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L'Objet

1262-1137
logiciel, bases de données, réseaux
Publication abandonné
 

 ARTICLE VOL 13/HS - 2007  - pp.99-115
TITRE
Rapprocher AROM de OWL...

RÉSUMÉ
Récemment, s'est posée la question de l'avenir de la Représentation de Connaissances par Objets (RCO) en situant cette dernière par rapport aux logiques de descriptions et aux langages à ontologies pour le Web Sémantique, OWL en tête. AROM étant un langage de RCO dont les constructeurs sont proches de ceux des diagrammes de classes d'UML, nous pensons qu'il est pertinent, à l'ère de l'interopérabilité, d'étudier la possibilité de munir AROM d'une forme équivalente des constructeurs et axiomes de OWL. L'étude décrite dans cet article positionne AROM par rapport au standard OWL du point de vue des capacités de représentation, de typage, et d'inférences. Nous mettons en évidence des points communs et des divergences. Nous relevons un déficit d'AROM vis-à-vis de OWL en termes de puissance de description, et dans certains cas, nous proposons des solutions pour ramener le pouvoir expressif d'AROM proche de celui de OWL.


ABSTRACT
Recently, a paper wondered about the future of object-based knowledge representation languages (OBKRL) with regard to the emergence of semantic web languages such as OWL. AROM is an OBKRL closed to UML: therefore we think it is relevant to study the possibility for AROM to get as expressive power as AROM with comparable inference capabalities. The work described by this article compares AROM with OWL from the perspective of its representation capacities, types definitions and inferences. We highlight the common elements, the minor differences and the surmountable incompatibilities. We present AROM's deficits with respect to OWL in terms of power of description. We thus propose some solutions to get AROM's expressive power closer to that of OWL.


AUTEUR(S)
Alina Dia MIRON, Cécile CAPPONI, Jérôme GENSEL, Marlène VILLANOVA-OLIVER, Danielle ZIÉBELIN, Philippe GENOUD

MOTS-CLÉS
web sémantique, ontologie, base de connaissance, inférence, typage.

KEYWORDS
semantic web, ontology, knowledge base, inference, types.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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