CG2A: Conceptual Graphs Generation Algorithm
CG2A: Algorithme de génération de graphes conceptuels
Résumé
Conceptual Graphs (CGs) are a formalism to represent knowledge. However producing a CG database is complex. To the best of our knowledge, existing methods do not fully use the expressivity of CGs. It is particularly troublesome as it is necessary to have CG databases to test and validate algorithms running on CGs. This paper proposes CG2A, an algorithm to build synthetic CGs exploiting most of their expressivity. CG2A takes as input constraints that constitute ontological knowledge including a vocabulary and a set of CGs with some label variables, called γ-CGs, as components of the generated CGs. Extensions also enable the automatic generation of the set of γ-CGs and vocabulary to ease the database generation and increase variability.
Les graphes conceptuels (GC) sont un formalisme permettant de représenter les connaissances. Cependant, la production d'une base de données de GC est complexe. À notre connaissance, les méthodes existantes n'utilisent pas pleinement l'expressivité des GC. Cela est particulièrement gênant car il est nécessaire de disposer de bases de données de GC pour tester et valider les algorithmes fonctionnant sur les GC. Cet article propose CG2A, un algorithme permettant de construire des GC synthétiques en exploitant au maximum leur expressivité. CG2A prend en entrée des contraintes qui constituent des connaissances ontologiques, comprenant un vocabulaire et un ensemble de GC particuliers incluant des variables, appelées GC-γ, comme composants des GC générés. Des extensions permettent également la génération automatique de l'ensemble des GC-γ et du vocabulaire pour faciliter la génération de la base de données et augmenter la variabilité.
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