filmov
tv
Представление научной информации в формате (виде) связанных открытых данных
Показать описание
Фундаментальная библиотека ИНИОН РАН совместно с Государственной центральной научной медицинской библиотекой 11 мая 2021 года провели в дистанционном формате очередной, XVIII межведомственный научно-практический семинар «Библиотечная поддержка исследований в сфере социальных и гуманитарных наук».
Тема семинара: Представление научной информации в формате (виде) связанных открытых данных.
Модератор семинара — В.А. Цветкова, д.т.н., главный научный сотрудник Фундаментальной библиотеки ИНИОН РАН.
Б.Р. Логинов, к.т.н., директор Центральной научной медицинской библиотеки первого МГМУ им. И.М. Сеченова, генеральный директор НИБЦ ЛИБНЕТ, выступил с докладом «Вопросы перехода от систем RUSMARC-форматов к Linked Open Data (LOD) и насколько мы к этому готовы». В докладе рассмотрены вопросы представления метаданных в различных национальных MARC-форматах и предложена модель перехода к связанным открытым данным. Докладчик указал на принципиальную важность принятия единой конечной графовой модели — консолидированной цели для всех существующих форматов. Особенность UNIMARC в России: наличие встроенных полей сильно упрощает переход к связанным открытым данным, поскольку в этой системе уже заложены связи между сущностями через идентификаторы. В MARC-форматах накоплен огромный опыт, на который нужно опираться при разработке новых моделей, в том числе при развитии BIBFRAME как наиболее перспективного формата связанных данных.
А.Б. Антопольский, д.т.н., главный научный сотрудник Научно-исследовательского отдела библиотековедения, выступил с докладом «Лингвистические связанные открытые данные — Linguistic Linked Open Data (LLOD)». В докладе раскрыто понятие LLOD, показаны основные принципы и преимущества LLOD; раскрыта классификация данных в LLOD, перечислены стандарты LLOD-1 и LLOD-2. Представлена институциональная база для дальнейшего развития лингвистических связанных открытых данных: международный семинар по LLOD, ELEXIS, NexusLinquarum, IsoCat и PRET-a-LLOD. Особенное внимание уделено российскому проекту LLOD и идеям основателя проекта NLPub Д.А. Усталова по интеграции нескольких тезаурусов русского языка в единую семантическую сеть.
Тема семинара: Представление научной информации в формате (виде) связанных открытых данных.
Модератор семинара — В.А. Цветкова, д.т.н., главный научный сотрудник Фундаментальной библиотеки ИНИОН РАН.
Б.Р. Логинов, к.т.н., директор Центральной научной медицинской библиотеки первого МГМУ им. И.М. Сеченова, генеральный директор НИБЦ ЛИБНЕТ, выступил с докладом «Вопросы перехода от систем RUSMARC-форматов к Linked Open Data (LOD) и насколько мы к этому готовы». В докладе рассмотрены вопросы представления метаданных в различных национальных MARC-форматах и предложена модель перехода к связанным открытым данным. Докладчик указал на принципиальную важность принятия единой конечной графовой модели — консолидированной цели для всех существующих форматов. Особенность UNIMARC в России: наличие встроенных полей сильно упрощает переход к связанным открытым данным, поскольку в этой системе уже заложены связи между сущностями через идентификаторы. В MARC-форматах накоплен огромный опыт, на который нужно опираться при разработке новых моделей, в том числе при развитии BIBFRAME как наиболее перспективного формата связанных данных.
А.Б. Антопольский, д.т.н., главный научный сотрудник Научно-исследовательского отдела библиотековедения, выступил с докладом «Лингвистические связанные открытые данные — Linguistic Linked Open Data (LLOD)». В докладе раскрыто понятие LLOD, показаны основные принципы и преимущества LLOD; раскрыта классификация данных в LLOD, перечислены стандарты LLOD-1 и LLOD-2. Представлена институциональная база для дальнейшего развития лингвистических связанных открытых данных: международный семинар по LLOD, ELEXIS, NexusLinquarum, IsoCat и PRET-a-LLOD. Особенное внимание уделено российскому проекту LLOD и идеям основателя проекта NLPub Д.А. Усталова по интеграции нескольких тезаурусов русского языка в единую семантическую сеть.