読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

Drafts

@cm3 の草稿置場 / 少々Wikiっぽく使っているので中身は適宜追記修正されます。

LDOW2015

#ldow2015 hashtag on Twitter

面白そうなツイートがいっぱい流れてきてたからあとでサーベイしておきたい。ほとんど武田先生のツイートを貼っただけになってしまった。

インタフェース(可視化、検索支援)

f:id:cm3ak:20150520173128p:plain

地図にしてしまう。2次元の制約がかかるのでありのままの近接性とはいかないんだけれど、その思い切りが、理解しやすくはしているんだと思う。

http://www.uduvudu.org

dbpedia.exascale.infoのデモでは「初音ミク」って入力したら即座に「Miku Hatsune」の記事を推薦してきた。検索支援として、SPARQLのテンプレート言語欲しいなと思っていて、SPINとかいろいろ見てはいるけれど、インタフェースと結びついてないとなかなか難しいなと思っていたので、そういう意味で期待できるかも。word2vecで話題になった、「[日本]にとっての[東京]は、[フランス]にとっての何?」でパリを出すようなサンプル(word2vec playground)とか、LODを使っても同じコトできますよってデモができそう。

f:id:cm3ak:20150520181225p:plain

カテゴライズ

f:id:cm3ak:20150520173637p:plain

8分類ってLOD Cloudのやつね。精度8割くらい。

プロパティの同定・修正、リンク発見

これはあとで読む論文)。セマンティックウェブ→LODになってから、プロパティの domain と range さえ考えないデータが増えてて、それじゃ推論になんか全然つかえないやん、って問題意識は僕も持っていたので、気になる。英語メモ: adherence 忠実。

プロパティの同定という意味ではこれも関係ありそう。

Interlinking: Performance Assessment of User Evaluation vs. Supervised Learning Approachesも読む。

NEEL Challenge なんてあったんだな。

エントリの同定?

これも複数文脈の体系を接合するという意味できになるので読む。

Normalizing Resource Identifiers using Lexicons in the Global Change Information System

その他

LOD的レイヤーケーキっていろいろ作られてたりするけど、

この土台の分厚さはすごくインパクトがあるw