Gabarit d'Enrichissement Sémantique (GES)

Ce projet a pour objectif de permettre aux utilisateurs d'enrichir sémantiquement leurs données (obtenir des données RDF) via une méthode basée sur l'utilisation d'un tableur appelé ici template et son traitement automatique.

1. Aperçu général de la méthode

1.1 Utilisation du template (actions manuelles)

👉️ Voir notice méthode d’enrichissement sémantique

1.2 Traitement automatique (actions automatisées)

1.2.1 Validations effectuées sur le template et les fonctionnalités qu'il offre aux utilisateurs

a. Validations

feuille	vérification
Classes	0. La feuille classe doit contenir au moins une classe
	1. Chaque classe doit avoir un lien de référence ou une définition
Attributs	0. Le nom de la classe du 1er attribut est obligatoire
	1. Tous les champs doivent être remplis. Le choix existe uniquement entre lien de référence et définition
	2. Chaque classe doit avoir au minimum un identifiant
	3. Pas d'attributs avec le même nom dans le modèle UML
Énumérations	0. Chaque énumération doit avoir un lien de référence ou une définition
	1. La source de chaque énumération est obligatoire
Valeurs d’énumération	0. Le nom de l'énumération de la 1ère valeur est obligatoire
	1. Chaque valeur d'énumération doit avoir un lien de référence ou une définition
Associations	0. Chaque association doit avoir un lien de référence ou une définition

b. Fonctionnalités intégrées dans le template

feuille	fonctionnalité
Attributs	Afficher la liste des classes à partir de la feuille « Classes » colonne « classe »
	Si pour les autres attributs la colonne classe est vide : hériter la classe de la ligne précédente (attribut précédent)
Valeurs d’énumération	Afficher la liste des énumérations à partir de la feuille «Énumérations» colonne « énumération »
	Si pour les autres valeurs d’énumération la colonne énumération est vide : hériter l’énumération de la ligne précédente (énumération précédente)
Associations	Afficher la liste des classes sources à partir de la feuille « Classes » colonne « classe »
	Si pour les autres associations la colonne classe source est vide : hériter de la classe source précédente
	Afficher la liste des classes et des énumérations destinations à partir de la feuille « Classes » colonne « classe » et de la feuille «Énumérations» colonne « énumération »

1.2.2 Structure du fichier JSON intermédiaire

{
    "classes": [
        {
            "name": "Commune",
            "definition": "",
            "IRI": "http://data.ign.fr/def/geofla#Commune",
            "attributes": [
                {
                    "name": "nomCommune",
                    "definition": "",
                    "IRI": "http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label",
                    "source": "commune",
                    "id": "non"
                },
                {
                    "name": "insee",
                    "definition": "",
                    "IRI": "http://data.ign.fr/def/geofla#numInsee",
                    "source": "insee",
                    "id": "oui"
                }
            ]
        },
        {
            "name": "Personne",
            "definition": "",
            "IRI": "https://schema.org/Person",
            "attributes": [
                {
                    "name": "nomPersonne",
                    "definition": "",
                    "IRI": "https://schema.org/familyName",
                    "source": "nom",
                    "id": "oui"
                },
                {
                    "name": "prenomPersonne",
                    "definition": "",
                    "IRI": "https://schema.org/givenName",
                    "source": "prenom",
                    "id": "non"
                },
                {
                    "name": "dateDeNaissance",
                    "definition": "",
                    "IRI": "https://schema.org/birthDate",
                    "source": "date_naissance",
                    "id": "non"
                }
            ]
        }
    ],
    "associations": [
        {
            "name": "estMaireDe",
            "source": "Personne",
            "destination": "Commune",
            "definition": "la personne est le maire de la commune",
            "IRI": ""
        },
        {
            "name": "aPourProfession",
            "source": "Personne",
            "destination": "Profession",
            "definition": "",
            "IRI": "https://schema.org/hasOccupation"
        }
    ],
    "enumerations": [
        {
            "name": "Profession",
            "definition": "",
            "IRI": "https://schema.org/Occupation",
            "source": "libelle_profession",
            "values": [
                {
                    "name": "Cadres administratifs et commerciaux d'entreprise",
                    "definition": "Cadres administratifs et commerciaux d'entreprise",
                    "IRI": ""
                },
                {
                    "name": "Anciens cadres",
                    "definition": "Anciens cadres",
                    "IRI": ""
                }
            ]
        }
    ]
}

2. Lancement de la solution

Prérequis (pour le local)

• Avoir python 3.8.10 installé
• Avoir pip 20.0.2 installé
• Avoir java 11.0.16

en local

$ git clone https://github.com/Sarra-Ouelhadj/YKWIM.git
$ cd YKWIM

---

[optionnel] : pour installer les libraries dans un environnement virtuel au lieu du système

$ virtualenv env -p /usr/bin/python3
$ source env/bin/activate

---

$ pip install -r requirements.txt
$ python run.py

lancement de la solution en local sur http://127.0.0.1:5000/

• Saisir dans le champs URL du jeu de données le lien de téléchargement ci-dessous d'un jeu de données pris comme exemple en format GeoJSON : https://download.data.grandlyon.com/wfs/grandlyon?SERVICE=WFS&VERSION=2.0.0&request=GetFeature&typename=gic_collecte.gicsitetraitement&outputFormat=application/json;%20subtype=geojson&SRSNAME=EPSG:4171
• Téléverser dans le champs Template ce template déjà rempli à partir du jeu de données pris comme exemple
• Cliquer sur Convertir

sur Heroku (en construction)

link : https://semantic-lifting-method.herokuapp.com/

3. Publication

• Sarra Ouelhadj, Pierre-Antoine Champin, Stéphanie Jean-Daubias, Jérémy Gaillard. Méthode pour enrichir sémantiquement les données en utilisant l'UML annoté. EGC 2023 - Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2023, Lyon, France. , Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, RNTI-E-39, pp.635-636, 2023. (Article) (Poster)