semantic_annotation

Arrichimento semantico degli Atti di OpenArs Attraverso l'utilizzo di tagme permette di linkare il contenuto testuale degli atti di OpenArs.org con tag semantici presenti in Wikidata.

Installazione:

1. Creare un python virtual environment (python3)
2. Installare le dipendenze in requirements.txt

Configurazione

Creare un file .env con il seguente contenuto:

# Token per le API di TAGME:
# https://tagme.d4science.org/tagme/
export TAGME_TOKEN='****'

Caricarlo con:

source .env

Esecuzione:

python annotator.py

Enrichment:

L'enrichment usa il vocabolario definito in:

Hellmann S., Lehmann J., Auer S., Brümmer M. (2013) Integrating NLP Using Linked Data. In: Alani H. et al. (eds) The Semantic Web – ISWC 2013. ISWC 2013. Lecture Notes in Computer Science, vol 8219. Springer, Berlin, Heidelberg

http://svn.aksw.org/papers/2013/ISWC_NIF/public.pdf

Todo (next sprint dd/mm/yyyy):

• Spike: Lista di UI interessanti che usano Wikidata (pubblicazione su DataNinja);
• approfondire la modalità per specificare la relazione tra la risorsa disegno di legge e il suo campo:
• Airflow: provare a effettuare un ventaglio di branch per ogni singola legge, durante la definizione del DAG: obiettivo sperimentare (anche sbagliare) questo strumento;
• approfondire strumenti alternativi che permettano di definire il dag (o grafo) dinamicamente;
• Spike: guardare Solid e capire se si può usare come piattaforma di upload (awesome idea!).