Help:Introduction à Semantic MediaWiki

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Manuel de l'utilisateur de SMW

Introduction

Naviguer et rechercher

Interfaces de navigation

Recherche sémantique

Éditer

Propriétés et types

Unités configurables

Modèles sémantiques

Requêtes intégrées

Service de lien

Web sémantique

Export OWL/RDF

Outils externes

Import de vocabulaire

Import d'ontologie

Semantic MediaWiki (SMW) est une extension libre de MediaWiki – le logiciel sur lequel est basé Wikipedia – destinée à la recherche, à l'organisation, au balisage, à la navigation, à l'évaluation et au partage du contenu des wikis. Alors que les wikis traditionnels ne contiennent que du texte ne pouvant ni être compris, ni évalué par les ordinateurs, SMW ajoute des « annotations sémantiques » qui apportent la puissance du web sémantique au wiki.

Introduction à Semantic MediaWiki[edit]

Les wikis sont devenus un outil important de collecte et de partage de connaissances dans des communautés. Cette connaissance est la plupart du temps contenue dans des textes et des fichiers multimédia, et est ainsi facilement accessible aux lecteurs humains. Mais les wikis deviennent de plus en plus grands et il peut être coûteux en temps de chercher dans un wiki la réponse à une question. Prenons par exemple la questions suivante que pourrait poser un utilisateur :

« Quelles sont les cent plus grandes villes ayant un maire féminin ? »

Wikipédia devrait permettre de trouver la réponse : elle traite de toutes les grandes villes, leurs maires et les articles sur les maires qui nous renseignent sur leur sexe. Mais la question est presque impossible à résoudre pour un humain puisque l'on devrait commencer par lire tous les articles relatifs à toutes les grandes villes ! Même si la réponse est trouvée, elle peut ne pas rester exacte très longtemps. Les ordinateurs peuvent traiter de grandes masses de données beaucoup plus facilement, mais il ne sont pas capables de nous aider beaucoup dans la recherche de réponses dans un wiki : même des logiciels sophistiqués ne peuvent pas encore lire et « comprendre » les textes en langage humain, à moins que le sujet et le langage du texte ne soit très restreints. La recherche par mot clef dans un wiki ne permet pas non plus de découvrir des relations complexes.

Semantic MediaWiki permet aux communautés des wikis de rendre certaines de leurs connaissances utilisables par l'ordinateur, c'est-à-dire de répondre à la question ci-dessus. Le plus compliqué pour l'ordinateur est de trouver ce que signifient les mots dans une page d'un wiki (par exemple sur les villes). Les articles contiennent beaucoup de noms, mais lequel est celui du maire actuel ? Les humains peuvent facilement comprendre ce problème en en consultant une version de wikipedia dans une langue qu'ils ne comprennent pas (le coréen est un bon départ à moins que vous ne le parliez couramment). Puisque les simples termes (noms, numéros, …) doivent être lisibles, il est impossible de comprendre leur importance dans l'article. De même, les ordinateur ont besoin d'aide pour fabriquer du sens à partir de textes sur un wiki.

Avec Semantic MediaWiki, les rédacteurs peuvent donc ajouter des « tuyaux » aux informations des pages d'un wiki. Par exemple, on peut marquer un nom comme étant celui du maire actuel. Ceci est fait par les rédacteurs qui modifient une page et ajoutent certaines balises de texte au nom du maire. À partir de cela, les ordinateurs peuvent facilement accéder à cette information (bien sûr, ils ne la « comprennent » pas encore, mais ils peuvent la rechercher si on leur demande de le faire), et aider les utilisateurs de plusieurs façons.

Pour plus d'information, reportez vous au manuel de l'utilisateur.

Ce à quoi SMW peut servir[edit]

Semantic MediaWiki introduit certaines balises supplémentaires au texte des wiki, qui permettent aux utilisateurs d'ajouter des "annotations sémantiques" au wiki. Bien qu'à première vue, cela semble rendre les choses plus complexes, cela peut considérablement simplifier la structure du wiki, aider les utilisateurs à trouver plus d'information en moins de temps et augmenter la qualité générale et la cohérence du wiki. Pour illustrer ceci, nous proposons quelques exemples de l'activité quotidienne de Wikipedia (version anglaise) :

  1. Listes faites à la main Wikipedia est pleine de listes faites à la main comme celle-ci. Ces listes sont souvent erronées, puisqu'elles doivent être actualisées à la main. De plus, le nombre de listes potentiellement intéressantes est immense et il est impossible de les fournir toutes en gardant une qualité acceptable. Avec SMW, les listes sont faites automatiquement comme ceci. Elles sont toujours actuelles et peuvent facilement être adaptées pour obtenir plus d'information.
  2. Recherche d'information Une grande partie des connaissances de Wikipédia est irrémédiablement enfouie dans des millions de pages de texte et peut difficilement y être retrouvé. Par exemple, au moment où nous écrivons ceci, il n'y a pas de liste des femmes physiciennes dans Wikipedia (version anglaise). Lorsque nous tentons de trouver toutes les femmes de cette profession traitées dans Wikipédia, on a recourt à la recherche textuelle. Évidemment, cet essai est voué à un échec certain. Notez que parmi les vingt premiers résultats, seules cinq page sont relatives à une personne et celle sur Marie Curie n'est nulle part dans l'ensemble des résultats (puisque le mot « female » n'y figure pas). Ici encore, rechercher avec SMW permet de résoudre facilement ce problème (dans ce cas, sans annotation supplémentaire puisque les catégories existantes suffisent à trouver le résultat).
  3. Usage inflationnaire des catégories Le besoin d'une meilleure structuration devient flagrant avec le considérable usage de catagories dans Wikipédia. Puisque celui-ci est généralement utile, il a conduit à un nombre de catégories qui deviennent autant de résultats à une requête dans SMW. Par exemple, consultez les catégories rivières à Buckinghamshire, Astéroïdes portant le nom d'une personne et morts en 1620, qui toutes pourraient facilement être remplacées par de simples requêtes qui usent juste quelque annotations. Cependants, dans cet exemple, Category:Rivers, Property:located in, Category:Asteroids, Category:People, Property:nommé d'après et Property:date of death suffirait à créer des milliers de listes similaires à la volée et à supprimer des centaines de catégories de Wikipédia.
  4. Uniformité interlinguistique Beaucoup d'articles de Wikipédia sont liés aux pages correspondantes en plusieurs langues, et cela peut être fait également pour les annotations sémantiques de SMW. Avec cette connaissance, vous pouvez savoir quelle est la population de Beijing, ce qui est indiqué sur la Wikipédia chinoise, sans avoir à lire un seul mot dans cette langue. Cela peut être exploité pour détecter les incohérences possibles qui ne peuvent être résolues par les rédacteurs. Par exemple, la population d'Edinburgh au moment où nous écrivons ceci est différente dans les versions englaise, allemande et française de Wikipédia.
  5. Réutilisation externe Certains outils bureautique utilisent actuellement le contenu de wikipédia, par exemple le lecteur multimédia Amarok affiche des articles sur les artistes durant la lecture. Cependant, une telle réutilisation est limitée au téléchargement de certains articles destinés à être immédiatement lus. Ce logiciel ne peut exploiter l'information (par exemple pour trouver les chansons d'artistes qui ont produit sous le même label), mais peut seulement afficher un texte dans un autre contexte. SMW accroît les connaissances d'un wiki de manière à la rendre utilisable en dehors du contexte du texte de son article. Puisque des données sémantiques peuvent être publiées sous licence libre, elles peuvent même être intégrées à un logiciel pour épargner de la bande passante et du temps de téléchargement.

Contact et aide[edit]

Pour contacter le projet SMW, reportez vous à la page Contact. Pour tous commentaires ou questions, une liste de diffusion des utilisateurs est à votre disposition. Pour plus d'information sur l'utilisation de SMW, voyez Help:Obtenir de l'aide.

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