nyuuzyou/wikis huggingface dataset:
Boek 5/Blog: Paul Hermans - Groenten uit Vlaanderen

In Vlaanderen wordt veel onderzoek gedaan naar Linked Data, maar het aantal applicaties op het gebied van Linked Open Data is nog beperkt. Toch zijn er wel voorbeelden.
== De oertijd ==
De data van de KBO (Kruispuntbank voor Ondernemingen) werden in mei 2014 als open data gepubliceerd. Enkele LOD-fans hebben deze data verwerkt tot een Linked Datatoepassing met: dataset downloads, subject pages, SPARQL endpoint, Linked Data fragments endpoint, full text search en Reconciliation API.
== Op federaal vlak ==
Fedstats België heeft de brondata van twee door hen beheerde nomenclaturen uitgebracht: de statistische nomenclatuur van de economische activiteiten in de Europese Unie en de NIS-codes (codes voor het aanduiden van de verschillende administratieve regio’s) die door het Europees OpenCube project gepubliceerd werden als LOD. Verder worden in 2017 de eerste eigen federale stappen gezet op het vlak van Linked Open Data.
== Westtoer ==
Westtoer is het autonoom provinciebedrijf voor toerisme en recreatie in West-Vlaanderen die hun (toeristische) data als Linked Data publiceren.
== Op Vlaams vlak ==
In Vlaanderen wordt een zeer ambitieus plan uitgevoerd om alle basisregisters semantisch te modelleren en als LOD te publiceren. Momenteel wordt de laatste hand gelegd aan de Vlaamse URIstrategie. Eind maart (2017) wordt het Centraal Referentieadressenbestand (CRAB) als eerste dataset gepubliceerd. Het Agentschap Binnenlands Bestuur heeft een succesvolle pilot achter de rug met een Linked Open Data Editor voor gemeentebesluiten. Het departement Onroerend Erfgoed heeft zijn eerste stappen gezet.
== World class research ==
In de semantische wereld is idlab, RUGent/imec het actiefst. Vanuit hun hoek komt het Linked Data Fragments idee om intelligentie van de server naar de cliënt te verhuizen als antwoord op het ‘SPARQL endpoint down’-fenomeen. Verder werken zij aan RML, een mapping specificatietaal die naast RDBMS bronnen, ook CSV, XML en JSON, aankan en verder nog andere limitaties van bestaande mapping methodologieën adresseert.
Paul Hermans
Oprichter van ProXML (www.proxml.be)
P.S. Wie kan uitleggen waarvan de vreemde titel komt, wint een halve dag gratis vocabulary consulting.
Boek 5/Blog: Phil Archer - Standardisation is a community effort

One of the endless discussions among W3C staff is around what we do, what we should have done in the past, and what we should do in future to support the development and maintenance of vocabularies.
Whatever your technology, data interoperability can only be achieved if different systems use the same terms, or, at least, terms that can be programmatically mapped. The W3C process is good for creating stable vocabularies like SKOS and the RDF Data Cube, but what about vocabularies that are continually evolving? The stellar example of that is schema.org. Should W3C adapt its tooling and processes to match? What’s the right balance between stability and agility, integrity and practical flexibility, centralisation and distribution?
To make progress, I need a hook, that is, an example of a vocabulary that has a significant community of interest but that is in need of maintenance. Step forward DCAT, the Data Catalogue Vocabulary, and, step forward the VRE4EIC project. A Virtual Research Environment (VRE) offers visualisation and manipulation services across multiple datasets from multiple sources. The project has looked at dozens of potential data sources and it’s clear that there is no single dataset description vocabulary that dominates, nor is there likely to be. That’s the Web.
At the end of November, I made my sixth and final trip of 2016 to the Netherlands. This time to run the Smart Descriptions & Smarter Vocabularies (SDSVoc) workshop that discussed these issues. The final report from that event has been published around the end of January. As well as looking at some of the many dataset description vocabularies in use, and the specific need to update and improve DCAT, we discussed the idea of content negotiation by profile. That is, that you can request data encoded in JSON or RDF or XML etc. but we want clients to be able to request data in, say, RDF using DCAT and for servers to support multiple alternative responses. Datasets with spatiotemporal aspects need specific metadata fields; tooling and search are important too of course. There’s a lot to think about.
Subject to the usual W3C member-driven process, I expect to be beginning a new Working Group around April-May that will pick up on these ideas. DCAT is the poster-child, but the issues are much broader. As ever, standardisation is a community effort - and you’ll be welcome to join in.
Phil Archer
Data Strategist at W3C (www.w3.org)
Boek 5/Blog: Rinke Hoekstra - linked data, zonder hoofdletters

De afgelopen jaren heeft linked data een grote vlucht genomen. In Nederland niet in het minst door initiatieven zoals PLDN. Bedrijven en overheden kiezen steeds vaker het linked dataparadigma voor het communiceren van data en metadata.
Maar we zijn er nog niet. Het gebruik van linked data heeft veelal nog de vorm van datapublicatie: een selectie oorspronkelijke ‘legacy’ data wordt naar buiten toe blootgesteld als linked data. Hoewel dit een grote verbetering is ten opzichte van de vroegere situatie, met name door de globaal unieke identifiers, is linked data daarmee toch nog vaak de kers op de taart. Een extraatje, eerder dan een voorwaarde voor een efficiënte databedrijfsvoering.
Waarom is dit? Ik denk dat hier twee oorzaken aan ten grondslag liggen. In 1980 maakte Alan Newell een methodologisch onderscheid tussen vier verschillende niveaus waarop over computersystemen gesproken kan worden: het fysieke, het ontwerp-, het symboolen het kennisniveau. In linked data gaat het om een briljant idee op het kennisniveau - hoe informatie en kennis vervlochten is en betekenis ontstaat door onderlinge afhankelijkheid - dat een representatie kent op symboolniveau, waar we gebruikmaken van webtechnologie.
Communicatie over linked data vindt echter bij grote uitzondering op het kennisniveau plaats: zelden gaat er een presentatie, artikel of blog voorbij waarbij geen Turtle, SPARQL queries of URIs getoond worden.
De tweede oorzaak is een historische: het technologie­huis rond linked data is grotendeels naast bestaande technologie opgetuigd. Het datamodel van linked data zou speciale graph-databases vereisen, de huidige triple stores. Dit is waar, voor zover het noodzakelijk is om linked data grafen generiek te kunnen bevragen.
Het nadeel van deze aanpak is dat aansluiting met bestaande IT-infrastructuur stroef verloopt. De adoptie van het idee van linked data op kennisniveau lijkt te vereisen dat er tegelijkertijd een transitie op symboolniveau plaatsvindt: naast implementatiekosten is er een vrij steile leercurve en het nadeel van minder ‘volwassen’ technologie. Dit is niet waar.
De meeste toepassingen vragen een stabiel data­model waarvoor de flexibiliteit van een graph store niet noodzakelijk is. Recent onderzoek van Minh-Duc Pham en Peter Boncz aan het CWI en de VU laat zien dat linked data latente, stabiele structuren bevat die gebruikt kunnen worden om de performance van query-answering significant te verbeteren.
Voor verdere adoptie van linked data is het essentieel dat linked data haar weg vindt binnen bestaande ITinfrastructuur. Dit vraagt flexibiliteit van twee kanten. Inderdaad, linked data, zonder hoofdletters.
Rinke Hoekstra
Department of Computer Science, Vrije Universiteit Amsterdam -
Faculty of Law, University of Amsterdam
(www.rinkehoekstra.nl)
Boek 5/Case: Belastingdienst

Linked Data geeft een onverwachte boost aan het opsporen van fraude en fraudeurs. Speurwerk dat een inspecteur nu twee weken kost, kan met behulp van Linked Data worden gedaan in vijf minuten.
Linked Data maakt gebruik van ‘identifiers’. Een identifier is een uniek kenmerk van een ding of een persoon. Dit unieke kenmerk wordt gebruikt om het ding of de persoon mee aan te duiden. Deze identifiers kunnen ook gebruikt worden als knooppunten van data. Verschillende databronnen kunnen op die manier met elkaar worden gecombineerd. De Basisregistraties Adressen en Gebouwen kan bijvoorbeeld gecom­bineerd worden met het Handelsregister, omdat dezelfde identifier voor het adres wordt gebruikt. Ook het Burgerservicenummer (BSN, of het RSIN - Rechtspersonen en Samenwerkingsverbanden Informatienummer - voor bedrijven) is een krachtig knooppunt.
De fraude-experts bij de Belastingdienst gebruiken in hun werk een visualisatie van de gelinkte dataknooppunten. Ieder knooppunt kan worden aangeklikt, waarna je toegang krijgt tot de daaraan gelinkte knooppunten. Dit geeft de fraude-expert oneindig veel mogelijkheden voor het uitvoeren van zijn analyse. De visualisatie van het netwerk ondersteunt het denken van de fraude-expert. Hij behoudt over­zicht, maar kan tevens ontdekken waar er mogelijk een nieuw verband is.
Ter ondersteuning van het speurwerk naar fraude wordt gebruik gemaakt van de interface AllegroGraph. Deze interface wordt alleen gebruikt om te lezen. Input en update van data vindt plaats op de RDF-store. Om de relaties tussen gegevens te leggen, wordt gebruik gemaakt van standaarden voor identifiers.
De belangrijkste uitdaging in dit project ligt op het organisatorische vlak: toestemming om te investeren in deze technologie en mensen om het werk te doen. Inhoudelijke uitdaging ligt op het vlak van betekenis geven: welke knooppunten en welke relaties zijn relevant voor medewerkers die toezicht uitvoeren?
Naast de focus op het opsporen van fraude en fraudeurs, wordt Linked Data door de Belastingdienst vandaag de dag ook steeds vaker gebruikt om overzichten te genereren van bedrijfsstructuren, zonder dat er sprake is van fraude.
Boek 5/Case: Kadaster

Het Kadaster ontwikkelt een dataplatform waarmee bestaande datasets geautomatiseerd omgezet worden naar Linked Data en van waaruit de data beschikbaar gesteld wordt via meerdere kanalen. Het Kadaster bouwt het dataplatform omdat hiermee datasets op een laagdrempelige manier aan zoveel mogelijk partijen beschikbaar gesteld kunnen worden. Door het delen van gegevens en functies wordt innovatie gestimuleerd. Het ondersteunt op die manier ook het beleid van de Nederlandse overheid ten aanzien van open data.
Momenteel zet het Kadaster daarbij in op het ontsluiten van data via de REST API’s en SPARQL-koppelvlakken. Het dataplatform wordt ontwikkeld om zowel bestaande datasets van het Kadaster te ontsluiten, alsook datasets van anderen. Hierbij ligt de focus niet alleen op het ontsluiten van individuele datasets, maar ook op het ontsluiten van links tussen datasets zodat eenvoudig data uit meerdere datasets kan worden gecombineerd. Op dit moment worden de Basisregistraties Adressen en Gebouwen (BAG), de Digitale Kadastrale Kaart (onderdeel van de Basisregistratie Kadaster) en de TOP10NL (onderdeel van de Basisregistratie Topografie) aangeboden. Daarnaast worden onder andere het Nationaal Wegenbestand - Wegen (bronhouder: Rijkswaterstaat) en de Vergunningen Eindhoven (bronhouder: gemeente Eindhoven) aangeboden. Een volledig overzicht van de beschikbare datasets is te vinden op de website van het PDOK-dataplatform.
Voor het Kadaster zijn deze nieuwe koppelvlakken aan­­vul­lend ten opzichte van de koppelvlakken die momen­teel in gebruik zijn. Met deze nieuwe koppel­vlak­ken wil het Kadaster zijn datasets voor een breder publiek toegankelijk maken en het eenvoudiger maken om data direct van de bron te betrekken. Hiermee is de gebruiker verzekerd van betrouwbare en actuele data.
Naast het beschikbaar stellen van de datasets, vindt het Kadaster het van essentieel belang dat de metadata van de beschikbare datasets, van goede kwaliteit is. In deze metadata worden zaken als de kwaliteit en de herkomst van de data opgenomen en wordt verwezen naar de definities van de data.
In de kern focust het dataplatform op het beschikbaar stellen van datasets en de bijbehorende metadata, maar het Kadaster vindt ook dat gebruikers eenvoudig toegang moeten hebben tot het model, behorende bij die data. Daarom biedt het Kadaster een aantal datavisualisaties aan via het dataplatform, waarmee het relatief eenvoudig is om door het model en de bijbehorende data te browsen om zo de rijkheid van de datasets te kunnen verkennen.
Boek 5/Case: NXP & SEMAKU

NXP biedt meer dan twintigduizend producten aan met een breed scala aan functies en technologieën. Informatie over elk van deze producten wordt in diverse interne systemen opgeslagen en beheerd. Hoe zorg je er dan voor dat informatie in alle verschillende systemen wordt bijgewerkt? NXP lost het op met Linked Data.
Informatie over producten wordt op verschillende manieren en via meerdere kanalen intern en naar de klant gecommuniceerd: bijvoorbeeld via internet, mobiel en print. Hierdoor raken data verspreid en wordt informatie gedupliceerd in meerdere applicaties en databases. Dit leidt ertoe dat mensen niet kunnen vinden wat ze zoeken of tegenstrijdige informatie vinden. De Enterprise Data Hub, een data-integratietechnologie, zorgt ervoor dat data uit verschillende databases geïntegreerd kunnen worden via Linked Dataprincipes en standaard webtechnologieën. Dankzij ‘shared identifiers’ kunnen gebruikers bijvoorbeeld data over de elektrische eigenschappen van een product samenvoegen, met gegevens over de levenscyclus van het product.
De NXP Enterprise Datahub haalt data op uit bron­systemen, transformeert deze naar RDF en laadt ze vervolgens in de RDF Graph Database, van waaruit ze conform Linked Data-principes worden gepubliceerd.
De brondata bestaan uit diverse XML- en CSV-formaten en kennen verschillende updatefrequenties. In het eenvoudigste geval kunnen data automatisch worden opgehaald. In andere gevallen worden berichten verspreid via de Enterprise Service Bus (ESB) en wordt de transformatie in het kanaal geïmplementeerd. Van XML-bronnen wordt de data naar RDF (RDF/XML of Trix) getransformeerd, gebruikmakend van XSLT of XQuery. Voor CSV-bronnen wordt de CSV naar een Java-object gebracht, vervolgens naar XML, gevolgd door XSLT.
Om te voorkomen dat interne data per ongeluk publiek toegankelijk worden, zijn strikte filtermechanismen opgezet. Deze filteren de openbare subsets uit interne data. Dit gebeurt met behulp van SPARQL 1.1 Federated Query, samen met SPARQL 1.1 Update, waar de ‘business rules’ worden gevangen in SPARQLlanguage. Waar mogelijk heeft NXP gebruikgemaakt van bestaande standaard vocabulaires als Dublin Core, SKOS, FOAF en Schema.org. Omdat er een aantal voor de sector benodigde termen en concepten ontbraken, is ook een NXP-vocabulaire ontwikkeld met mappings (zoals rdfs:subClassOf) naar externe vocabulaires. Zo zijn er voldoende mogelijkheden om de data te beschrijven en kunnen externe gebruikers de betekenis van begrippen gemakkelijker nagaan.
Boek 5/Case: Open PHACTS

Voor farmaceutisch onderzoek zijn veel en diverse in­for­matiebronnen beschikbaar. Met onder andere chemi­sche, farmacologische, (pre-)kli­­­ni­­sche en gene­ti­sche data, die zowel publiek toegankelijk als intern kunnen zijn. Vanwege de complexiteit van biologie, farmacologie en toxicologie is het belangrijk dat onder­zoekers alle databronnen in diverse biomedische cate­gorieën simultaan kunnen analyseren en doorzoeken. Vóór het Open PHACTS-project was dit niet mogelijk of extreem tijdrovend, maar dankzij semantische webstandaarden en Linked Data, is dat nu anders.
Open PHACTS biedt een semantisch platform waarin Linked Data en semantische webstandaarden worden toegepast om farmaceutisch onderzoek te ondersteunen. Dankzij de aandacht die deze publiek-private samenwerking heeft besteed aan ontologieën en woordenlijsten, gegevenslicenties en auteursrecht, is het nu mogelijk om een grote hoeveelheid biomedische open data te doorzoeken. Er bestaan letterlijk duizenden publieke biomedische databronnen, dus een zorgvuldige selectie was belangrijk om de meest nuttige daarvan in het systeem op te nemen. Deze selectie werd gemaakt aan de hand van relevante farmaceutische vragen die door een brede groep van industriële en academische onderzoekers werden geprioriteerd. Op dit moment bevat het systeem elf verschillende databronnen, meer dan vier miljard triples en de inhoud wordt continu uitgebreid met nieuwe data. Een van de laatste toegevoegde databronnen is SureCHEMBL, waarin specifieke moleculen uit meer dan veertien miljoen patenten automatisch geëxtraheerd worden. Het Open PHACTS-project heeft hier met automatische text mining nog eens miljoenen semantische links tussen moleculen en genen en ziektes gedefinieerd.
Naast de data zelf zijn er ook tientallen applicaties ont­wikkeld die gebruikmaken van de publiek toegankelijke Open PHACTS API. Een goed voorbeeld hiervan is een set met computationele workflows in de KNIME-software die een veel voorkomende vraag in farmaceutisch onderzoek beantwoorden: aan welke eiwitten binden de moleculen die in mijn fenotypisch experiment actief zijn? Met deze workflows kunnen onderzoekers binnen minuten de nuttige informatie uit alle beschikbare bronnen halen, iets wat daarvoor gemakkelijk dagen kon duren.
Open PHACTS heeft aangetoond dat het mogelijk is om diverse en grote biomedische databronnen met semantische technologie te converteren tot Linked Data. Het is van grote invloed geweest op de vele huidige activiteiten om biomedische data FAIR te maken (FAIR: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Big data is belangrijk in farmaceutisch onderzoek en om de maximale waarde eruit te halen, zijn Linked Data-concepten essentieel.
Boek 5/Colofon

Contact PLDN
Erwin Folmer (Erwin.Folmer@kadaster.nl)
Pieter van Everdingen (info@openinc.nl)
Redactie
Platform Linked Data Nederland
Onelevel Tekstbureau, Den Haag
Vormgeving
Remwerk, Amersfoort
Illustratie voorpagina
Elco van Staveren
Drukwerk
VdR druk & print, Nijkerk
Oplage
1000 exemplaren
Maart 2017
ISBN 978-90-365-4312-5
Blijf op de hoogte! Website
www.platformlinkeddata.nl
LinkedIn-groep LOD Nederland
www.linkedin.com/groups/466278
Twitter
hashtag #linkeddatanl
Nieuwsbrief
www.pilod.nl/wiki/Nieuwsbrieven
Boek 5/Nawoord Erwin Folmer

Trots! Dat is gevoel dat bij mij overheerst na vijf jaar in de wereld van Linked Data actief te zijn. Marcel Reuvers van Geonovum benaderde mij vijf jaar geleden op de receptie na de (succesvolle) verdediging van mijn proefschrift. “Nu heb je tijd voor wat anders”, was zijn simpele constatering. Dat was zeker waar, maar op dat moment had ik nog geen idee dat Linked Data mijn werk voor de komende jaren zou gaan bepalen.
Er is in de afgelopen vijf jaar veel veranderd. Waar in de beginjaren de focus lag op verkennen, overtuigen van nut en noodzaak, mensen kennis laten maken met Linked Data, daar ligt de focus nu op het ‘doen’. Daarbij spelen vragen als: Hoe krijgen we het werkend? Hoe kunnen we de eerste stappen zetten? Hoe kunnen we links gaan aanbrengen? Fantastisch om te zien dat er steeds meer Linked Open Data gepubliceerd wordt, er steeds meer succesvolle cases zijn en er steeds meer erkenning plaatsvindt in de vorm van prijzen. Daarin heeft het Platform Linked Data Nederland (PLDN) een belangrijke rol in gespeeld.
Wat is de kern van het Platform Linked Data Nederland? De open community. Iedereen die in deze community deelneemt (bij de sessies, online, soms in discussies, soms als presenter) draagt bij aan het succes van deze open community. Ik ben trots op al deze vrijwilligers. Een aantal springt daar bovenuit Met het risico dat ik anderen tekort doe, wil ik Pieter van Everdingen, Gerard Persoon en Richard Nagelmaeker in het bijzonder bedanken en benoemen. Zij betekenen erg veel voor PLDN!
Trots ben ik ook op Geonovum. Zij hebben het platform geïnitieerd en zijn jarenlang een warm clubhuis voor PLDN geweest. Trots ben ik ook op de partners, die eigenlijk zonder echt grote directe tegenprestatie een financiële bijdrage hebben geleverd, waardoor wij veel nadruk op open en toegankelijk konden leggen. Verder ben ik trots op al die locaties die ons ter beschikking zijn of worden gesteld en op al die sprekers die hebben meegewerkt.
Ook met mijn Kadasterpet op ben ik trots. Extreem trots dat we de eerste basisregistraties als Linked Data hebben kunnen ontsluiten en nog trotser dat we het met een ‘dataplatform’ doen wat ook voor andere datasets (ook buiten Kadaster) inzetbaar is. Dit is gelukt met dank aan het Platform Linked Data Nederland. Voor ons is dat de rijkgevulde vijver aan kennis en mensen. Als Kadaster hebben wij in de afgelopen jaren ontzettend veel gehaald bij PLDN en ons streven is om aan de community net zoveel terug te geven.
Tot slot. Trots, maar ook dankbaar ben ik dat ik een rol heb mogen spelen in deze prachtige community rondom Linked Data. Ik hoop dat ik nog lang trots kan en mag blijven!
Erwin Folmer
Geonovum, Kadaster, Universiteit Twente en trekker Platform Linked Data Nederland
Boek 5/Ontwikkeling: CLARIAH

Disciplines in the Arts and Humanities, such as philosophy, history, literature, language and media studies would potentially benefit a lot from each other’s techniques and sources, but currently such cross-fertilization is hampered by the lack of an infrastructure to share domain specific knowledge. CLARIAH is an NWO roadmap facility, that aims to enhance interdisciplinary research via shared use of methods and sources.
CLARIAH consists of five working packages. WP1 is responsible for dissemination of the results. Three working packages focus on a specific Arts and Humanities discipline and type of data. WP3 focuses on linguistics and derives algorithms to extract information from textual sources, for example to enhance corpora. Its results are compliant with the CLARIN.EU infrastructure. WP4 works with tabular (structured) data as used in social and economic history. It transposes key datasets to Linked Open Data in order to provide contextual information social and economic processes, regions and periods. WP5 represents media studies and uses audio and video sources. Currently, the tools in this domain are intertwined with a specific dataset. WP5 is building a media suite that allows for the generic use of those tools. Results of both WP4 and WP5 are Dutch contributions to DARIAH.EU. Finally, WP2 is responsible for the overarching infrastructure providing access to the tools and data from the domain specific packages. Moreover, WP2 is responsible for generically shared concepts, such as persons and places.
Linked (Open) Data is crucial to the CLARIAH project as it provides the common ‘language’ through which all of the packages communicate. Where in the past domain specific rules on how to code variables or call concepts hindered exchange of information, the explication of variables and values in ontologies and vocabularies now allows for easy exchange, while domain specific terms can be preserved.
Another major advantage to the use of Linked Data in the CLARIAH project is that Linked Data is available to a large part of the world population (basically anyone with internet), allowing for cooperation on a global scale. For example, a sub-project of WP2 locates and transposes Dutch locations to Linked Data using terms for the start and end-date of municipalities from the Pleiades vocabulary, originally used for Ancient societies. Around it an international community has evolved in the Pelagios project which aims to connect geographic information across the globe. This way Linked Data cuts across time, space and discipline and is not limited to social networks for awareness. Linked Data thus allows CLARIAH to expand beyond the national borders and to foster interdisciplinary use of tools and data.