1. ZBW is member of the Leibniz Association
Anforderungen an Thesauri
im Semantic Web
Joachim Neubert
ZBW – Leibniz Informationszentrum Wirtschaft, Kiel/Hamburg
Deutsche Nationalbibliothek
Leipzig 1.3.2016
Frankfurt a.M. 2.3.2016

2. Agenda
1. Thesauri im Semantic Web
2. Standards: SKOS, ISO 25964
3. STW als Beispiel eines SKOS-Thesaurus
4. Mappings / Crosskonkordanzen
5. Nutzung von SKOS-Thesauri und Mappings in Applikationen
6. Tools für SKOS-Thesauri
7. Anwendung auf die GND
8. Anforderungen / Wunschliste
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3. Page 3

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5. Page 5

6. Boom von Thesauri im Semantic Web
• bartoc.org verzeichnet rund 100 Thesauri im SKOS-Format
• Getty: große Umbauten und Öffnung mit Blickrichtung auf Linked
Open Data (AAT, Geographical Names, ULAN Artists)
• Reorganisation und tendenzielle Verschmelzung der
agrarwissenschaftlichen Vokabulare (Agrovoc, NAL Thesaurus, z.T.
CAB Thesaurus) im GACS (Global Agricultural Concept Scheme)
• Neuentwicklungen wie Getty CONA (Cultural Objects Name
Authority)
• Wikidata als „universelle Normdatei“ und Verknüpfungspunkt
multilingualer Informationsressourcen
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7. 2. Thesaurus-Standards
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8. Page 8
Strukturierung durch SKOS
• Simple Knowledge Organization System
• entwickelt mit dem Ziel, Schlagwortsysteme, Thesauri,
Klassifikationen u.ä. für das Semantic Web nutzbar zu machen
• beruht auf eindeutigen Identifiern (URIs) für Begriffe
skos:Concept – „unit of thought“
• erlaubt zu Begriffen Vorzugsbezeichnungen und alternative
Bezeichnungen in beliebig vielen Sprachen
• unterstützt die üblichen Thesaurusrelationen (broader, narrower,
related)

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Strukturierung durch SKOS (2)
• ermöglicht Dokumentation (definition, scopeNote, historyNote, etc.)
• ergänzende Gliederung durch skos:Collections
• zusätzliche Strukturierungsmöglichkeiten durch SKOS-XL
(z.B. Beziehung zwischen einer Bezeichnung und deren Abkürzung)
• unterstützt Mapping verschiedener Thesauri (exactMatch,
closeMatch, broadMatch, narrowMatch, relatedMatch)
• erweiterbar durch anwendungsspezifische Klassen und
Eigenschaften
• seit August 2009 Recommendation des W3C
http://www.w3.org/2004/02/skos/

10. Thesaurus Norm ISO 25964
ISO 25964 – löste 2011 (Teil 1) und 2013 (Teil 2) die technisch völlig
überholten DIN und ISO Normen aus den 1970er und 1980er Jahren ab
• umfangreiche Begriffsdefinitionen
Concept (Begriff) und Term (Bezeichnung) wie in SKOS
• relationales Datenmodell zur Repräsentation von Thesauri
• zusätzliche Strukturierung mit Hilfe von ThesaurusArrays und
ConceptGroups (Modellierung von Microthesauri)
• Interoperabilität zwischen Vokabularen
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11. Verbindung SKOS - ISO 25964
ISO-THES RDF-Vokabular als Ergänzung zu SKOS und SKOS-XL
http://www.niso.org/schemas/iso25964/correspondencesSKOS/
• Korrespondenz SKOS-ISO25964, zugleich SKOS Erweiterung
• Empfehlung, wie zwischen generischen, partitiven und instanziellen
Unterbegriffen unterschieden werden kann
• Empfehlung, wie compound equivalences (Benutze Kombination) in
SKOS definiert werden
• Empfehlungen für Thesaurus Arrays, Mikrothesauri u.ä.
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12. Einsatzbereich von SKOS
• primär zur Datenpublikation im Web und zum Datenaustausch
• ermöglicht Interoperabilität und erleichtert Mappings zwischen
Vokabularen
• zielt nicht darauf, den gesamten Reichtum von Thesauri abdecken
• soll nicht automatisches Schlussfolgern (Reasoning) ermöglichen
• in der Regel nicht verwendet für die interne Darstellung von Thesauri
in Pflegesystemen
• Workflows und Stati (z.B. Kandidat, freigegeben, …)
• Changelog (wer hat was wann geändert, und vor allem warum?)
• Indexierung ist für SKOS generell „out of scope“
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13. 3. STW als Beispiel eines SKOS-Thesaurus
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14. Page 14
Standard-Thesaurus Wirtschaft
• wurde in den 1990er Jahren unter öffentlicher Förderung von vier
wirtschaftswissenschaftlichen Institutionen entwickelt
• wird heute von der ZBW herausgegeben und weiterentwickelt
• umfasst ca. 6.000 Deskriptoren mit über 14.000 alternativen
Bezeichnungen in Deutsch und Englisch
• bildet feinmaschiges Begriffsnetz
• mehr als 13.000 Ober-/Unterbegriffsbeziehungen und 6.500
verwandte Begriffe
• zusätzlicher Zugang über Thesaurussystematik
mit rund 500 Stellen

15. Page 15
Suche mit Thesaurusunterstützung

16. Page 16
STW Begriffsnetz

17. Page 17
Systematischer Zugriff

18. Page 18
Daten-Einbettung in Webseiten mit RDFa

19. <descriptor/19090-6> # http://zbw.eu/stw/descriptor/19090-6
skos:inScheme <../stw> ; # http://zbw.eu/stw
a skos:Concept, zbwext:Descriptor ;
skos:prefLabel "Environmental reporting"@en, "Umweltbericht"@de ;
skos:altLabel "Corporate environmental accounting"@en, ... ;
skos:broader <descriptor/12394-0>, <thsys/70383>, <thsys/71033> ;
skos:related <descriptor/18183-4>, ... ;
skos:exactMatch <http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_9000050>,
<http://d-nb.info/gnd/4202417-1>,
<http://lod.gesis.org/thesoz/concept/10039271> ;
skos:closeMatch
<http://dbpedia.org/resource/Environmental_economics> ;
skos:relatedMatch <http://d-nb.info/gnd/4299127-4> ;
gbv:gvkppn "091395976"^^xsd:string .
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20. 4. Mappings / Crosskonkordanzen
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21. Interoperabilität
• Datenbestände werden zunehmend über Portale, Discovery-
Systeme oder letztlich das Web miteinander verknüpft
• für die übergreifende Nutzung von Beständen mit gemischter
Erschließung sind Mappings notwendig
• strukturelle Ähnlichkeit von SKOS-Vokabularen erlaubt Einsatz von
standardisierten Tools
• Standardisierung der Mapping-Properties (skos:exactMatch etc.)
macht den Austausch und die Nutzung von einmal erzeugten
Mappings in unterschiedlichen Systemen einfach
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22. Erstellen von Mappings
• Optimal wäre eine Kombination und enge Integration von
automatischen und intellektuellen Mappingschritten
• Nutzung von Synonymen, Mehrsprachigkeit, Stringähnlichkeit,
linguistische Funktionen (z.B. Plural/Singular)
• Unterstützung bei intellektueller Kontrolle von Vorschlägen und beim
vollständig intellektuellen Erstellen einzelner Mappings
• klassische Ontology-Matching-Tools sind wenig geeignet für
umfangreiche Vokabulare
• Linked-Data-Tools häufig auf Optimierung eines vollautomatischen
Matchings ausgerichtet
• Offenes Problem: Pflege bei Änderungen der beteiligten Vokabulare
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23. Tools zum Erstellen von Mappings
• Silk (http://silkframework.org/) – generelles LOD-Mapping
• Amalgame (http://semanticweb.cs.vu.nl/amalgame/) – speziell
SKOS-Vokabulare, mehrstufige Workflows, intellektuelle Evaluierung
• CultuurLINK (http://cultuurlink.beeldengeluid.nl/) – Nachfolger von
Amalgame
• Cocoda (http://coli-conc.gbv.de/) – speziell SKOS-Vokabulare, v.a.
Klassifikationen, intellektuelle Erstellung (mit Autosuggest), bisher
Prototyp
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24. Exkurs: Mappings in Wikidata erstellen + pflegen?
• Wikidata = data backbone aller sprachspezifischen Wikipedia-
Ausgaben
• für jedes Wikipedia-Seite gibt es ein Wikidata-Datenobjekt (für die
GND z.B. Q36578), insgesamt 21 Mio.
• über 2000 Eigenschaften (Geburtsdatum, Geo-Koordinaten, …)
• bereits zahlreiche Eigenschaften für Normdaten (z.B. „GND-
Identifier“ P227)
• Vorläufer: PND-Projekt Wikipedia/DNB (seit 2009)
• Pflege wie in Wikipedia durch jedermann
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25. Use Case: Engl. Bezeichnungen für GND-Berufe
Ziel:
Zweisprachige Berufsbezeichnungen für wirtschaftswissenschaftlich
relevante Personen
Ausgangspunkt:
GND-Bezeichnungen sind ausschließlich deutschsprachig
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26. z.B. „Geograph“ / „Geographin“
• Wikidata-Datenobjekt mit dt. und engl. Bezeichnung existiert
(geschlechtsunspezifisch) (https://www.wikidata.org/wiki/Q901402)
• durch Nachtragen der GND-IDs ist die Übersetzung von der GND
aus erreichbar
• zugleich werden die deutsche und englische Wikipediaseite von der
GND aus erreichbar
• außerdem weitere Normdaten:
• ROME-Berufscode
• ISCO-Code
• Standard Occupational Classification Code
• Art&Architecture-Thesaurus-ID, Freebase-ID, NDL-ID, …
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27. User Interface mit Edit-Links in Wikidata
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28. Use Case (2): Mögliches Vorgehen
weitgehend script-bar:
für die x häufigsten Berufe
• Lookup der GND-ID in Wikidata
• falls gefunden: Engl. Bezeichnung entnehmen
• andernfalls: Lookup der deutschen Berufsbezeichnung (+
Synonyme) aus der GND in Wikidata
• falls gefunden: verifizieren und ggf. GND-ID nachtragen
• andernfalls: mit vermuteter engl. Bezeichnung suchen
• falls gefunden, deutsche Bezeichnung + GND-ID, ggf. auch
Link zu dt. Wikipedia-Seite in Wikidata nachtragen
• andernfalls: neues Wikidata-Datenobjekt anlegen (?)
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29. 5. Nutzung von SKOS-Thesauri und Mappings in
Applikationen
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30. Unterstützung bei der intellektuellen Indexierung
• Autosuggest-Funktionen (wie in der STW-Webpräsenz)
• vor allem für nicht-bibliothekarische Nutzer
• Self-Upload in Digital Repositories (z.B. EconStor)
• Forschungsdaten-Infrastrukturen (z.B. Sowidatanet, Edavax)
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31. Übernahme von Indexaten
• wenn zu einem Deskriptor in Vokabular A ein mit exactMatch
gemappter Deskriptor in Vokabular B existiert
• in beide Richtungen möglich
• semiautomatisch (mit intellektueller Kontrolle)
• falls automatisch, sollte Unterscheidung von intellektuell
zugeordneten Deskriptoren möglich bleiben
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32. Thesaurus-unterstützte Suche
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http://econstor.eu

33. Thesaurus-unterstützte Suche (2)
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34. Nutzung von Synonymen beim Indexaufbau
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Im Portal EconBiz werden für STW- wie auch GND-Deskriptoren durch
zusätzliche Indexeinträge recherchierbar gemacht:
STW
GND
https://github.com/jneubert/sparql-queries/tree/master/stw#stw-misc

35. Perspektive: Publikationen als Knotenpunkte zur
Verknüpfung von Personen/Instit. und Themen
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36. 6. Tools für SKOS-Thesauri
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37. Tools zur Thesaurusanzeige
• Skosmos (http://skosmos.org/)
• TemaTres (http://www.vocabularyserver.com/)
• ASKOSI (http://askosi.org/)
Auch Thesauruspflege:
• iQvoc (http://iqvoc.net/)
• VocBench (http://vocbench.uniroma2.it/)
• PoolParty (https://www.poolparty.biz/poolparty-thesaurus-manager/)
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38. Tools zur Qualitätssicherung
In den letzten Jahren mehrere Ansätze, SKOS-Thesauri entsprechend
der SKOS-Regeln und z.T. weiterer „best practices“ zu validieren:
• qSKOS (Christian Mader / Poolparty)
Validierung streng nach SKOS Reference
https://github.com/cmader/qSKOS/
• Skosify (Finnische Nationalbibliothek)
Konvertierung nach SKOS, Qualitätsverbesserung, Validierung
https://github.com/NatLibFi/Skosify
Paper: http://eprints.cs.univie.ac.at/3707/1/skosquality.pdf
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39. Tools zum Versionsvergleich
Was ist neu? Was hat sich geändert?
• skos-history
https://github.com/jneubert/skos-history
• Anwendung auf STW:
http://zbw.eu/stw/version/9.0/relaunch/about
Page 39

40. Page 40

41. 7. Anwendung auf die GND
Page 41

42. Ein Experiment: GND Sachbegriffe in SKOS
Ausgangspunkt: GND Linked Data Dumps 2015-10-13
Teilmenge: gndo:SubjectHeadingSensoStricto (saz)
134822 Sachbegriffe
484 Sachgruppen
SKOS-Version mit ca. 2,3 Mio. Triples verfügbar unter
http://zbw.eu/beta/skosmos/swdskos/de
Code: https://github.com/jneubert/sparql-queries/tree/master/gnd
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43. Page 43
http://zbw.eu/beta/skosmos/swdskos

44. Daten, die für das Experiment ergänzt wurden
• skos:ConceptScheme
• Name
• Datum/Version
• skos:inScheme Statements – was gehört dazu, was nicht?
• Sachgruppen + deren Notationen
• SKOS-Properties:
• skos:prefLabel für gndo:preferredNameForTheSubjectHeading
• analog skos:altLabel, skos:definition
• generalisierte skos:broader Relation (für generic/instantial/partitive)
• fehlende Umkehrrelationen (broader/narrower)
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45. Repräsentation von GND Sachgruppen
• derzeit in einem eigenen skos:ConceptScheme als flache Liste von
skos:Concepts modelliert
http://d-nb.info/standards/vocab/gnd/gnd-sc
• alternative Möglichkeit: mehrstufige Hierarchie von
isothes:ConceptGroups (Subklasse von skos:Collection und daher
disjunct mit skos:Concept)
• Verknüpfung der einzelnen GND-Begriffe mit
gndo:gndSubjectCategory als Subproperty von skos:member
• in einer Sachsystematik ggf. Ausschluss von „Personen zu …“
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46. Hierarchie GND Sachbegriffe
Original-Relationen:
gndSubjectCategory 180583
broaderTermGeneral 92511
broaderTermGeneric 3971
broaderTermInstantial 4255
broaderTermPartitive 152
broaderTermWithMoreThanOneElement 2
Generierte Relationen (skos:broader): 281471
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47. Qualitätsprobleme aufspüren mit qSKOS
This is the quality report of the file(s) rdf/swdskos.ttl, generated by qSKOS on Do, 25 Feb 2016 17:50:55 +0100
* Summary of Quality Issue Occurrences:
Overlapping Labels: FAIL (948)
Cyclic Hierarchical Relations: FAIL (3)
Undefined SKOS Resources: OK (no potential problems found)
Relation Clashes: FAIL (151)
Mapping Clashes: FAIL (19)
Inconsistent Preferred Labels: OK (no potential problems found)
Disjoint Labels Violation: FAIL (10)
Unidirectionally Related Concepts: OK (no potential problems found)
* Detailed coverage of each Quality Issue:
--- Overlapping Labels
Description: Finds concepts with similar (identical) labels
Detailed information: https://github.com/cmader/qSKOS/wiki/Quality-Issues#overlapping-labels
count: 948
[http://d-nb.info/gnd/4632973-0 ("Mixing"@de, ALT_LABEL), http://d-nb.info/gnd/1042787395 ("Mixing"@de, ALT_LABEL)]
[http://d-nb.info/gnd/4340457-1 ("Flimmern"@de, PREF_LABEL), http://d-nb.info/gnd/4279005-0 ("Flimmern"@de, ALT_LABEL)]
...
[http://d-nb.info/standards/vocab/gnd/gnd-sc#3.2-3.6 ("Christentum"@de, PREF_LABEL), http://d-nb.info/gnd/4010074-1 ("Christentum"@de, PREF_L
...
[http://d-nb.info/gnd/7507234-8 ("Softwarepiraterie"@de, PREF_LABEL), http://d-nb.info/gnd/7504886-3 ("Softwarepiraterie"@de, PREF_LABEL)]
...
[http://d-nb.info/gnd/7501928-0 ("Nervenkrankheit"@de, PREF_LABEL), http://d-nb.info/gnd/1068493003 ("Nervenkrankheit"@de, PREF_LABEL)]
...
Page 47

48. Beispiel: (Schein-)Duplette „Nervenkrankheit“
Page 48
Der obige Record wird als Linked Data mit dem Typ
gndo:subjectHeadingSensoStricto (saz) ausgegeben

49. Beispiel: Zyklische hierarchische Relationen
Christenverfolgung OB Christenfeindlichkeit
Christenfeindlichkeit OB Christenverfolgung
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50. Versionsvergleich mit skos-history
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Zwei Versionen im Version Store: 2015-05-13 und 2015-10-13
Abfragbar mit SPARQL Queries in SPARQL Lab:
• Neue Begriffe
http://zbw.eu/beta/sparql-lab/?queryRef=https://api.github.com/repos/jneubert/skos-
history/contents/sparql/added_concepts.rq&endpoint=http://zbw.eu/beta/sparql/swdskosv/query&versionHistoryGraph=htt
p://zbw.eu/beta/swdskos/version&language=de
• Aufsplitterungen: Zu neuen Begriffen verschobene Benennungen
http://zbw.eu/beta/sparql-lab/?queryRef=https://api.github.com/repos/jneubert/skos-
history/contents/sparql/labels_moved_to_added_concepts.rq&endpoint=http://zbw.eu/beta/sparql/swdskosv/query&versio
nHistoryGraph=http://zbw.eu/beta/swdskos/version&language=de
• GND-spezifische Queries

51. Abfrage: Neue Begriffe nach Sachgruppen
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52. 7. Conclusions
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53. Wunschliste für den GND Linked Data Dump
Metadaten zum gesamten Dataset, z.B. mit VoID, DCAT
• Name
• Version / Datum
• Publisher
• Lizenz
• Umfang
• Untermengen (Sachbegriffe, Personen, Institutionen, …)
Zugehörigkeit der einzelnen Konzepte zum Datenset explizit
kennzeichnen, z.B. mit dcterms:isPartOf
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54. Wunschliste (Fortsetzung)
Format
• utf-8 normalized (nicht in Grundzeichen und Akzent „zerlegt“)
• RDF validiert
• Datei aufgeteilt in Entitäten
Versionen
• alle veröffentlichten Versionen zum Download verfügbar
Struktur
• explizite Hierarchie in Sachgruppen-Systematik
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55. Zusammengefasst …
• Semantischen Reichtum der GND erhalten
• Kompatibilität zu SKOS-Vokabularen verbessern
(einige Früchte hängen sehr niedrig!)
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56. Vielen Dank!
Links:
STW: http://zbw.eu/stw
GND Sachbegriffe in Skosmos: http://zbw.eu/beta/skosmos/swdskos/de
SPARQL Endpoints: http://zbw.eu/beta/sparql
GND Beispielqueries: https://github.com/jneubert/sparql-queries/tree/master/gnd
Kontakt: j.neubert@zbw.eu
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