Une autocomplétion générique de SPARQL dans un contexte multi-services

Karima Rafes (1) , Sarah Cohen-Boulakia (2) , Serge Abiteboul (3, 4)

1 BorderCloud [Issy-les-Moulineaux]
2 LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
3 VALDA - Value from Data
4 DI-ENS - Département d'informatique - ENS Paris

SPARQL s'est imposé comme le langage de requêtes le plus utilisé pour accéder aux masses de données RDF disponibles sur le Web. Néanmoins, rédiger une requête en SPARQL peut se révéler fastidieux, y compris pour des utilisateurs expérimentés. Cela tient souvent d'une maîtrise imparfaite par l'utilisateur des ontologies impliquées pour décrire les connaissances. Pour pallier ce problème, un nombre croissant d'éditeurs de requêtes SPARQL proposent des fonctionnalités d'autocomplétion qui restent limitées car souvent associées à un unique champ et toujours associées à un service SPARQL fixé. Dans cet article, nous démontrons, au travers d'une expérimentation, une approche permettant de proposer des complétions d'une requête en cours de rédaction en exploitant de nombreux types d'autocomplétion et ce dans un contexte multi-services. Cette expérimentation s'appuie sur un éditeur SPARQL auquel nous avons ajouté des mécanismes d'autocomplétion qui supportent une ontologie en perpétuelle évolution, ici avec la base de connaissances collaborative de Wikidata.

Mots clés: Suggestion de requête; SPARQL; Autocompletion; Linked Data; Wikidata

Domaines: Web; Sciences de l'information et de la communication; Recherche d'information [cs.IR]

Karima Rafes, Sarah Cohen-Boulakia, Serge Abiteboul. Une autocomplétion générique de SPARQL dans un contexte multi-services. BDA 2017 - 33ème conférence sur la «Gestion de Données — Principes, Technologies et Applications», Nov 2017, Nancy, France. ⟨hal-01627760⟩