Teksta auto-turpinājumi vizuālos SPARQL vaicājumos - Piskunovs, Andrejs (Latvijas Universitāte, 2022)
Līdzās tradicionālajām tīmekļa vietnēm jau 16 gadus pastāv datu veidojumus, kas tiek dēvēts par Saistītajiem Atvērtajiem datiem. Saistītie Atvērtie Dati piedāvā tīmeklī publicētu strukturētu un saistītu informāciju, kas pieejama mašīnlasāmā formā, atbilstoši RDF datu formātam. Datu izgūšana no Saistītajiem Atvērtajiem datiem ir iespējama ar SPARQL vaicājumu valodu, taču pieaugošie datu apjomi, elastīgās datu struktūras, kā arī netriviālā SPARQL vaicājumu valoda ierobežo šo datu izzināšanu un izgūšanu. Lai vienkāršotu datu izgūšanu no Saistītajiem Atvērtajiem datiem, eksistē rīki, kas vai nu vienkāršo SPARQL vaicājumu veidošanu vai arī pilnība to nomaskē aiz lietotājiem ērtas grafiskās saskarnes. Kā viena no būtiskākajām šo rīku funkcionalitātēm ir teksta auto-turpinājumi. Maģistra darba ietvaros praktiski tika saintegrēti divi publiski pieejami rīki – ViziQuer un FAAS – lai nodrošinātu ViziQuer rīku ar instanču priekšā-teikšanas funkcionalitāti, kas atbilstoši dotajam kontekstam piedāvātu tikai konkrētajā kontekstā jēgpilnās instances. Šāds instanču auto-turpinājumu risinājums ir būtisks, jo lielā daļā no tipiskiem SPARQL vaicājumiem pār Wikidata vai DBPedia tiek izmantotas atsauces uz konkrētām datu instancēm.

Along with traditional websites, there have been data formation for 16 years called Linked Open Data. Linked Open Data provides structured and linked information published on the web in machine-readable form, in accordance with the RDF data format. Data retrieval from Linked Open Data is possible with SPARQL Query Language, but the increasing volume of data, flexible data structures, and non-trivial SPARQL Query Language limit discovery and retrieval of this data. To simplify data retrieval from Linked Open Data, the number of tools exist that either simplify the creation of SPARQL queries or completely mask it behind a user-friendly graphical interface. One of the most important functionalities of these tools is text auto-completion. Within this master’s thesis, two publicly available tools – ViziQuer and FAAS – were practically integrated in order to provide the ViziQuer tool with instance auto-completion functionality, which according to the given context would offer only instances that make sense in the specific context. This instance auto-completion functionality is important because many typical SPARQL queries over Wikidata and DBPedia use references to specific instances.
Text auto-completion in visual SPARQL queries
Keywords: Datorzinātne; Semantiskais tīmeklis; SPARQL; ViziQuer; FAAS; pilnteksta meklēšana