言語リンクオープンデータ

自然言語処理、言語学、および隣接分野において、言語リンクオープンデータ (LLOD) は、リンクデータの原則に従って言語リソースを作成、共有、および (再利用) することに関係する手法と学際的なコミュニティを表します。言語リンクオープンデータクラウドは、 Open Knowledge Foundationの Open Linguistics Working Group (OWLG) によって考案され、管理されていますが、それ以来、いくつかのW3Cコミュニティグループ、研究プロジェクト、およびインフラストラクチャの取り組みの中心的な活動拠点となっています。

定義と開発

言語学的リンクドオープンデータは、以下の原則に従って言語学および自然言語処理のためのデータの公開を記述するものである: ^[1]

データは、クリエイティブコモンズライセンスなどのライセンスを使用してオープンにライセンスされる必要があります。
データセット内の要素は、 URIによって一意に識別される必要があります。
URI が解決され、ユーザーは Web ブラウザーを使用して詳細情報にアクセスできるようになります。
LLOD リソースを解決すると、リソース記述フレームワーク(RDF)などのWeb 標準を使用して結果が返される必要があります。
ユーザーが新しいリソースを発見し、セマンティクスを提供できるように、他のリソースへのリンクを含める必要があります。

LLODの主な利点は次のように特定されています: ^[2]

表現: リンクされたグラフは、言語データのより柔軟な表現形式です。
相互運用性: 共通の RDF モデルを簡単に統合できます。
フェデレーション: 複数のソースからのデータを簡単に組み合わせることができます。
エコシステム: RDF およびリンクデータ用のツールは、オープンソースライセンスの下で広く利用可能です。
表現力: 既存の語彙は言語リソースを表現するのに役立ちます。
セマンティクス: 共通リンクは、意図する内容を表します。
動的性: Web データは継続的に改善できます。

LLODクラウドダイアグラムのホームはlinguistic-lod.orgにあります^[3]

LLOD語彙

メタデータの収集と LLOD クラウドダイアグラムの生成に加えて、LLOD コミュニティは、語彙、メタデータ、ベストプラクティスの推奨事項に関するコミュニティ標準の開発を推進しています。

Cimiano et al. (2020)による最新技術の概要によると、^[4]これらには以下が含まれます。

語彙リソースのモデリング
- OntoLex-Lemon、語彙リソース（機械可読辞書、多言語用語集、オントロジー語彙化）のコミュニティ標準^[5]
言語注釈のモデリング（コーパスまたはNLP）
- Web Annotation、Webリソース（テキストまたはその他）の注釈に関するW3C標準^[6]
- NLP交換フォーマット（NIF）、テキストの文法注釈のためのコミュニティ標準^[7]
- CoNLL-RDFは、従来のTSV（「CoNLL」）形式のコーパスのRDF表現のためのNIFベースの語彙である^[8]
- POWLAは、NIF、CoNLL-RDF、Web Annotationを補完するために使用できる一般的な言語データ構造の語彙である^[9]
言語データカテゴリ
- 言語注釈オントロジー（OLiA）による言語注釈^[10]
- 語彙リソースの文法やその他の特徴のためのlexinfo ^[11]
言語識別用
- IETF BCP 47言語タグを使用した言語タグ付き文字列として
- lexvo.orgが提供するISO 639-3 URI ^[12]
- ISO 639 でカバーされていない言語変種用のGlottolog URI付き
メタデータ用
- Dublin Core は、Webリソースを記述するために使用できる用語のコミュニティ標準です。
- データカタログ語彙（DCAT）、ウェブ上で公開されるデータカタログのW3C標準^[13]
- METASHARE-OWL、言語リソースメタデータの語彙^[14]

2020年半ば現在、これらのコミュニティ標準のほとんどは活発に作業されています。特に問題となっているのは、言語注釈に関する複数の互換性のない標準が存在することです。2020年初頭、W3CコミュニティグループLinked Data for Language Technologyは、ウェブ上の言語注釈のためのこれらの（およびその他の）語彙の統合に向けて取り組み始めました。^[15]

コミュニティ

LLOD クラウドダイアグラムは、言語リソースの専門家によるオープンで学際的な組織である Open Knowledge Foundation (2014 年からは Open Knowledge ) の Open Linguistics Working Group (OWLG) によって開発され、管理されています。

OWLG はコミュニティイベントを企画し、LLOD 開発を調整し、LLOD 貢献者とユーザー間の学際的なコミュニケーションを促進します。

いくつかの W3C ビジネスおよびコミュニティグループは、LLOD の専門的な側面に焦点を当てています。

W3C オントロジー-レキシカコミュニティグループ ( OntoLex ) は、LLOD クラウド内の機械可読辞書の仕様を開発および管理しています。
W3Cの多言語リンクオープンデータコミュニティグループのためのベストプラクティスは、多言語リンクオープンデータを作成するためのベストプラクティスに関する情報を収集しています。^[16]
W3Cの言語技術のためのリンクデータコミュニティグループは、リンクデータを使用する言語技術アプリケーションのユーザー事例と要件をまとめています。^[17]

LLODの開発は、一連の国際ワークショップ、データソン、関連出版物によって推進され、文書化されています。その中には次のようなものがあります。

言語学におけるリンクデータ（LDL）、毎年開催される科学ワークショップ、2012年に開始
企業向け多言語リンクオープンデータ (MLODE)、半年ごとのコミュニティミーティング (2012 年と 2014 年)
言語リンクオープンデータ（SD-LLOD）に関するサマーデータソン、2015年から2年ごとに開催されるデータソン

LLODの応用

言語リンクオープンデータは、さまざまな科学的研究の問題に対処するために適用されます。

経験言語学、計算文献学、自然言語処理のすべての分野において、言語注釈と言語マークアップは分析の中心的な要素です。しかし、この分野の進歩は相互運用性の課題、特に異なるリソースやツールに使用される語彙や注釈スキームの違いによって妨げられています。Linked Data を使用して言語リソースとオントロジー/用語リポジトリを接続すると、共有語彙の再利用と、共通の基準に対する解釈が容易になります。
コーパス言語学と計算文献学では、重複マークアップは従来のXML形式にとって悪名高い問題である。そのため、1990年代後半からグラフベースのデータモデルが提案されてきた。^[18]これらは伝統的に複数の相互リンクされたXMLファイル（スタンドオフXML）によって表現されるが、^[19]これは市販のXML技術では十分にサポートされていない。^[20]このような複雑な注釈をLinked Dataとしてモデル化することは、スタンドオフXMLと意味的に同等の形式主義を表すが、^[21]特別な目的の技術は必要なく、代わりに既存のRDFエコシステムに依存する。
多言語の問題には、 Global WordNet Association の Interlingual Index で実行されているWordNetなどの語彙リソースのリンクや、 BabelNetで実行されている WordNet と Wikipedia などの異種リソースの相互接続が含まれます。
言語資源情報の標準化のためのフォーラムの提供

言語リンクオープンデータは、

ウェブ上で語彙データをリンクするためのベストプラクティス（ OntoLex規約に従って公開されたデータの場合）
ウェブ上で注釈を作成するためのベストプラクティス（例：ウェブ注釈標準の使用）
重複マークアップを含むテキストリソースのモデリングと共有に関するベストプラクティス

選ばれた研究プロジェクト

LLODの用途と開発は、いくつかの大規模な研究プロジェクトの対象となっており、その中には

LOD2. 相互リンクされたデータからの知識の創造（EU11か国＋韓国、2010～2014年）^[22]
MONNET. ネットワーク化された知識のための多言語オントロジー（EU5か国、2010-2013年）^[23]
LIDER. 欧州全域の企業におけるクロスメディアおよび多言語コンテンツ分析を実現するLinked Data（EU5か国、2013～2015年）^[24]
QTLeap. 深層言語工学アプローチによる高品質翻訳（EU6か国、2013～2016年）^[25]
LiODi. リンクされたオープン辞書（BMBF eHumanities Early Career Research Group、ゲーテ大学フランクフルト、ドイツ、2015–2020年）^[26]
FREME. デジタルコンテンツの多言語化と意味的充実のための電子サービスのオープンフレームワーク（EU6か国、2015年～2017年）^[27]
POSTDATA. 詩の標準化とリンクされたオープンデータ（ERCスターティンググラント、UNED、スペイン、2016–2021）^[28]
Linking Latin (ERC Consolidator Grant、Universita Cattolica del Sacro Cuore、イタリア、2018 ～ 2023 年) ^[29]
Pret-a-LLOD (EU 5 か国、2019 ～ 2021 年) ^[30]
NexusLinguarum. ウェブ中心の言語データサイエンスのための欧州ネットワーク（COSTアクション、35のCOST国、2つの近隣国、1つの国際パートナー国、2019〜2023年）^[31]

選択されたリソース

2018 年 10 月現在、LLOD 図で最も頻繁にリンクされている 10 個のリソースは次のとおりです (リンクされたデータセットの数順)。

言語注釈オントロジー（OLiA、74のデータセットにリンク）は、言語注釈と文法メタデータの参照用語を提供します。
WordNet (51 のデータセットにリンク) は、英語の語彙データベースであり、他の言語用の同様のデータベースを開発するための要であり、いくつかのエディションがあります (プリンストンエディションは 36 のデータセットにリンクされています。W3C エディションは 8 つのデータセットにリンクされています。VU エディションは 7 つのデータセットにリンクされています)。
DBpedia (50 のデータセットにリンク) Wikipedia に基づく世界一般知識の多言語知識ベース。
lexinfo.net（36 のデータセットにリンク）は、語彙リソースの参照用語を提供します。
BabelNet (33 のデータセットにリンク)は、WordNet や Wikipedia などさまざまなリソースの集約に基づいた多言語語彙化意味ネットワークです。
lexvo.org (26 のデータセットにリンク) は、言語識別子やその他の言語関連データを提供します。最も重要なのは、lexvo が言語識別子のISO 639-3 3 文字コードの RDF 表現とこれらの言語に関する情報を提供していることです。
ISO 12620データカテゴリレジストリ (ISOcat、RDF 版、10 個のデータセットにリンク) は、さまざまな言語関連の用語の半構造化リポジトリを提供します。ISOcat は、マックスプランク心理言語学研究所の The Language Archive またはDOBESプロジェクトによってホストされていますが、現在はCLARINに移行中です。
UBY（RDF版lemon-Uby、9つのデータセットにリンク）、さまざまな語彙リソースから集約された英語の語彙ネットワーク。
Glottolog（7 つのデータセットにリンク）は、特に lexvo.org でカバーされていない多くの低リソース言語に対して、きめ細かい言語識別子を提供します。
Wiktionary - DBpediaリンク ( wiktionary.dbpedia.org、7 つのデータセットにリンクされています)、DBpedia の概念の Wiktionary ベースの語彙化。
DBnary は、23 のウィキオナリー言語版の RDF バージョンです。

側面

この用語のさまざまな側面、その適用性、特定の種類のリソースに関して、多くの議論が繰り返されています。^[32]

言語データ: 範囲と分類

LLOD クラウドダイアグラムには、言語研究で使用または作成されたリソースの他に、DBpediaなど、もともと言語科学や言語技術への関心によって開発されたわけではないオントロジー、用語集、一般的な知識ベースも含まれます。LLOD ダイアグラムに含めるための基準として、OWLG は「言語的関連性」を要求しています。「データセットは、言語研究や自然言語処理の目的で使用できる言語データを提供または記述する場合、言語的に関連性があります。」^[33]これには、厳密な意味での言語リソース（「条件1」：言語科学または言語技術への応用のために作成された、注釈付きまたはその他の構造化されたリソース。言語学関連のジャーナルまたは会議での科学出版物などで実証されている）が含まれますが、「言語リソースの注釈付け、拡充、検索、または分類に使用できるリソース... [その関連性は]（言語的関連性が確認される）リソースと条件（1）を満たすリソースとの間のリンクの存在によって検証できる場合」（「条件2」））も含まれます。^[34]

関連する問題として、言語的に関連するデータセット（または一般的な言語リソース）の分類があります。OWLGは、LLODクラウドダイアグラムの次の分類を開発しました。^[35]

コーパス: 言語学的に分析された言語データの集合
語彙集: 語彙概念データ
- 語彙リソース: 語彙集と辞書
- 用語ベース: 用語集、シソーラス、知識ベース
メタデータ
- 言語リソースのメタデータ（デジタル言語リソースや印刷された書籍を含む言語リソースに関するメタデータ）
- 言語データカテゴリ (言語カテゴリ、言語識別子を含む言語用語に関するメタデータ)
- 類型データベース（個々の言語、特にその言語の言語的特徴に関するメタデータ）
その他（まだ分類されていないリソースのプレースホルダー）^[1]

この分類では、用語ベースは文法情報を提供しないという点で若干異なる可能性があることに注意してください。ただし、用語ベースは意味知識を形式化するため、名前付きエンティティの認識や照応解決などの自然言語処理タスクに内在的な関連性があります。

オープンデータ: 利用可能性

LLODはLinked Open Dataに関連して定義されており、LLODリソース（データ）はOpen Definitionに従ったライセンスに準拠する必要があります。^[36]ただし、LLODクラウドダイアグラム（およびLODダイアグラム）を生成する場合、これはまだ強制されていないようです。そのため、技術的な基準はWeb上での可用性とメタデータエントリです。OWLGでは、非商用（学術）リソースを現時点では（2015年）受け入れ、その後LLODクラウドの成長に合わせてより厳しい要件を強制するという一般的な合意を得て含めることができるかどうかが繰り返し議論されてきました。2018年1月時点で、この動きがいつ起こるかについてはまだ合意されていませんでした。^[37] 2020年1月時点で、86のLLODリソースについて機械可読ライセンスメタデータが利用可能であり、そのうち82はオープンライセンスを採用し、4つは非商用ライセンスを採用しています。^[38]

より広い意味では、LLOD技術（インフラストラクチャ、ツール、語彙）という用語は、実際にオープンリソースが関係しているかどうかに関係なく、技術を指すために使用されることもあります。たとえば、いくつかの商用ビジネスケースを特徴とするEUプロジェクトPret-a-LLODの名称で使用されています。 ^[39]これは、オープンデータを消費する（提供するのではなく）アプリケーションの場合に正当化されますが、さらに、リンクデータ技術と他のLLOD規則の採用（特に、LLODのコンテキストで開発されたRDF語彙の使用）が、LLODリソース（オープンリソース）のシームレスな統合を容易にするために適用される場合にも正当化されます。

略語「LLOD」は、LLOD技術（処理されるデータの法的地位とは無関係に、リンクデータとLLOD語彙の使用）とLLODリソース（オープンデータ）のどちらを指す場合にも使用できます。曖昧さを回避するために、「LLODリソース」と「LLOD技術」という用語を使用できます。非オープンリソースへの適用または適用性を強調するために、「LLD」（言語リンクデータ）も使用されています。^[40]妥協案として、この技術の頭字語「LL(O)D」があります。非オープンリソースを含む「ライセンス付き言語リンクデータ」クラウドは、現在（2020年6月）は存在しません。^[38]

リンクデータ: フォーマット

リンクトデータの定義には、RDFまたは関連標準の適用が必要である。これには、W3C勧告のSPARQL、Turtle、JSON-LD、RDF-XML、RDFaなどが含まれる。しかし、言語技術と言語科学では、現在他の形式主義がより一般的であり、そのようなデータをLLODクラウドダイアグラムに含めることが時折要求されている。^[32]そのような言語のいくつかには、W3C標準化のラッピングメカニズムが存在し（たとえば、XML、CSV、またはリレーショナルデータベースの場合、知識抽出#構造化ソースからRDFへの抽出を参照）、そのようなデータは、対応するマッピングがソースデータとともに提供されるという条件下で統合できる。

選択された文献

2022年のレビュー論文は次のとおりです。

Anas Fahad Khan、Christian Chiarcos、Thierry Declerck、他 (2022 年 9 月 26 日)。「言語学と Web テクノロジーの出会い。言語リンクデータのモデリングにおける最近の進歩」。セマンティックウェブ。13 (6): 987–1050。doi : 10.3233 / SW -222859。ISSN 1570-0844。Wikidata Q118877323 。

LLODの最新技術に関する詳細な説明は、

Cimiano, Philipp; Chiarcos, Christian; McCrae, John P.; Gracia, Jorge (2020)。言語リンクデータ：表現、生成、アプリケーション。Springer International Publishing

言語リンクオープンデータクラウドの概念は、もともと

Chiarcos, Christian, Hellmann, Sebastian, Nordhoff, Sebastian ( 2011 ). 言語学的にリンクされたオープンデータクラウドに向けて: オープン言語学ワーキンググループ。TAL ( Traitement Automatique des Langues)、52 (3)、245–275。

このテーマに関する最初の本は

Christian Chiarcos、Sebastian Nordhoff、Sebastian Hellmann (編著、2012 年)。言語学におけるリンクデータ。言語データと言語メタデータの表現と接続。Springer、ハイデルベルク。

Cimiano et al. (2020)によると、^[41]それ以降の他の重要な出版物には以下が含まれる。

Christian Chiarcos、Steven Moran、Pablo N. Mendes、Sebastian Nordhoff、Richard Littauer。言語リソースのリンクされたオープンデータクラウドの構築：動機と開発。Iryna Gurevych および Jungi Kim (編)、『The People's Web Meets NLP. Collaboratively Constructed Language Resources』、Springer、Heidelberg、2013 年。
Christian Chiarcos、John McCrae、Philipp Cimiano、Christiane Fellbaum。言語学のためのオープンデータに向けて：語彙リンクデータ。Alessandro Oltramari、Piek Vossen、Lu Qin、Eduard Hovy（編）、『オントロジーと語彙リソースの研究の新動向』。Springer、ハイデルベルク、2013年。
ホルヘ・グラシア、エレナ・モンティエル・ポンソーダ、フィリップ・シミアーノ、アスンシオン・ゴメス・ペレス、ポール・ブイテラール、ジョン・マックレー。多言語 Web of Data への挑戦。Journal of Web Semantics、vol. 11、63–71ページ。エルゼビア BV、2012 年。

2015年から2019年までの動向は、以下の書籍にまとめられています。

パレハ・ローラ、アントニオ、ラスト、バーバラ、ブルーム、マリア、キアルコス、クリスチャン（編著、2020年）。言語科学における共同データ集約型研究のための言語リンクオープンデータリソースの開発。MITプレス

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[39] “Prêt-à-LLOD – プレタLLODプロジェクトWebサイト” . 2020年6月5日に取得。

[40] Cimiano、Chiarcos、Gracia、McCrae (2020) の本のタイトルを参照してください。ただし、頭字語 LLD (2020 年 6 月: Google Scholar の明確な一致が 7 件) は、LLOD (2020 年 6 月: Google Scholar の明確な一致が 309 件) と比較するとあまり使用されていないようです。

[41] Cimiano, Philipp; Chiarcos, Christian; McCrae, John P.; Gracia, Jorge (2020). 言語リンクデータ: 表現、生成、アプリケーション。Springer International Publishing。pp. vi. ISBN 978-3-030-30224-5。