Linked Open Citation Database: Enabling Libraries to Contribute to an Open and Interconnected Citation Graph

Linked Open Citation Database: Enabling Libraries to Contribute to an Open and Interconnected Citation Graph
复制标题

链接的开放引文数据库:使图书馆能够为开放且互连的引文图做出贡献

DOI:
10.1145/3197026.3197050
复制
发表时间:
2018
期刊:
Proceedings of the 18th ACM/IEEE on Joint Conference on Digital Libraries
影响因子:
--
通讯作者:
Annette
Annette
中科院分区:
--
文献类型:
--
作者:
Lauscher;Eckert;Scherp;Ansgar;Syed Tahseen Raza;Sheraz;Dengel;Andreas;Zumstein;Philipp;Annette

文献摘要

参考文献

被引文献

相似文献

引文在科学论述、信息检索和文献计量学中起着至关重要的作用。目前,许多倡议都在推广免费开放引文数据的理念。然而,引文数据的创建并不是当今图书馆编目工作的一部分。在本文中,我们介绍了我们的项目链接开放引文数据库,其中我们设计了分布式流程和基于链接数据技术的系统基础设施。我们的目标是证明使用半自动方法对图书馆中的引文进行有效编目是可能的。我们特别描述了工作流的当前状态及其实现。我们表明,我们可以显著改善对后续数据管理至关重要的自动参考提取。我们进一步提供策展和链接过程的见解,并提供评估结果,不仅指导项目的进一步发展,还允许我们讨论其整体可行性。
Citations play a crucial role in the scientific discourse, in information retrieval, and in bibliometrics. Many initiatives are currently promoting the idea of having free and open citation data. Creation of citation data, however, is not part of the cataloging workflow in libraries nowadays.In this paper, we present our project Linked Open Citation Database, in which we design distributed processes and a system infrastructure based on linked data technology. The goal is to show that efficiently cataloging citations in libraries using a semi-automatic approach is possible. We specifically describe the current state of the workflow and its implementation. We show that we could significantly improve the automatic reference extraction that is crucial for the subsequent data curation. We further give insights on the curation and linking process and provide evaluation results that not only direct the further development of the project, but also allow us to discuss its overall feasibility.
从雪花到雪崩:在图书馆中使用免费引文数据的可能性
DOI: 10.5282/o-bib/2017h4s127-136
发表时间: 2017
期刊:
影响因子: --
作者:
Annette
通讯作者: Annette
OpenCitations 语料库的元数据
DOI: --
发表时间: 2016
期刊:
影响因子: --
作者:
Peroni Silvio;Shotton David
通讯作者: Shotton David
图书馆发现系统的未来
DOI: --
发表时间: 2015
期刊:
影响因子: --
作者:
M. Breeding
通讯作者: M. Breeding
DeepBIBX:基于图像的书目数据提取的深度学习
DOI: 10.1007/978-3-319-70096-0_30
发表时间: 2017
期刊:
影响因子: --
作者:
Bhardwaj A;Mercier D;Dengel A;Ahmed S.
通讯作者: Ahmed S.
DOI: --
发表时间: 2014
期刊:
影响因子: --
作者:
S. Peroni
通讯作者: S. Peroni