💣 🤮 🔈 ज्ञान का आधार। भाग 1

सामान्य, अवैज्ञानिक अनुप्रयोगों में लिंक्ड डेटा -बेस ज्ञान के खराब उपयोग के कारणों में से एक यह है कि हम मामलों के साथ आने के लिए उपयोग नहीं किए जाते हैं, केवल हमारे सामने डेटा देखते हैं। इस तथ्य के साथ बहस करना मुश्किल है कि रूस वर्तमान में बहुत कम परस्पर संबंधित डेटा का उत्पादन करता है। हालांकि, इसका मतलब यह नहीं है कि रूसी बोलने वाले दर्शकों के लिए एप्लिकेशन बनाने वाला डेवलपर अर्थ वेब की दुनिया से पूरी तरह से कट गया है: हमारे पास अभी भी कुछ है।

हमारे लिए डेटा के मुख्य स्रोत अंतरराष्ट्रीय ज्ञान के आधार हैं, जिनमें रूसी भाषा की सामग्री शामिल है: डीबीपीडिया , फ्रीबेस और विकीडाटा । सबसे पहले, ये संदर्भ, भाषाई और विश्वकोश डेटा हैं। हर बार जब आप विकिपीडिया या विकिपीडिया के एक टुकड़े को पार्स करने का विचार प्राप्त करते हैं, तो अपने आप को ठीक से चुटकी लें और याद रखें कि श्रेणियों, सूचना बक्से या तालिकाओं में संग्रहीत सब कुछ पहले से ही पार्सक्यूएल या एमक्यूएल इंटरफ़ेस का उपयोग करके एपीआई के माध्यम से पार्स और सुलभ है।

मैं उपयोगी विश्वकोश डेटा के कुछ उदाहरण देने की कोशिश करूँगा जो आपको लिंक्ड डेटा के अलावा कहीं नहीं मिलेगा।

यह लेख नॉलेज बेस श्रृंखला का पहला है। देखते रहो।

भाग 1 - परिचय
भाग 2 - फ्रीबेस: गूगल नॉलेज ग्राफ पर प्रश्न बनाना
भाग 3 - डीबीपीडिया - लिंक्ड डेटा वर्ल्ड का मूल
भाग 4 - विकिपीडिया - शब्दार्थ विकिपीडिया

शहर, देश, ऐतिहासिक डेटा

यदि आप शहरों और देशों में रुचि रखते हैं, तो लिंक्ड डेटा में आपको न केवल उनके स्थान के बारे में जानकारी मिलेगी (जो, ईमानदार होने के लिए, अन्य स्रोतों से खींचना बेहतर है), लेकिन यह भी:

महलों और स्मारकों की तरह आकर्षण
जन्म और मृतक प्रसिद्ध लोग
मौसम संबंधी आंकड़े जैसे मासिक वर्षा और सूर्योदय के समय
हथियारों के झंडे, झंडे
जनसांख्यिकी
संबंधित ऐतिहासिक घटनाएं

कृपया ध्यान दें कि जब हम यहां बोलते हैं, उदाहरण के लिए, दर्शनीय स्थलों के बारे में, तो हमारा मतलब वर्णमाला क्रम में नामों की एक दुखी सूची नहीं है। सभी डेटा श्रेणियों में विभाजित हैं, समय और स्थान से बंधे हैं, आर्किटेक्ट, युग, कलात्मक दिशाओं के नाम हैं। यदि आप एक संग्रहालय में ठोकर खाते हैं, तो आप इसमें प्रदर्शित सबसे महत्वपूर्ण प्रदर्शनियों को बाहर निकाल सकते हैं। बेशक, इन प्रदर्शनों को बनाने वाले लोगों के बारे में जानकारी भी उपलब्ध होगी।

सिमेंटिक वेब में कहीं और, हम अन्य वस्तुओं से जुड़ी वस्तुओं की सूची प्राप्त करेंगे और कभी-कभी अन्य डेटाबेस में वैकल्पिक विवरणों की ओर इशारा करेंगे। पर्यटक आवेदन तुरंत मेरे दिमाग में आते हैं: उपयोगकर्ता को न केवल "मॉस्को एवेन्यू में दर्शनीय स्थलों को देखने" का अवसर दिया जा सकता है, बल्कि उसे XX सदी की पहली तिमाही के नवशास्त्रवाद से संबंधित केवल वस्तुओं को फ़िल्टर करने की अनुमति देता है। और अगर आप DBPedia श्रेणी के पेड़ का उपयोग करते हैं, लेकिन आप उपयोगकर्ता को संबंधित शैलियों की पेशकश कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, प्रारंभिक आधुनिक।

कुछ भौगोलिक बिंदु घटनाओं से बंधे हैं - आप उनके बारे में बहुत कुछ सीख सकते हैं। उदाहरण के लिए, शक्ति संतुलन और कुलिकोकोस्काया या बोरोडिनो लड़ाई में मारे गए लोगों की संख्या प्राप्त करना काफी सरल है। बेशक, जिन व्यक्तित्वों के साथ घटनाएं जुड़ी हैं, वे भूल नहीं रहे हैं।

 DISTINCT का चयन करें? शक्ति ,? परिणाम, लंबा ,? अक्षांश ,? कमांडर कहाँ ???
 dbpedia: Battle_of_Kulikovo dbpprop: ताकत; ताकत;
                            dbpprop: परिणाम; परिणाम;
                            भू: लंबा; लंबा;
                            भू: अक्षांश; अक्षांश;
                            डीबीपीडिया-उल्लू: कमांडर? कमांडर
 }
 सीमा 1000

संस्थानों, संगठनों, राज्य संरचनाओं पर डेटा

इस प्रकार की तारीखों को अक्सर विश्लेषिकी में आवश्यक होता है। उदाहरण के लिए, यह गणना करने के लिए कि कौन सा विश्वविद्यालय विकिपीडिया पर उल्लेख के योग्य सबसे कुलीन वर्गों / वैज्ञानिकों / लेखकों का निर्माण करता है।

छात्रों के लिए कर्मचारियों / छात्रों / प्रोफेसरों की संख्या - टैंक, स्वामी, विदेशी छात्रों की संख्या
वार्षिक राजस्व
रेटिंग में जगह
संस्थापक तिथियां
सहायक कंपनियों और मूल कंपनियों
प्रबंधकों के बारे में जानकारी

संगीतकार, संगीतकार, फ़िल्में

फिल्मों के लिए, सब कुछ मजबूत से अधिक दिखता है: फ्रीबेस, डीबीपीडिया और लिंक्डमबड में सिनेमैटोग्राफी के विषय पर बहुत, बहुत अच्छे डेटा सेट हैं।
ileriseviye.wordpress.com/2012/07/11/is-semantic-web-and-linked-data-good-enough-sparql-dbpedia-vs-python-imdbpy
हम न केवल आसानी से देख सकते हैं कि किस अभिनेता को कहाँ गोली मारी गई, किस वर्ष में फ़िल्म रिलीज़ हुई और किसने रिलीज़ की, बल्कि यह भी पता करें कि पैदा होने पर अभिनेता को किसने प्रभावित किया, उसकी वैवाहिक स्थिति के साथ क्या है और क्या वह किसी भी चीज़ में व्यस्त है, फिल्मांकन को छोड़कर।

उदाहरण के लिए, Dbpedia के लिए यह अनुरोध उन सभी अभिनेताओं को प्रदर्शित करेगा जिन्होंने द शाइनिंग और हॉफ दोनों में अभिनय किया:

शायद संगीत के क्षेत्र में डेटा का सबसे उल्लेखनीय स्रोत MusicBrainz है । बेशक, यह आरडीएफ में भी है, और निश्चित रूप से, आप उन्हें एक्सेस करने के लिए पारंपरिक एपीआई का उपयोग करेंगे। हालांकि, फ़्रीबेस और डबपीडिया यहां भी काम आ सकते हैं - बाद वाले में, उदाहरण के लिए, संगीत समूहों के पर्यटन के बारे में जानकारी। खैर, जन्म की तारीखें, प्रभाव, शैली और शैली - संगीत के लिए विश्वकोश डेटा भी मौजूद हैं। वास्तव में प्रशिक्षण सामग्री में फ़्रीबेस केवल एक संगीत उदाहरण का उपयोग करता है: समूह के बारे में डेटा प्राप्त करना पुलिस:

  {
   "टाइप": "/ संगीत / एल्बम",
   "नाम": "सिंक्रोनसिटी",
   "कलाकार": "द पुलिस",
   "ट्रैक": [{
      "नाम": अशक्त,
      "लंबाई": अशक्त
   }]
 }

शायद यह Last.fm एपीआई के साथ संयोजन में उपयोग करना दिलचस्प होगा

व्यक्ति: राजनीतिज्ञ, एथलीट, ऐतिहासिक व्यक्ति

विकिपीडिया पर व्यक्तित्वों का वर्णन करते समय, सूचना बक्से का उपयोग काफी गहनता से किया जाता है - यह लेख को एक सख्त रूप देता है। इसलिए, यदि आप एक सामाजिक कार्यकर्ता हैं और राजनेताओं के बारे में जानकारी के साथ एक साइट लिखते हैं, तो आप Dbpedia में पाएंगे कि उन्होंने कहां, कौन से पुरस्कार जीते हैं और कौन से पद धारण किए हैं। खेल-संबंधी एप्लिकेशन एथलीट के कैरियर डेटा, ऊंचाई, वजन और महत्वपूर्ण जीवनी तथ्यों का उपयोग कर सकते हैं।

भाषाई अनुप्रयोग। श्रेणी पदानुक्रम

वर्गीकरण और क्लस्टरिंग की आवश्यकताओं के लिए, साथ ही गणितीय भाषाविज्ञान के कार्यों के लिए, अवधारणाओं के पदानुक्रमों की अक्सर आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, वह अंगुली एक प्रकार का शरीर का अंग है। सिमेंटिक वेब मदद करने की जल्दी में है और आपको विकिपीडिया श्रेणियों को पार्स करने की अनुमति नहीं देता है, लेकिन उन्हें डीबीपीडिया या www.mpi-inf.mpg.de/yago-naga YAGO से तैयार करने के लिए। यदि पदानुक्रम का आकार आपकी गुणवत्ता की तुलना में आपके लिए कम महत्वपूर्ण है, तो आप मैन्युअल रूप से बनाए गए ऑन्कोलॉजी Dbpedia, Cyc, Umbel पर एक नज़र डाल सकते हैं।

भाषाई अनुप्रयोग। विक्षनरी और अनुवाद

2012 के अंत में, Dbpedia की टीम ने एक डेटाबेस के रूप में विक्षनरी तक पहुंच - विकेंद्रीरी परियोजना शुरू की। अब आप अंग्रेजी, जर्मन, फ्रेंच, रूसी, ग्रीक और वियतनामी भाषाओं के लिए अनुरोध कर सकते हैं। आइए विक्षनरी SPARQL बिंदु के माध्यम से कुछ अच्छे रूसी शब्दों के अनुवादों को खींचने की कोशिश करें:

सिमेंटिक वेब के बीच बहुत सारे भाषाविद हैं, और इसलिए भाषाई दुनिया में परस्पर डेटा के अपने बादल हैं।

लिंक्ड और गैर-लिंक्ड डेटा पर बहुत सारी उपयोगी जानकारी ओपन नॉलेज फाउंडेशन और हमारे रूसी एनएलपब पोर्टल्स से प्राप्त की जा सकती है।

अच्छा डेटा कैसे पाएं

फ्रीबेस के लिए, मुख्य पृष्ठ में विज़ुअलाइज़ेशन है कि किन श्रेणियों में सबसे अधिक ऑब्जेक्ट हैं।

DBPedia के लिए, यह समझने का एक सरल तरीका है कि गुणवत्ता डेटा कहाँ छुपा है। आपको Mappings.DBpedia एप्लिकेशन और इसके सांख्यिकीय सारांश को संदर्भित करने की आवश्यकता है।
मैपिंग एक महान उपकरण है जो डीबीपीडिया उपयोगकर्ताओं को प्रभावित करने की अनुमति देता है कि पार्सर्स कैसे काम करते हैं। मैं आपको उनके बारे में बाद के लेखों में निश्चित रूप से बताऊंगा, लेकिन अब हम खुद को इस पृष्ठ पर सीमित रखेंगे:

कोशिकाओं में विकिपीडिया टेम्पलेट्स के नाम हैं। रेडर कोशिकाओं में डेटा पूरी तरह से स्वचालित रूप से पार्स होता है, हरियाली वाले बताते हैं कि लोगों की भागीदारी के साथ पार्सिंग किया गया था, और इसलिए डेटा की गुणवत्ता अधिक होनी चाहिए।

खोज

खैर, मैं क्या कह सकता हूं, खोज ही खोज है। हम Sig.ma , Sindice और Swoogle इंजन का उपयोग करते हैं। वे सभी आपको एक ही डेटासेट के भीतर या LInked Data के पूरे सेट पर खोज करने की अनुमति देते हैं।

अगली बार मैं यह बताने की कोशिश करूंगा कि कैसे Dbpedia ज्ञानकोष के लिए SPARQL प्रश्नों का निर्माण करना सीखें।

ज्ञान का आधार। भाग 1 - परिचय