Pular para o conteúdo principal

Lattes2Wikidata - Mapeamento de Elementos e Atributos - Grupo DADOS-GERAIS

Considerando os seguintes levantamentos:

Estrutura de Elementos do Lattes

Atributos e Domínios do Lattes

Na tabela abaixo está a primeira parte do mapeamento de atributos de elementos que pertencem ao grupo Dados Gerais (nível 1). É importante ressaltar que:

1) 79 atributos não tiverem uma propriedade PNode identificada. Nesses casos será usado o próprio nome do atributo na conversão

2) alguns atributos irão gerar mais de uma aresta uma vez que serão convertidos para o modelo de hiper relacional (com uso de qualificadores)

3) Usei o template abaixo para validar se a escolha das propriedades estava coerente

https://www.wikidata.org/wiki/Template:Person_properties

O próximo passo será escrever o programa python para transformar XML em KGTK dessa parte dos elementos e atributos.

Comentários

  1. Respostas
    1. Já estou codificando e consegui gerar uma primeira versão e validar o formato com kgtk validate. Ainda existem muitos ajuste a serem feitos no processo de conversão da árvore XML no hiper-grafo KGTK

      Excluir

Postar um comentário

Sinta-se a vontade para comentar. Críticas construtivas são sempre bem vindas.

Postagens mais visitadas deste blog

Connected Papers: Uma abordagem alternativa para revisão da literatura

Durante um projeto de pesquisa podemos encontrar um artigo que nos identificamos em termos de problema de pesquisa e também de solução. Então surge a vontade de saber como essa área de pesquisa se desenvolveu até chegar a esse ponto ou quais desdobramentos ocorreram a partir dessa solução proposta para identificar o estado da arte nesse tema. Podemos seguir duas abordagens:  realizar uma revisão sistemática usando palavras chaves que melhor caracterizam o tema em bibliotecas digitais de referência para encontrar artigos relacionados ou realizar snowballing ancorado nesse artigo que identificamos previamente, explorando os artigos citados (backward) ou os artigos que o citam (forward)  Mas a ferramenta Connected Papers propõe uma abordagem alternativa para essa busca. O problema inicial é dado um artigo de interesse, precisamos encontrar outros artigos relacionados de "certa forma". Find different methods and approaches to the same subject Track down the state of the art rese...

Knowledge Graphs as a source of trust for LLM-powered enterprise question answering - Leitura de Artigo

J. Sequeda, D. Allemang and B. Jacob, Knowledge Graphs as a source of trust for LLM-powered enterprise question answering, Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web (2025), doi: https://doi.org/10.1016/j.websem.2024.100858. 1. Introduction These question answering systems that enable to chat with your structured data hold tremendous potential for transforming the way self service and data-driven decision making is executed within enterprises. Self service and data-driven decision making in organizations today is largly made through Business Intelligence (BI) and analytics reporting. Data teams gather the original data, integrate the data, build a SQL data warehouse (i.e. star schemas), and create BI dashboards and reports that are then used by business users and analysts to answer specific questions (i.e. metrics, KPIs) and make decisions. The bottleneck of this approach is that business users are only able to answer questions given the views of existing dashboa...

Knowledge Graph Toolkit (KGTK)

https://kgtk.readthedocs.io/en/latest/ KGTK represents KGs using TSV files with 4 columns labeled id, node1, label and node2. The id column is a symbol representing an identifier of an edge, corresponding to the orange circles in the diagram above. node1 represents the source of the edge, node2 represents the destination of the edge, and label represents the relation between node1 and node2. >> Quad do RDF, definir cada tripla como um grafo   KGTK defines knowledge graphs (or more generally any attributed graph or hypergraph ) as a set of nodes and a set of edges between those nodes. KGTK represents everything of meaning via an edge. Edges themselves can be attributed by having edges asserted about them, thus, KGTK can in fact represent arbitrary hypergraphs. KGTK intentionally does not distinguish attributes or qualifiers on nodes and edges from full-fledged edges, tools operating on KGTK graphs can instead interpret edges differently if they so desire. In KGTK, e...