Creativity Sharing and
Entrepreneurial Support


※※※ システム停止中 ※※※ - Resource Propagation Algorithm (RPA)は、観光領域のLinked Dataにおける潜在的なリンクを推定するアルゴリズムです。 - 推定可能なLinked Dataのファイルサイズを最大1MBに制限しています。 - 述語のマッピングとグラフデータの作成のために観光語彙基盤を用いています。 - キーワードのリンク推定のためにDBpedia Japaneseを用いています。 - 都道府県,及び市区町村のリンク推定のためにIPAdicを用いています。 - Linked Dataのグラフ構造に基づいたキーワードのリンク推定が可能です。 - 非ネスト構造のTurtleデータのみ対応しています。  (LinkData.org上で公開されているTurtleデータを推定可能です。) - オープンソースソフトウェア (OSS) として公開予定です。 - 開発言語:バックグラウンド処理 C/C++,ユーザインタフェース PHP - 成果物:観光語彙基盤、用語辞書(DBpediaKnowledge)、RPA ■背景  Linked Dataは、Uniform Resource Identifier (URI) を用いてウェブ上に存在するリソースのメタデータを記述したデータです。Linked Dataがオープンデータとして公開されたLinked Open Data (LOD)は、次世代のウェブであるセマンティックウェブ(=データのウェブ)の形成に寄与する重要な存在となっており、世界的にLODの公開件数が飛躍的に増加しています。 ※本記事では、便宜上、Internationalized Resource Identifier (URI)とURIを同じ概念として取り扱います。 ■課題  Linked Dataは、その名称の通り、リンクされたデータです。  リンクされたデータを作成するためには、目的語を可能な限りURIで記述することが求められます。リソースをURIで記述することで、他のLODで定義された意味概念を継承することができます。これにより、各LODにおける同一リソースの意味概念の相違が緩和されるだけでなく、横断的なリンクにより様々なLODを1つのデータセット(集合知)として取り扱うことが可能になります。  2018年1月14日時点において、DBpedia Japaneseは、110,717,052 triplesのうち88,646,313 triplesの目的語がURI型 (xsd:anyURI)で記述されており、実に約80%の目的語が他のリソースを参照していることになります。また、電子情報通信学会の文献検索システムI-Scoverは、14,919,055 triplesのうち5,334,252 triples (約36%) の目的語がURI型で記述されており、文献や著者、組織、イベントなどのクラスで管理されたリソースを横断的に関係付けています。LODStats (http://stats.lod2.eu/)によると、192,230,648 triplesのうち46,061,873 triples (約24%) の目的語は、URI型で記述されていることを報告しています。  しかし、DBpediaやI-Scoverのようにリンクされたデータは比較的少数であり、孤立状態にあるLODが多数存在します。例えば、LinkData.orgに登録されている6,123件のTurtleデータを調査したところ、22,410,700 triplesのうち920,303 triples (約4%) の目的語がURI型で記述されていることが分かりました。また、DBpedia Japaneseには21,452種類の述語が用いられているのに対して、LinkData.orgに登録されているデータセット群は計32,491種類の述語が用いられていることから、Linked Dataの二次利用が難しい現状にあると考えられます。つまり、データセット単位で個別にアプリケーションソフトウェアを実装する必要があるようです。 ■目的  Linked Dataの潜在的なリンクを推定できるResource Propagation Algorithm (RPA) を提案し、Linked Dataの二次利用促進を図ります。今回は、観光領域のLinked Dataを対象としてRPAの研究開発を進め、有効性を確認した後に様々な領域のLinked Dataを対象とした潜在的なリンクの推定を目指します。  
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WordPress Plugin

Update:Nov 11, 2015

WordPressにインストールすることで、DB Pediaに掲載されている説明文を自分のブログに簡単に引用することができます。 ■インストール方法 WordPress管理画面にログインし、「プラグインの新規追加」から「DB Details」で検索してインストールします。 インストール後「有効化」することで使用可能となります。 ■書き方 WordPressの投稿作成画面にて、[db-detail]キーワード[/db-detail]のように説明文を表示させたいキーワードを「[db-detail]タグ」で囲ってください。 記事を公開すると該当箇所に下線がつきますので、クリックすることでDB Pediaに書かれている説明文をポップアップ表示させることができます。 ■今後について 1:エンドポイントを現在DB Pedia日本語版以外にも拡張する 2:キーワードの検索方法を完全一致から部分一致などにも対応させる 3:SPARQLクエリ次第で他の情報も取得可能なので、イベント情報版なども作成する ■ライセンスについて GPLv2 or laterで公開しています。 ソースコードもGitHubにありますので、アイディアのある方は是非Forkやプルリクエストなどでいろいろ使ってみてください。 https://github.com/hideokamoto/dbdetails/tree/develop
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マンガ好きですか? 「まんがそむりえ」 はマンガ推薦を行うLine Botです。 ユーザのほしいマンガの内容をLine上から対話形式で手軽にお聞きし、おすすめする本を返答します。 例えば、"完結"したマンガがほしい、"医療"をテーマにしたマンガがほしい、"3巻"ぐらいの巻数のマンガがほしい、といったユーザのほしいマンガをお聞きし、聞いた内容をもとにマンガを推薦します。 ぜひ「まんがそむりえ」を友達登録して、試してみてください。 ※ お知らせ ・2017/01/19 23:00 DBpedia Japaneaseのサーバが復活したようです。正常にBotも動作するようになりました。 ・2017/01/15 21:00 現在 DBpedia Japaneaseのサーバがダウンしているようで、Botが正常に動作していません。 復旧しましたら、このページでお知らせ致します。
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