Converting NCR2018 Descriptive Rules into RDF Data
Shoichi Taniguchi, Akiko Hashizume · Library and Information Science · 2022
【目的】記述規則であるNCR2018のRDFデータ化を意図し,必要な検討事項および選択肢を提示し,併せて適切な選択肢を同定することによって,RDFデータ化の実現可能性を確認することを目的とする。【方法】活用や展開がしやすいRDFデータにするという方針の下,まず,①次の点を中心に考えうる選択肢を検討した。1)個別規定をRDFクラスとして表現するか,プロパティとして表現するか。2)条項番号が表す階層的な関係などの記述規則に含まれる各種の関係をどのように扱うか。その後,②採用した選択肢に基づき,NCR2018を構成する3つの章の規定群に対して実際にRDFデータへの変換を実施した。最後に,③RDFデータ化したNCR規定と規定に従って作成したメタデータとを接続する手法について検討した。【結果】①本研究では,NCR2018の条項番号単位の個別規定をRDFクラスとして表現することを基本とし,加えて自立して適用できる部分に個々の条項を細分した単位も採用した。それぞれの単位にはRDFクラスとしてURIを付与し,条項間の条項番号に沿った階層的な関係,参照指示の関係,元の条項と細分後の部分との関係,本則と別法や任意規定との関係などについて,適切と判断した表現方式を選択した。NCR規定をRDFプロパティとする方式も併せて検討し,その上で問題点を指摘した。②NCR2018の3つの章(第2章,第4章,第6章)の規定群に対して,RDFデータへの機械的な変換と人手による確認・修正作業を試行した。この結果,生成されたRDFトリプルデータの集計値など概況が把握できた。また,選択した方針と選択肢の下,大きな障壁なしにRDFデータとすることができる点を確認した。③RDFデータ化したNCR規定からそれを適用して作成されたメタデータへの参照と,逆にメタデータから適用されたNCR規定への参照が可能であることが確認された。これにより,RDFデータ化したNCR規定の1つの活用可能性を示すことができた。