[論文レビュー] semantify.it, a Platform for Creation, Publication and Distribution of Semantic Annotations

Elias Kärle, Umutcan Şimşek+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2017

Semantic Web and Ontologies参考文献 14被引用数 13

ひとこと要約

semantify.it は、schema.org を用いた意味的メタデータの作成、検証、公開を、直感的なフォームと JSON-LD の生成により簡素化する、無料のウェブベースのプラットフォームです。非技術者でもコーディングを必要とせずに構造化データを生成でき、拡張フレームワークによる動的データ統合をサポートし、検証と分析を通じてデータ品質を向上させます — アUSTRIA、ドイツ、スイスにおける実際の観光分野のユースケースで実証済みです。

ABSTRACT

The application of semantic technologies to content on the web is, in many regards, important and urgent. Search engines, chatbots, intelligent personal assistants and other technologies increasingly rely on content published as semantic structured data. Yet, the process of creating this kind of data is still complicated and widely unknown. The semantify.it platform implements an approach to solve three of the most challenging question regarding the publication of structured semantic data, namely: a) what vocabulary to use, b) how to create annotation files and c) how to publish or integrate annotations within a website without programming. This paper presents the idea and the development of the semantify.it platform. It demonstrates that the creation process of semantically annotated data does not have to be hard, shows use cases and pilot users of the created software and presents where the development of this platform or alike projects lead to in the future.

研究の動機と目的

• 非技術的なウェブコンテンツ作成者にとって意味的メタデータの作成を容易にすることを目的とする。
• コーディングなしで実現する意味的出版の3大課題 — ワンワード選定、JSON-LD ファイルの作成、ウェブサイトへの統合 — を解決することを目的とする。
• 高品質な意味的メタデータの作成、検証、保存、配布を一元的かつ使いやすいプラットフォームとして提供することを目的とする。
• 柔軟な拡張フレームワークを通じて、データベースや API からの動的データインジェッションを支援することを目的とする。
• 高度な検証、分析、将来の schema.org バージョンの進化への対応を含めた、データ品質と使いやすさの向上を目的とする。

提案手法

• 意味的メタデータに主に schema.org を用い、ウェブページへの埋め込みに JSON-LD を使用する。
• 専門家が作成したドメイン固有の事前構築フォームを提供し、非技術者ユーザーが正しいメタデータを生成できるように支援する。
• 生成された JSON-LD ファイルをセキュアなサーバーに保存し、ウェブサイトへの容易な統合を可能にするために固有の URL を介して取得可能にする。
• プラグインシステムと REST API を導入し、コンテンツマネジメントシステムや外部データソースとの統合を可能にする。
• RML プロセッサの統合を可能にする拡張フレームワークを採用し、データベースや API からの構造化データを schema.org にマッピングする。
• schema.org の GitHub リポジトリから直接更新を取得することで、リアルタイムでの schema.org バージョン対応を実装する計画である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非技術者ユーザーが意味的メタデータの作成を直感的かつ容易に行えるようにするにはどうすればよいか？
• RQ2 カスタムコーディングなしで、既存のウェブサイトに意味的メタデータをシームレスに統合するための技術的および設計パターンは何か？
• RQ3 自動検証とルールベースのチェックによって、意味的メタデータの品質をどのように向上させられるか？
• RQ4 一元化されたプラットフォームが、大規模かつ再利用可能で分析可能なウェブ上の構造化データを実現する上で果たす役割とは何か？
• RQ5 schema.org のようなコア語彙が急速で繰り返し変更される中で、意味的メタデータプラットフォームが最新の状態を維持するにはどうすればよいか？

主な発見

• semantify.it プラットフォームは、直感的でフォームベースの入力により、非技術者ユーザーが schema.org 互換の JSON-LD メタデータを生成・公開することに成功している。
• 同プラットフォームは、オーストリア、ドイツ、スイスの観光分野における実際のパイロット応用事例で検証されており、実際のトラフィック下でも信頼性が確認された。
• 拡張フレームワークの統合により、外部データソース（例：データベース、API）からの動的マッピングが RML を用いて可能になり、データインジェッションのスケーラビリティが向上した。
• ルールベースのメカニズムによる高度な検証を採用し、メタデータの意味的品質を向上させ、エラーを低減した。
• メタデータ使用状況の分析が可能で、取得頻度やユーザー統計といった指標を提供し、データ消費パターンの洞察を得られた。
• 公式の GitHub リポジトリから直接更新を取得することで、schema.org の新バージョンへのリアルタイム対応が可能であり、長期的な保守性を確保している。