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「教科書の中の源氏物語LOD」を使ってみる

「教科書の中の源氏物語LOD」を使ってみる

概要 「教科書の中の源氏物語LOD」を使ってみましたので、備忘録です。 https://linkdata.org/work/rdf1s10294i 以下のように説明されています。 教科書の中の源氏物語LODは、高等学校古典分野の戦後検定教科書における『源氏物語』掲載データをLOD化したものである。 「教科書の中の源氏物語LOD」を作成および公開してくださった関係者の皆様に感謝いたします。 SPARQLエンドポイントの作成 今回はDyDraを使用します。また、以下の記事を参考に、Pythonで登録しました。 DYDRA_ENDPOINT=https://dydra.com/ut-digital-archives/genji_u/sparql DYDRA_API_KEY=xxxxx from dydra_py.api import DydraClient endpoint, api_key = DydraClient.load_env("../.env") client = DydraClient(endpoint, api_key) # genjimaki_listの登録 client.import_by_file("./data/genjimaki_list_ttl.txt", "turtle") # genjitext_listの登録 client.import_by_file("./data/genjitext_list_ttl.txt", "turtle") 注意点として、RDF内のURIについて、http://linkdata.org/resource/rdf1s10294i#とhttps://linkdata.org/resource/rdf1s10294i#が一部混在しておりました。今回は、http://linkdata.org/resource/rdf1s10294i#に統一する置換処理を施したのち、SPARQLエンドポイントに登録しました。 Snorqlによる確認 構築したSPARQLエンドポイントに対して問い合わせを行うSnorqlを作成しました。 https://nakamura196.github.io/snorql_examples/genji/ 例えば以下では、桐壺巻が使用されている教科書がschema:workExampleで関連付けられています。 https://nakamura196.github.io/snorql_examples/genji/?describe=http%3A%2F%2Flinkdata.org%2Fresource%2Frdf1s10294i%23genji_01 また以下では、教科書「高等古文 3」に掲載されている巻がdct:hasPartで関連づけられています。 https://nakamura196.github.io/snorql_examples/genji/?describe=http%3A%2F%2Flinkdata.org%2Fresource%2Frdf1s10294i%23text_001 Yasguiを用いた可視化 さらに、Yasguiを用いた可視化も試みました。Yasguiについては、以下も参考にしてください。 教科書毎の巻数のカウント 詳細 PREFIX dct: <http://purl.org/dc/terms/> SELECT ?textTitle ?publisher (count(?volume) as ?count) ?text WHERE { ?text dct:hasPart ?volume; dct:title ?textTitle; dct:publisher ?publisher } GROUP BY ?text ?textTitle ?publisher ORDER BY desc(?count) 巻毎の教科書数のカウント 詳細 PREFIX dct: <http://purl.org/dc/terms/> PREFIX schema: <http://schema.org/> SELECT ?chapterTitle (count(?text) as ?count) WHERE { ?chapter schema:workExample ?text; dct:title ?chapterTitle } GROUP BY ?chapterTitle ORDER BY desc(?count) 「桐壺」が最も多く含まれていることが分かります。 検定年毎の教科書数 詳細 PREFIX jp-textbook: <https://w3id.org/jp-textbook/> SELECT (str(?year) as ?year) (count(?year) as ?count) WHERE { ?text jp-textbook:authorizedYear ?year . } GROUP BY ?year ORDER BY asc(?year) ...

学習指導要領LODを使う

学習指導要領LODを使う

概要 学習指導要領LODは以下のように説明されています。 学習指導要領LODは、文部科学省が公開している学習指導要領と教育要領の内容・コードおよび関連する情報をLinked Open Data (LOD) として公開します。LOD化の対象は、現在公開されている全ての学校種別の新旧学習指導要領と教育要領(一部改正を含む)コード表の最新版です。 https://jp-cos.github.io/ このデータセットを使う機会がありましたので、使い方に関する備忘録です。 SPARQLエンドポイントの構築 今回は、DYDRAを使用します。 https://dydra.com/ 以下が登録した結果です。 https://dydra.com/ut-digital-archives/jp-cos/ Snorqlの作成 SPARQLエンドポイントを使いやすくするため、Snorqlを用意しました。 https://sukilam-educational-metadata.github.io/etc/jp-cos/ 検索例 以下のクエリにより、「学習指導要領(jp-cos:CourseOfStudy)」毎の「細目(jp-cos:Item)」の数を把握することができます。 https://sukilam-educational-metadata.github.io/etc/jp-cos/?query=PREFIX+rdf%3A+<http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F1999%2F02%2F22-rdf-syntax-ns%23> PREFIX+jp-cos%3A+<https%3A%2F%2Fw3id.org%2Fjp-cos%2F> SELECT+%3FcourseOfStudy+(count(distinct+%3Fs)+as+%3Fcount)++WHERE+{ ++%3FcourseOfStudy+rdf%3Atype+<https%3A%2F%2Fw3id.org%2Fjp-cos%2FCourseOfStudy>+.+ ++%3Fs+jp-cos%3AcourseOfStudy+%3FcourseOfStudy+.+ }+ GROUP+BY+%3FcourseOfStudy ORDER+BY+desc(%3Fcount) Yasguiで可視化する 以下がYasuiでの可視化例です。UpperSecondary(高等学校, jp-cos:school/UpperSecondary)の細目が多いようです。 https://api.triplydb.com/s/Vhi86jwiH まとめ 学習指導要領LODの作成者の方々に感謝いたします。 学習指導要領LODの利用にあたり、参考になりましたら幸いです。

メディア芸術データベースのSPARQLエンドポイントをYasguiで使ってみる

メディア芸術データベースのSPARQLエンドポイントをYasguiで使ってみる

概要 メディア芸術データベースが2024/1/31に正式公開されました。 https://mediaarts-db.artmuseums.go.jp/ 本記事では、メディア芸術データベースのSPARQLエンドポイントについて、Yasguiでの利用例を紹介します。Yasguiについては、以下の記事も参考になりましたら幸いです。 利用例 マンガ単行本の公開数の時系列変化 https://api.triplydb.com/s/AqIH1InmC ゲームパッケージの公開数の時系列変化 https://api.triplydb.com/s/L2REuOshZ “異世界"または"転生”‘を含むマンガ単行本公開数の時系列変化 https://api.triplydb.com/s/4ciTNJGb2 “かっぱ"を含む出版物の(ジャンル別)時系列変化 https://api.triplydb.com/s/LbzMGMo-O PREFIX rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> PREFIX schema: <https://schema.org/> PREFIX neptune-fts: <http://aws.amazon.com/neptune/vocab/v01/services/fts#> SELECT ?公開年 ?genre (COUNT(DISTINCT ?resource) AS ?node) WHERE { SERVICE neptune-fts:search { neptune-fts:config neptune-fts:endpoint "https://vpc-mediaarts-db-blue-gob5vblr7tbjai7huexqntpq4i.ap-northeast-1.es.amazonaws.com" . neptune-fts:config neptune-fts:field schema:name . neptune-fts:config neptune-fts:queryType "query_string" . neptune-fts:config neptune-fts:query '"かっぱ"' . neptune-fts:config neptune-fts:return ?resource . } ?resource schema:genre ?genre ; schema:datePublished ?公開年月日 . BIND (SUBSTR(?公開年月日, 1, 4) AS ?公開年) } GROUP BY ?公開年 ?genre ORDER BY DESC(?公開年) まとめ メディア芸術データベースのSPARQLエンドポイントの利用例として、参考になりましたら幸いです。

ジャパンサーチ利活用スキーマについて、最新の更新年ごとのアイテム数を視覚化する

ジャパンサーチ利活用スキーマについて、最新の更新年ごとのアイテム数を視覚化する

ジャパンサーチ利活用スキーマについて、最新の更新年ごとのアイテム数を視覚化してみましたので、その備忘録です。 https://api.triplydb.com/s/bfcE2qF65 以下のクエリをベースとしています。 https://zenn.dev/nakamura196/books/a4534e306de7e7/viewer/e38587 参考になりましたら幸いです。