AI-assisted Linking

InFoLiS Im Projekt InFoLiS - Integration von Forschungsdaten und Literatur wurde eine Methode untersucht und entwickelt, die es ermöglicht, Zitate von Forschungsdatensätzen in wissenschaftlichen Publikationen zu erkennen. Die daraus resultierenden 99227 Verknüpfungen zwischen Publikationen und Forschungsdatensätzen sind im GESIS KG integriert und damit auch in der GESIS Suche verfügbar.

ClaimsKG ClaimsKG ist ein Wissensgraph, der Behauptungen und ihre Bewertung von Fact-Checking-Websites enthält und relevante Entitäten mit Konzepten von DBpedia verknüpft. Die neueste Version von ClaimsKG umfasst 74066 Behauptungen und 72128 Bewertungen von Behauptungen. Die Daten wurden im Januar 2023 gesammelt und enthalten Behauptungen, die zwischen 1996 und 2023 (31. Januar) auf 13 Fact-Checking-Websites veröffentlicht wurden. Der Zeitraum für die Überprüfung der Behauptungen (Faktenprüfung) reicht von 1996 bis 2023. 

gesisDataSearch KG  Dieser Knowledge Graph enthält Metadaten zu geharvesteten sozialwissenschaftlichen Datensätzen. Es handelt sich um die KG-Darstellung der vom GESIS Data Search Portal angebotenen Inhalte. Der KG enthält derzeit Metadaten von 11965 Datensätzen. 

GESIS Knowledge Graph Der GESIS Knowledge Graph (GESIS KG) stellt die Metadaten der in der GESIS Suche verfügbaren wissenschaftlichen Ressourcen und ihre semantischen Beziehungen in integrierter und konsistenter Form dar und macht sie für die Wiederverwendung zugänglich. Die aktuelle Version des GESIS KG enthält Metadaten von 474201 wissenschaftlichen Ressourcen und 168362 Links zwischen ihnen, von denen 99227 Links automatisch generiert wurden. 

GESIS Research Graph  Der GESIS Research Graph war eine Fallstudie in Zusammenarbeit mit der Research Graph Foundation, in der ein Graph prototypisch entwickelt wurde, der Publikationen, Forschungsdaten, Projekte und Personen miteinander verbindet. Der GESIS Research Graph basierte auf dem GESIS KG und enthielt über 110.000 Publikationen, über 6.200 Forschungsdaten und über 53.000 Forschungsprojekte. 

Question Feature Sample Ein Beispiel für einen Wissensgraphen mit Fragen aus GESIS Studien, der mit Fragemerkmalen wie dem Informationstyp annotiert ist. Die KG repräsentiert 4024 eindeutige Fragen mit über 12000 annotierten Informationstypen (26 verschiedene Informationstypen einschließlich Untertypen) wie Bereitschaft, Akzeptanz, Demografie, Wahrnehmung, Bewertung und andere. 

SoMeSci SoMeSci ist der umfassendste Goldstandard-Korpus, der als offener Wissensgraph Software-Erwähnungen in wissenschaftlichen Artikeln enthält und Trainingsbeispiele für Named Entity Recognition, Relation Extraction, Entity Disambiguation und Entity Linking liefert. Die Daten bestehen aus 4397422 Triples, die Metadaten und Kontext von 3756 Erwähnungen in 1367 Artikeln beschreiben. 

SoftwareKG SoftwareKG ist ein Wissensgraph, der Informationen über Software-Erwähnungen aus mehr als 51.000 wissenschaftlichen Artikeln aus den Sozialwissenschaften enthält. Er ermöglicht Analysen über die Herkunft der Forschungsergebnisse, die Angabe der Entwickler und die Analyse von Softwarezitationen im Allgemeinen. Darüber hinaus ermöglicht die Bereitstellung von Informationen darüber, ob und wie die Software und der Quellcode verfügbar sind, eine Bewertung des Stands und der Rolle von Open-Source-Software in der Wissenschaft auf einer allgemeinen Basis. 

Der Thesaurus Sozialwissenschaften (TheSoz) ist ein kontrolliertes Vokabular, das etwa 8000 Konzepte (empfohlene Begriffe) aus den Sozialwissenschaften enthält. Es sind Themen aus allen sozialwissenschaftlichen Disziplinen enthalten. 

TweetsCOV19 TweetsCOV19 ist ein semantisch annotierter Korpus von Tweets über die COVID-19-Pandemie. Er ist eine Teilmenge von TweetsKB und zielt darauf ab, den Online-Diskurs über verschiedene Aspekte der Pandemie und ihre gesellschaftlichen Auswirkungen zu erfassen. Dieser Datensatz besteht aus insgesamt 41.307.082 Tweets, die von 12.825.911 Nutzern gepostet wurden, und spiegelt den gesellschaftlichen Diskurs über COVID-19 auf Twitter im Zeitraum von Oktober 2019 bis August 2022 wider. 

TweetsKB TweetsKB ist ein bei GESIS gehosteter Wissensgraph, der Metadaten über 3,1 Milliarden Tweets (Feb. 2013 - Juni 2023) enthält und als Ressource für die sozialwissenschaftliche Forschung dient. Mithilfe von Informationsextraktionsmethoden wurden Stimmungen, Entitäten, Hashtags und Nutzererwähnungen extrahiert und als verknüpfte Daten über ein strukturiertes RDF-Schema veröffentlicht. 

InFoLiS Im Projekt InFoLiS - Integration von Forschungsdaten und Literatur wurde eine Methode untersucht und entwickelt, die es erlaubt, Zitate von Forschungsdatensätzen in wissenschaftlichen Publikationen zu erkennen. Die daraus resultierenden 99227 Verknüpfungen zwischen Publikationen und Forschungsdatensätzen sind im GESIS KG integriert und damit auch in der GESIS Suche verfügbar. 

MOVING Im Rahmen des Projekts MOVING wurden Methoden zur Disambiguierung von Autoren untersucht und entwickelt. Die Methoden wurden weiterentwickelt und werden für die Disambiguierung von Personennamen aus verschiedenen Datenquellen sowie für die Identifizierung und Auflösung von Duplikaten in den Datensätzen verwendet. 

OpenMinTeD Im Rahmen des OpenMinTeD-Projekts wurden Methoden untersucht und entwickelt, um die Erwähnung von Variablen in wissenschaftlichen Veröffentlichungen zu ermitteln. Die erzeugten 415 Verknüpfungen zwischen Publikationen und Variablen wurden in den GESIS Knowledge Graph integriert. 

OUTCITE Im Rahmen des Projekts OUTCITE - „Reference Understanding in the Social Sciences“ wurden Verfahren zur Extraktion und Strukturierung von Literaturzitaten aus wissenschaftlichen Veröffentlichungen entwickelt und eingesetzt. Die extrahierten Referenzen (über 1 Million) wurden an das Open Citations Corpus (OCC) geliefert. Davon wurden über 300.000 Links zu Publikationen in GESIS-Datensammlungen identifiziert, die in den GESIS Knowledge Graph integriert werden. 

VADIS Im Rahmen des Projekts VADIS (VAriable Detection, Interlinking and Summarization) wurden Verweise auf Erhebungsvariablen in wissenschaftlichen Artikeln identifiziert. Auf der Grundlage dieser Verweise wurden semantische Verknüpfungen erstellt und als Wissensgraph zur Verfügung gestellt. Insgesamt wurden rund 1300 Sätze mit Variablenverweisen aus SSOAR-Publikationen identifiziert. Zusätzlich wurden TL;DR-Zusammenfassungen für englischsprachige Publikationen erstellt.