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RDF Refine
の使い方
松村 冬子
リンクト・オープン・データ・イニシアティブ
LODの作り方


表データをどうやってLOD or RDFにするのか?



LinkData http://linkdata.org/



他のデータを流用して発展させたデータを作ることも可能





国内の表 → RDF 変換ツール

AppLinkDataにてLinkDataで公開されたデータを
利用したJavaScriptアプリケーションの開発が可能

OpenRefine

http://openrefine.org/

+
RDFRefine

http://refine.deri.ie/



表データの整形やクリーニングを行うOpenRefineと
その拡張機能であるRDFRefineを組み合わせて使用



表の各列とメタデータの語彙をマッピングしてRDFに変換



DBpediaなどに含まれる同一のリソースを探してつなぐことが可能
OpenRefine + RDFRefine


OpenRefineからのインストール




解凍して適当な場所に配置し、その中の実行ファイルを起動





以下からダウンロード(Windows/Mac/Linux)
http://openrefine.org/download.html
自動的にブラウザでOpenRefineが起動

RDFRefineのインストール


OpenRefineの拡張機能



以下からダウンロードして解凍
http://refine.deri.ie/



解凍した中にあるrdf-extentionフォルダを
OpenRefineのインストールフォルダの中のwebappの中にコピーし
OpenRefineを再起動
プロジェクト作成&表データ読込


例)大阪市・施設情報ポイントデータ(名所・旧跡)



Web上で公開されている表データを直接利用することも可能
(②でWeb Addressesを選択し、データのURLを入力)
PCに保存されている
表データの
ファイルを選択

①
②

③
④
プロジェクト名を設定

データが正常に
読み込まれたか確認
(文字化けしていたら
CharacterEncodingで設定)

⑤

⑥
プロジェクト作成完了


プロジェクトを開いた画面

表の各列の操作ボタン
(列の追加・削除,
列名の変更などが可能)

RDF Refineのメニューボタン
(なければRDF Refineの
インストールが失敗)

DBpedia Japanese上にある
同じ名所・史跡のデータと
つないでみるには・・・

Reconciliation

(リコンシリエーション)
③

Reconciliation: 外部データとつなぐ


例)DBpedia Japaneseに含まれる同じ名所のデータをつなぐ



今回はSPARQLエンドポイントを利用 → まず設定

①
②

SPARQLエンドポイントURL
http://ja.dbpedia.org/sparql

④
(プロジェクト内でのエンドポイントの名前)

DBpediaの場合は
Virtuosoを選択
ウィンドウ下部の
OKをクリック

⑤
⑥
項目が一致するデータを探す
①

②

例)施設名がrdfs:labelに含まれるDBpedia Japaneseのデータ

③

④
同じデータを検索開始
検索状況が画面上部に表示される

DBpedia Japaneseをクリック

(右側画面が表示されるまで
少し時間がかかります)

⑤
Reconciliation完了


例)施設名がrdfs:labelに含まれるDBpedia Japaneseのデータ

全データ中マッチしたデータの割合
青字:マッチしたデータ

黒字:マッチしなかったデータ
複数の候補にマッチした場合

①

②

住吉区の生根神社なので
こちらをクリック
DBpediaのURLを格納する列を作成
③
①

②

新しい列名

④
マッチしたデータのURIを代入(GREL)
新しい列への
代入結果

⑤
表データをRDF(LOD)に変換


RDF Skelton:各列とプロパティのマッピング



登録済みPrefix:rdfs, foaf, xsd, owl, rdf(その他も登録可能)



プロパティの選択が最も困難
→ 最初は類似の他のデータセットを真似る

変換したRDFの
ベースURI
変換後のデータの
URIに使う値の設定
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マッピングするプロパティ
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登録済みPrefixの
プロパティは
サジェスト
RDF変換結果(RDF/XML)
RDF変換結果(Turtle)
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

人工知能学会Webサイト 私のブックマーク
http://www.ai-gakkai.or.jp/my-bookmark_vol28-no5/



人工知能学会 第5回AIツール入門講座 資料
http://fumi.me/aitool_5/



近代科学社
「Linked Data: Webをグローバルなデータ空間にする仕組み」
著:Tom Heath, Christian Bizer
訳:武田 英明,大向 一輝,加藤 文彦,嘉村 哲郎,亀田 尭宙,
小出 誠二,深見 嘉明,松村 冬子,南 佳孝
価格:3,360円
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