Mittwoch, 13. April 2016

Swissbib data goes linked Teil 1: Metadatentransformation, Modellierung, Indexierung


Swissbib data goes linked
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Das SUK P-2-Projekt linked.swissbib.ch baut auf Basis der bestehenden Datensätze von swissbib eine angereicherte und im Sinne des Semantic Web verlinkte Metadatenstruktur auf (Abstract, Präsentation). Den Benutzerinnen und Benutzer des Bibliothekskataloges wird ein Mehrwert geboten, indem durch die Anreicherung von bibliographischen Informationen mit Daten aus weiteren Quellen (DBPedia, VIAF) neue explorative Suchmöglichkeiten zur Verfügung gestellt werden. Durch die Verlinkung mit Referenzdatensätzen des Semantic Web wird zudem die Weiternutzung der Daten auch über die bibliothekarische Domäne hinaus begünstigt.

Dieser und eine Reihe weiterer Artikel sollen einen Überblick über den Stand der Arbeiten im bis Anfang 2017 laufenden Projekt geben. Der Fokus liegt primär auf den verwendeten Applikationen und Techniken sowie auf ausgewählten Details der Implementierung. Die Abfolge der Texte richtet sich ungefähr nach dem konzipierten Workflow für linked.swissbib.ch, welcher folgende Teilschritte vorsieht (s. Abb. 1):
1. Transformation der swissbib-Metadaten in ein RDF-Serialisat sowie deren Aufteilung in verschiedene bibliothekarische Konzepte;
2. Indexierung der transformierten Daten;
3. Datenanreicherung durch Verlinkung mit weiteren Quellen (im Moment DBPedia und Viaf) mithilfe von LIMES und reshaperdf;
4. Präsentation der angereicherten Daten in der VuFind-basierten Suchoberfläche;
5. Web API als maschinell nutzbare Schnittstelle zum Index
Übersicht Workflow linked.swissbib.ch
Abb. 1: Übersicht Workflow linked.swissbib.ch (Stand April 2016)

Teil 1: Metadatentransformation, Modellierung und Indexierung

Metadatentransformation

Grundlage für das linked-swissbib-Projekt bilden die circa 21 Millionen Datensätze im MARC-XML-Format, welche aus einem vorgelagerten Clustering sehr ähnlicher bis identischer Katalogisate resultieren. MARC ist zwar ein weltweit verbreitetes Datenformat, sein Einsatzgebiet ist jedoch auf die Bibliotheken beschränkt. Um eine Weiternutzung auch über diese Domäne zu ermöglichen, ist es daher notwendig, die Daten in einem Format anzubieten, das agnostisch gegenüber einer bestimmten Verwendung ist. Das Resource Description Framework RDF bietet eine solche Möglichkeit. RDF gibt einen Rahmen vor, in dem über beliebige Dinge (Ressourcen) logische, das heisst maschinell ableitbare Aussagen gemacht werden können. Dadurch, dass in RDF auch Aussagen über Aussagen möglich sind (Reifikation), können domänenspezifische Vokabularien erstellt und diese wiederum miteinander verknüpft werden.
Als Modell gibt RDF ein syntaktisches Schema für Aussagen vor - eine solche entspricht immer einem gerichteten Graphen mit einem Subjekt, einem Prädikat und einem Objekt -, aber kein spezifisches Format. In linked-swissbib haben wir uns für JSON-LD als Zielformat entschieden, einem JSON-Dialekt für Linked Data. Das offen standardisierte JSON-LD ist ein relativ versatiles, je nach Verwendungszweck verschieden serialisierbares Format und eignet sich insbesondere auch für maschinenlesbare Schnittstellen.
Um die MARC-Datensätze zu transformieren, benutzen wir Metafacture, das ursprünglich im Rahmen der Culturegraph-Plattform entwickelt wurde. Der grosse Vorteil der Open-Source-Applikation besteht neben ihrer Performanz - Datensätze werden grundsätzlich parallel verarbeitet - in der Möglichkeit, dass MetadatenspezialistInnen ohne Programmierkenntnisse und mit wenig Erfahrung in XML nach kurzer Zeit in der Lage sind, auch komplexe Transformationsregeln zu definieren. Dabei sind zwei Aspekte zentral: Erstens lassen sich mithilfe der domänenspezifischen Sprache Flux sogenannte Metafacture-Commands - die für einzelne Teilschritte in der Transformation stehen, beispielsweise das Einlesen einer Datei oder das Parsen eines bestimmten Formats - zu einer Pipeline zusammenstecken (s. Abb. 2). Die Existenz entsprechender Commands vorausgesetzt, lassen sich so Input- und Outputformat fast beliebig kombinieren. Die eigentlichen Transformationsregeln können dann zweitens in sogenannten Morph-Definitionen (XML-Syntax) auf Ebene der einzelnen Datenfelder deklariert werden. Die Möglichkeiten sind auch hier sehr vielfältig, erfordern aber bei der Transformation von komplexeren Datenstrukturen ein systematisches Ausprobieren. Damit auch Sonderfälle in den MARC-XML-Daten berücksichtigt werden konnten, wurden in linked-swissbib Qualitätskontrollen mit Stichproben durchgeführt. Die Konversion konnte so inkrementell getestet und verbessert werden.


Metafacture-Workflow
Abb. 2: Metafacture-Pipeline (vereinfacht)
Für das Projekt haben wir Metafacture mit verschiedenen Commands erweitert. Bislang sind das u.a. eine verbesserte Serialisierung von Dokumenten in JSON-LD, die Implementierung eines Batch-Mechanismus zur Indexierung auf dem Suchserver und Methoden zur Interaktion mit einer Graphendatenbank zum Verfolgen von Veränderungen an der Datenstruktur.

Modellierung

Neben der Transformation werden die monolithischen bibliographischen Datensätze in verschiedene Konzepte aufgeteilt. Diese Modellierung hat zum Ziel, sowohl auf die Bedürfnisse der Endnutzer nach verlinkten Daten zu berücksichtigen als auch die Möglichkeiten und Beschränkungen der zur Verfügung stehenden Daten in Betracht zu ziehen. Zu diesem Zweck wurden Use Cases entwickelt und zwei wichtige bibliographische Datenmodelle evaluiert: FRBR und BIBFRAME. Ergebnis waren sechs distinkte Konzepte, die partielle Anreicherung sowie die Verknüpfung der Daten - miteinander und mit externen Quellen erlauben (in Klammern angegeben sind die in der Suchmaschine verwendeten types, die den sechs Konzepten entsprechen, s.u.):

  • Aufnahme (bibliographicResource): Bibliographische Daten zur Aufnahme
  • Metadaten zur Aufnahme (document): Metadaten zum Datensatz
  • Holdings (item): Exemplardaten
  • Werk (work): Zusammenzug von bibliographischen Daten verschiedener Manifestationen
  • Personen (person): Autoren
  • Organisationen (organisation): Körperschaften und Kongresse

Prozentualer Anteil der sechs Konzepte
Abb. 3: Prozentualer Anteil der sechs Konzepte
Aus den 21 Millionen ursprünglichen Datensätze werden so momentan 97 Millionen Dokumente (s. Abb. 3), wobei der grösste Teil auf die Holdings sowie die Aufnahmen und deren Metadaten entfällt. Einige kodierte oder normalisierte Felder erlaubten es, schon in der Modellierungsphase und vor jeder Interlinkingoperation, Links zu externen Referenzdatensets automatisch zu erstellen: Geonames für Publikationsländer und -kantone, RDA für Medien- und Inhaltstypen und Lexvo für Sprachen. Zudem wichtig für die Weiternutzung der Daten ist die Verwendung von URI (Uniform Resource Identifiers) für die eindeutige Identifizierung von RDF-Ressourcen (was der ersten der sogenannten vier Linked-Data-Regeln von Tim Berners-Lee entspricht). Im Projekt konnte für die Generierung solcher URI auf bereits existierende ID in den MARC-XML-Daten oder aber auf auf Feldwerten basierende Hashes zurückgegriffen werden.
Relationen der einzelnen Konzepte untereinander
Abb. 4: Relationen der einzelnen Konzepte
Zwischen den einzelnen Konzepten bestehen verschiedene Referenzierungen (s. Abb. 4), so dass es jederzeit möglich ist, die ursprüngliche bibliographische Ressource wieder zu erzeugen. Jeder Konzept wird mit verschiedenen Eigenschaften in Details beschrieben. Eine statistische Analyse der Datenheiten (Frequenz der Felder und Unterfelder in den MARC-XML-Daten) diente zur Bestimmung der wichtigsten Informationen, die nach RDF überführt werden sollten. Um eine hohe Wiederverwendbarkeit der RDF-Repräsentationen der Daten sicherzustellen, wurden vorwiegend RDF-Properties aus bekannten Fachontologien (Dublin Core, BIBO, FOAF, RDA, usw.) verwendet.

Indem die Ressourcen fragmentiert indexiert werden, lassen sich aber auch unkompliziert einzelne, eventuell zusätzlich angereicherte Konzepte für aggregierte Themenseiten, beispielsweise zu einer bestimmten Autorin, aus dem Index auslesen.

Index

Das zentrale Element der linked.swissbib.ch-Infrastruktur ist unser Suchindex.  Sowohl die Suchoberfläche wie auch die Web API werden im produktiven Betrieb direkt auf diesen Index zugreifen, daher sind hohe Verfügbarkeit, performante Indexierung und geringe Latenz bei Suchanfragen entscheidende Faktoren. Im Testbetrieb befindet sich der Index auf einem Elasticsearch-Cluster mit drei Knoten auf drei verschiedenen Hosts, wobei ein horizontales Skalieren problemlos möglich wäre. Um eine genügend hohe Indexierungsrate zu erzielen, betten wir die Daten in das Bulk-Format von Elasticsearch ein, welches Batch-Uploads von mehreren Tausend Dokumenten zulässt. So dauert eine Vollindexierung der 97 Millionen Dokumente auf unserem Cluster 6 bis 8 Stunden. Schliesslich arbeitet Elasticsearch intern mit sogenannten shards (Bruchstücke), in die der Index aufgesplittet wird und die ihrerseits über die verschiedenen Knoten im Cluster verteilt werden. Da der Server zudem auf den verschiedenen Knoten Replikate der shards erstellt, kann die Rechenlast bei Abfragen über die Hosts verteilt werden.
Elasticsearch basiert ebenso wie das von "classic" swissbib verwendete Solr auf Lucene. Im Gegensatz zu Solr serialisiert Elasticsearch Dokumente intern im JSON-Format, womit unsere JSON-LD-Dokumente ohne weitere Anpassungen indexiert und über eine integrierte REST-Schnittstelle auch wieder ausgegeben werden können. Die Konzepte werden im Suchindex in jeweils einem eigenem type gespeichert. Ein type ist eine Klasse von Dokumenten (Datensätzen) mit einer Schnittmenge an gleichnamigen Feldern (Schlüssel-Wert-Paaren) und mit einer geteilten Definition (Mapping), wie diese Felder indexiert und analysiert werden müssen. Einzelne Dokumente eines bestimmten types müssen nicht für jedes im Mapping definierte Feld ein Schlüssel-Wert-Paar liefern, anderseits werden aber auch nur diejenigen Paare indexiert, zu denen eine Definition im Mapping existiert. Dies ermöglicht es, auch unterschiedlich vollständige Aufnahmen ohne grossen Aufwand zu indexieren.

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