DBpedia Japanese

Hiroki UEMATSU（上松⼤輝）
総合研究⼤学院⼤学 / 国⽴情報学研究所
hiroki_u@nii.ac.jp

DBpediaとは

DBpedia Project
•

⽬的––

•

本家DBpediaでは英語版Wikipediaのデータを公開–•

Wikipediaから構造化データセットを抽出
フリーの知識ベースを構築し、公開

https://www.dbpedia.org/

各⾔語のWikipediaのデータはチャプターと呼ばれる有志が作成して公開
⽇本語版︓http://ja.dbpedia.org/
スペイン語版︓https://es.dbpedia.org/– フランス語版︓http://fr.dbpedia.org/
– etc
–
–

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WikipediaとDBpedia•

Wikipediaの情報を構造化したDBpedia
項⽬名

内容

名前

東⼭奈央

職業

⼥性声優、歌⼿出⾝

東京都

…

…

記述されている内容を解釈する必要がある

4DBpediaが扱うデータ•

Wikipediaの各記事の関係性（リンク）–タイトル、概要、インフォボックスから抽出
東⼭奈央

職業声優

愛称奈央ぼう、とーやまん•

構造化された知識––RDF（Resource Description Framework）による記述
Linked Dataに沿ったRDFを⽤いたデータモデル 5

Linked Open Data•

オープンなLinked Data–•

Web上のデータをリンクさせる取り組み•

関係性を⽰したリンクを作成

Linked Dataの原則––––

あらゆるデータの識別⼦としてURIを使⽤する。
識別⼦には（URNや他のスキームではなく）HTTPURIを使⽤し、参照やアクセスを可能にする。
URIにアクセスされた際には有⽤な情報を標準的なフォーマット（RDFなど）で提供する。
データには他の情報源における関連情報へのリンクを含め、ウェブ上の情報発⾒を⽀援する。

参考︓Linked Open Data（Wikipedia）, 2020.03.06

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Linked Dataの構造•

RDFを⽤いて記述•<主語><述語><⽬的語>の3つ組で簡単に記述<http://ja.dbpedia.org/resource/横浜市> dbo:location <http://ja.dbpedia.org/resource/神奈川県>

http://ja.dbpedia.org/resource/横浜市

dbo:location

http://ja.dbpedia.org/resource/神奈川県

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••

•

リソース名は同じ–

WikipediaのURLとDBpediaのURLは似ている••

https://ja.wikipedia.org/wiki/東⼭奈央
http://ja.dbpedia.org/resource/東⼭奈央

インフォボックスの中⾝が構造化–同じジャンルのリソースは同じデータを持つ（ことが多い）•

Wikipediaではジャンルごとにインフォボックスの構造が決められている

Wikipediaでリンクになっている情報は、
dbo:wikiPageWikiLink にまとまっている（ことが多い）–•

DBpediaでの検索のコツ

逆の構造の場合もあり•?s dbo:wikiPageWikiLink dbpedia-ja:東⼭奈央•

http://ja.dbpedia.org/page/東山奈央

まずは検索したいもののページを⾒て、使えそうな項⽬を探す
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DBpedia Japaneseの仕組み

現⾏版•

https://ja.dbpedia.org/•

⽇本語版Wikipediaのデータを使⽤
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–

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2022.03版のExtractionデータを使って公開
Docker + databusを⽤いたChapter（世界初）前バージョンの最終更新は2016.04

初版は2012年公開–

⽇本語版独⾃でWikipediaのデータを変換•

Extraction Frameworkを改修して利⽤

10システム構成
Reverse Proxy
HTML, SPARQL

RDFストアフロントサーバ
Reverse Proxy

RDFストア

Reverse Proxy

RDFストア11

DBpediaクローンの起動
https://github.com/dbpedia/virtuoso-sparql-endpoint-quickstart

Virtuoso（RDFストア）をベースにしたコンテナを利⽤DBpedia Information
Extraction Framework

作成したデータを保存、公開グラフごとにコレクションを作成

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Docker版DBpedia•••

VirtuosoベースのRDFストア–

Github:Dockerized-DBpedia––

パスワード、ポートなど
DataのCollection URIStore, Load, Downloadの3構成
config.envを設定して起動

–

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https://databus.dbpedia.org/hiroki_u/collections/dbpedia-ja_latest

virtuosoのdataフォルダ

Dataフォルダに保存されたトリプルをインポート

DownloadがDatabusのCollection URIからトリプルを取得– Dataフォルダにトリプルを置いても⾃動でインポート–•

拡張⼦に注意（nt nq owl rdf trig ttl xml gz bz2）

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起動の⼿順•••••DATABUSにてCollectionを作成– または、インポートしたいトリプルを⽤意Docker版DBpediaをclone– git clone git@github.com:dbpedia/virtuoso-sparql-endpointquickstart.git

envファイルを修正– パスワード、Collection URI、ポート、メモリなど• 過去のCollecition– https://databus.dbpedia.org/hiroki_u/collections/dbpedia_ja-202105– https://databus.dbpedia.org/hiroki_u/collections/dbpedia_ja-202203
Loadコンテナを作成– cd ./dbpedia-loader– docker build -t dbpedia-virtuoso-loader .
Store, Download, Loadを起動– docker-compose up– 時間がかかるので注意• Storeのみ起動している状態になったら完了• Download, Loadは処理が終了したら⾃動でdown14

まとめDBpedia Japaneseの紹介• Linked Open Dataの（簡単な説明）• DBpedia Japaneseのシステム構成と構築⼿順• SPARQLを⽤いたDBpediaへの問い合わせ••

DBpedia Japanese では–

不具合、改善点等の報告お待ちしてますtwitter : @dbpedia_ja15