Sparql

Snorql — A Browser-Based UI for Exploring Multiple SPARQL Endpoints https://nakamura196.github.io/snorql/ はじめに / Introduction SPARQL エンドポイントを手軽に試せるツールが欲しい ── そう思ったことはありませんか？ Have you ever wanted a quick, easy way to try out SPARQL endpoints? SPARQL は Linked Open Data (LOD) を検索するための標準クエリ言語ですが、エンドポイントごとに UI が異なったり、そもそも UI が用意されていなかったりします。そこで、1 つの統一的な UI から複数のエンドポイントを切り替えて使える ツールとして Snorql を公開しました。 SPARQL is the standard query language for searching Linked Open Data (LOD), but each endpoint often has a different UI — or none at all. To solve this, I published Snorql, a tool that lets you switch between multiple endpoints from a single, unified UI. ...

はじめに Odeuropaは、ヨーロッパの香りの歴史を研究するプロジェクトで、絵画、文学、その他の歴史的資料に描かれた香りの表現を収集・分析しています。本記事では、OdeuropaのSPARQLエンドポイントを活用し、SKOS（Simple Knowledge Organization System）語彙体系に基づいた香りデータの可視化Webアプリケーションの実装について紹介します。 https://odeuropa-seven.vercel.app/ja/ プロジェクト概要 技術スタック フロントエンド : Next.js 15 (App Router) UI : Material-UI v5 国際化 : next-intl データ取得 : SPARQLクエリ (Odeuropa SPARQLエンドポイント) 言語 : TypeScript ホスティング : 静的サイト生成（SSG） 主な機能 1. 香り検索 (/odeuropa-sources) アプリケーションの中核となる機能で、Odeuropaプロジェクトが収集した香りの知覚イベント（smell perception events）を検索・閲覧できます。 主な特徴： 複雑なSPARQLクエリによるデータ取得 香り放出イベント（emission）、香りオブジェクト、ソース（絵画・文学作品など）、テキスト断片を結合 CRMベースのオントロジー（ecrm:P67_refers_to, od:F1_generatedなど）を活用 多軸フィルタリング SKOS語彙による香りの源でフィルタ（?xパラメータ） ソースタイプフィルタ（視覚的アイテム E36_Visual_Item / 言語オブジェクト E33_Linguistic_Object） リッチな情報表示 香りのラベル、ソース情報（タイトル、画像、URI） テキスト断片の引用 嗅覚体験の質的情報（Olfactory Experience） ページネーション - 20件ずつの効率的な表示 SPARQLクエリ例： S W } E H L E E R C E ? ? # { } } T e e { m m ソ U D i i ー N I s s ス ? ? ? I ? S s s と f f s O s T i i の r r o N o I o o 関 a a u u N n n 連 g g r { r C （ m m c c T o o フ e e e e d d ラ n n ? ? : : グ t t e e s e F F メ c c o m 3 1 ン e r r r u i _ _ ト c d m m r s h g 経 r f : : c s a e 由 m : P P e i d n ま : v 1 6 o _ e た P a 6 7 ? n s r は 6 l 5 _ s o a 直 7 u _ r o ? u t 接 _ e i e u s r e ） r n f r m c d e ? c e c e e f f o r e l ? e r r s _ l ? s r a p _ t x m s g o t i ? e _ m r o t s . l t e a l m l o n t ? e e t e e l . ? _ s m ? l e v i f _ m a ? s r l i l f s a a s u r i g b s e a o m e i g n e l o . m n n e . t ? n s . t ? o f u . r r a c g e m _ e i n m t a _ g v e a l u e 2. 香り詳細ページ (/odeuropa-sources/item) 個別の香りに関する詳細情報を表示するページです。 ...

はじめに Odeuropa（オデウロパ）は、ヨーロッパの歴史的文献から「匂い」に関する記述を抽出し、Linked Dataとして構造化したユニークなプロジェクトです。本記事では、SPARQLエンドポイントを通じて実際のデータを探索し、その構造と設計思想を明らかにしていきます。 Odeuropaとは プロジェクト名 : Odeuropa（Odeurs d’Europe = ヨーロッパの匂い） データベースURL : https://data.odeuropa.eu/ SPARQLエンドポイント : https://data.odeuropa.eu/repositories/odeuropa Webインターフェース : https://explorer.odeuropa.eu/ データモデルの全体像 OdeuropaはCIDOC-CRM（文化遺産のための概念参照モデル）をベースに、匂いに特化した拡張オントロジーを使用しています。 主要な概念と関係性 S F o r u ↓ a ↓ ├ │ │ ├ └ r g ─ ─ ─ c P m P e 1 e 6 E S E 0 n 7 m m x ( 6 t _ i ├ └ e p └ 文 _ r s ─ ─ l e ─ 献 i ( e s l r ) s テ f i F F i F _ キ e o 3 1 ( e 2 c ス r n _ _ 匂 n _ o ト s h g い c p m 断 _ ( a e ) e e p 片 t 放 d n r o ) o 出 _ e ( c s イ s r 体 e e ベ o a 験 i d ン u t イ v _ ト r e ベ e o ) c d ン d f e ト ← → ) → ─ → ─ S S O m m 中 b e e 心 j l l 的 e l l な c ハ t ( ( ブ 匂 匂 ( い い 発 ) ) 生 源 ) 重要なポイント: ...

概要 grlcのGitHubリポジトリは以下です。 https://github.com/CLARIAH/grlc 以下のように説明されています。 grlc, the git repository linked data API constructor, automatically builds Web APIs using shared SPARQL queries. （機械翻訳）grlc（git repository linked data API constructor）は、共有されたSPARQLクエリを使用して自動的にWeb APIを構築するツールです。 このツールを試してみましたので、備忘録です。 ジャパンサーチのSPARQL Endpointを対象に作成したAPIエンドポイントは以下です。 https://grlc.io/api-git/nakamura196/grlc-jps 背景 Odeuropaを調査する過程で、以下のページで本ツールについて言及されていることを見つけました。 https://odeuropa.eu/nosebooks/ 使い方 以下が今回のAPI用に作成したGitHubリポジトリです。 https://github.com/nakamura196/grlc-jps 例えば、以下はタイプの一覧を取得するAPI用のSPARQLクエリです。 # # # # # # P S } O + + + + + + R E ? R E L c j G D e s d t F E h p R E n u e a I C o s O R d m s g - - X T : U p m c s a s P B o a r : タ メ j ? o Y i r i イ タ p t ? u B n y p プ デ s y t r Y D t : t 一 ー : p y c E : i 覧 タ e p e ? S 利 o < e I t C h 用 n h ( n y ( t 可 : t C ; f p ? t 能 t O o e c p な J p U o s 文 a s N ? u : 化 p : T s n / 財 a / ( o t / タ n / ? u ) j イ j c r p プ S p h c s 一 e s o e e 覧 a e ) a r a . r c r a c h c s h で h . 利 . ? g 用 g c o 可 o o . 能 . u j な j n p 文 p t / 化 / ) r 財 t d タ e W f イ r H / プ m E s の / R p 一 p E a 覧 r r を o { q 取 p l 得 e / し r ま t す y # > デコレータ構文を使用することで、swagger-uiに表示・設定する値を指定できるようでした。 ...

概要 AllegroGraphを使ってみる機会がありましたので、備忘録です。 https://allegrograph.com/ 使い方 いくつかのセットアップ方法があるようですが、以下のクラウド版を利用してみます。 https://allegrograph.cloud/ セットアップ後、以下のように表示されます。 ログイン後、複数のRepositoriesが表示されます。 匿名アクセスを可能にする 例えば、リポジトリ「actors」のSPARQLエンドポイントは以下です。 https://ag1edt2www58hzzy.allegrograph.cloud/repositories/actors/sparql デフォルトでは、Basic認証がかかります。 そこで、anonymousユーザを作成します。ユーザ名を「anonymous」にすることで、パスワードの入力をスキップできました。 公式の説明は以下に記載があります。 https://franz.com/agraph/support/documentation/managing-users.html#anonymous-access そして、「actors」リポジトリへのREADを許可します。 この設定により、指定したリポジトリへ認証なしでアクセスできるようになります。以下は、yasguiでアクセスした例です。 https://yasgui.org/#query=PREFIX+rdf%3A+<http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F1999%2F02%2F22-rdf-syntax-ns%23> PREFIX+rdfs%3A+<http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2F01%2Frdf-schema%23> SELECT+*+WHERE+{ ++%3Fsub+%3Fpred+%3Fobj+. }+ LIMIT+10&contentTypeConstruct=text%2Fturtle&contentTypeSelect=application%2Fsparql-results%2Bjson&endpoint=https%3A%2F%2Fag1edt2www58hzzy.allegrograph.cloud%2Frepositories%2Factors%2Fsparql&requestMethod=POST&tabTitle=Query&headers={}&outputFormat=table リポジトリを追加してみる 「my_first_repository」というリポジトリを追加しました。RDFファイルを登録してみます。 校異源氏物語テキストDBで使用している以下のRDFファイルを登録してみます。 https://github.com/kouigenjimonogatari/kouigenjimonogatari.github.io/blob/master/files/rdf/item_sets.rdf 登録時に、Graph URIを任意項目として登録することができます。入力例にしたがって、以下のように入力しました。 エクスポートする 「Repository Control」の「Archiving」からエクスポートできます。 「N-Quads」を選択して、エクスポートした結果が以下です。トリプルに加えて、先ほど登録したGraph URIが出力されていることが確認できます。 < < < < h h h h t t t t t t t t p p p p s s s s : : : : / / w w w w 3 3 3 3 i i i i d d d d . . . . o o o o r r r r g g g g / / / / k k k k o o o o u u u u i i i i g g g g e e e e n n n n j j j j i i i i m m m m o o o o n n n n o o o o g g g g a a a a t t t t a a a a r r r r i i i i / / / / a a a a p p p p i i i i / / / / i i i i t t t t e e e e m m m m _ _ _ _ s s s s e e e e t t t t s s s s / / / / 3 3 3 3 1 1 1 1 . . . . j j j j s s s s o o o o n n n n > > > > < < < < h h h h t t t t t t t t p p p p : : s : / : / w p w w u w w w r 3 w . l i . w . d w 3 o . 3 . r o . o g r o r / g r g d / g / c k 1 / 2 9 t u 0 9 e i 0 9 r g 0 / m e / 0 s n 0 2 j 1 r i / 2 e m r 2 l o d - a n f r t o - d i g s f o a c - n t h s > a e y r m n < i a t h / # a t a l x t p a - p i b n s / e s : p l # / r > t / o y w p " p 3 e ま e i r き > d t は . y し < o / ら h r v " t g t l < p k > h s o t : u " t / i 3 p / g 1 : j e " / p n / s j e e i < x a m h a r o t m c n t p h o p l . g : e g a / . o t o . a w r j r w g p i w > / / . t t w e e 3 r i . m o 3 r t 1 g y . / p x 2 e m 0 / l 0 作 > 1 品 / > < X h M < t L h t S t p c t : h p / e : m e a / x # e a i x m n a p t m l e p e g l . e e o r . r > o g r > < g h > t t p : / / e x a m p l e . o r g > SHACL Shapesを管理する Generate SHACL Shapesボタンを押すと、SHACLファイルが作成されます。 ...

概要 RDFトリプルに対して、共起頻度を数える機会がありましたので、備忘録です。以下の記事に続き、今回もジャパンサーチのRDFストアを例にします。 例1 以下は、刀剣タイプのインタンスのうち、共通を作成者（schema:creator ）を持つトリプルの数をカウントしています。フィルタによって、同一のインスタンスを避け、また重複カウントを避けています。 s } e l ? ? F e e e I c n n L t t t T i i E ( t t R c y y ( o 1 2 ? u e n a a n t t ( t s t s i * y c y c t ) p h p h y e e e e 1 a : m : m s 刀 a 刀 a ! 剣 : 剣 : = ? ; c ; c c r r ? o e e e u a a n n t t t t o o i ) r r t y w ? ? 2 h v v e a a & r l l & e u u e e ? { e . . n t i t y 1 < ? e n t i t y 2 ) https://jpsearch.go.jp/rdf/sparql/easy/?query=select+(count(*)+as+%3Fcount)+where+{ ++%3Fentity1+a+type%3A刀剣%3B +++++++++++++schema%3Acreator+%3Fvalue+. ++%3Fentity2+a+type%3A刀剣%3B +++++++++++++schema%3Acreator+%3Fvalue+. ++FILTER(%3Fentity1+!%3D+%3Fentity2+%26%26+%3Fentity1+<+%3Fentity2) } ...

概要 RDFストアのトリプル数を数える方法について、備忘録です。 今回は、ジャパンサーチのRDFストアを例にします。 https://jpsearch.go.jp/rdf/sparql/easy/ トリプル数 以下でトリプル数をカウントできます。 S W } E H L E ? E R s C E T ? { p ( C ? O o U N T ( * ) A S ? N u m b e r O f T r i p l e s ) 結果は以下です。 https://jpsearch.go.jp/rdf/sparql/easy/?query=SELECT+(COUNT(*)+AS+%3FNumberOfTriples) WHERE+{ ++%3Fs+%3Fp+%3Fo+. } 本記事の執筆時点（2024年5月6日）において、12億8064万5565トリプルありました。 NumberOfTriples 1280645565 特定のプロパティでどれだけのトリプルが接続されているか 次に、特定のプロパティでどれだけのトリプルが接続されているかをカウントしてみます。以下がクエリ例です。 ...

概要 学習指導要領LODは以下のように説明されています。 学習指導要領LODは、文部科学省が公開している学習指導要領と教育要領の内容・コードおよび関連する情報をLinked Open Data (LOD) として公開します。LOD化の対象は、現在公開されている全ての学校種別の新旧学習指導要領と教育要領（一部改正を含む）コード表の最新版です。 https://jp-cos.github.io/ このデータセットを使う機会がありましたので、使い方に関する備忘録です。 SPARQLエンドポイントの構築 今回は、DYDRAを使用します。 https://dydra.com/ 以下が登録した結果です。 https://dydra.com/ut-digital-archives/jp-cos/ Snorqlの作成 SPARQLエンドポイントを使いやすくするため、Snorqlを用意しました。 https://sukilam-educational-metadata.github.io/etc/jp-cos/ 検索例 以下のクエリにより、「学習指導要領（jp-cos:CourseOfStudy）」毎の「細目（jp-cos:Item）」の数を把握することができます。 https://sukilam-educational-metadata.github.io/etc/jp-cos/?query=PREFIX+rdf%3A+<http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F1999%2F02%2F22-rdf-syntax-ns%23> PREFIX+jp-cos%3A+<https%3A%2F%2Fw3id.org%2Fjp-cos%2F> SELECT+%3FcourseOfStudy+(count(distinct+%3Fs)+as+%3Fcount)++WHERE+{ ++%3FcourseOfStudy+rdf%3Atype+<https%3A%2F%2Fw3id.org%2Fjp-cos%2FCourseOfStudy>+.+ ++%3Fs+jp-cos%3AcourseOfStudy+%3FcourseOfStudy+.+ }+ GROUP+BY+%3FcourseOfStudy ORDER+BY+desc(%3Fcount) Yasguiで可視化する 以下がYasuiでの可視化例です。UpperSecondary（高等学校, jp-cos:school/UpperSecondary）の細目が多いようです。 https://api.triplydb.com/s/Vhi86jwiH まとめ 学習指導要領LODの作成者の方々に感謝いたします。 学習指導要領LODの利用にあたり、参考になりましたら幸いです。

概要 メディア芸術データベースが2024/1/31に正式公開されました。 https://mediaarts-db.artmuseums.go.jp/ 本記事では、メディア芸術データベースのSPARQLエンドポイントについて、Yasguiでの利用例を紹介します。Yasguiについては、以下の記事も参考になりましたら幸いです。 利用例 マンガ単行本の公開数の時系列変化 https://api.triplydb.com/s/AqIH1InmC ゲームパッケージの公開数の時系列変化 https://api.triplydb.com/s/L2REuOshZ “異世界"または"転生”‘を含むマンガ単行本公開数の時系列変化 https://api.triplydb.com/s/4ciTNJGb2 “かっぱ"を含む出版物の（ジャンル別）時系列変化 https://api.triplydb.com/s/LbzMGMo-O P P P S W } G O R R R E H R R E E E L E S } ? B O D F F F E R E r I U E I I I C E R n n n n n e N P R X X X T V e e e e e s D { I p p p p p o B B r s n ? C t t t t t u ( Y Y d c e 公 E u u u u u r S f h p 開 n n n n n c U ? D s e t 年 n e e e e e e B 公 E : m u e - - - - - S 開 S a n ? p f f f f f s s T 年 C < : e g t t t t t t c c R ( h - e u s s s s s h h ( ? ? t < f n n : : : : : e e ? g 公 t h t r e c c c c c m m 公 e 開 p t s e - o o o o o a a 開 n 年 : t : f n n n n n : : 年 r ) / p ( t f f f f f g d 月 e / s < C s i i i i i e a 日 w : h O : g g g g g n t , w / t U s r e w t N e n n n n n e P 1 . s p T a e e e e e u , w c : ( r p p p p p ? b 3 h / D c t t t t t g l 4 . e / I h u u u u u e i ) o m a S n n n n n n s r a w T { e e e e e r h A g . s I - - - - - e e S o . N f f f f f d 2 r a C t t t t t ; ? 0 g m T s s s s s ? 公 0 / a : : : : : 公 開 0 > z ? e f q q r 開 年 / o r n i u u e 年 ) 0 n e d e e e t 月 1 . s p l r r u 日 / c o o d y y r r o u i T n . d m r n s y ' f / c t c p " ? - n e h e か r s e ) " e っ e c p h m " ぱ s h t A t a q " o e u S t : u ' u m n p n e r a e ? s a r c # / n : m y e > v o / e _ o d / s . c e v . t a ) p r b c i / - n v m g 0 e " 1 d / i . s a e a r r v t i s c - e d s b / - f b t l s u # e > - g o b 5 v b l r 7 t b j a i 7 h u e x q n t p q 4 i . a p - n o r t h e a s t - 1 . e s . a m a z o n a w s . c o m " . まとめ メディア芸術データベースのSPARQLエンドポイントの利用例として、参考になりましたら幸いです。 ...

ジャパンサーチ利活用スキーマについて、最新の更新年ごとのアイテム数を視覚化してみましたので、その備忘録です。 https://api.triplydb.com/s/bfcE2qF65 以下のクエリをベースとしています。 https://zenn.dev/nakamura196/books/a4534e306de7e7/viewer/e38587 参考になりましたら幸いです。

概要 Cultural JapanのRDFストアには、展覧会に関する情報が格納されています。rdf:typeにtype:展覧会を指定する以下のようなクエリを用いて、一覧を取得できます。 P P s } R R e ? E E l s F F e I I c r X X t d f t r d : r y d i t d p f s y f e s t p s : : i e : n l < < c t a h h t y b t t p e t t e l p p : s : w 展 ? : h 覧 l e 会 a w r ; b j w e e p w l s . { e w . a 3 r . c o h r . g g 2 . 0 j 0 p 0 / / t 0 e 1 r / m r / d t f y - p s e c / h > e m a # > https://ld.cultural.jp/snorql/?query=select+distinct+*+where+{ %3Fs+rdf%3Atype+type%3A展覧会%3B +++++++rdfs%3Alabel+%3Flabel+.+ } ++ ...

概要 以下のようなRDFデータの公開ページを作成しました。 https://sukilam-educational-metadata.github.io/ 特に、以下のページから、SPARQLおよびSnorqlを用いたRDFデータに対する検索を行うことができます。Snorqlの利用にあたっては、「Snorql for Japan Search」を利用させていただいています。画面下部のクエリ例からお試しください。 https://sukilam-educational-metadata.github.io/snorql/ 本ページの公開にあたり、w3id.orgを用いた永続識別子の取得とSnorqlへのリダイレクトを行いましたので、その備忘録です。 SPARQLエンドポイントの準備 Dydraを用いてSPARQLエンドポイントを構築しました。 Snorqlの準備 Snorql for Japan Searchについては、以下を参考にしてください。 https://www.kanzaki.com/works/ld/jpsearch/snorql_ldb-about Snorqlのダウンロードについては、以下などを参考にしてください。 /ja/posts/6b7c5484b2f161/#snorqlの設定 またSnorqlのカスタマイズ方法については、以下などを参考にしてください。 公開ページの準備 今回は、GitHub Pagesを用いた公開ページの作成を行いました。まず、以下の組織アカウントを作成しました。 https://github.com/sukilam-educational-metadata そして以下のリポジトリを作成しました。 https://github.com/sukilam-educational-metadata/sukilam-educational-metadata.github.io GitHub Pagesを有効にすることで、以下URLから公開ページにアクセスできます。 https://sukilam-educational-metadata.github.io/ 先に準備したSnorqlも設定することで、以下のURLから、Snorqlにアクセスできます。 https://sukilam-educational-metadata.github.io/snorql/ w3id.orgを用いた永続識別子の取得 最後に、w3id.orgを用いた永続識別子の取得について説明します。w3id.orgの使用にあたっては、以下などを参考にしました。 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jkg/68/7/68_361/_pdf まず、以下のサイトをForkします。 https://github.com/perma-id/w3id.org そして、以下のプルリクエストを送りました。 https://github.com/perma-id/w3id.org/pull/3126/files 以下のように記述することで、https://w3id.org/sukilam-educational-metadata/学年/小6にアクセスすると、https://sukilam-educational-metadata.github.io/snorql/?describe=https://w3id.org/sukilam-educational-metadata/学年/小6に転送されます。 R e w r i t e R u l e h t t p s : / / s u k i l a m - e d u c a t i o n a l - m e t a d a t a . g i t h u b . i o / s n o r q l / ? d e s c r i b e = h t t p s : / / w 3 i d . o r g / s u k i l a m - e d u c a t i o n a l - m e t a d a t a / $ 1 [ R = 3 0 2 , L ] （※この記述内容については、改善の余地が多いと思います。） ...

概要 ジャパンサーチで使用されている「Snorql for Japan Search」のカスタマイズ方法について、その調査結果です。随時更新予定です。また誤りも含まれている可能性が高いので、ご注意ください。 メニュー ページのタイトルを変更する _ p o w e r e d B y L a b e l : " C u l t u r a l J a p a n " , " J a p a n S e a r c h " , 問い合わせ先のエンドポイントを変更する _ e n d p o i n t : " h t t p s : / / l d . c u l t u r a l . j p / s p a r q l / " , / " h t t p s : / / j p s e a r c h . g o . j p / r d f / s p a r q l / " , poweredByLinkのURLを変更する ...

概要 Yasgui（Yet Another Sparql GUI）は、SPARQLクエリおよびその結果を作成、共有、可視化するための様々な高度な機能を提供します。 https://github.com/TriplyDB/Yasgui 今回は、YasguiでジャパンサーチのSPARQLエンドポイントを使用して、各種可視化を試みます。 結果 テーブル表示 データセット別件数の可視化を行います。まずは、一般的なテーブル表示です。 結果 結果の絞り込みや並び替えなども可能です。 チャート 「チャート」タブを使用して、同結果のチャート表示を試みます。 結果 「Configure」から、使用するチャートの種類を変更できます。 ギャラリー 「ギャラリー」タブを使用して、歌麿の作品を表示します。 結果 以下の記述を参考に、?widgetなどの変数を用意します。 https://triply.cc/docs/yasgui#gallery マップ 「Geo」タブを使用して、経緯度をもつ場所を表示します。 結果 以下の記述を参考にします。GeoSPARQLセマンティクスを含むSPARQLの結果が必要とのことで、concat関数やbif:st_geomfromtext関数を使用しています。 https://triply.cc/docs/yasgui#geo ネットワーク 「Network」タブを使用して、クラス同士の関係を記述します。 結果 以下の記述を参考にし、constructクエリを使用します。 https://triply.cc/docs/yasgui#network タイムライン 「Timeline」タブを使用して、歌麿の作品（一部）をタイムラインに表示します。 結果 まとめ Yasguiを用いることで、さまざまな可視化を行うことができました。本記事が参考になりましたら幸いです。

Google Colabを用いたジャパンサーチRDFストアに対するSPARQLの実行例を示すノートブックを作成しました。Pythonを用いたRDFストア利用時の参考になりましたら幸いです。 https://colab.research.google.com/github/nakamura196/ndl_ocr/blob/main/ジャパンサーチのRDFストアを対象したSPARQLチュートリアル.ipynb 他にも以下のような参考サイト・チュートリアルがあります。 https://www.kanzaki.com/works/ld/jpsearch/ https://lab.ndl.go.jp/data_set/tutorial/