Text+ und die GND – Community-Hub und Wissensgraph
In dem auf die Forschungsdaten sprach- und textbasierter Disziplinen ausgerichteten NFDI-Konsortium Text+ spielen Normdaten eine zentrale Rolle für die interoperable Beschreibung und semantische Verknüpfung von verteilten Datenquellen. Insbesondere...
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In dem auf die Forschungsdaten sprach- und textbasierter Disziplinen ausgerichteten NFDI-Konsortium Text+ spielen Normdaten eine zentrale Rolle für die interoperable Beschreibung und semantische Verknüpfung von verteilten Datenquellen. Insbesondere die Gemeinsame Normdatei (GND) ist ein bedeutender Hub im Zentrum eines im Entstehen begriffenen, domänenübergreifenden Wissensgraphen. Diese Funktion soll im Rahmen von Text+ durch den Aufbau einer GND-Agentur für sprach- und textbasierte Forschungsdaten weiterentwickelt und ausgebaut werden. Ziel ist es, niedrigschwellige, qualitätsgesicherte Beteiligungsmöglichkeiten für Forschende zu schaffen und zugleich den Vernetzungsgrad der GND auch durch Terminologie-Mappings zu erweitern. Spezifische Anforderungen und Nutzungspraktiken werden hierbei anhand der Datendomänen von Text+ exemplifziert. ; Authority data play a central role in the interoperable description and semantic linking of distributed data sources in the NFDI Text+ consortium, which is dedicated to the research data of language and text-based disciplines. The Integrated Authority File (GND) in particular is a key hub at the centre of a nascent cross-domain knowledge graph. This function is to be developed and expanded within Text+ through the establishment of a GND agency for language and text-based research data. The aim is to create low-threshold, quality-assured ways in which researchers can participate. A further aim is to expand the level of networking within the GND, including through terminology mapping. The specifc requirements and use practices are exemplifed by the data domains of Text+.
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Von A bis Z: Überlegungen zur Erstellung eines Wissensgraphen aus historischen Enzyklopädien
Strukturierte Daten, insbesondere Wissensgraphen, gewinnen in vielen Forschungsfeldern zunehmend an Bedeutung. Sie bieten eine kondensierte Sicht auf menschliches Wissen, sei es allgemein oder domänen-spezifisch. Unter anderem können sie damit in...
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Strukturierte Daten, insbesondere Wissensgraphen, gewinnen in vielen Forschungsfeldern zunehmend an Bedeutung. Sie bieten eine kondensierte Sicht auf menschliches Wissen, sei es allgemein oder domänen-spezifisch. Unter anderem können sie damit in Forschungsprojekten helfen, Textkorpora mit zusätzlichen Informationen anzureichern oder das Beantworten spezifischer Fragestellungen durch Inferenzbildungen erst möglich zu machen. Für den Erstellungsprozess eines Wissensgraphen gibt es allerdings keinen universal gültigen Lösungsweg (Kejriwal 2019, 4). In diesem Beitrag geht es speziell um die Herausforderungen, einen Wissensgraphen aus historischen Enzyklopädien zu erstellen. Als Beispiel dafür dient das DFG-geförderte Projekt EncycNet. Es soll hierbei nicht die Präsentation von Methoden und deren Ergebnisse im Vordergrund stehen, sondern es sollen eher die Besonderheiten des Vorhabens und die damit einhergehenden konzeptuellen Überlegungen, die letztendlich auch bei der Auswahl der Methoden eine Rolle spielen, genauer darstellt werden. Im Folgenden soll deshalb zunächst ein kurzer Überblick über Wissensgraphen und deren Erstellung gegeben werden. Den Hauptteil leitet dann eine kurze Einführung zu EncycNet ein und schließlich werden die drei Herausforderungen des Projekts diskutiert.
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