CARTO 2.0 : délai supplémentaire !

Suite à un certain nombre de demandes, la date de soumission des propositions de communication pour le colloque “CARTO 2.0 : Où en êtes-vous de la mise en scène de vos informations ?” est repoussée au lundi 15 février.

L’appel se trouve ici (PDF)

[Press Release] Mondeca Announce ITM T3

Multi-lingual Taxonomy, Terminology and Thesaurus Server Eases Integration of Reference Vocabularies in Enterprise Information Systems

Mondeca S.A., a leader in applying semantic technology to help organizations gain maximum return from their accumulated knowledge and content, today announced the forthcoming release of ITM T3, a collaborative server based environment for the creation, maintenance and sharing of multi-lingual taxonomies, terminologies and thesauri.

ITM T3 is based on Mondeca’s Intelligent Topic Manager semantic software platform, already in use by large organizations including Thomson, LexisNexis, Lafarge and Wolters Kluwer. ITM T3 will allow enterprises and organizations to manage reference vocabularies and make them interoperable with other information system applications such as search engine, text mining, translation and classification tools. Reference taxonomies and vocabularies may also be published in standard formats including XML, RDF, SKOS and Topic Maps.

“Organizations recognize the importance of reference taxonomies and thesauri to the provision of efficient content access and metadata management”, says Jean Delahousse, CEO of Mondeca. “Using ITM T3 enterprises can quickly and easily create internal reference taxonomies and map them to external partner or standard taxonomies to facilitate information sharing across corporate boundaries”.

Read the full press release at http://www.mondeca.com/index.php/en/news/mondeca_announce_itm_t3

Un moteur de transformation RDF basé sur SPARQL (2)

[la suite du billet précédent sur le manque d'outil pour effectuer des transformations sur un graphe RDF, et la pertinence de cette opération pour l'échange de données.]

Pourquoi faire ?

La problématique est la suivante : je veux échanger des données exprimées en RDF, d’un système de départ à un système d’arrivée; les ontologies de départ et d’arrivée sont différentes, je dois donc transformer les données de départ pour construire un graphe conforme à l’ontologie d’arrivée. Il sera possible que seule une partie m’intéresse, et que toute l’information ne soit pas transformée.

Chaque opération de transformation est exprimée sous la forme d’une requête CONSTRUCT en SPARQL (1), qui permet de construire un pattern dans le graphe d’arrivée en fonction d’un pattern dans le graphe de départ; la requête s’exécute sur le graphe de départ, et ses résultats sont insérés dans le graphe d’arrivée.

Il suffit donc de décrire les requêtes SPARQL à exécuter à chaque opération. A l’usage, un peu de “sucre syntaxique” ne sera pas complètement inutile; certaines opérations de transformations vont en effet souvent revenir, et des raccourcis pour les écrire seront les bienvenus :

• recopier tous les statements RDF qui ont un prédicat donné (typiquement recopier tous les rdfs:label);
• recopier tous les statements rdf:type qui ont une certaines valeur, éventuellement en changeant cette valeur si elle n’est pas dans mon ontologie d’arrivée;
• etc;

Et maintenant… un exemple.