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2015/06/29

Miller談Bibframe設計理念

在 ASIS&T Bulletin April/May 2015 special section : "Linked Data and the Charm of Weak Semantics" (PDF) (鏈結資料和弱語意的魅力),其中一篇文章是 Bibframe (BF) 負責廠商 Zepheira 公司總裁 Eric Miller 寫的 Linked Data Design for the Visible Library [1] ,談到 BF 設計理念。一些重點如下:

◆圖書館面臨最大問題之一是豐富的書目資料在網路上沒有什麼可見度(即搜尋引擎蒐尋不到、不會顯示給大眾使用者)。因此因應現代網路環境,書目資料須建立成為鏈結資料(linked data),如此才能與一般網路資料立於同等立足點,且能被查詢者看到。[2]

◆BF具擴充性/彈性:需要者可在核心層之外,增加層次以達擴充的目的。   (BIBFRAME users can build layers on the core to support description of books, periodicals, audiovisual material, digital publications and much more. …Different users and communities can layer additional types of things on BIBFRAME, organized into profiles, which can be conceptually broad (a profile for cataloging print books) or narrow (a profile for cataloging rare books or manuscripts). [3]

◆FRBR複雜觀念架構使得圖書館界建置linked data的步伐遲滯。BF簡化此,BF參考了較簡化的DC 格式;另外,BF基於開源軟體(based on our open-source BIBFRAME software, but with some training-specific additions)。

◆網上可見度主要賴於有用途內容的連結(連結網),而非完美的詞彙集。(In the context of visibility there is little point having a page with the perfect vocabulary for some purposes if it is not also part of a rich network of links)

◆BF採 "literate modeling" 方式:
In the BIBFRAME mindset the human-readable descriptions of the things  being modeled are actually their most important core properties, and the natural associations users might make between one thing and another, however informal or imprecise, are essential for discovery and ultimately for visibility. These natural associations are more important than the strictness of the data structure or the formalized semantic interpretation of such a data structure. (人們自然有的聯想能力比嚴格的資料結構要來的更重要) This approach is called literate modeling because it emphasizes data relationships that will be primarily consumed and contextualized by people. (literate modeling 重視的是資料間的關係,這種關係主要由人們所建構的)

◆由圖書館界與技術開發者共同建立初期架構,再由館員或相關人員進行測試,之後再予以修正,直到確定其有足夠用途才定案。
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Visible Library Beta program 的發起單位 Zepheira 已與ILS 大廠合作,可望於今年底推出新產品,我們或許可期待。

同期刊的另篇Karen Coyle 寫的Simplicity in Data Models,也呼應了 weak semantics,其中一些文字也滿有意思的,如:我們走在街上看到一隻貓,會講:"嘿!看那隻貓",而非 "看那四隻腳的哺乳動物"。[我想是因人們有時太緊守科技邏輯,卻不夠了解人性? ]

The Semantic Web protocol Resource Description Framework (RDF) comes out of work of the artificial intelligence (AI) community, which has an entirely different approach from that of previous information technology. Although machine intelligence and human intelligence are significantly different, AI attempts to model human thinking rather than the business processes that were the primary motivator for developments in previous information technology design. The study of human cognition has many facets, one of which revolves around our use of common concepts to understand the world. We walk down the street and say “Hey, look at that cat!” If instead we said “Look at that four-legged mammal” we would be considered either strange or facetious. Many conceptual categories are not exclusive.

註
[1] Libhub Initiative 應就是 Visible Library Beta (http://www.libhub.org/)   是BF 的實際應用先導計畫,由Zepheira主導
[2] 如下圖,圖取自 BIBFRAME: Why? What? Who? p. 9
http://www.loc.gov/aba/pcc/bibframe/bibframe-and-pcc.html
[3] 參見 Bibframe Lite 等 http://bibfra.me/













[相關資訊]
推动关联数据应用:《数据技术新视界——与汤贝克面对面》参会记录 (編目精靈)
BIBFRAME:加州大学戴维斯分校图书馆BIBFLOW项目 (李曉莉)
http://www.sal.edu.cn/2015/agenda.html (由此可下載ppt/pdf)

2009/05/13

LC新網站:權威資料與控制詞彙(Authorities and Vocabularies)

●[簡介]

美國國會圖書館(Library of Congress, LC)在眾人引頸期盼下終於在2009.5.1公佈一個官方新網站 – Authorities and Vocabularies (權威資料與控制詞彙) ( http://id.loc.gov/authorities/)(註1),它提供人及機器來取用LC的權威資料(authority data),採用鏈接資料(linked data)的方法(即透過統一資源標誌符URI來連結相關資料)(註2)。

此網站目前提供了34萬多筆的控制詞彙記錄供免費使用,首先提供的是國會標題表(Library of Congress Subject Heading, LCSH)(註3),今後會陸續增加更多控制詞彙集(如:圖像資料索引典TGM、MARC地區代碼…等)。

將LCSH的標題詞彙變為linked data,即是每個標題詞都有URI,如:標題詞 -- "Semantic Web"(語意網) 的URI是 http://id.loc.gov/authorities/sh2002000569#concept 。每個詞彙(term)都有其詳細資料頁面及視覺關係圖,如下面圖例:



..


詞彙的詳細資料可供下載,在頁面最下方有三種格式: (Alternate Formats) RDF/XML, N-Triples, JSON)(註4),另參見“技術中心”(Technical Center)頁面的說明。

●[感想]

誠如遠洋老師(遠洋過客)轉來的信息中提到:LCSH in SKOS now "officially" available. The primary goal of this service is to enable machines to programmatically access data at the Library of Congress but the web interface also provides simple user access. We view this service as a step toward exposing and interconnecting vocabulary and thesaurus data via URLs. LC的權威資料與控制詞彙一旦成為linked data後,便可供機器處理(透過程式),圖書館加值資料才能真正融入Web環境中。也如雨僧所說:“它[指LC這新網站]的第一服務物件是機器而不是人,機器是主體,人是附帶的,所以這個服務的啟動,其意義是深遠的…”。

在由document web邁向data web(或稱web of data,語意網的)時(註5),諸如圖書館的data(如:LCSH、RDA…等控制詞彙) 的表述都需經過適當的轉變,讓機器可處理及可再利用,同時與廣大網路上的概念或詞彙相連結、並開放供眾利用 – 這便是開放性鏈接資料 (linked open data, LOD),應是網路及資訊檢索未來的道路。
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註1:在去年(2008)5-6月(?)時LC的職員Ed Summers曾公佈一網站lcsh.org,將LCSH以鏈接資料的方式表述,算是現在正式官網的前身,後來在12月時LC要他撤除。參見Summers的UNCOOL URIS (http://lcsh.info/comments1.html),及Keven的SKOS版的LCSH 有相當清楚的解說。

註2:Linked data,有譯為鍵連資料(維基)、關連數據(大陸Keven),這裡暫參考國立編譯館的學術名詞資訊網中linked data structure (鏈接資料結構),將linked data譯為“鏈接資料”。
“鍵連資料是正在快速發展的語義網的一系列的活動,它描述了一套在全球資訊網上發佈、分享、及連結資料的方法。主要以可參照的URI作為最基本的要素、以RDF作為描述連結的語言。”(維基)

另可參閱:
关联的数据 (Linked Data)--1. Linked Open Data (LOD)(遠洋過客)
关联的数据 (Linked Data)--2. 关联的图书馆数据Linked Library Data(遠洋過客)
语义互操作与关联数据 (ppt) (Keven)

註3:國會標題表(LCSH)現在有紙本(第31版,2008-2009);也有web版(Classification Web,和國會分類法一併販售)。或直接查閱Library of Congress Authorities(LC的權威檔),免費線上查詢、且有MARC記錄。

註4:
N-triples:N-Triples is a line-based, plain text serialisation format for RDF (Resource Description Framework) graphs(維基解釋);或參考“RDF/XML 並不是 RDF 模型的唯一表示。W3C 開發了 N-Triples,這是一種特別適合於測試套件的 RDF 表示格式…”(Thinking XML: N-Triples 簡介用於 RDF 的一種更簡單的序列化)。

Json(Javascript Object Notation)是一種輕量級的資料交換語言,以文字為基礎,且易於讓人閱讀。儘管JSON是在Javascript的一個子集,但JSON是獨立於語言的文字格式,並且採用了類似於C語言家族的一些習慣。(維基解釋)

註5:语义互操作与关联数据 (ppt) (Keven/劉煒) slide 26

[其他參考資料]
Linked Data - Connect Distributed Data across the Web
The Web of Data: Creating Machine-Accessible Information (ReadWriteWeb 20090417)

2008/10/30

編目朝向語意網邁進(二)

再來看DCMI/RDA及LCSH(SKOS版)具有的意義。

編目規則RDA詞彙的RDF表述

DC-2008有場研習會(Workshop)是Diane Hillmann 講"RDA: Finding Your Place on the Evolutionary Path "(講義PDF),其中要點有 (slide 2):
1. the preliminary registration of RDA Elements, Roles and Value Vocabularies(RDA的元素、角色、及[內容值]詞彙的初步註冊登記)
2. RDF/SKOS representation can support the JSC's three metadata architecture scenarios(RDA的RDF/SKOS的表述能夠支援JSC擬出的三種metadata架構)

●由Hillmann領導的DCMI/RDA工作小組針對RDA的三類詞彙(Elements, Roles, Value Vocabularies)進行分析及界定,並向NSDL Registry登錄這些詞彙。什麼是Elements(元素)?它是指“作品年代”(Date of Work)、“出版年代”(Date of publication)、“數位檔案特性”(Digital File Characteristics)…之類的元素。在每個元素的記錄檔裡詳細記載了該元素的 Label、 Name、URI、Description…等資料,可參見她的講義 slide 6。
若以RDF及SKOS來表述“數位檔案特性”這個元素,將會呈現如下圖1的樣子。 [註]
圖1
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什麼是Roles(角色)?指作者、演出者、裝釘者…之類的資料。什麼又是value vocabularies([內容值]詞彙)?舉例說:“數位檔案特性”是個element,而記錄該數位檔案文字、聲音或影像的技術規格便是values,如:audio file、MP3…等。(參見RDA草案第3章 3.20(PDF))

●預計於2009年6月公布的RDA成品將包括:編目規則、元素集(elements)、[內容值]詞彙集(value vocabularies),再加上範例及相關工作流程。在此之前,DCMI/RDA工作小組思考的問題尚有:
1. 管理與維護的問題,2. 開始進行RDA Application Profile的工作(associate properties with value vocabularies),3. 其他語文版本的擴充/建置(如:希伯來文、德語…)[slide12-]

●訂定這些RDA詞彙與編目實作及資料庫架構有何關係呢?
1) 為讓編目員了解並能使用RDA及其詞彙,CDMI/RDA工作小組已擬出6個腳本(cataloger scenarios,或稱例子)供編目員參考。
2) 對於資料庫架構方面,參見Gordon Dunsire的投影片“Database/format scenarios”(在Hillmann講義 slide 23 或 Dunsire 的RDA vocabularies and concepts (PPS) slide17 )。
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標題表以RDF/SKOS表述

參見下圖2的模樣(取自 LCSH, SKOS and Linked Data /Ed Summers et al. PDF slide 21)
圖2
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同時請參閱國會圖書館標題表(SKOS版)網站:http://lcsh.info/、"LCSH, SKOS and Linked Data" (Ed Summers et al)(PDF) 、及數圖研究笔記的博文"SKOS版的LCSH"。
LCSH的每個標目(subject heading)都有(concept)URI作為唯一識別符(identifier)。URI像個釣魚鉤,用以串連網海中的相關資料。
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資訊組織語意網的大拼圖
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圖書館目錄以文字(字串)敘述方式的傳統已相當悠久,然而現今電腦/資訊/網路科技的邏輯思維方式已顛覆了傳統的方式。現在編目的處境就如Hillmann說的 -- “在演進之路上找尋自己的位置”(Finding Your Place on the Evolutionary Path)。時代科技讓我們將過去很多籠統、曖昧不清、糾結纏繞的認知或觀念,重新析明與界定。RDA與LCSH的RDF/SKOS表述可讓這兩塊領域的資料融入Web、讓其他各界(外界)可以利用。

而對編目員言,或許面對的只是修訂過的編目規則、修訂過的MARC格式(?)、依FRBR來編整資料、接觸到的仍是較“人讀”,非複雜“機讀”的界面、知到要如何編目,但不知到為何要這樣編目;反正MARC資料可轉為RDF、SKOS…等格式的東東!?豈知背後是一場變革!

我想RDA及LCSH的進展只是資訊組織(知識組織)語意網化這個大拼圖中的幾片拼圖片吧,走向語意網之路仍有許多事情待我們努力,也希望國內能早點起步。
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[註] 或見Dunsire的投影片(PPS) slide 15(需用全螢幕閱覽、有動態逐項說明)。
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[相關資料]
DC元数据年度进展(2007)刘炜 (PDF) [有DC新加坡框架中譯圖]
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★後記:剛得知Diane Hillmann 的另一份投影片 Facing Forward: The Challenges Facing Cataloging and Catalogers ,對編目人員極有參考價值。
rev on 20081030 15:09

2008/10/24

編目朝向語意網邁進(一)

最近注意到有兩個(圖書館)標題表以SKOS[註1]來表述的例子 -- 一個是美國國會圖書館標題表(LCSH)以SKOS語法來表述、另一個是大陸的《中国分类主题词表》(Chinese Classified Thesaurus,CCT),由遠洋過客所作SKOS表述的實驗與探討[註2]。
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而新的編目規則“資源描述與檢索”(RDA)製訂之同時,有DCMI/RDA工作小組進行RDA詞彙集計畫(RDA Vocabulary Project) [註3]。當然書目世界關鍵的觀念模型FRBR,早已有其重要地位。這種種都顯示了編目(或稱資訊組織)正漸漸向語意網邁進。

傳統的編目工作常分為“記述編目”(descriptive cataloging)與“主題編目”(subject cataloging)這兩大方面,在走向語意網之際,這兩方面有何變化呢?

語意網:編目人員觀點

首先得了解一下“語意網”(Semantic Web),這對我而言是蠻技術及複雜的,至今仍迷茫,但還是將自己的一些理解及瀏覽過的資訊寫下來,或許能獲高人指點。

提到語意網不得不也提到知識本體(ontology)、及與本體相關的語法:OWL及SKOS;還有底層、技術性的XML及RDF。這許多縮寫名詞可先參考下面圖1,有個概觀,以下說明其中一些名詞。

在陳昭珍老師的“知識本體架構與知識組織發展新趨勢”這篇文章對許多詞彙(語意網、本體、SKOS…)有相當清楚的說明,以下引號中的文字摘自該文。

現在的網路(Web)與下一代的語意網差別在那裡?可參考這張對照圖(Figure 2: Resources and links can have types in the Semantic Web)。“而如何做到語意網呢?基本上就是要讓電腦知道文件之間的關係,也就是要增加文件的語意。增加語意的方法有兩個:
1. 使用標準之metadata 格式建立外在的描述資料,如採用Dublin Core 來描述資料內容,但這種方法比較沒有彈性,能描述的內容數量有限;
2. 另一種方法就是採用知識本體架構來專指資料的意義,這是目前語意網最主要的核心技術。”

知識本體(Ontology)簡單說是用來表示資訊的結構、規範概念及顯示概念間的關係。現今已建立了很多類型的知識本體架構,就其結構化程度可分成:“詞表/用詞清單/術語工具(如:權威檔…等)、分類與歸類/類目(如:分類表、標題表)、概念關係表(如:索引典)”,參見這張圖(左邊圖)。

如何建立知識本體架構呢?下面是較重要的步驟:
“決定知識本體的領域和範圍、考慮採用現成的知識本體、
匯集重要的詞彙(Enumerate important terms in the ontology)、
定義知識類別及層級(Define the classes and the class hierarchy)、
定義類別屬性(Define the properties of classes – slots)、
定義屬性之面向(Define the facets of the slots)、
建議知識節點(Create instances)

…在Ontology 領域中,尚需以標準的語法來表達該知識本體架構。目前用來表達知識本體架構的標準主要有表達Topic Maps 的XTM 語法、及W3C 所推出的Ontology 語法OWL 及SKOS…
簡易知識組織系統(Simple Knowledge Organization System,簡稱SKOS)…主要目的乃在提供一個簡單有用之架構,以電腦可瞭解方式來表達知識組織系統,是一個用來支援知識組織系統使用的規範和標準,其知識組織系統包括索引典、分類表、主題標目…和在語意網架構內應用之其他各種控制詞彙方式。
SKOS 也是以資源描述架構(Resource Description Framework,簡稱RDF)和XML為基礎的語法…
SKOS 為一簡單語法,但因SKOS 是架於XML 和RDF 語法之上發展,提供可讀性和可擴充性,即機器只要能解譯XML 或RDF 語法即可讀取SKOS 格式;而且只要是基於RDF 和XML 語法上發展的語言,都可與SKOS 合併使用,如圖5[見下圖1] DC、FOAF 等語彙,都可與SKOS 混合使用,使SKOS 具有強大擴充性。”



圖1(取自http://dc2005.uc3m.es/program/tutorials/tutorial4_eng.ppt slide76)

“XML:主要乃在提供標示文件的表層語法(surface syntax),它不會為這些文件的意義加上任何語意說明。

RDF:是一種用以描述物件(“資源”)與物件彼此間之關係的資料模型。它為這種資料模型提供了簡單的語意,而這些資料模型可利用XML 語法來表示。

RDF Schema:是用來描述RDF 資源之屬性與類別的詞彙。為這些屬性與類別的一般化階層架構(generalization-hierarchies)提供語意。”
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[註1] SKOS(Simple Knowledge Organization System,簡易知識組織系統),本文“語意網”那段將有説明。

[註2]
1. 都柏林核心集及後設資料應用國際會議DC-2008(International Conference on Dublin Core and Metadata Applications)上的一篇報告說明了LC的這項實驗計畫:LCSH, SKOS and Linked Data - Ed Summers, Antoine Isaac, Clay Redding, Dan Krech (PDF);大陸的Keven也寫了一篇相關的文章:SKOS版的LCSH,該文末提到:

“9、希望不久看相到《中国图书馆图书分类法》、《汉语主题词表》、《中国分类主题词表》或其他国内规范的知识组织体系,尽快成为网络资源可用的工具……这是传统知识组织方式(主题表、叙词表、分类法等)在网络时代生存下去、发扬光大的必由之路。”

2. 大陸的《中国分类主题词表》(CCT)(書目及評介)。遠洋過客的報告及文章:SKOS and Its Application inTransferring Traditional Thesauri into Networked Knowledge Organization Systems (PPT/PDF)、SKOS用于《中分法〉的编码和转型、及CCT2 senariors (metadata wiki)。

[註3] 參見code4lib年會的一些議題(二):RDA問題探討 (秋聲Blog)



[相關資料]
知識本體的發展及其在知識組織系統之應用/陳昭珍等 檔案季刊 v5n2 p79-98

語意網(Semantic Web)與知識本體(Ontology) /柯皓仁. 中華民國圖書館學會96年資訊組織進階班:主題分析與知識組織研習手冊

數圖研究笔記(Keven's Blog) DC2008聽會記系列博文