SKOSsy：利用DBPedia自动生成叙词表？
2011/12/13 点击数：1029
[作者] 编目精灵III
[单位] 编目精灵III
[摘要] 奥地利的语义Web公司（Semantic Web Compan）正在开发一个自动生成英语和德语叙词表的工具SKOSsy。SKOSsy可以针对某个领域，从维基百科的关联数据形式DBPedia中抽取数据，生成基于SKOS的叙词表“种子”，随后再使用专门的叙词表编辑工具清理，增加概念、关系及链接等。
奥地利的语义Web公司（Semantic Web Compan）正在开发一个自动生成英语和德语叙词表的工具SKOSsy。SKOSsy可以针对某个领域，从维基百科的关联数据形式DBPedia中抽取数据，生成基于SKOS的叙词表“种子”，随后再使用专门的叙词表编辑工具清理，增加概念、关系及链接等。也就是说不必一切从零开始了。
据该公司博客介绍，利用SKOSsy制作某一领域叙词表雏形，然后使用PoolParty系列工具完成词表，进而自动标引、形成检索系统的过程如下：
1、在维基百科/DBPedia中找到最合适的类别
2、由SKOSsy遍历DBPedia收集所有资源、等级与非等级关系、交替标签、定义及其他属性，并组织成一个有效的SKOS叙词表。整个过程持续几分钟。
3、把初成的叙词表装入PoolParty Thesaurus Manager (PPT)，人工完善。
4、使用PoolParty Extractor (PPX)生成定制的文本抽取器。
5、用PPX从文档中自动抽取命名的实体并做索引。
6、数秒钟后语义搜索引擎就可以用了。 PoolParty Semantic Search (PPS)可以提供类别自动完成、分面检索、内容推荐（类似检索）及智能检索提示。
这广告实在很生动。虽然博文中提供了一个自动生成的示例词表的链接，但需要登录才能看，效果不明。想要实际体验的话，可以向他们发送自己感兴趣的领域，他们会向你发送测试邀请，或者为你准备一段演示。
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