개요

하고 싶은 일은 제목과 같다

wikidata에서는 글을 식별하기 위해'단어'가 아닌 Q와 P에서 시작하는 IDentity ID를 사용하기 때문에 고려해야 한다.

위키백과에서'도요타 자동차'라는 문자열은 Label 등

에 해당한다

도요타 자동차entity ID는Q53268

기업명 표기도 흡수해야 한다

'도요타 자동차'라벨은 있지만'도요타'라벨은 없다

단,'도요타'에 문의해도 자회사 일람표

취득 희망

예를 들어'도요타 자동차'에 대해 위키백과에 표시된 흔들림 정보alias,alos known as에도 다음과 같은'도요타'가 포함되어 있다.

언어language에 대한 정보를 제대로 제공하지 않으면 결과가 잘 나타나지 않습니다.

결과 및 쿼리 고려

여기. 다음 쿼리는 누구나 브라우저를 통해 수행할 수 있습니다.

'도요타 자동차'를'도요타'로 바꿔도 결과를 얻을 수 있다

"Fujitsu"로 교체해도 원활하게 진행

SELECT  ?itemLabel ?subitem ?subitemLabel ?subitemAltLabel ?itemDescription WHERE {
  ?item wdt:P31 wd:Q4830453.
  ?item  skos:altLabel ?altabel .
  ?item rdfs:label  ?label .
  FILTER(?label = "トヨタ自動車"@ja || ?altabel = "トヨタ自動車"@ja )
  ?subitem wdt:P31 wd:Q4830453.
  ?subitem wdt:P749 ?item
  SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "ja,en". }
}
LIMIT 100

디테일

사전 지식

위키데이터 주위와 관련된 기본 정보만

wikidata 정보

위키백과 등을 활용한 컨소시엄 프로젝트 중 하나

지식 기반의 사전과 유사한 느낌

이렇게 지식을 바탕으로 하는 것은 여러 곳에서 할 수 있지만 개방 지명도가 높다면 위키데이터가 가장 유망한 후보일 수 있다

언어에 의존하지 않는 방법으로 위키백과 글을 만드는 프로젝트에서도 위키데이터를 사용합니다

SPARQL을 사용하여 wikidata 데이터 검색 가능

업무에서 사용하는 RDB에 대한 SQL 조회보다 추상적인 QA 시스템 검색이 가능한가

예를 들어 "가장 많은 배우가 연기하는 역할은?"같은 질문을 할 수 있습니다.

이 대답, 드라큘라가 맞았나요?

끝까지 위키데이터에 있는 데이터가 원본으로서의 잠정적 대답임을 주의해야 한다

SPARQL 정보

RDF 쿼리 언어 중 하나

조회 언어이기 때문에 SQL처럼 특정한 데이터 집합에서 특정한 데이터를 검색하는 데 사용(집합)

위에서 말한 바와 같이 추상적인 조회를 만들 수 있다

RDF에 대해 뒤에 서술하지만 RDF의 조회 언어이기 때문에 조회의 형식도 RDF의 성질에 따른다

Proog를 접한 사람이라면 비슷한 인상을 받을 수 있다

파이썬 등에서 실행할 수 있는 라이브러리도 몇 개 있다

RDF 정보

주어, 술어, 목적어의 형식으로 자원에 대한 정보를 나타내는 구조

W3C 표준화

주제 밖의 말, RDF도 의미론을 부여받았어요. Proloog의 선언적 의미론과 가깝다고 느낀다

원래는 의미 웹에 사용되는 표준이었지만 조종지식을 바탕으로 기본적인 구조로 많이 채택된 것 같다

WikidataQueryService(WQS) 정보

브라우저에서wikidata까지의 SPARQL 조회를 누구나 쉽게 시도할 수 있다

예제도 풍부하다

고양이 일람표를 열거하다 또는

그림, 그래프 등 UI도 있어 정말 대단해

대통령 관계도 또는

조회에 따라 타임아웃이 되기 쉬우므로 이 상황에서 리미트를 넣으면 결과를 얻을 수 있다(한정적일 수도 있지만) 한번 시도해 보세요.
나는

에서 들은 이 영상에서 들은

SPARQL의 조회가 URL에 포함되어 있기 때문에 직접 만든 조회는 URL을 통해 교환할 수 있어 편리하다

시행 오류 기록

나중에 쓰기

고찰하다.

Python 코드에서 SPARQL을 호출하는 라이브러리 등 기업 이름을 검색 문자열에 자유 변수로 삽입하여 Pythhon 코드로 실행하면 더욱 유연합니다

이 경우 엔노재도 같이 주는 게 좋다

이번엔 자회사 추출을 위해 ddt: P749(상부 조직)라는 용어를 사용했지만 여기서는 다른 용어를 사용해 보고 반대의 OR를 취하는 것이 좋다.

자본 합작 또는 이런 관계로 정의된 자회사도 있기 때문

Reference

이 문제에 관하여(wikidata를 정보원으로 하여 SPARQL을 통해 회사명에서 자회사명 일람을 얻다), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/Shingo_KAMATA/items/b1b6e06321323876b50f

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wikidata를 정보원으로 하여 SPARQL을 통해 회사명에서 자회사명 일람을 얻다

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