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RDF Refineの使い方
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RDF Refineの使い方
1.
RDF Refine の使い方 松村 冬子 リンクト・オープン・データ・イニシアティブ
2.
LODの作り方 表データをどうやってLOD or RDFにするのか? LinkData
http://linkdata.org/ 他のデータを流用して発展させたデータを作ることも可能 国内の表 → RDF 変換ツール AppLinkDataにてLinkDataで公開されたデータを 利用したJavaScriptアプリケーションの開発が可能 OpenRefine http://openrefine.org/ + RDFRefine http://refine.deri.ie/ 表データの整形やクリーニングを行うOpenRefineと その拡張機能であるRDFRefineを組み合わせて使用 表の各列とメタデータの語彙をマッピングしてRDFに変換 DBpediaなどに含まれる同一のリソースを探してつなぐことが可能
3.
OpenRefine + RDFRefine OpenRefineからのインストール 解凍して適当な場所に配置し、その中の実行ファイルを起動 以下からダウンロード(Windows/Mac/Linux) http://openrefine.org/download.html 自動的にブラウザでOpenRefineが起動 RDFRefineのインストール OpenRefineの拡張機能 以下からダウンロードして解凍 http://refine.deri.ie/ 解凍した中にあるrdf-extentionフォルダを OpenRefineのインストールフォルダの中のwebappの中にコピーし OpenRefineを再起動
4.
プロジェクト作成&表データ読込 例)大阪市・施設情報ポイントデータ(名所・旧跡) Web上で公開されている表データを直接利用することも可能 (②でWeb Addressesを選択し、データのURLを入力) PCに保存されている 表データの ファイルを選択 ① ② ③ ④ プロジェクト名を設定 データが正常に 読み込まれたか確認 (文字化けしていたら CharacterEncodingで設定) ⑤ ⑥
5.
プロジェクト作成完了 プロジェクトを開いた画面 表の各列の操作ボタン (列の追加・削除, 列名の変更などが可能) RDF Refineのメニューボタン (なければRDF Refineの インストールが失敗) DBpedia
Japanese上にある 同じ名所・史跡のデータと つないでみるには・・・ Reconciliation (リコンシリエーション)
6.
③ Reconciliation: 外部データとつなぐ 例)DBpedia Japaneseに含まれる同じ名所のデータをつなぐ 今回はSPARQLエンドポイントを利用
→ まず設定 ① ② SPARQLエンドポイントURL http://ja.dbpedia.org/sparql ④ (プロジェクト内でのエンドポイントの名前) DBpediaの場合は Virtuosoを選択 ウィンドウ下部の OKをクリック ⑤ ⑥
7.
項目が一致するデータを探す ① ② 例)施設名がrdfs:labelに含まれるDBpedia Japaneseのデータ ③ ④ 同じデータを検索開始 検索状況が画面上部に表示される DBpedia Japaneseをクリック (右側画面が表示されるまで 少し時間がかかります) ⑤
8.
Reconciliation完了 例)施設名がrdfs:labelに含まれるDBpedia Japaneseのデータ 全データ中マッチしたデータの割合 青字:マッチしたデータ 黒字:マッチしなかったデータ
9.
複数の候補にマッチした場合 ① ② 住吉区の生根神社なので こちらをクリック
10.
DBpediaのURLを格納する列を作成 ③ ① ② 新しい列名 ④ マッチしたデータのURIを代入(GREL) 新しい列への 代入結果 ⑤
11.
表データをRDF(LOD)に変換 RDF Skelton:各列とプロパティのマッピング 登録済みPrefix:rdfs, foaf,
xsd, owl, rdf(その他も登録可能) プロパティの選択が最も困難 → 最初は類似の他のデータセットを真似る 変換したRDFの ベースURI 変換後のデータの URIに使う値の設定 列「DBpedia Japanese」に マッピングするプロパティ (同じデータを指すowl:sameAs) 登録済みPrefixの プロパティは サジェスト
12.
RDF変換結果(RDF/XML)
13.
RDF変換結果(Turtle)
14.
LOD/RDFに関する技術的情報 人工知能学会Webサイト 私のブックマーク http://www.ai-gakkai.or.jp/my-bookmark_vol28-no5/ 人工知能学会 第5回AIツール入門講座
資料 http://fumi.me/aitool_5/ 近代科学社 「Linked Data: Webをグローバルなデータ空間にする仕組み」 著:Tom Heath, Christian Bizer 訳:武田 英明,大向 一輝,加藤 文彦,嘉村 哲郎,亀田 尭宙, 小出 誠二,深見 嘉明,松村 冬子,南 佳孝 価格:3,360円 購入はこちらからどうぞ
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