JudaicaLink-Generatoren

JudaicaLink Generators ist eine Sammlung von Skripten und Tools, die entwickelt wurden, um strukturierte und unstrukturierte Daten in RDF-Tripel zur Integration in den JudaicaLink-Wissensgraphen zu transformieren. Diese Generatoren nehmen Eingaben aus verschiedenen Quellen wie Websites, Tabellenkalkulationen und bibliografischen Datenbanken und konvertieren sie in Linked Data.

Funktionen der JudaicaLink-Generatoren

Automatische RDF-Generierung aus verschiedenen Datenformaten.
Datenanreicherung unter Verwendung externer Normdateien wie GND und Wikidata.
Stapelverarbeitung großer Datensätze.
Integration mit Django-Befehlen zur Verwaltung und Ausführung von Generatoren.

So verwenden Sie JudaicaLink-Generatoren

Einrichtung der Umgebung

Clone the repository

git clone https://github.com/judaicalink/judaicalink-generators.git
cd judaicalink-generators

Create a virtual environment (Recommended)

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On macOS/Linux
venv\Scripts\activate  # On Windows

Install dependencies

pip install -r requirements.txt

Ausführen eines Generators

Jedes Generatorskript ist für die Verarbeitung bestimmter Datensätze verantwortlich. Um einen Generator auszuführen

python generators/<generator_script>.py

Zum Beispiel

python generators/yivo_generator.py

Ausführen von Django-Befehlen

Einige Generatoren sind in Django-Verwaltungsbefehle integriert, um eine bessere Orchestrierung zu ermöglichen. Sie können sie wie folgt ausführen:

Navigieren Sie zum Projektverzeichnis

cd judaicalink-generators

Run a specific Django command

python manage.py run_generator yivo

Verfügbare Befehle:

run_generator <dataset> – Führt einen Generator für einen bestimmten Datensatz aus.
list_generators – Listet alle verfügbaren Generatoren auf.
validate_rdf – Überprüft RDF-Ausgaben auf Fehler.

Validierung der RDF-Ausgabe

Sobald RDF-Daten generiert wurden, ist es unerlässlich, sie zu validieren, bevor sie in den Triplestore geladen werden. Verwenden Sie den folgenden Befehl

rapper -i rdfxml -o turtle output.rdf

Oder validieren Sie mit dem Django-Verwaltungsbefehl

python manage.py validate_rdf output.rdf

Laden von Daten in JudaicaLink

Nach der Validierung können RDF-Daten in den JudaicaLink SPARQL-Endpunkt geladen werden

curl -X POST --data-binary @output.rdf -H "Content-Type: application/rdf+xml" https://data.judaicalink.org/fuseki/ds/data

Alternativ, wenn Django-Befehle verwendet werden

python manage.py load_rdf output.rdf

Hinzufügen eines neuen Generators

Um einen neuen Generator zu erstellen:

Erstellen Sie ein neues Python-Skript im Ordner `generators/`.
Implementieren Sie die Datenextraktion und RDF-Transformation.
Verwenden Sie die RDFLib-Bibliothek, um Tripel zu generieren.

from rdflib import Graph, URIRef, Literal, Namespace

g = Graph()
jl = Namespace("https://data.judaicalink.org/ontology/")

entity = URIRef("https://data.judaicalink.org/resource/example")
g.add((entity, jl.label, Literal("Example Entity")))

g.serialize("output.rdf", format="xml")

Testen und validieren Sie die RDF-Ausgabe.

Fehlerbehebung & Unterstützung

Generator produziert keine Ausgabe? Überprüfen Sie die Datenquelle und stellen Sie sicher, dass sie zugänglich ist.
RDF validation errors? Run validate_rd and fix syntax issues.
SPARQL-Endpunkt wird nicht aktualisiert? Stellen Sie sicher, dass die RDF-Daten korrekt geladen sind.
Brauchen Sie Hilfe? Kontaktieren Sie uns unter https://labs.judaicalink.org/contact/

— JudaicaLink-Generatoren spielen eine entscheidende Rolle bei der Transformation von Rohdaten in Linked Open Data. Befolgen Sie bewährte Praktiken, um eine hochwertige RDF-Ausgabe sicherzustellen! 🚀