1 / 14

Metaadatok és digitális szövegek

Metaadatok és digitális szövegek. Bakonyi Géza SZTE Egyetemi Könyvtár. A metaadatok filozófiája. Piaci filozófia: miért is kellenek metaadatok? MARC és az általános metaadatok absztrahálás Fogalomalkotás Következmény: a digitális szöveg nem könyvtári dokumentum, hanem „hálózati” dokumentum.

marja
Download Presentation

Metaadatok és digitális szövegek

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Metaadatok és digitális szövegek Bakonyi Géza SZTE Egyetemi Könyvtár

  2. A metaadatok filozófiája • Piaci filozófia: miért is kellenek metaadatok? • MARC és az általános metaadatok • absztrahálás • Fogalomalkotás • Következmény: a digitális szöveg nem könyvtári dokumentum, hanem „hálózati” dokumentum

  3. Metaadat megoldások • Dublin Core • RDF (Resource Description Framework): metaadatok szabványos szolgáltatásának rugalmas infrastruktúrája • OWL: „Web Ontologies Language” - „Az ontológia kifejezéseket és összefüggéseket határoz meg egy adott tudásterület leírásához” • “Warwick Framework”: konténer-modell, amely a különféle metaadat definíciók szisztematikus kezelését biztosítja

  4. Metaadat alkalmazások • Középpontban a keresés, az információ megtalálhatósága: Z39.50, OAI • „Galaktikus Információ Kereső Szolgálat”: GILS: • "lokátor típusú" és "dokumentum típusú" információ források integrációja • Decentralizált rendszerek, profilok • Lokátor: olyan információ forrás, amely más információ forrást azonosít • Szürke irodalom adatbázisai: pl. PhD disszertációk adatbázisai

  5. Strukturált szövegek • Az egyik megoldása annak, hogy egy információ forrás teljes szövegéből automatikusan kivonjuk a fogalmi kulcsszavakat az, hogy a tartalmi leírást megadott struktúra szerint végezzük el • SGML, HTML, XML, XHTML • TEI és TEI Header

  6. INTERNET MetaTag Kereső Robot Index állomány Felhasználó A digitális dokumentum fejlécében elhelyezett MetaTagek

  7. Meta-adatlap készítése Sorszám-Kitöltés-Alap-Leírás-Adatelem-Forrás-Előfordulás-Típus-Érték-tartomány • kötelező (K), ha a leírásnál minden esetben alkalmazni kell, pl. adatállomány neve, • választható (V), ha a készítő dönti el, hogy megadja-e vagy sem, pl. adatállomány készültsége, • egyedi (E), ha az adatállományra vonatkozólag egyedi, és a leírás során csak egyszer lehet megadni, pl. adatállomány címe. • ismétlődő (I), ha az adatállomány valamely tulajdonsága több fogalommal írható le (pl. kulcsszavak). • összetett (Ö), ha további elemekre bontható; ebben az esetben választható, hogy adok-e leírást is magához az összetett elemhez, vagy csak a részeihez, • egyszerű (P), ha további elemekre már nem bontható.

  8. Meta-adatlap készítése • MARC – TEI Header – DC

  9. Megfeleltetések

  10. DC elemek és részek • Dublin Core Metadata Element Set • "qualifiers„: • Element Refinement. These qualifiers make the meaning of an element narrower or more specific • Encoding Scheme. These qualifiers identify schemes that aid in the interpretation of an element value

  11. „Jel vagyunk, értelmezés nélkül …”Hölderlin

More Related