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Publications
6 publications académiques
NSENGOU: Approche optimisée pour la réécriture automatique de requêtes SPARQL exploitant les alignements complexes d'ontologies
Thèse de doctorat soutenue à l’Université Laval en novembre 2025.
SPARQL query rewriting is a fundamental mechanism for uniformly querying heterogeneous ontologies within the Linked Data Web. However, the inherent complexity of ontology alignments, especially those involving rich correspondences of type (c : c), makes this process particularly challenging. Existing approaches primarily focus on simple (s : s) or partially complex (s : c) alignments, generally based on equivalence relations between concepts. This focus tends to overlook the challenges posed by more expressive alignments, as well as the potential of subsumption relations to broaden the query scope and enhance result relevance, even in the absence of strict equivalences. Moreover, the syntactic complexity of SPARQL remains a barrier for non-expert users, who often struggle to fully leverage the knowledge embedded in these aligned ontologies. To overcome these limitations, this work introduces an innovative approach for the automatic rewriting of SPARQL queries expressed in natural language, applied to contexts involving complex aligned ontologies. The proposed method exploits both the transitivity of relations (equivalence and subsumption) and the advanced capabilities of large language models, such as GPT-4. By combining these elements, the approach effectively manages complex alignments, particularly of the (c : c) type, while fully leveraging their expressiveness. It also facilitates access to aligned ontologies for non-specialist users, offering a flexible and efficient solution for querying heterogeneous data.****************************************************************** Source: https://hdl.handle.net/20.500.11794/178045
Semantic Rewriting of SPARQL Queries: The Key Role of Subsumption in Complex Ontology Alignments
17th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge ManagementAt: Marbella-SpainVolume: KEOD; ISBN 978-989-758-769-6; ISSN 2184-3228, SciTePress, pages 99-107.
This article introduces an innovative method for rewriting SPARQL queries in the context of complex ontology alignment by leveraging hierarchical relations such as subClassOf and subPropertyOf. The method relies on generalization and specialization links between concepts to retrieve relevant results, even when strict equivalences are missing. In addition, the use of natural language, assisted by the GPT-4 model, helps address the syntactic complexity of SPARQL and facilitates interaction with ontologies. Unlike existing approaches that focus mainly on simple (s: s) or semi-complex (s: c) alignments based on equivalence between source and target entities, our method reinforces semantic matching by explicitly incorporating subsumption relations. It also integrates complex (c: c) correspondences, which are often overlooked in the literature, thereby improving both query coverage and accuracy. Experiments conducted on ontology datasets in the conference domain confirm the method’s ability to capture a wide range of hierarchical relations. While the method is designed to be generic, further evaluations on large-scale ontologies are required to assess its robustness and generalizability.****************************************************************** Source: DOI: 10.5220/0013676700004000
Enhancing SPARQL Query Rewriting for Complex Ontology Alignments
International journal of Web & Semantic Technology
SPARQL query rewriting is a fundamental mechanism for uniformly querying heterogeneous ontologies in the Linked Data Web. However, the complexity of ontology alignments, particularly rich correspondences (c : c), makes this process challenging. Existing approaches primarily focus on simple (s : s) and partially complex (s : c) alignments, thereby overlooking the challenges posed by more expressive alignments. Moreover, the intricate syntax of SPARQL presents a barrier for non-expert users seeking to fully exploit the knowledge encapsulated in ontologies. This article proposes an innovative approach for the automatic rewriting of SPARQL queries from a source ontology to a target ontology, based on a user's need expressed in natural language. It leverages the principles of equivalence transitivity as well as the advanced capabilities of large language models such as GPT-4. By integrating these elements, this approach stands out for its ability to efficiently handle complex alignments, particularly (c : c) correspondences, by fully exploiting their expressiveness. Additionally, it facilitates access to aligned ontologies for users unfamiliar with SPARQL, providing a flexible solution for querying heterogeneous data.****************************************************************** Source: DOI: 10.5121/ijwest.2025.16201
Optimization of Methods for Querying Formal Ontologies in Natural Language Using a Neural Network
Conference: 16th International Conference on Knowledge Engineering and Ontology Development (KEOD 2024)At: Porto - Portugal
A well-designed ontology must be capable of addressing all the needs it is intended to satisfy. This complex task involves gathering all the potential questions from future users that the ontology should answer in order to respond precisely to these requests. However, variations in the questions asked by users for the same need complicate the interrogation process. Consequently, the use of a question-answering system seems to be a more efficient option for translating user queries into the formal SPARQL language. Current methods face significant challenges, including their reliance on predefined patterns, the quality of models and training data, ontology structure, resource complexity for approaches integrating various techniques, and their sensitivity to linguistic variations for the same user need. To overcome these limitations, we propose an optimal classification approach to classify user queries into corresponding SPARQL query classes. This method uses a neural network based on Transformer encoder-decoder architectures, improving both the understanding and generation of SPARQL queries while better adapting to variations in user queries. We have developed a dataset on estate liquidation and Python programming, built from raw data collected from specialist forums and websites. Two transformer models, GPT-2 and T5, were evaluated, with the basic T5 model obtaining a satisfactory score of 97.22%.****************************************************************** Source:DOI: 10.5220/0012892600003838
Comparison of Approaches for Querying Formal Ontologies via Natural Language
Conference: 9th International Symposium on Language & Knowledge Engineering LKE 2024At: Dublin, Ireland
The Semantic Web relies on the use of ontologies to ensure data sharing, reuse, and interoperability, thereby representing knowledge comprehensible to computers .However, querying ontologies, often performed using the SPARQL language, becomes a challenge, especially for non-expert users. Barriers include linguistic challenges due to syntactic complexity, the need to understand the underlying ontology structure, potential errors in query formulation, and difficulty expressing complex queries. To make knowledge access more user-friendly, this article explores ontology querying in natural language. We propose a reflection aimed at guiding future domain designers in the interrogation of ontologies in natural language, orienting them in their choice of approach according to the applications they will develop. The study relies on the application of Natural Language Processing (NLP) techniques, integrating tools such as Owlready2, RDFLIB, Protégé2000, and the Python programming language to achieve its goals. Three distinct approaches were evaluated for this purpose. The first approach, scenario-based, was tested on two separate ontologies: one related to university concepts and the other to estate settlement. This approach demonstrates remarkable adaptability across various ontologies. However, its effectiveness is closely linked to the types of scenarios and the specific jargon of the evaluated domain. The other two approaches, one based on SPARQL query patterns and the other on decision tree structure, were evaluated on a specific ontology, estate settlement. They show robust performance in terms of result accuracy. Nevertheless, their effectiveness depends on model training for named entity detection, node list 1 management, and enrichment of SPARQL query patterns, operating exclusively within this particular ontology.****************************************************************** Source:DOI: 10.13053/CyS-28-4-5309
Un point de bascule vers les données ouvertes dans les arts de la scène?
CAPACOA
CAPACOA a publié un important rapport d’analyse sur les systèmes d’information qui soutiennent l’industrie du spectacle au Canada. Bien qu’il marque la conclusion d’un projet mené depuis l’été dernier, ce rapport s’inscrit dans la continuité des efforts déployés par CAPACOA et par les partenaires d’Artsdata pour favoriser une transformation numérique axée sur les données ouvertes.****************************************************************** Source:https://capacoa.ca/fr/2024/07/un-point-de-bascule-vers-les-donnees-ouvertes/
Intérêts de Recherche
Mes principaux domaines d'expertise
Machine Learning
Développement d'algorithmes d'apprentissage automatique et deep learning
Traitement du Langage Naturel
Analyse, génération et compréhension du langage par IA
Ontologies et Web Sémantique
Spécialisé dans les alignements, Query Rewriting et ontologie merging
Expériences Professionnelles
Mon parcours académique et professionnel
Chargé de cours en Intelligence Artificielle
Université Laval
Québec, Canada
Cours: IFT‑2003 — Intelligence artificielle I
- Préparation et planification des cours : Concevoir et organiser les contenus pédagogiques en fonction des programmes, en adaptant les supports et méthodes d'enseignement aux besoins des élèves
- Enseignement et transmission des connaissances : Dispenser les cours de manière interactive, encourager la participation des élèves, évaluer leur compréhension et adapter l'enseignement pour favoriser leur réussite.
- Suivi et évaluation des élèves : Évaluer les performances des élèves à travers des devoirs, examens et projets ; fournir un retour constructif pour soutenir leur progression.
- Participation aux tâches administratives et collaboration : Collaborer avec les collègues, participer aux réunions pédagogiques, gérer la documentation administrative et contribuer à l'élaboration du projet éducatif de l'établissement.
Assistant enseignement cours IFT-2003
Université Laval
Québec, Canada
Cours: IFT‑2003 — Intelligence artificielle I
- - Suivi et évaluation des élèves : Évaluer les performances des élèves à travers des devoirs, examens et projets ; fournir un retour constructif pour soutenir leur progression.
3. Agent de traitement et fiabilité des données
RBQ Québec
Québec, Canada
Petit mandat:Agent de traitement et fiabilité des données
- Documentation et validation : Rédaction de procédures techniques et de rapports de validation pour assurer la transparence et la traçabilité des traitements. Collaboration avec les équipes informatiques pour garantir l’intégrité des systèmes de données.
- Traitement et nettoyage des données : Correction d’erreurs techniques, suppression des doublons, gestion des valeurs manquantes et détection d’anomalies afin d’assurer la fiabilité des informations.
- Suivi des modifications : Journalisation des changements apportés aux ensembles de données, incluant les dates et les responsables, pour renforcer la traçabilité et l’audibilité.
- Support et assistance : Accompagnement des utilisateurs dans la résolution des problèmes courants et sensibilisation aux bonnes pratiques de saisie, de gestion et de validation des données.
Analyste en support et gestion des données bureautiques
MAPAQ désigne le Ministère de l’Agriculture, des Pêcheries et de l’Alimentation du Québec
Québec, Canada
Emploi: Analyste en support et gestion des données bureautiques
- Gestion des utilisateurs et accès : Création, configuration et désactivation sécurisée des comptes utilisateurs. Administration de l’Active Directory (groupes, unités organisationnelles, politiques de sécurité) et audits réguliers pour prévenir les accès non autorisés.
- Exploitation bureautique avancée : Utilisation de SCCM et Autopilot pour la gestion centralisée des postes (déploiement de logiciels, mises à jour, conformité des configurations). Installation et configuration d’imprimantes réseaux et personnelles.
- Environnements Microsoft 365 et Azure : Gestion des services Exchange, Teams, SharePoint et OneDrive. Administration avancée d’Azure (MFA, Intune, VPN Forticlient) et configuration multi-rôles pour renforcer la sécurité des environnements.
- Support technique et collaboration : Gestion des requêtes via C2 Entreprise, assistance aux utilisateurs et travail en collaboration avec différents départements pour résoudre efficacement les problématiques techniques.
Analyste de données Ontologiques (Projet)
Canadian Association for the Performing Arts
Québec, Canada
Analyste de données Ontologiques (Projet)
- L’objectif principal de ce projet était d’assurer la cohérence et l’intégrité des informations en alignant les sources de données à l’aide d’ontologies spécifiques au domaine des arts. Les ontologies, en tant que représentations formelles de connaissances, permettent de structurer et de relier les informations provenant de diverses sources. En adoptant des ontologies adaptées au domaine artistique, nous avons créé un cadre harmonisé qui facilite l’intégration et l’interopérabilité des données.
- Source: Ondo, A. L., Saumier-Finch, G., Vézina-Topping, L., (2024). Renforcer et lier les systèmes d'information des arts de la scène : Rapport de projet. CAPACOA. Lien du Rapport : https://linkeddigitalfuture.ca/2024/07/26/a-tipping-point-towards-open-data/
Enseignant et Analyste Fontionnel
Université Catholique Saint Jean Paul II de Yaoundé Cameroun
Université Douala (ENSET DE Douala)
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