226 resultados para Dbpedia, affiliazioni, RDF
Resumo:
In questa tesi è stato proposto AffiliationExtractor, un tool modulare scritto in Python, preposto all'estrazione di informazioni su affiliazioni di autori di pubblicazioni scientifiche, producendo in output un dataset RDF contente queste informazioni.
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Viene presentato l’approccio Linked Data, che si serve di descrizioni scritte in linguaggio RDF per rendere espliciti ai calcolatori i legami semantici esistenti tra le risorse che popolano il Web. Si descrive quindi il progetto DBpedia, che si propone di riorganizzare le informazioni disponibili su Wikipedia in formato Linked Data, così da renderle più facilmente consultabili dall’utente e da rendere possibile l’esecuzione di query complesse. Si discute quindi della sfida riguardante l’integrazione di contenuti multimediali (immagini, file audio, video…) su DBpedia e si analizzano tre progetti rivolti in tal senso: Multipedia, DBpedia Commons e IMGpedia. Vengono infine sottolineate l’importanza e le potenzialità legate alla creazione di un Web Semantico.
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Tecnologias da Web Semântica como RDF, OWL e SPARQL sofreram nos últimos anos um forte crescimento e aceitação. Projectos como a DBPedia e Open Street Map começam a evidenciar o verdadeiro potencial da Linked Open Data. No entanto os motores de pesquisa semânticos ainda estão atrasados neste crescendo de tecnologias semânticas. As soluções disponíveis baseiam-se mais em recursos de processamento de linguagem natural. Ferramentas poderosas da Web Semântica como ontologias, motores de inferência e linguagens de pesquisa semântica não são ainda comuns. Adicionalmente a esta realidade, existem certas dificuldades na implementação de um Motor de Pesquisa Semântico. Conforme demonstrado nesta dissertação, é necessária uma arquitectura federada de forma a aproveitar todo o potencial da Linked Open Data. No entanto um sistema federado nesse ambiente apresenta problemas de performance que devem ser resolvidos através de cooperação entre fontes de dados. O standard actual de linguagem de pesquisa na Web Semântica, o SPARQL, não oferece um mecanismo para cooperação entre fontes de dados. Esta dissertação propõe uma arquitectura federada que contém mecanismos que permitem cooperação entre fontes de dados. Aborda o problema da performance propondo um índice gerido de forma centralizada assim como mapeamentos entre os modelos de dados de cada fonte de dados. A arquitectura proposta é modular, permitindo um crescimento de repositórios e funcionalidades simples e de forma descentralizada, à semelhança da Linked Open Data e da própria World Wide Web. Esta arquitectura trabalha com pesquisas por termos em linguagem natural e também com inquéritos formais em linguagem SPARQL. No entanto os repositórios considerados contêm apenas dados em formato RDF. Esta dissertação baseia-se em múltiplas ontologias partilhadas e interligadas.
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The content of a Learning Object is frequently characterized by metadata from several standards, such as LOM, SCORM and QTI. Specialized domains require new application profiles that further complicate the task of editing the metadata of learning object since their data models are not supported by existing authoring tools. To cope with this problem we designed a metadata editor supporting multiple metadata languages, each with its own data model. It is assumed that the supported languages have an XML binding and we use RDF to create a common metadata representation, independent from the syntax of each metadata languages. The combined data model supported by the editor is defined as an ontology. Thus, the process of extending the editor to support a new metadata language is twofold: firstly, the conversion from the XML binding of the metadata language to RDF and vice-versa; secondly, the extension of the ontology to cover the new metadata model. In this paper we describe the general architecture of the editor, we explain how a typical metadata language for learning objects is represented as an ontology, and how this formalization captures all the data required to generate the graphical user interface of the editor.
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Extracting the semantic relatedness of terms is an important topic in several areas, including data mining, information retrieval and web recommendation. This paper presents an approach for computing the semantic relatedness of terms using the knowledge base of DBpedia — a community effort to extract structured information from Wikipedia. Several approaches to extract semantic relatedness from Wikipedia using bag-of-words vector models are already available in the literature. The research presented in this paper explores a novel approach using paths on an ontological graph extracted from DBpedia. It is based on an algorithm for finding and weighting a collection of paths connecting concept nodes. This algorithm was implemented on a tool called Shakti that extract relevant ontological data for a given domain from DBpedia using its SPARQL endpoint. To validate the proposed approach Shakti was used to recommend web pages on a Portuguese social site related to alternative music and the results of that experiment are reported in this paper.
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Aquest document explica com és aquesta web actual o sintàctica, basada en llenguatge HTML, i perquè no treu més profit de la ingent quantitat d'informació que conté. També explica d'una manera detallada quina és l'alternativa que la comunitat informàtica proposa per tal de superar aquests inconvenients.
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En aquest treball es fa una breu introducció a la web semàntica i el seu estat actual. S'analitzen els llenguatges que hi ha a la base del munt de recomanacions del World Wide Web Consortium (XML, XML Schema, RDF i RDF Schema) i s'examinen diferents sistemes de gestió de bases de dades que donen suport a les metadades, que són la base de la web semàntica.
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L'objectiu final d'aquest treball és conèixer i entendre l'anotació semàntica en pàgines web a partir d'un estudi de recerca i d'un cas pràctic.
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L'objectiu general d'aquest treball és conèixer el concepte de web semàntica i aprofundir-hi, i també entendre els principis bàsics d'algunes de les tecnologies en què recolza: les ontologies, l'XML, l'RDF i l'OWL.
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Els objectius principals d'aquest projecte són analitzar i descartar algunes dels llenguatges de consulta, gestors relacionals i reposadors que s'estan utilitzant més habitualment en l'entorn de la Web Semàntica. Amb l'estudi de les principals tecnologies implicades en la Web Semàntica es tractarà de realitzar una aplicació que permeti el maneig de dades d'un graf RDF.
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En aquest treball s'explica el concepte de Web Semàntica, junt amb la seva estructura i els diferents termes relacionats amb aquesta idea. A més, es fa especial atenció al paper dels sistemes gestors de bases de dades en aquest camp, tenint en compte sobretot el nivell de compatibilitat que ofereixen aquests per a tracta dades en notació RDF, basada en el llenguatge XML.
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Aquest treball aporta una visió general de la Web Semàntica i alhora n'estudia en suficient detall les principals tecnologies relacionades. Com a objectiu final per comprovar de forma pràctica la teoria descrita, l'aplicació web permet consultar bases de dades RDF mitjançant el llenguatge de consulta SPARQL.
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L'objectiu fonamental d'aquest treball és estudiar les relacions que hi ha a nivell teòric entre XML (eXtensible Markup Language) i RDF (Resource Description Language).
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Aquest estudi té com a objectiu introduir el lector en dues tecnologies complementàries, XML i RDF. L'estudi mostra els inicis dels llenguatges de marcatge i explica perquè van ser concebuts.
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Aquest projecte es centra en la Web Semàntica, concretament en els llenguatges de consulta per a documents RDF. Es fà un estudi dels llenguatges de consulta existents en l'actualitat.