オントテキスト

オントテキストAD
会社種別	民間企業
業界	ソフトウェア ; セマンティックウェブ ; セマンティックテクノロジー ; リンクトデータ ; テキストマイニング ; 情報発見 ; グラフデータベース ; ナレッジエンジニアリングトリプルストア ; ナレッジグラフ
設立	2000
本部	ブルガリア
主要人物	アタナス・キリャコフ CEO; ヴァシル・モムチェフ、CTO; ヴェスカ・ダビドヴァ、COO
製品	オントテキストGraphDB、 Ontotextセマンティックプラットフォーム、GraphDBクラウド、メディア＆出版、マーケティングインテリジェンス、ライフサイエンス＆ヘルスケア、コンプライアンス＆ドキュメント管理、ギャラリー、図書館、アーカイブ、博物館 (GLAM)
Webサイト	Ontotext ウェブサイト

Ontotextは、データ管理に関するソフトウェアを生産するソフトウェア会社です。主な製品は、RDFデータベースのGraphDBと、ナレッジグラフに基づく汎用データ管理プラットフォームのOntotext Platformです。2000年にブルガリアで設立され、現在は国際的にオフィスを構えています。 ^{[3] Ontotextは、}BBCと共同で、2010年から初期の大規模な産業用セマンティックアプリケーションの1つであるDynamic Semantic Publishingを開発しました。^[4]

Ontotext GraphDB（旧称OWLIM）は、メタデータとマスターデータ管理、グラフ分析、データ公開に最適化されたRDF トリプルストアです。バージョン8.0以降、GraphDBはOpenRefineを統合し、表形式データの取り込みと調整を容易にしています。^[5] Ontotext Platformは、ナレッジグラフのアイデアを中心とした汎用データ管理ツールです。^[3]

オントテキスト GraphDB

Ontotext GraphDB（旧称BigOWLIM）は、Ontotextが作成したナレッジグラフ^[7]を操作できるグラフベースのデータベース^[6]で、RDFグラフデータモデル^[8]とSPARQLクエリ言語^{[9]に準拠しています。一部の人はこれを}NoSQLデータベースとして分類しています。つまり、他のデータベースのようにテーブルを使用しないということです。 ^[10] 2014年にOntotextはSonesから商標「GraphDB」を取得しました。^[^{引用が必要}^]

GraphDBは、高度なオントロジー（エンティティ、そのプロパティ、およびそれらの関係の仕様）リポジトリでもあります。 ^[11]データベースの基本的な考え方は、オブジェクト間の意味的関係を保存するセマンティックリポジトリです。^[12]

建築

GraphDBは、セマンティックナレッジグラフデータを保存および管理するために使用されます。^[7]RDF4Jアーキテクチャ上に構築され、 RDFデータを処理するためにRDF4Jのストレージおよび推論層（SAIL）を使用して実装されています。^{[引用が必要]}アーキテクチャは、3つの主要なコンポーネントで構成されています。^{[引用が必要]}

ワークベンチは Web ベースの管理ツールです。ユーザーインターフェイスは RDF4J ワークベンチ Web アプリケーションに基づいています。
エンジンは、クエリオプティマイザー、推論エンジン、^[13]、ストレージおよびプラグインマネージャーで構成されています。 ^{[引用が必要]} GraphDBの推論エンジンは前向き連鎖であり、与えられた事前確率から前向きに推論し、完全な実現を目指します。^[12]プラグインマネージャーはユーザー定義のインデックスをサポートし、実行時に動的に構成できます。^{[引用が必要]}

用途

Ontotext Graph DBは、遺伝学、^[14] 医療、^[15] データフォレンジック、^[16] 文化遺産研究、^[17] 地理学、^[18] インフラ計画、^[19] 土木工学、^[20] デジタル歴史学、^[21]海洋学[ ^22]などで使用されています。商業顧客には、 BBC、^[23]フィナンシャルタイムズ、^[24] シュプリンガーネイチャー、^[25]英国議会、^[26]^[27]アストラゼネカ^[23]などがあります。

参照

参考文献

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外部リンク

Ontotext の製品ウェブサイト
GraphDB 用 Apache ライセンス Workbench の Github リポジトリ
2020年1月15日のOntotext GraphDBに関する記事を登録する
GraphDB の W3.org エントリ

[1] 「Ontotext GraphDB」。Ontotext。

[2] 「GraphDB Cloud」。Ontotext。

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[14] Poncheewin, Wasin; Hermes, Gerben DA; van Dam, Jesse CJ; Koehorst, Jasper J.; Smidt, Hauke; Schaap, Peter J. (2020). 「NG-Tax 2.0: ハイスループットアンプリコン解析のためのセマンティックフレームワーク」. Frontiers in Genetics . 10 : 1366. doi : 10.3389/fgene.2019.01366 . ISSN 1664-8021. PMC 6989550. PMID 32117417 .

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[16] Zhuhadar, Leyla; Ciampa, Mark (2019年3月1日). 「大規模なデータセットによる認知コンピューティングの学習イノベーションの活用: オフショアのパナマ文書漏洩を利用したパターンの発見」. Computers in Human Behavior . 92 :507–518. doi :10.1016/j.chb.2017.12.013. ISSN 0747-5632. S2CID 59528294.

[17] Damiano, Rossana; Lombardo, Vincenzo; Lieto, Antonio; Borra, Davide (2016 年 7 月 1 日)。「創造的知性による文化遺産リポジトリの探索。Labyrinth 3D システム」。Entertainment Computing。16 : 41–52。doi : 10.1016 / j.entcom.2016.05.002。hdl : 2318 / 1578514。ISSN 1875-9521。S2CID 31774697 。

[18] Panasiuk, Oleksandra (2019). 「Schema.org による観光向け GeoData の表現」(PDF) 。2021 年4 月 15 日閲覧。

[19] アッザム、アムル;アーリアン、ペブ・ルズウォノ。チェッコーニ、アレッシオ。ディ・チッチョ、クラウディオ。エカプトラ、ファジャール J.フェルナンデス・ガルシア、ハビエル・ダビデ。カランパタキス、ソティリス。キースリング、エルマー。 Musil、Angelika (2019)、Antonella Longo、Maria Fazio (編)、The CitySPIN Platform: A CPSS Environmental for City-wide Infrastructures (PDF)、ビルバオ、スペイン: CEUR Workshop Proceedings、57–64 ページ、 4 月 15 日取得2021年

[20] Nundloll, Vatsala; Lamb, Rob; Hankin, Barry; Blair, Gordon (2021年4月1日). 「洪水リスク管理領域のデータ統合を可能にするセマンティックアプローチ」.環境課題. 3 : 100064. Bibcode :2021EnvCh...300064N. doi : 10.1016/j.envc.2021.100064 . ISSN 2667-0100.

[21] Quaresma, Paulo (2020). 「歴史テキストからの情報抽出：ケーススタディ」（PDF）。 2021年4月15日閲覧。

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[:5-23] Anadiotis, George. 「グラフデータベースとRDF：それは家族の問題です」ZDNet 。 2020年12月9日閲覧。

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