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Linked Dataの概要と課題
高久雅生
筑波大学図書館情報メディア系
masao@slis.tsukuba.ac.jp
1
第63回日本図書館情報学会研究大会シンポジウム
2015年10月18日(日) @ 学習院女子大学
自己紹介
• 高久雅生(たかくまさお)
• 所属:筑波大学図書館情報メディア系
• 関心領域
情報検索、情報探索行動、電子図書館
• 書誌データ流通
機関リポジトリソフトウェアの開発、運用
オープンソースの図書館蔵書検索システム
Next-L Enju開発者チームの一員
FRBR&RDA勉強会主催者の一人
2
ウェブ上における書誌データ流通
3
?
検索エンジン
出版社
書店
ブログ
SNS
図書館
目録
4https://ja.wikipedia.org/wiki/夏目漱石
(最初にまとめから)
• ウェブ上でのプレゼンスを高める
 信頼性の高い,精緻なデータを活用したい機運
• Linked Data: セマンティックウェブの落とし子
 ウェブ上のデータの機械処理・理解を目的とする発想
なので、既存の書誌情報処理と大きな差異
• Linked Dataを情報資源の組織化という視点で眺め
ると、識別子・典拠情報管理の部分において共通点
が大きい
 ただし、Linked Dataにおける識別子はウェブ空間に由来
 ※URI = Uniform Resource Identifier
• 国際的・分野横断の応用を期待
 ただし、直接的な応用アプリケーションはさほど多く
ない
5
Semantic Web (1)
Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora
Lassila. The Semantic Web. Scientific
American, 2001, Vol.284, No.5, pp.35-43.
• WebからSemantic Webへ
• 意味的記述と機械的理解を
可能とするWebマークアップ
• エージェント型の応用アプリ
ケーション
6
Semantic Webアプリケーション (1)
• 例: “仕事帰りに寄れる歯医者さんを知りたい”
仕事: 平日9:00-18:00
仕事帰りに寄る:つくばエクスプレス(TX)沿線
• 18時以降に診察可能
• TX沿線の駅名:つくば,研究学園,…,南流山,北千
住, 秋葉原
• 駅から徒歩 500m 圏内
7
Semantic Webアプリケーション (2)
• Webマークアップを通じた
情報抽出
• 曖昧性の解消
月=月曜日 = Monday = Mon.
「9:00-13:00・15:00-19:00」
休診日, 診療時間
祝日,祝祭日,年中無休
• 常識の理解
1週間 = 月火水木金土日
平日=月~金
8
Semantic Webの課題
• Webの分散性 + 膨大な情報
数千億 - 1兆ページを超えるWeb空間
• 多様な概念や記述によるビッグデータが取得可能
• 情報発信ルートの多彩さ
• 多言語、多文化
統制された語彙使用や慣習を前提としえない
• 汎用モデルの困難さ
計算機アプリケーションによる意味理解は困難
9
Linked Dataの概要
• 経緯:セマンティックウェブの弱点を補うた
め、シンプルなデータモデルで個別の応用を
作りやすくする試み
• 個別のリソースの情報を構造化していく
 できるところからでよい
 一つずつプロパティ(property)を追加する
• データモデル
 RDF(Resource Description Framework)のデー
タモデル = トリプルモデル(三つ組)
• データ型:リソースとリテラル
 リソースはウェブ上にアドレスを持つ識別子
(URI)として振舞う
10
RDFデータモデル
• RDF (Resource Description Framework)
• グラフデータモデル
ラベル付き有向グラフ
三つ組(Triple)による表現
• 特徴
シンプルで強力なデータ表現
記述規則が複雑となりがち
処理演算に時間がかかる
11
芥川龍之介羅生門
著者
Linked Dataの概要 (2)
• 構造化データ
• “ドキュメントとしてのWeb”
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• Linked Dataの4原則
事物をURIを使って名前付ける
事物をHTTP + URIで参照する
URIを参照したときに関連情報を表示する
外部のリソースへのリンクも含める
12
シンプルなWebデータの構造化の手法
• Microformat, Microdata
<a href=“http://masao.jpn.org/”>高久雅生</a>
<a href=“http://masao.jpn.org/” rel=“author”>
高久雅生</a>
• テキストに対するマークアップに意味を付与
 ドメイン(分野)毎に合意された意味関係を付与
することにより、アプリケーション利用、再利用
を促進
 サーチエンジンにおける利用: Schema.org
13
RDFグラフモデルの一例
14
つくば市(つくばし)は、茨城県南部に位置
する市である。学術・研究都市としての筑波
研究学園都市はつくば市全域を区域とする。
特例市、業務核都市、国際会議観光都市に指
定されている。 (Wikipedia日本語版)
つくば市
茨城県
南部
茨城県
市
地方自治体
市町村
都道府県
町
村
筑波研究
学園都市
特例市
gn:location
gn:location
org:alias
rdf:type
rdfs:subClassOf
rdfs:subClassOf
rdfs:subClassOf
rdf:type
Linked Dataの提供例 (DBPedia)
• 例: http://ja.dbpedia.org/page/つくば市
• 百科事典サービスWikipedia上からデータ抽
出したもの(+人手による属性同定とマッピ
ング)
http://mappings.dbpedia.org/index.php/Ma
pping_ja
15
16
17
18
Richard Cyganiak, Anja Jentzsch. “Linking Open Data cloud
diagram”. http://lod-cloud.net/ (Last updated: 2014-08-30)
19
Richard Cyganiak, Anja Jentzsch. “Linking Open Data cloud
diagram”. http://lod-cloud.net/ (Last updated: 2014-08-30)
出版物
生物系
領域
横断
SNS
地理情報
政府系
公的データ
マルチ
メディア
CGM
言語資源
Linked Dataの提供例 (CiNii Articles)
• 通常のWebページ(HTML)
http://ci.nii.ac.jp/naid/130003392336
• RDF表現 (XML)
http://ci.nii.ac.jp/naid/130003392336.rdf
• ボキャブラリ
Dublin Core
Prism (Publishing Requirements for Industry
Standard Metadata) (―雑誌情報)
FOAF (The Friend of a Friend) (―著者情報)
20
BIBFRAMEとは (1)
• 米国議会図書館(LC)が2012年に公表した
書誌データ用のデータモデル
• FRBR類似の書誌情報のための概念モデル
• Linked Dataの考え方に沿っている
データモデルはRDFグラフモデルを前提
• 4つのコアクラスからなる
Creative Work
Instance
Authority
Annotation
21
BIBFRAMEとは (2)
• 概念モデル(データ種別毎の構造)
22
BIBFRAMEに基づくデータ例
23
Work
Instance
heldItem
Rebecca Stefoff.
Al Gore: Fighting
for a Greener
Planet. Lerner Pub
Group, 2008, 48p.
BIBFRAMEのデータ例 (Work)
24
sample:
work
bf:Work
Stefoff, Rebecca, 1951-
Al Gore : fighting for …
lcc:
E840.8.G65
lang:eng
sample:
person1
rdf:type
bf:authorized
AccessPoint
bf:classificationLCC
bf:language
bf:creator
Stefoff, Rebecca, 1951-
bf:authorized
AccessPoint
names:
n85352761
bf:Person
rdf:type
bf:has
Authority
sample:
worktitle
bf:workTitle
bf:Title
rdf:type
Al Gore
fighting for a greener …
bf:titleValue
bf:subtitle
BIBFRAMEのデータ例 (Instance)
2525
sample:
instance
bf:Instance
Isbn:97815
75059488
rdf:type
bf:isbn13
sample:
instance
title
bf:instanceTitle
bf:Title
rdf:type
Al Gore
fighting for a greener …
bf:titleValue
bf:subtitle
bf:Monograph
24cm.
bf:dimensions
Rev. ed.
bf:edition
48 p.
bf:extentbf:lccn
bf:Identifier
rdf:type
identifiers:
lccn
bf:identifier
Scheme
2007049050
bf:identifier
Value
bf:publication
bf:Provider
rdf:type
bf:provider
Name bf:Organizationrdf:type
Lerner Publications Co.
bf:label
BIBFRAMEのデータ例 (HeldItem)
26
sample:
work
sample:
instance
sample:
person1
bf:creator
bf:instanceOf
sample:
item1
bf:holdingFor
bf:HeldItem
rdf:type
E840.8.G65 S74 2009
bf:shelfMarkLcc
BIBFRAMEの特徴
• シンプルな語彙設計
 クラス数:約50種類,プロパティ数:約300種
 Linked Dataとしての使い勝手
 LCが開発してきたLinked Data公開と調和
• http://id.loc.gov/
• ツール群の提供
 MARC21RDF/XML等との変換など
• 留意点
 プロパティ群、語彙集合が未確定
 RDA等を含む,書誌情報流通領域でのLinked Data
語彙との調整が必要(?)
• RDAと比してLinked Dataへの親和性は高いように見える
27
まとめ
• Linked Data
 「データのウェブ」のためのデータ提供方式
 RDFデータモデルを前提
• 書誌情報の組織化
 分野横断でつながるための整備において重要
 FRBR,RDA,BIBFRAME,Schema.orgなど種々の書
誌情報モデルに基づく形式化が試みられている
• BIBFRAME
 Linked Dataモデルによる書誌情報のモデル化
 仕様は未完成
 MARC21からの変換ツール等も提供されている
28
今後に向けて
• 図書館の現場で培ってきた書誌データその
もの(+その方法論)をより広い領域に活
かしたり、展開したりするには、Linked
Dataのようなウェブ向けの枠組みを用いる
ことは有用か?
• ウェブ上における情報管理の枠組みはさほ
ど厳密でない点に留意する必要
データ欠損,リンク切れを許容
Linked Data語彙集合における決定版(完全
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29

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