter la sémantique La manière formalisée: OWL Semantic Web ontology language Ontologies avec une sémantique exploitable par la machine • Mère est une classe • C’est l’intersection des classes Femme et Parent • Parent est la classe des ressources de type Personne qui sont liés à au moins une autre ressource de type Personne en utilisant la propriété estParentDe …

44. SKOS n’est pas pour des ontologies formelles • Il est possible de produire des ontologies à partir de KOS, mais les KOS • Se concentrent souvent sur les données lexicales Enfant UtiliséPour Progéniture • Ont une sémantique plus “molle” Parent TermeLié Enfant • Sont parfois gigantesques et donc difficiles à “nettoyer” • Et pourtant en tant que tels les KOS peuvent être utiles à de nombreuses applications! Recherche sémantique, annotation…

45. SKOS – les bases Pour satisfaire la majorité des besoins • Concepts • Propriétés lexicales • Liens sémantiques • Notes Sémantique et interopérabilité

46. Un thesaurus fictif Animals cats UF (used for) domestic cats RT (related term) wildcats BT (broader term) animals SN (scope note) used only for domestic cats domestic cats USE cats wildcats

47. Concepts et libellés cats UF (used for) domestic cats skos: = http://www.w3.org/2004/02/skos/core# rdf: = http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns# ex: = http://example.org/

48. Libellés multilingues

49. Relations sémantiques cats RT (related term) wildcats BT (broader term) animals

50. Un graphe SKOS animals cats UF domestic cats RT wildcats BT animals SN used only for domestic cats domestic cats USE cats wildcats