• Title/Summary/Keyword: wikidata

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Context-aware entity link framework using wikidata (wikidata를 이용하는 상황 인지 엔티티 링크 프레임워크)

  • Jang, SeoYoon;Park, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.587-589
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    • 2020
  • 사용자의 관심사를 고려하면 상황 인지 서비스의 질을 높일 수 있다. 기존의 사용자의 관심사를 고려하는 서비스에는 지식베이스(KB)가 사용 되었으나, 최근 새로운 방법인 wikidata를 이용한 엔티티 링크를 활용한 방법도 활발히 연구가 진행되고 있다. wikidata가 적용된 엔티티 링크는 기존의 KB를 이용하는 방법보다 데이터의 변경, 보완이 쉽고 가볍다. 이에 본 논문에서는 wikidata가 적용된 엔티티 링크 모델을 이용한 상황인지 서비스를 제공 할 수 있는 프레임워크를 제안한다.

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A Study on Wikidata Utilization for Digital Archives (디지털 아카이브의 위키데이터 활용방안 연구)

  • Han, Sangeun;Park, Heejin
    • Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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    • v.22 no.1
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    • pp.201-217
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    • 2022
  • This study aims to use Wikidata to increase access to archival resources and see ways to share and reuse constructed data. To this end, the status of digital archives locally and abroad was identified using the description standard of archival resources in the digital environment discussed in the archival science field and the research related to data management and sharing of digital archives. The structure and characteristics of Wikidata were identified, and cases of digital archives applying Wikidata were investigated. The case analysis suggested implications for data sharing and reuse as well as the considerations for applying Wikidata to digital archives. The results of this study can be used as preliminary data for developing services using Wikidata in the actual archive field by understanding the recent trends in data open and sharing related technologies in constructing digital archives.

A study on Wikidata linkage methods for utilization of digital archive records of the National Debt Redemption Movement (국채보상운동 디지털 아카이브 기록물의 활용을 위한 위키데이터 연계 방안에 대한 연구)

  • Seulki Do;Heejin Park
    • Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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    • v.23 no.2
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    • pp.95-115
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    • 2023
  • This study designed a data model linked to Wikidata and examined its applicability to increase the utilization of the digital archive records of the National Debt Redemption Movement, registered as World Memory Heritage, and implications were derived by analyzing the existing metadata, thesaurus, and semantic network graph. Through analysis of the original text of the National Debt Redemption Movement records, key data model classes for linking with Wikidata, such as record item, agent, time, place, and event, were derived. In addition, by identifying core properties for linking between classes and applying the designed data model to actual records, the possibility of acquiring abundant related information was confirmed through movement between classes centered on properties. Thus, this study's result showed that Wikidata's strengths could be utilized to increase data usage in local archives where the scale and management of data are relatively small. Therefore, it can be considered for application in a small-scale archive similar to the National Debt Redemption Movement digital archive.

Seq2SPARQL: Automatic Generation of Knowledge base Query Language using Neural Machine Translation (Seq2SPARQL: 신경망 기계 번역을 사용한 지식 베이스 질의 언어 자동 생성)

  • Hong, Dong-Gyun;Shen, Hong-Mei;Kim, Kwang-Min
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.898-900
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    • 2019
  • SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.

Taxonomy Induction from Wikidata using Directed Acyclic Graph's Centrality (방향 비순환 그래프의 중심성을 이용한 위키데이터 기반 분류체계 구축)

  • Cheon, Hee-Seon;Kim, Hyun-Ho;Kang, Inho
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.582-587
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    • 2021
  • 한국어 통합 지식베이스를 생성하기 위해 필수적인 분류체계(taxonomy)를 구축하는 방식을 제안한다. 위키데이터를 기반으로 분류 후보군을 추출하고, 상하위 관계를 통해 방향 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph)를 구성한 뒤, 국부적 도달 중심성(local reaching centrality) 등의 정보를 활용하여 정제함으로써 246 개의 분류와 314 개의 상하위 관계를 갖는 분류체계를 생성한다. 워드넷(WordNet), 디비피디아(DBpedia) 등 기존 링크드 오픈 데이터의 분류체계 대비 깊이 있는 계층 구조를 나타내며, 다중 상위 분류를 지닐 수 있는 비트리(non-tree) 구조를 지닌다. 또한, 위키데이터 속성에 기반하여 위키데이터 정보가 있는 인스턴스(instance)에 자동으로 분류를 부여할 수 있으며, 해당 방식으로 실험한 결과 99.83%의 분류 할당 커버리지(coverage) 및 99.81%의 분류 예측 정확도(accuracy)를 나타냈다.

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A Study on Metadata Design for Managing Person and Organization Names in the National Debt Redemption Movement Digital Archive (국채보상운동 디지털 아카이브의 개인/단체명 관리를 위한 메타데이터 설계에 관한 연구)

  • Sangeun Han;Seulki Do
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.41 no.1
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    • pp.509-536
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    • 2024
  • The purpose of this study is to develop a metadata AP for managing the person and organization name authority data in the National Debt Redemption Movement Digital Archive, a small-scale digital archive. The design principles and core metadata elements were derived by analyzing person/organization(group or corporateBody) metadata standards, implementation practices, and guidelines of libraries and archives, and mapped to the National Debt Redemption Movement person/organization name thesaurus data and the Wikidata Linked Metadata Model, resulting in 10 elements in the identification area, 14 elements in the content area, 8 elements in the relationship area, and 4 elements in the control area. A simple structure schema was applied so that it can be applied even in small organizations, and for interoperability, the schema was proposed with reference to DublinCore and SKOS schemes, and the applicability was confirmed based on actual data. The results of this study can be utilized as a basis for institutions that recognize the importance of data management but have difficulty in applying it in practice, when they want to prepare a system for managing their own authority data.