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本博客探讨了社会科学领域中FAIR原则的实施现状以及数据质量定义本体（DQD）的开发与应用。研究发现，不同社区在FAIR原则的实施上存在显著差异，部分社区在可互操作性和可重用性方面仍需改进。为解决数据质量测量中的不足，DQD本体应运而生，它提供了一个灵活且可扩展的框架，支持多场景的数据质量评估。博客还介绍了DQD的结构、相关工作对比、实际应用流程以及未来优化方向，旨在推动社会科学数据的高效管理和利用。

本文介绍了MEDFORD编辑工具的改进与优势，包括自动完成、悬停功能和实时反馈系统，这些特性显著提升了用户编写MEDFORD语言的体验和效率。同时，文章探讨了FAIR原则在社会科学领域的实施概况，通过创建和分析FAIR实施概况（FIP），深入了解了不同社区在数据管理决策方面的实践与差异。研究还分析了FAIR支持资源（FER）在各社区中的重叠情况，并讨论了未来在更多编辑器平台扩展支持以及利用生成式AI提升工具功能的可能性。

本文介绍了ENVRI服务目录和MEDFORD元数据语言编辑工具的设计与实现。ENVRI服务目录提供了一个用户友好的界面和RESTful API，支持高效的数据搜索、访问和集成，旨在促进跨学科研究的数据共享。同时，MEDFORD元数据语言结合VSCode编辑工具，通过语法高亮和自动补全等功能，提升了元数据编写效率与准确性。文章还探讨了ENVRI目录在服务异构性、元数据协调等方面的挑战，并展望了未来的工作方向，包括元数据记录摄取、词汇一致性以及与欧洲开放科学云（EOSC）的集成。

本文探讨了希腊文化遗产展示和欧洲环境研究基础设施服务目录的创新探索与实践。在希腊文化遗产方面，介绍了通过集群展示策略和语义丰富方案，有效应对大规模地点和物品关联的挑战，并提升用户体验和高级搜索功能。在环境研究领域，详细描述了ENVRI服务目录的创建过程，基于FAIR原则实现数据和服务的无缝访问，并提出了持续优化的方向。两个项目在各自领域都为数字化展示和数据管理提供了有益的借鉴和启示。

本文介绍了希腊国家文化数据聚合器SearchCulture.gr如何通过基于地点的丰富方案提升文化遗产数据的可发现性与可用性。通过构建双语地点词汇表、改进映射工具与索引系统，团队实现了支持地点消歧、层次搜索及地图浏览的功能，为用户提供了更强大的多语言、多维度文化数据检索体验。

本文探讨了基于本体的用户与虚拟展览环境交互建模方法，提出了用户行为本体、用户兴趣本体、环境行为本体和知识本体，以捕捉用户行为、兴趣和系统操作，并提供个性化体验。通过用户研究和案例分析，展示了如何利用这些本体增强虚拟展览的互动性和教育价值。此外，还讨论了本体的评估方法、未来挑战及解决方案，并探索了其在文化遗产网站和移动应用等非VR领域的应用潜力。

本文探讨了文化遗产领域中两种关键技术的应用：一是自动化主题探索，通过LDA主题建模方法挖掘文化遗产文本语料的主题信息，分析其在主题可解释性、连贯性得分和模型优化方面的挑战；二是基于本体的VR展览用户-环境交互建模，提出一种结合用户行为、兴趣和环境信息的本体模型，以实现个性化的虚拟展览体验。文章还分析了两者的联系与互补性，并展望了未来技术融合和应用场景拓展的方向，如人工智能、物联网、教育和旅游领域的应用。

本博文探讨了使用潜在狄利克雷分配（LDA）对文化遗产领域的学术文献进行自动主题建模的方法。研究通过分析40,881篇文献摘要，评估不同超参数组合和主题数量对主题连贯性和可解释性的影响，最终确定了最佳主题数量和参数设置。同时，文章总结了研究的局限性，并提出了未来研究方向，如扩大数据集、改进主题解释方法等，以推动文化遗产领域知识管理的进一步发展。

本文探讨了文化主题路径与音乐档案管理的理论框架与实践应用。文化主题路径通过共同主题连接不同性质的文化对象，为文化遗产的欣赏与传播提供了系统性工具，同时分析了其在本体建模方面的挑战与解决方案。在音乐档案管理方面，以希腊M.EL.O.S.项目为例，介绍了基于ReasonableGraph平台的众包实践，通过公众参与丰富音乐收藏的元数据，并探讨了其面临的挑战与应对策略。文章进一步分析了两者之间的联系与互补性，提出了未来发展的技术融合与跨领域合作趋势，为文化遗产的保护、传播与研究提供了新的思路与方向。

本文探讨了图像自动描述与文化主题路径概念化的现状与挑战。在图像自动描述方面，研究发现自动处理工具在形式分析上表现较好，但在语义表达上仍需人类参与以确保准确性。在文化主题路径概念化方面，通过文献综述与网络搜索，提出了基于CIDOC-CRM本体的主题路径定义与要求。两者在数据资源和语义理解层面存在关联，未来有望在技术融合、用户参与及跨领域应用方面取得进一步发展。

本文探讨了河西地区诗歌本体建模与研究图像自动描述两个主题。在河西诗歌本体部分，介绍了HXP本体的类层次、属性及实例化过程，展示了如何通过RDF三元组对诗歌中的诗人、意象、地点和典故等信息进行语义建模。该本体对文化遗产保护、知识整合和学术研究具有重要意义，并在信息检索、关联发现和教育科普方面具有广阔应用前景。在图像自动描述部分，通过比较图像生产者、研究人员和Vision AI对图像的描述，分析了当前自动工具在语义理解方面的不足，并提出了结合人工与自动方法、加强语义分析和制定描述标准等建议。最后总结指出，HXP

本文探讨了两个不同领域的本体建模研究：一是针对现代希腊语形态学中派生列表的新型本体模型，该模型基于集合本体（CO）改进，解决了传统模型无法处理 -X, 0, X 索引模式的问题，具备突出中心性、识别语素、双向操作、语素生产力分析和单词复杂度分析等优势；二是河西地区诗歌本体（HXP 本体）的构建，基于 CIDOC-CRM 等国际标准，涵盖时间、地点、人物、诗歌内容、意象和典故等核心元素，旨在将河西地区诗歌数字化并转化为知识图谱，推动历史文化研究。文章通过实例展示了 HXP 本体的应用，并对两个模型的未来发展方

本文探讨了现代希腊语（MG）中派生词的列表本体建模方法，旨在解决现有语义网框架下列表模型无法有效表示MG词素顺序的问题。通过回顾和评估多种列表模型（如RDF:Seq、RDF:List、OLO和CO），发现它们在支持负索引、零索引和正索引（-X, 0, X）的建模模式方面存在不足。为此，提出了一种基于集合本体（CO）改进的新MG本体模型ell_schema，能够更精确地表示MG单词的派生结构，为语言研究提供了更有效的工具。

本文探讨了现代图书馆中语义搜索技术的发展现状、研究差距及未来方向。文章回顾了语义搜索的历史演进，分析了其理论框架和关键技术，包括向量空间模型、本体、自然语言处理和机器学习等应用。同时，研究了查询改进技术、用户行为分析及其对提升搜索效果的影响。文中指出现有研究在伦理与透明度、理论框架、多语言适应性和用户行为动态识别方面的不足，并提出了未来研究方向，包括加强伦理规范、完善理论体系、增强多语言支持和提升个性化动态适应能力。

本博文探讨了数学模型与算法的本体构建，旨在通过知识图谱（KG）改进应用数学中的知识语义表示。文章介绍了开发的两个本体：MathModDB 和 AlgoData，分别用于描述数学模型和算法相关的结构化信息。通过用例（如X-RCT）展示了这些本体在建模-仿真-优化（MSO）工作流中的应用潜力。此外，文章还讨论了与现有本体和标准（如QUDT、CodeMeta）的整合计划，并展望了未来将本体嵌入到过程本体和上层本体中的发展方向。

本文探讨了利用语义网技术和本体研究对椰枣树缺水状态进行精准识别的方法，以及本体在应用数学领域中的研究进展。针对吉布提的干旱问题，研究人员通过植物本体（PO）、性状本体（TO）和PATO等标准本体，结合实体-质量（EQ）形式主义，构建了PALTO本体组件，定义了如绿色羽状叶数量、树冠面积、花序异常缺失等关键性状的逻辑公理。同时，文章还介绍了本体在数学研究数据管理中的应用，包括数据整合、知识图构建和语义查询等步骤，提升了数学研究的效率和质量。最后，文章展望了椰枣树缺水识别与数学本体研究的未来发展趋势，强调了物联

本研究旨在解决南非国家如赞比亚放射科医生短缺以及缺乏国际标准导致放射报告质量不高的问题。通过从RadReport模板库、国际指南和文献中收集和处理术语，研究团队创建了一个包含3522个术语的全面数据集，用于设计结构化放射报告模板原型。这些术语涵盖了从患者信息到诊断结果的各类内容，并通过SNOMED代码进行注释，以提高准确性。研究还展示了如何利用该数据集改进脑部CT扫描报告的撰写，从而提高诊断的全面性和准确性。未来计划基于该数据集开发AI辅助撰写工具，以提升放射报告的效率和质量，最终改善患者的治疗结果。

本文介绍了Sheet2RDF这一工具的强大功能与独特魅力。它能够将电子表格高效转换为RDF格式，基于PEARL语言和CODA框架，具备转换器增强、记忆池机制、删除三元组功能、用户界面优化以及大规模数据导入能力。文章还分析了其技术优势、市场竞争力以及未来发展方向，如智能化升级、跨平台拓展和社区生态建设，为数据处理领域提供了高效、灵活的解决方案。

本文探讨了图书馆流通元数据标准化和电子表格数据向RDF提升的挑战与解决方案。重点介绍了LCTM（Library Circulation Transaction Metadata）元数据词汇表的设计及其在图书馆管理系统中的数据转换应用，同时分析了模式映射中的粒度差异、语义差异等关键问题。此外，文章还介绍了Sheet2RDF系统，它为将电子表格数据转换为RDF格式提供了灵活且可用的工具，并与其他系统进行了对比，展示了其在表达能力和用户友好性方面的优势。

本博客探讨了图像在研究数据描述中的作用以及图书馆流通交易数据（CTD）元数据标准化的重要性。文章分析了当前图书馆流通模块和管理系统（LMS）的现状，并提出了一种基于自下而上方法设计的图书馆流通交易元数据（LCTM）词汇表，旨在解决不同LMS之间因元数据不一致导致的互操作性问题。LCTM词汇表的开发不仅有助于数据共享与迁移，还支持更高效的数据分析与决策，为图书馆的数字化转型和服务优化提供了基础。

本文探讨了图像作为研究数据元数据的潜力与挑战。通过对研究者的访谈发现，图像能够提供数据概述、加速数据感知、补充文本描述，并增强数据的可视化与吸引力，从而提高数据的可用性和共享效率。然而，图像质量、平台支持不足以及制作耗时等问题仍是主要障碍。文章进一步分析了图像在不同描述符中的应用价值，并提出了将图像纳入数据描述的流程模型。研究指出，尽管图像元数据在研究数据管理中具有重要优势，但其广泛应用仍需出版平台的支持和研究实践的进一步探索。未来的工作将聚焦于挖掘图像在数据管理中的潜力，推动该领域的创新发展。

本文探讨了移动健康应用 MoveUp VR 版在提升脆弱人群身体活动方面的创新方法及其未来发展可行性，同时研究了图像作为元数据在研究数据描述中的应用潜力与挑战。通过用户测试和定性研究，分析了提升用户体验和优化数据管理的新思路，并展望了这两个领域的发展前景。

MoveUp VR Edition 是一款结合虚拟现实技术的移动健康应用，旨在通过个性化的体育活动方案帮助用户实现行为改变。该应用主要面向久坐的35-45岁人群，利用VR技术模拟真实运动环境，帮助用户克服时间、天气和地点等障碍，从而提高运动参与度和效果。应用基于用户的MET数据和自我效能感评估，提供定制化的跑步路径和沉浸式运动体验，同时整合了行为改变理论与先进的技术工具（如UnityTM、MapboxTM和CardboardTM SDK），为用户打造高效且有趣的运动方式。

本文对24个与COVID-19相关的本体（CovOs）进行了系统分析，从本体类型、设计方法、类层次结构、表示语言等多个维度深入探讨了这些本体的特点、应用现状以及研究差距。通过对现有本体模型的比较和评估，文章揭示了当前在疫情信息表示方面的优势与不足，并提出了未来研究的方向，包括填补覆盖空白和改进分析参数集。研究为利用本体支持疫情相关研究和决策提供了全面的参考框架。

本文系统地探索和评估了与COVID-19相关的本体模型，旨在通过比较分析揭示它们在范围、目的、粒度、模块化、形式化程度、词汇重用和领域覆盖等方面的特点和差异。研究采用了结构化方法审查和分析了24个本体，强调了本体驱动系统在整合、分析和可视化疫情数据方面的潜力，为全球疫情防控和医疗决策提供了参考。

本文探讨了在电子健康记录（EHRs）中应用结构化数据和图数据的机器学习算法。研究分析了从2020年起的174篇相关论文，并筛选出38篇进行深入研究，其中26篇聚焦结构化数据，12篇关注图数据。文章详细介绍了适用于这两种数据类型的算法，包括支持向量机、随机森林、逻辑回归、卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）、图卷积网络（GCN）等，并讨论了它们在疾病预测、医疗推荐系统等实际应用中的表现。同时，文章还总结了结构化数据和图数据推理的优劣势，并展望了未来的技术发展方向，包括算法优化、数据融合、跨领域应用以及

本文探讨了自然语言处理（NLP）技术在多个领域中的应用，包括知识图谱生成、地理信息提取和电子健康记录（EHRs）处理。文章介绍了利用NLP工具生成链接数据的方法，提出了端到端的地理信息提取系统MAWI，并对EHRs中结构化数据与知识图谱推理算法进行了详细分析。通过实验结果展示了各领域技术的优势与局限性，并展望了未来研究方向，如多领域融合、算法优化及实际应用推广。

本研究探讨了如何利用自然语言处理（NLP）技术从维基百科传记中自动生成资源描述框架（RDF）陈述。通过结合多种NLP工具和API，构建了一个从文本下载、三元组提取到RDF生成的完整流程，并对生成结果进行了质量评估。研究发现，尽管面临SRL和NEL等技术的局限性，该方法在生成具有多样性和信息丰富性的RDF陈述方面展现了潜力。此外，生成的RDF在谓词多样性上与DBpedia和Wikidata相比具有一定竞争力，为传记本体的构建提供了新思路。

本研究围绕科学实验报告的元数据设计和维基百科传记RDF生成展开探索。在MOF合成实验领域，通过语料收集、段落筛选和专家评估，构建了标准化的元数据模式，并提出了未来自动语义标记的扩展方向。同时，在维基百科传记RDF生成方面，利用NLP工具对亨利八世的传记进行语义分析，发现其可补充现有知识图谱的不足，并提出了优化RDF生成质量的潜在策略。研究在知识管理和语义技术领域具有重要的应用前景。

本文探讨了材料科学领域中知识图谱问答（KGQA）技术和科学实验报告元数据的研究进展。在知识图谱问答部分，分析了ChatGPT在MOF-KG和QALD-9数据集上的表现，揭示了其潜力与挑战。在实验报告元数据方面，以金属有机框架（MOFs）为案例，研究了如何通过标准化元数据提高实验的可重复性，并提出了未来发展方向。研究强调了KGQA和元数据标准化在推动材料科学发展中的重要作用。

本研究聚焦于材料科学领域中的知识图谱问答（KGQA）技术，针对金属-有机框架（MOFs）相关研究数据分散、查询困难的问题，提出了构建MOF知识图谱（MOF-KG）和KGQA4MAT基准数据集的方法。通过结合MOF-KG本体、训练问题与查询对以及思维链解释，利用ChatGPT将自然语言问题转换为Cypher查询，并在KGQA4MAT基准和QALD-9数据集上进行了评估。结果表明，该方法在提升KGQA准确性方面具有显著优势，为材料科学及其他领域的知识获取提供了高效支持。

本博文介绍了VerbAligNet，一个创新的多语言词汇语义资源，旨在解锁语言论证的多语言探索。通过结合VerbNet框架与Sketch Engine，该方法实现了跨英语、意大利语和德语的动词语义和句法结构的自动提取与对齐。博文详细阐述了VerbAligNet的构建流程、知识图结构、结果分析以及未来发展方向。这一资源包含6000多个动词论证三元组，为机器翻译、多语言理解和语言学习等领域提供了重要支持。

在当今数字化时代，人工智能系统对处理和理解人类语言的需求快速增长。VerbAligNet是一种新型多语言动词资源，通过从英语、意大利语和德语中提取和对齐动词的论元信息，探索动词在不同语言中的使用模式。该资源基于语料库方法和多语言概念（MCk）构建，结合VerbNet框架和类型学分类，实现动词论元的跨语言对齐。VerbAligNet不仅填补了现有语义资源在多语言动词论元结构表示方面的空白，还在机器翻译、多语言文本理解和第二语言学习等领域具有广泛应用潜力。

国际元数据与语义研究会议（MTSR 2023）于意大利米兰 - 比可卡大学成功举办，会议探讨了元数据与语义研究的多个跨学科方向，包括数字图书馆、人工智能、文化藏品、开放数据等领域。会议共收录了27篇高质量论文，展示了元数据和语义技术的最新研究成果与实践应用。MTSR 2023还举办了主题演讲和圆桌讨论，聚焦生成式人工智能、5G技术以及过去十年的人工智能革命等热点话题。此次会议汇聚了全球学者和从业者，为推动元数据和语义研究的发展提供了重要平台。