論文の概要: BZKO: An Ontology for the Card Index of German Post-War Compensation Records
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.06918v1
- Date: Fri, 07 Aug 2026 07:51:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-10 16:21:25.4046
- Title: BZKO: An Ontology for the Card Index of German Post-War Compensation Records
- Title(参考訳): BZKO:ドイツの戦後補償記録のカードインデックスのオントロジー
- Abstract要約: 我々はBZKオントロジー(BZKO)を提案し、歴史的データのセマンティックな表現、統合、再利用を可能にする。
そこで本稿では,オントロジ的に基底付けられたドメインの意味を相互運用指向の拡張構造から分離する,歴史的アーカイブデータのための2層オントロジーを提案する。
提案手法は,Wiedergutmachungアーカイブ素材をデジタル人文科学基盤に統合するための再利用可能なセマンティック基盤を確立する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.407626880144985
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Central Federal Card Index (Bundeszentralkartei) of Germany is a key archival resource documenting compensation claims submitted by victims of National Socialist persecution and their relatives, within the German Wiedergutmachung process. To enable semantically enriched representation, integration, and reuse of this historically significant collection, we present the BZK Ontology (BZKO). We propose a two-layer ontology for historical archival data that separates ontologically grounded domain semantics from interoperability-oriented extension constructs. The approach combines BFO-based realism with archival standards (RiC-O, PROV-O, PiCo), enabling provenance-preserving semantic integration, while maintaining logical rigor, modularity, and reuse across digital humanities infrastructures. The proposed approach establishes a reusable semantic foundation for the integration of Wiedergutmachung archival materials into digital humanities infrastructures and lays the groundwork for future knowledge graph generation, ontology validation, and the incorporation of additional historical entities and uncertain temporal and spatial information. The ontology is available on https://github.com/ISE-FIZKarlsruhe/bzko.
- Abstract(参考訳): ドイツの中央連邦カード指数(ドイツ語: Central Federal Card Index, Bundeszentralkartei)は、ドイツ国家社会主義の迫害の被害者とその親族が提出した賠償請求を文書化する重要な資料である。
歴史的に重要なコレクションのセマンティックな表現、統合、再利用を可能にするため、BZKオントロジー(BZKO)を提案する。
そこで本稿では,オントロジ的に基底付けられたドメインの意味を相互運用指向の拡張構造から分離する,歴史的アーカイブデータのための2層オントロジーを提案する。
このアプローチは、BFOベースのリアリズムとアーカイブ標準(RiC-O、PROV-O、PiCo)を組み合わせることで、論理的厳密性、モジュール性、デジタル人文科学のインフラ間の再利用を維持しながら、証明と保存のセマンティック統合を可能にする。
提案手法は,Wedergutmachung古資料をデジタル人文科学基盤に統合するための再利用可能なセマンティック基盤を確立し,今後の知識グラフ生成,オントロジー検証,追加の歴史的実体と不確実な時間的・空間的情報の導入の基礎となる。
オントロジーはhttps://github.com/ISE-FIZKarlsruhe/bzkoで公開されている。
関連論文リスト
- Hand-Object Interaction in the Age of Large Foundation Models:Reconstruction, Generation, and Embodied Transfer [55.982669669569624]
本調査は,手動物体相互作用における基礎モデル-モデル先行の体系的検討である。
我々は,8つの基礎モデルサブプライヤの分類を幾何学的,意味的,視覚的ファミリーに分類する。
本研究では,人-データ事前学習,人間-ロボットのスキル伝達,HOI-to-ロボットデータ生成など,HOI由来の知識がロボット学習にどのように利用されているかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-30T15:48:16Z) - Term-Centric Hierarchy Induction from Heterogeneous Corpora [39.04226660046721]
本稿では,大規模文書コレクションにスケールする階層コーパスを誘導する用語中心のフレームワークを提案する。
提案手法は,文書を多種多様な情報源から自動用語抽出を用いて共有表現空間にマッピングする。
100万以上の文書からなる新しい英語とドイツ語のマルチソースベンチマーク実験により,我々の手法は,ソース間のコヒーレンスと階層的品質を向上することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-25T12:37:33Z) - A Systematic Comparison and Evaluation of Building Ontologies for Deploying Data-Driven Analytics in Smart Buildings [0.0]
オントロジは、データ交換、情報統合、セマンティックな再利用、知識共有において重要な役割を果たす。
しかし、ビルディングの違いは、データの相互運用性をもたらすという目的を妨げ、現実世界のアプリケーションでビルディングを再利用する能力を制限します。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-15T13:26:37Z) - MUSEKG: A Knowledge Graph Over Museum Collections [19.587385754644256]
MuseKGは、博物館情報システムのためのエンドツーエンドの知識グラフフレームワークである。
象徴的・神経的な統合を通じて、構造的・非構造的な博物館データを統一する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-20T03:23:36Z) - Layout-Aware OCR for Black Digital Archives with Unsupervised Evaluation [0.0]
我々は,ブラック新聞アーカイブに適したレイアウト対応OCRパイプラインを提案する。
提案手法は, 合成レイアウト生成, 拡張データに基づくモデル事前学習, 最先端のYou Only Look Once(YOLO)検出器の融合と統合する。
この結果は,AIによる文書理解において,文化的なレイアウトロジックを尊重することの重要性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-16T16:43:34Z) - Ontology-Aligned Embeddings for Data-Driven Labour Market Analytics [0.0]
我々は,自由形ドイツ語の肩書きを,ドイツ語のKlassifikation der Berufeと国際教育標準分類という2つの語彙に結びつける埋め込み型アライメントプロセスを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-05T09:08:19Z) - Beyond Chunking: Discourse-Aware Hierarchical Retrieval for Long Document Question Answering [51.7493726399073]
本稿では,長文質問応答を改善するための対話型階層型フレームワークを提案する。
このフレームワークには3つの重要な革新がある: 長文の専門的な談話解析、LLMに基づく談話関係ノードの拡張、構造誘導階層検索である。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-26T14:45:12Z) - Data-driven Coreference-based Ontology Building [48.995395445597225]
参照解決は、伝統的に個々の文書理解のコンポーネントとして使用される。
よりグローバルな視点で、すべてのドキュメントレベルのコア参照関係から、ドメインについて何が学べるかを探求します。
コードとともに、クリエイティブ・コモンズライセンスの下でコア参照チェーンをリリースします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-22T14:30:40Z) - On the Element-Wise Representation and Reasoning in Zero-Shot Image Recognition: A Systematic Survey [82.49623756124357]
ゼロショット画像認識(ZSIR)は、限られたデータから一般化された知識を学習することにより、目に見えない領域の認識と推論を目的としている。
本稿では,ZSIRの最近の進歩を徹底的に研究し,今後の発展の基盤となるものについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-09T05:49:21Z) - EBOCA: Evidences for BiOmedical Concepts Association Ontology [55.41644538483948]
本論文は,生物医学領域の概念とそれらの関連性を記述するオントロジーであるEBOCAと,それらの関連性を支持するエビデンスを提案する。
DISNETのサブセットから得られるテストデータとテキストからの自動アソシエーション抽出が変換され、実際のシナリオで使用できる知識グラフが作成されるようになった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-01T18:47:03Z) - O-Dang! The Ontology of Dangerous Speech Messages [53.15616413153125]
O-Dang!:The Ontology of Dangerous Speech Messages, a systematic and interoperable Knowledge Graph (KG)
O-Dang!は、Lingguistic Linked Open Dataコミュニティで共有されている原則に従って、イタリアのデータセットを構造化されたKGにまとめ、整理するように設計されている。
ゴールド・スタンダードとシングル・アノテータのラベルをKGにエンコードするモデルを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-13T11:50:05Z) - BDA-SketRet: Bi-Level Domain Adaptation for Zero-Shot SBIR [52.78253400327191]
BDA-SketRetは、視覚データペアの空間的特徴と意味的特徴を整合させるために、バイレベルドメイン適応を実行する新しいフレームワークである。
拡張されたSketchy、TU-Berlin、QuickDrawの実験結果は、文献よりも大幅に改善された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-17T18:45:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。