Metadane I 2700-L-API-D1M1
Tematyka wykładów:
Metadane: pojęcie, rodzaje, funkcje.
Źródła metadanych (metadane generowane automatycznie i ręcznie). Jakość metadanych i wymagania dla metadanych.
Interoperacyjność metadanych, protokół OAI-PMH, konwersja metadanych, mapowanie metadanych.
Standardy metadanych (syntaktyka, semantyka i pragmatyka metadanych).
Standardy metadanych dla zasobów archiwalnych, obiektów kulturalnych, produkcji wydawniczej. Metadane obiektów multimedialnych. Metadane w systemach informacji geograficznej.
Metadane stron WWW i ich rola w pozycjonowaniu stron internetowych; dobre i negatywne praktyki SEO.
Semantyczny web i semantyczne wyszukiwanie. Ontologie. Standardy semantycznego webu: RDF, OWL. Serializacja metadanych (HTML, XML, JSON, KML).
Zastosowanie technik uczenia maszynowego w generowaniu metadanych. Przetwarzanie języka naturalnego, modelowanie tematyczne (latent semantic annotation, latent dirichlet allocation, non-negative matrix factorization).
Tematyka laboratoriów:
Celem laboratoriów jest:
1. Zapoznanie z narzędziami do identyfikowania metadanych.
2. Zapoznanie z metodami weryfikacji wiarygodności informacji na podstawie dostępnych metadanych.
3. Zapoznanie ze standardem Dublin Core. Ćwiczenia praktyczne w opracowywaniu metadanych dla różnych typów dokumentów w standardzie Dublin Core.
4. Zapoznanie z formatami serializacji metadanych: XML, JSON, KML.
5. Pobieranie metadanych z innych serwisów internetowych via protokół OAI-PMH. Zapoznanie z API różnych serwisów internetowych.
6. Zastosowanie technik uczenia maszynowego do generowania metadanych.
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Absolwent zna i rozumie:
- metody analizy i interpretacji różnych rodzajów zasobów informacyjnych właściwe dla wybranych tradycji, teorii lub szkół badawczych bibliologii i informatologii (K_W04)
- procedury oraz narzędzia umożliwiające zapewnienie dostępu do zasobów informacyjnych, zwłaszcza w zakresie tworzenia i/lub korzystania z metadanych dokumentu (K_W06)
Absolwent potrafi:
- opracować poprawnie metadane dla różnych typów dokumentów (K_U03)
Absolwent jest gotów do:
- krytycznej oceny oraz doskonalenia swoich umiejętności w zakresie korzystania ze źródeł informacji (K_K01)
Kryteria oceniania
Laboratoria:
W semestrze odbędą się 2-3 kolokwia, które będą podsumowywały pewną partię zajęć. Za każde kolokwium będzie można otrzymać 8 punktów. Suma punktów przełoży się na końcową ocenę.
Aby zaliczyć przedmiot należy uzyskać przynajmniej 51% możliwych do uzyskania punktów oraz uczestniczyć przynajmniej w 50% zajęć laboratoryjnych. Dozwolona liczba nieusprawiedliwionych nieobecności – 2. Każdą następną nieusprawiedliwioną nieobecność należy zaliczyć.
Skala ocen:
0-50% – ndst (2).
51-60% – dst (3).
61-70% – dst plus (3,5).
71-80% – dobry (4).
81-90% – dobry plus (4,5).
91-100% – bardzo dobry (5).
Ocenę będzie można podwyższyć wykazując się dodatkową aktywnością (np. przygotowaniem prezentacji).
Obowiązkowa obecność na kolokwiach.
Nie można poprawiać pozytywnych ocen.
Wykład - egzamin pisemny (test)
Laboratoria - zaliczenie na ocenę
Praktyki zawodowe
brak
Literatura
1. Biblioteka cyfrowa jako repozytorium OAI-PMH, dostęp: https://docs.psnc.pl/display/KB/Biblioteka+cyfrowa+jako+repozytorium+OAI-PMH
2. Brachfogel, A.: Terminy metadanych DCMI - nowe zalecenie dla metadanych Dublin Core. "Zagadnienia Informacji Naukowej" 2010, nr 1, s. 57-64.
3. Enge, E. [et al.].: Sztuka SEO. Optymalizacja witryn internetowych. Wyd. 3. Gliwice 2016.
4. Gartner, R.: Metadata: shaping knowledge from antiquity to the semantic web. New York 2016.
5. Goczyła, K.: Ontologie w systemach informatycznych. Warszawa 2011.
6. Introduction to Metadata, edited by Murtha Baca. 3rd ed. Los Angeles: Getty Publications, 2016. https://www.getty.edu/publications/intrometadata/.
7. Lane, H. [et al.]: Przetwarzanie języka naturalnego w akcji : rozumienie, analiza i generowanie tekstu w Pythonie na przykładzie języka angielskiego. Warszawa: PWN, 2021.
8. Materska, K.: Informacja w organizacjach społeczeństwa i wiedzy. Warszawa 2007.
9. Nahotko, M.: Jakość metadanych opisowych i możliwości ich współdziałania, „Biuletyn EBIB” 2018, nr 2 (179), dostęp: https://ebibojs.pl/index.php/ebib/article/view/70.
10. Nahotko, M.: Metadane: sposób na uporządkowanie internetu. Kraków 2004.
11. Ochoa, X.: Metadata quality. In Handbook of Metadata, Semantics and Ontologies (pp. 63–88). 2011.
12. Roszkowski, M.: Formaty danych strukturalnych w zasobach World Wide Web. „ZIN – Zagadnienia Informacji Naukowej. Studia Informacyjne” 2017, nr 2, s. 46-72.
13. Roszkowski, M.: Diagnostyka metadanych w kolekcjach cyfrowych. W: Diagnostyka w zarządzaniu informacją: perspektywa informatologiczna. Pod redakcją R. Sapy. Kraków 2017, s. 365-389 (https://ruj.uj.edu.pl/xmlui/handle/item/48695).
14. Roszkowski, M.: Linked Data – model danych powiązanych w Semantic Web. „Zagadnienia Informacji Naukowej” 2010 nr 2, s. 52-68.
15. Słownik terminologii metadanych, dostęp: https://web.archive.org/web/20190217004430/http://skryba.inib.uj.edu.pl/~nahotko/metadane/slownik.htm
16. Terminy Metadanych DCMI, dostęp: https://www.bn.org.pl/download/document/1261049421.pdf
17. Vajjala, S. [et. al.]: Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce: przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP. Gliwice 2023.
18. Zeng M. L.; Jian Qin: Metadata. 2nd edition. Chicago 2016.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: