LinkRdata comme source de graphes de connaissances vers un web sémantique plus ordonné
Creators: name: Mesmoudi, Salma
Publisher: name: Zenodo
Year: 2024

description: Les graphes de connaissances revêtent une importance cruciale dans la structuration des modèles linguistiques de grande envergure (LLM) lorsqu'il s'agit d'explorer les fonctions cognitives. Ils fournissent une assise sémantique robuste, permettant aux modèles de langage d'organiser et de contextualiser l'information de manière similaire à la façon dont les connaissances humaines sont interconnectées.

Initialement, les graphes de connaissances offrent une représentation hiérarchique des concepts, établissant des relations de parenté et de sous-domaines. Cette structuration permet aux LLM de comprendre la structure inhérente et la hiérarchie des informations, facilitant une exploration contextuelle des sujets liés aux fonctions cognitives.

En outre, les liens entre les entités dans les graphes de connaissances permettent aux LLM de saisir des relations sémantiques complexes. En explorant les connexions entre des concepts apparemment disparates, les modèles linguistiques peuvent extrapoler des informations sur des fonctions cognitives spécifiques en reliant des idées apparentées dans le graphe. Par exemple, en établissant un lien entre "mémoire", "hippocampe" et "apprentissage", le modèle peut appréhender les liens entre ces concepts dans le contexte des fonctions cognitives.

Les graphes de connaissances contribuent également à résoudre des ambiguïtés contextuelles. En utilisant des relations spécifiques du graphe, les LLM peuvent discerner le sens correct d'un terme en fonction du contexte cognitif. Par exemple, la signification de "frontal" peut varier en fonction du contexte, mais en reliant ce terme aux zones spécifiques du cerveau dans le graphe de connaissances, le modèle peut déterminer la signification appropriée.

Il est donc évident que les graphes de connaissances peuvent offrir une base de "raisonnement" aux modèles de LLM qui souvent manquent de relations structurées.

La question cruciale qui se pose est comment générer de manière automatique et fiable ces graphes de connaissance, surtout dans des domaines complexes tels que la cognition. Pour relever ce défi, certains logiciels, comme linkRbrain, peuvent être mobilisés. LinkRbrain intègre des connaissances de différentes échelles, qu'elles soient cognitives, transcriptomiques, structurales ou topographiques. Pour visualiser cette intégration, le logiciel utilise des graphes qui expriment des relations topographiques, de co-activation, de co-transcription, neuro-transcriptomiques ou structurelles.

L'intégration des graphes de connaissances générés par linkRbrain dans le contexte de l'optimisation de la recherche sémantique sur le web nécessite une approche méthodique et structurée. Pour ce faire, il est impératif de les incorporer dans des systèmes de gestion de données et de requêtes sémantiques bien établis, tels que Dataverse et SQL pour le web sémantique.

Tout d'abord, Dataverse, en tant que plateforme de gestion de données de recherche, offre un environnement propice à la collecte, au partage et à la préservation des ensembles de données complexes. En intégrant les graphes de connaissances de linkRbrain à Dataverse, on crée une source centralisée et organisée, facilitant l'accès aux informations sur les fonctions cognitives à travers une interface conviviale. Cette intégration permet également de garantir la traçabilité des données, assurant ainsi une gestion transparente et efficace.

D'autre part, l'utilisation du SQL pour le web sémantique, un langage de requête dédié aux bases de données RDF (Resource Description Framework), offre une méthode puissante pour interroger et extraire des informations spécifiques des graphes de connaissances. L'intégration de linkRbrain avec SQL pour le web sémantique permet une recherche sémantique plus avancée et précise, en exploitant les capacités de ce langage pour naviguer et interroger les relations complexes entre les entités cognitives.

En réunissant ces deux éléments, Dataverse et SQL pour le web sémantique, on établit une synergie qui favorise une utilisation optimale des graphes de connaissances dans le cadre de la recherche sémantique. L'utilisateur peut ainsi explorer et interroger les données de manière intuitive tout en bénéficiant de la richesse des relations sémantiques établies par linkRbrain. Cette approche intégrée crée un écosystème robuste et accessible, où la gestion des connaissances et la recherche sémantique s'harmonisent pour offrir une compréhension approfondie des fonctions cognitives.