JudaicaLink Labs

JudaicaLink Labs ist die zentrale Webschnittstelle zum Suchen, Erkunden und Interagieren mit dem JudaicaLink Wissensgraphen. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, um strukturierte Daten zur jüdischen Geschichte, Kultur und Wissenschaft zu durchsuchen und zu betrachten.

Funktionen von JudaicaLink Labs

1. Entitätensuche

• Benutzer können nach Personen, Orten, Institutionen und Texten suchen.

• Die Ergebnisse zeigen strukturierte RDF-Daten, angereichert mit externen Links (z. B. GND, Wikidata, DBpedia).

2. Volltextsuche in Compact Memory

• Suche in historischen jüdischen Zeitungen und Zeitschriften.

• Indexierte Texte enthalten Metadaten und direkte Links zu den digitalen Archiven von Compact Memory.

3. Entitätenextraktion aus Compact Memory

• Extrahiert benannte Entitäten (Personen, Orte, Organisationen) aus digitalisierten Texten.

• Hilft Benutzern, Verweise auf historische Personen und Ereignisse zu finden.

4. SPARQL-Abfrageschnittstelle

• Fortgeschrittene Benutzer können SPARQL-Abfragen schreiben, um auf strukturierte Daten zuzugreifen.

• SPARQL-Endpunkt: https://data.judaicalink.org/sparql.html.

Wie man JudaicaLink Labs benutzt

Suche nach Entitäten

1. Besuchen Sie https://labs.judaicalink.org.

2. Nutzen Sie die Suchleiste, um einen Begriff einzugeben (z. B. „Moses Mendelssohn“).

3. Durchsuchen Sie Entitätsseiten mit strukturierten Daten und externen Verweisen.

Ausführen einer SPARQL-Abfrage

1. Gehen Sie zum SPARQL-Endpunkt: https://data.judaicalink.org/sparql.html.

2. Geben Sie eine Abfrage ein, zum Beispiel:

SELECT ?person ?name WHERE {
   ?person a jl:Person ;
           rdfs:label ?name .
} LIMIT 10

3. Führen Sie die Abfrage aus und sehen Sie sich die Ergebnisse im JSON-, XML- oder CSV-Format an.

Erkunden von Compact Memory-Daten

1. Wählen Sie auf der Suchseite „Compact Memory-Suche“ aus.

2. Geben Sie ein Schlüsselwort ein (z. B. „Zionismus“).

3. Sehen Sie sich die Suchergebnisse mit Textauszügen und Quellenlinks an.

Technische Übersicht

Backend

• Erstellt mit Django (Python).

• Verwendet SOLR für optimierte Suchindizierung.

• Nutzt Apache Jena Fuseki zur Verarbeitung von SPARQL-Abfragen.

Frontend

• Entwickelt mit Bootstrap und jQuery.

• Pläne zur Migration zu Vue.js für eine bessere Interaktivität.

Datenbank & Datenquellen

• RDF-Daten werden in Apache Jena Fuseki gespeichert.

• Datenquellen umfassen Compact Memory, YIVO, GND und Wikidata.

Wie man JudaicaLink Labs benutzt

Einrichten einer Entwicklungsumgebung

1. Klonen Sie das Repository

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

2. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung

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

3. Installieren Sie Abhängigkeiten

pip install -r requirements.txt

4. Starten Sie den Entwicklungsserver

python manage.py runserver

5. Öffnen Sie http://127.0.0.1:8000/ in Ihrem Browser.

Fehlersuche & Unterstützung

• Fehler beim Zugriff auf Daten? Stellen Sie sicher, dass der SPARQL-Endpunkt online ist.

• Suche liefert keine Ergebnisse? Überprüfen Sie, ob das Dataset indiziert ist.

• Brauchen Sie Hilfe? Kontaktieren Sie uns unter https://labs.judaicalink.org/contact/.

— JudaicaLink Labs ist eine sich entwickelnde Plattform – neue Funktionen und Datensätze werden regelmäßig hinzugefügt. Bleiben Sie über die neuesten Änderungen auf dem Laufenden unter https://www.judaicalink.org/news/.