LODチャレンジQ&A・情報交換
2022年9月より、LODに関する情報交換を目的として、GitHubリポジトリ LODチャレンジQ&A・情報交換ページ の運用を開始しました。GitHubのアカウントをお持ちの方はどなたでもご利用いただけます。
このリポジトリの Issues(イシュー)に、LODに関するご質問や関連情報などを自由に投稿してください。
投稿内容は、LODチャレンジの応募や、LODチャレンジのイベントで紹介された内容に関する質問・追加情報を主に想定していますが、LODに関連することであればどのような内容でも結構です。 このリポジトリの運用方法や掲載する情報などについてのご意見も歓迎します。
LODに関する技術情報
文化・芸術とLOD
本イベントでは、近年LODでの公開が進んでいる図書館や博物館・美術館の資料、マンガ・アニメ・ゲームなど現代文化に関する情報を対象として、各種データベースに関する紹介や、SPARQLを用いた利活用の方法について、ハンズオン形式で解説しました。講師の豊田将平さん(株式会社ソケッツ)の資料に、SPARQLクエリについての大変詳しい解説が掲載されています。SPARQLを深く学びたい方はぜひ参考にしてください。
SPARQLエンドポイントの使い方・作り方2022
本イベントでは、LODを検索するためのサービス(API)であるSPARQLエンドポイントをテーマに、「使い方」と「作り方」の両面から解説しました。日本オラクル株式会社からは、「Oracle Cloud で無料の SPARQL エンドポイント構築」の紹介がありました。SPARQLエンドポイントを自分で構築したいとお考えの方はぜひ参考にしてください。
Wikidataを使った「知識グラフ検索サービス」の作り方
近年、Linked Open Data(LOD)は様々な知識とデータの関係性を構造化したデータベースである「知識グラフ(ナレッジグラフ)」を公開する技術としても活用されています。 本イベントでは、LODとして利用可能できる大規模かつ汎用な知識グラフである Wikidata(ウィキデータ) を利用した「知識グラフ検索サービス」の作り方を、ハンズオン形式で解説しました。SPARQLエンドポイントの使い方・作り方
本イベントでは、LODを検索するためのサービス(API)であるSPARQLエンドポイントをテーマに、「使い方」と「作り方」の両面から解説しました。LODチャレンジ作品温故知新&応募相談会
LODチャレンジは、LODに関わる様々な作品を発表する場として毎年開催され、これまでに多くの作品が応募されてきました。本イベントは、これまでのLODチャレンジの応募作品のなかから、様々な作品の紹介を通して、LODの活用事例について知っていただくと共に、皆様な応募作品づくりの参考としていただくことをねらいとして開催したものです。
ナレッジグラフ推論チャレンジ2021「技術勉強会」
~ナレッジグラフ利用技術の基礎と推論/説明への活用例~
LODチャレンジの後援イベント『第1回学生向け!ナレッジグラフ推論チャレンジ2021』への応募を検討している方に向けた技術勉強会です。推論チャレンジが対象としている「推理小説のナレッジグラフを用いた犯人の推理」を例として、ナレッジグラフを利用したAIプログラム開発の技術を、実演も交えて解説しています。 ナレッジグラフの利用技術に関心をお持ちの方は参考にしてください。
Linked Open Data チャレンジ Japan 10年間の軌跡【記事】
LODチャレンジ2022実行委員会顧問、下山紗代子(一般社団法人リンクデータ代表理事、総務省地域情報化アドバイザー、内閣官房オープンデータ伝道師)による、LODチャレンジの紹介記事です。人工知能学会SWO研究会ワークショップ「ナレッジグラフ推論チャレンジ2020技術勉強会」
LODチャレンジの後援イベント「ナレッジグラフ推論チャレンジ」は、人工知能学会セマンティックウェブとオントロジー(SWO) 研究会による、「説明能力(解釈可能性)」をもったAI技術の開発・促進を目的とした」コンテストです。本ワークショップでは、ナレッジグラフの記述に用いられるデータモデルであるRDF、および、RDFを対象としたクエリ言語SPARQLなどの基礎技術についての技術勉強会を行っています。
Linked Open Data勉強会2020
本イベントは、LODチャレンジへの応募に向けた基礎的な技術の勉強会として、LODを構築・活用する技術を学びたいと考えている方を対象に、ハンズオン形式による実践的な技術習得の場を提供しました。下記に該当する方に特にお勧めの内容です。・ LODやSPARQLの基本を学びたい方
・ LODチャレンジへの応募を考えている初心者の方
・ ナレッジグラフ推論チャレンジへの応募を考えている初心者の方
過去の技術情報アーカイブ資料はこちらです