1. Linked Dataの現状と日本の課題 武田 英明 国立情報学研究所 東京大学 人工物工学研究センター takeda@nii.ac.jp

2. Linked Data Linked Dataとは何か Linked Dataの現状 Linking Open Data (LOD) Linked Dataの使い方 検索エンジン ブラウザ アプリ 日本におけるLinked Dataの課題

3. Linked Data Linked Dataとは何か Linked Dataの現状 Linking Open Data (LOD) Linked Dataの使い方 検索エンジン ブラウザ アプリ 日本におけるLinked Dataの課題

5. Semantic Webの階梯 RDF (Resource Description Framework) 最も原始的な意味記述の枠組みを提供ー＞SVOモデル Entity-Relation Model(実体関連モデル） セマンティックネット RDF Schema RDFに最も原始的な概念記述の仕組みを追加 class-subclass関係，制約 OWL (Web Ontology Language) 記述論理(description logics)に基づいた概念とその関係を記述する言語 Rule-ML … もっと上へ、もっと上へ Tim Berners-Lee http://www.w3.org/2002/Talks/09-lcs-sweb-tbl/

6. Semantic Webの階梯 抽象問題から具体問題への回帰 クラスに関する記述 オントロジー インスタンスに関する記述 Linked Data Tim Berners-Lee http://www.w3.org/2002/Talks/09-lcs-sweb-tbl/

7. Semantic Webの階梯 オントロジー クラスに関する記述 RDFS、OWL オントロジー構築の課題 オントロジー構築はそもそも大変 一貫性、網羅性、論理性 複数オントロジーの統合・関連付けはもっと大変 クラスに関する記述 オントロジー インスタンスに関する記述 Linked Data Tim Berners-Lee http://www.w3.org/2002/Talks/09-lcs-sweb-tbl/

8. Semantic Webの階梯 Linked Data インスタンスに関する記述＝個々の事物に関する記述 RDF + (RDFS, OWL) Linked Dataの記述における利点 書きやすい（事実に関する記述が主） リンクしやすい（同） LinkedDataの記述における問題点 複雑な記述は難しい それでもクラス定義は必要（->オントロジー） クラスに関する記述 オントロジー インスタンスに関する記述 Linked Data Tim Berners-Lee http://www.w3.org/2002/Talks/09-lcs-sweb-tbl/

9. Linked Data Linked Dataのための4条件 事柄の名前にURIを使うことUse URIs as names for things すべてのモノ，コトにURIを！ 名前の参照がHTTP URIでできることUse HTTP URIs so that people can look up those names. DOIとかいったURNは使わないでね URIを参照したときに関連情報が手に入るようにWhen someone looks up a URI, provide useful information, using the standards (RDF, SPARQL) 理解可能なデータを提供してね． 外部へのリンクも含めようInclude links to other URIs. so that they can discover more things. Webのようにリンクでつながるデータを作ろう Linked Data, TBL, http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html

10. Linked Data Linked Dataとは何か Linked Dataの現状 Linking Open Data (LOD) Linked Dataの使い方 検索エンジン ブラウザ アプリ 日本におけるLinked Dataの課題

11. Linking Open Data (LOD) 公開されたLinked Dataを集めるプロジェクト 主要なLinked Data （データ変換） Dbpedia (Wikipedia) : 百科事典, 2.7億文 Geonames：地名と緯度経度, 9300万文 MusicBrainz：音楽 WordNet：辞書 DBLP bibliography：論文の書誌，2800万文 US Census Data: 米国国勢調査(2000年), 10億文 （クロール） FOAF (Friend Of A Friend)：個人と個人関係のプロファイル （ラッパー） Flickr Wrapper

12. Dbpediaの例

13. 131億文 1.41 万個のリンク

14. Web-based Information Music Papers Geographic information Life Science and Health Care 131億文 1.41 万個のリンク

15. LODの発展(1) As of March 2008

16. LODの発展(2)

17. LODの発展(3)

18. 131億文 1.41 万個のリンク LODの発展(4)

19. Linked Data Linked Dataとは何か Linked Dataの現状 Linking Open Data (LOD) Linked Dataの使い方 検索エンジン ブラウザ アプリ 日本におけるLinked Dataの課題

20. Linked Data Search Engine Link Data汎用サーチエンジン Swoogle Watson SWME http://swse.deri.org/ Sindice http://sindice.com/ 特殊サーチ Sameas http://sameas.org/

21. http://sameas.org/

23. Linked Data Browser データをWebページのようにみていくツール システム Mables リンクを順に表示 Tabulator Firefox plugin版／online 版 1ページの中にどんどん情報を追加 Sig.ma RDFのソースを同時提示して、操作可能

25. Tabulator

27. Linked Data Mashup Linked Data Browser Linked Data Mashup Linked Data Search Engine Things Things Things Things Things

28. How to use Linked Data Semantic Data Mash-up Applications SemaPlorer http://btc.isweb.uni-koblenz.de/ Dbpedia Mobile http://wiki.dbpedia.org/DBpediaMobile Bio2RDF http://bio2rdf.org/

29. DBpedia Mobile

30. Bio2RDF Bio系のリソース検索 RDFでないものは勝手にRDF化

31. Bio2RDF

32. Web APIとLinked Dataの比較 Linked Dataのメリット 統一されたインタフェース RDF / SPARQL endpoint 意味の明示 サイトを越えた連携 sameAs Linked Dataのデメリット 速度 意味解釈の曖昧さ データの信頼性 由来 新鮮さ

33. Linked Data Linked Dataとは何か Linked Dataの現状 Linking Open Data (LOD) Linked Dataの使い方 検索エンジン ブラウザ アプリ 日本におけるLinked Dataの課題

34. 日本におけるLinked Data 課題 日本語の壁 URI ハブの欠如 Dbpedia RDFの普及の遅さ RDFa 我々の取り組み WordNet日本語版RDF ことはぶ CiNii RDF

35. 日本語WordNetRDF 日本語WordNet (verson 0.9) NICTによるWordNetの日本語化 Wordの翻訳のみ（synsetはそのまま） 49,655 概念 (synset数) 87,133 words 語 146,811 語義 (synsetと単語のペア) 日本語WordNet RDF 日本語WordNetのRDF化 RDF/OWL Representation of WordNet, W3C Working Draft 19 June 2006をWordNet 3.0用に変更 HTMLおよびRDFで表示 SUMOとの統合

38. “ことはぶ/KotoHub”のコンセプト すべての言葉にURIを！ 言葉から定義へのハブ ネット上に散在している日本語辞書・百科事典・用語集のリポジトリ Dictionary of Dictionary 分野を跨いだ横断検索 専門家によって編纂された知識体系と，ユーザ参加型コミュニティによって生成された知識体系の融合

40. 辞書のソース Wikipedia日本語版 : 549,521語 http://download.wikimedia.org/jawiki/20090423/jawiki-20090423-pages-meta-history.xml.bz2 kotobank.jp : 333,780語 http://kotobank.jp はてなキーワード : 247,690語 http://d.hatena.ne.jp/images/keyword/keywordlist_furigana_with_kid.csv Yahoo!百科事典 : 98,056語 http://100.yahoo.co.jp/ ニコニコ大百科(仮) : 48,911語 http://dic.nicovideo.jp/m/a/a Weblio: 953,828語 http://www.weblio.jp/ WordNet日本語版0.9: 227,753語(うち日本語85,966語); 50,739概念; 151,831語義 http://nlpwww.nict.go.jp/wn-ja/ IPA辞書2.7: 231,900語 http://sourceforge.jp/projects/ipadic/ のべ単語数: 2,691,439語; 正規化済み: 2,113,688語; 読み: 546,364語

42. RDFによるWebサービス連携 http://wordnet.jp/kotohub/term/愛.rdf <?xml version='1.0' encoding='UTF-8'?> <rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#" xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/" xmlns:linked="http://wordnet.jp/kotohub/ns/linked/0.1/" xml:lang="ja"> <rdf:Description rdf:about="http://wordnet.jp/kotohub/term/愛"> <foaf:isPrimaryTopicOf rdf:resource="http://wordnet.jp/kotohub/term/愛" /> <rdfs:seeAlso rdf:resource="http://dic.nicovideo.jp/a/愛" /> <rdfs:seeAlso rdf:resource="http://ja.wikipedia.org/wiki/愛" /> <rdfs:seeAlso rdf:resource="http://ja.wikipedia.org/wiki/愛_(ＴＢＳテレビドラマ) " /> <rdfs:seeAlso rdf:resource="http://100.yahoo.co.jp/detail/愛/" /> <rdfs:seeAlso rdf:resource="http://kotobank.jp/word/愛" /> <rdfs:seeAlso rdf:resource="http://www.weblio.jp/content/愛" /> <rdfs:seeAlso rdf:resource="http://wordnet.jp/jp09/instances/word-愛" /> <linked:yomi rdf:resource="http://wordnet.jp/kotohub/term/あい" /> <linked:yomi rdf:resource="http://wordnet.jp/kotohub/term/ちか" /> <linked:yomi rdf:resource="http://wordnet.jp/kotohub/term/めぐみ" /> <linked:yomi rdf:resource="http://wordnet.jp/kotohub/term/まな" /> </rdf:Description> </rdf:RDF>

43. CiNii RDF CiNii: NIIが提供する論文目録データベースサービス 約1300万件 この各論文のメタデータをRDFで提供

48. まとめ Linked DataはWeb of Data 機械のためWeb つながることで広がる新しい世界 cf. Web, SNS 敷居の低いSemantic Web 今すぐに参加できるSemantic Web 今すぐにつかえるSemantic Web 様々な問題点はあるが、それは普及してから考えましょう