Dalībniece:IngunaSk/Lingvistiskie atvērtie saistītie dati

Vikipēdijas lapa

Lingvistiskie saistītie atvērtie dati[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]

Dabiskās valodu apstrādē, valodniecībā un saistītās jomās lingvistiski saistīti atvērtie dati (LLOD) apraksta metodi un starpdisciplināru kopienu, kas saistīta ar valodas resursu izveidi, koplietošanu un (atkal -) izmantošanu saskaņā ar saistīto datu principiem. Atvērto saistīto valodas datu mākoni (Linguistic Linked Open Data Cloud) izveidoja un uztur Atvērto zināšanu fonda Atvērtās lingvistikas darba grupa (OWLG), tas kopš izveides ir bijis galvenā darbības vieta vairākām W3C kopienas grupām, pētniecības projektiem un infrastruktūras centieniem.

Definīcija un attīstība[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]

Lingvistiskie saistītie atvērtie dati apraksta datu publicēšanu valodniecībai un dabiskas valodas apstrādei, ievērojot šādus principus [1]:

  • Datiem jābūt atvērti licencējamiem, izmantojot tādas licences, kā piemēram, Creative Commons licences.
  • Datu kopas elementiem jābūt unikāli identificējamiem, izmantojot URI.
  • URI jābūt atrisināmam, lai lietotāji varētu piekļūt vairāk informācijai, izmantojot tīmekļa pārlūkprogrammas.
  • LLOD resursa atrisināšanai ir jāatgriež rezultāti, izmantojot tīmekļa standartus, piemēram, resursu aprakstīšanas ietvaru RDF.
  • Jāiekļauj saites uz citiem resursiem, lai palīdzētu lietotājiem atklāt jaunus resursus un lai nodrošinātu semantiku.

Par galvenajām LLOD priekšrocībām tiek uzskatītas [2]:

  • Attēlojums: saistītie grafi ir elastīgāks valodu datu attēlojuma formāts.
  • Sadarbspēja: kopējos RDF modeļus var viegli integrēt.
  • Federācija: datus no vairākiem avotiem var triviāli kombinēt.
  • Ekosistēma: RDF un saistīto datu rīki ir plaši pieejami ar atvērtā pirmkoda licenci .
  • Izteiksmīgums: esošās vārdnīcas palīdz izteikt valodas resursus.
  • Semantika: Kopīgās saites izsaka to, kas tiek domāts.
  • Dinamika: Tīmekļa dati var tikt pastāvīgi uzlaboti.

LLOD mākoņa diagrammas mājvieta ir atrodama ingvistic-lod.org [1].

LLOD vārdnīcas[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]

LLOD kopiena ne tikai apkopo metadatus un ģenerē LLOD mākoņa diagrammu, bet arī virza kopienas standartu izstrādi vārdnīcām, metadatiem un labās prakses ieteikumiem. Saskaņā ar jaunāko Cimiano et al. (2020) sniegto pārskatu [3] tas ietver:

  • leksisko resursu modelēšanai
    • Ontolex-Lemon, ir kopienas standarts leksiskiem resursiem (mašīnlasāmām vārdnīcām, daudzvalodu terminoloģijai, ontoloģijas leksikalizēšanai)[4]
  • lingvistiskā marķējuma modelēšanai (korpusiem vai valodas apstrādei)
    • Web Annotation — W3C standarts tīmekļa resursu marķēšanai (teksta vai citāda) [5]
    • NLP Interchange Format (NIF), kopienas standarts teksta gramatiskajai marķēšanai [6]
    • CoNLL-RDF, NIF balstīta vārdnīca korpusu RDF attēlojumam tradicionālajos TSV (“CoNLL”) formātos [7]
    • POWLA — vārdnīca vispārīgām valodas datu struktūrām, ko var izmantot papildus NIF, CoNLL-RDF vai Web Annotation [8]
  • valodas datu kategorijām
    • Ontologies of Linguistic Annotation (OLiA) - ontoloģija lingvistiskai marķēšanai [9]
    • lexinfo – gramatiskām un citām kategorijām leksiskos resursos [10]
  • valodas noteikšanai
    • kā virknes ar valodas tagu, izmantojot IETF BCP 47 valodas tagus
    • ar ISO 639-3 URI, ko nodrošina lexvo.org [11]
    • ar Glottolog URI valodas paveidiem, kas nav ISO 639
  • metadatiem
    • Dublin Core — kopienas standarts, ko var izmantot tīmekļa resursu aprakstīšana
    • Data Catalog Vocabulary (DCAT) — W3C standarts datu katalogiem, kas publicēti tīmeklī [12]
    • METASHARE-OWL, valodas resursu metadatu vārdnīca [13]

2020. gada vidū lielākā daļa šo kopienas standartu tiek aktīvi izmantoti. Īpaši problemātiska ir daudzu nesaderīgu valodas marķēšanas standartu pastāvēšana, tāpēc 2020. gada sākumā W3C kopienas grupa “Saistītie dati valodu tehnoloģijām” ir sākusi strādāt, lai konsolidētu šīs (un citas) valodas marķēšanas vārdnīcas tīmeklī [14].

Kopiena[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]

LLOD mākoņa diagramma ir izstrādāta, un to uztur Atvērto zināšanu fonda (Open Knowledge Foundation, kopš 2014. gada Open Knowledge) Atvērtā lingvistikas darba grupa (the Open Linguistics Working Group - OWLG), atvērta un starpdisciplināra ekspertu grupa valodas resursu jautājumos.

OWLG organizē kopienas pasākumus un koordinē LLOD attīstību un veicina starpdisciplināru saziņu starp LLOD atbalstītājiem un lietotājiem. Vairākas W3C uzņēmējdarbības un kopienas grupas pievēršas LLOD specifiskiem aspektiem:

  • W3C Ontoloģiju un leksikas kopienas grupa (Ontology-Lexica Community Group - OntoLex) izstrādā un uztur specifikācijas mašīnlasāmām vārdnīcām LLOD mākonī.
  • W3C Labās prakses kopienas grupa apkopo informāciju par labo praksi daudzvalodu saistīto atvērto datu izveidē [15]
  • W3C Saistīto datu valodu tehnoloģiju kopienas grupa veido lietošanas piemērus un prasības valodu tehnoloģiju lietojumprogrammām, kas izmanto saistītos datus [16].

LLOD attīstību veicina un dokumentē vairāki starptautiski semināri, datakoni un publikācijās. Cita starpā tie ietver:

  • Ikgadējo zinātnisko semināru “Linked Data in Linguistics” (LDL), kopš 2012. gada
  • Multilingual Linked Open Data for Enterprises (MLODE), kopienas sanāksmi, kas notiek reizi divos gados (2012. un 2014. gads)
  • Vasaras datakonu par saistītiem atvērtiem valodas datiem (SD-LLOD), kas notiek reizi divos gados kopš 2015. gada

LLOD lietojums[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]

Saistītie atvērtie valodas dati tiek izmantoti, lai risinātu vairākas zinātniskās pētniecības problēmas:

  • Visās datorlingvistikas un dabiskās valodas apstrādes jomās lingvistiskais marķējums ir galvenais analīzes elements. Tomēr progresu šajā jomā kavē sadarbspējas problēmas, jo īpaši atšķirības vārdnīcās un marķēšanas shēmās, ko izmanto dažādiem resursiem un rīkiem. Saistīto datu izmantošana, lai savienotu valodas resursus un ontoloģijas/terminoloģijas repozitorijus, veicina koplietojamu vārdnīcu atkārtotu izmantošanu un to interpretēšanu pret vienotu pamatu.
  • Korpuslingvistikā un datorlingvistikā savstarpēji pārklājoši marķējumi ir problēma tradicionālajiem XML formātiem. Tādējādi kopš 1990. gadu beigām tiek ieteikti grafiski datu modeļi [17]. Parasti tie tiek attēloti ar vairākiem, savstarpēji saistītiem XML failiem (standoff XML) [18], kas ir vāji nodrošināti ar XML tehnoloģiju atbalstu [19]. Modelējot tādas sarežģītas anotācijas kā saistītie dati, formālisms ir semantiski ekvivalents standoff XML [20], bet novērš vajadzību pēc īpašām tehnoloģijām, tā vietā izmantojot esošo RDF ekosistēmu.
  • Daudzvalodu jautājumi, tostarp leksiko resursu sasaiste, piemēram, WordNet, kā tas veikts Pasaules WordNet asociācijas interlingvālajā indeksā, un neviendabīgu resursu, piemēram, WordNet un Vikipēdijas, savstarpēja savienošana, kā tas tika darīts BabelNet.
  • Nodrošina forumus valodu resursu informācijas standartizācijai. Saistīti atvērtie valodas dati ir cieši saistīti ar
    • labās prakses attīstību leksisko datu saistīšanai tīmeklī (datiem, kas publicēti saskaņā ar OntoLex paražām)
    • labās prakses attīstību marķēšanai tīmeklī (piemēram, Web Annotation standarta izmantošana)
    • labās prakses attīstību tādu teksta resursu modelēšanai un koplietošanai, kuros marķējums pārklājas

Pētniecības projekti[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]

LLOD izmantošana un attīstība ir pētīta vairākos liela mēroga pētniecības projektos, tostarp:

  • LOD2. Creating Knowledge out of Interlinked Data (11 ES valstis un Koreja, 2010–2014) [21]
  • MONNET. Multilingual Ontologies for Networked Knowledge (5 ES valstis, 2010–2013) [22]
  • LIDER. Linked Data as an enabler of cross-media and multilingual content analytics for enterprises across Europe (5 ES valstis, 2013–2015) [23]
  • QTLeap. Quality Translation by Deep Language Engineering Approaches (6 ES valstis, 2013–2016) [24]
  • LiODi. Linked Open Dictionaries (BMBF eHumanities Early Career Research Group, Goethe University Frankfurt, Germany, 2015-2020) [25]
  • FREME. Open Framework of E-Services for Multilingual and Semantic Enrichment of Digital Content (6 ES valstis, 2015-2017)[26]
  • POSTDATA. Poetry Standardization and Linked Open Data (ERC Starting Grant, UNED, Spain, 2016-2021)
  • Linking Latin (ERC Consolidator Grant, Universita Cattolica del Sacro Cuore, Italy, 2018-2023) [27]
  • Pret-a-LLOD (6 ES valstis, 2019-2021) [28]
  • NexusLinguarum. European network for Web-centred linguistic data science (COST Akcija, 35 COST valstis, 2 tuvējās kaimiņvalstis, viena starptautiskā partnervalsts, 2019-2023)[29]

Resursi[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]

2018. gada oktobrī 10 visbiežāk piesaistītie resursi LLOD diagrammā (saistīto datu kopu skaita secībā) ir:

  • Lingvistisko marķējumu ontoloģijas (The Ontologies of Linguistic - Annotation OLiA, saistīta ar 74 datu kopām) nodrošina uzziņu terminoloģiju lingvistiskiem marķējumiem un gramatiskajiem metadatiem;
  • WordNet (saistīts ar 51 datu kopu), ir leksiska datubāze angļu valodai un starpnieks līdzīgu datu bāzu izstrādei citās valodās (Princeton WordNet saistīts ar 36 datu kopām; W3C izdevums saistīts ar 8 datu kopām);
  • DBpedia (saistīts ar 50 datu kopām) daudzvalodu zināšanu bāze ar vispārīgām zināšanām par pasauli, izmanto Wikipedia;
  • lexinfo.net (saistīts ar 36 datu kopām) nodrošina uzziņu terminoloģiju leksiskiem resursiem;
  • Babelnet (saistīts ar 33 datu kopām) ir daudzvalodu leksikalizēts semantiskais tīkls, kas apkopo dažādus resursus, galvenokārt WordNet un Wikipedia;
  • lexvo.org (saistīts ar 26 datu kopām) nodrošina valodas identifikatorus un citus ar valodu saistītus datus. Vissvarīgākais ir tas, ka lexvo nodrošina ISO 639-3 3 burtu kodu valodu identifikatoru RDF attēlojumu un informāciju par šīm valodām;
  • ISO 12620 Datu kategoriju reģistrs (ISOcat; RDF izdevums, saistīts ar 10 datu kopām) nodrošina semistrukturētu repozitoriju ar valodu saistītai terminoloģijai;
  • UBY (RDF izdevums lemon-Uby, saistīts ar 9 datu kopām), leksikas tīkls angļu valodai, apkopots no dažādiem leksiskiem resursiem;
  • Glottolog (saistīts ar 7 datu kopām) sniedz detalizētus valodu identifikatorus resursiem nabadzīgām valodām, īpaši tām, kas nav lexvo.org;
  • Wiktionary-DBpedia saites (wiktionary.dbpedia.org, saistīta ar 7 datu kopām), Wiktionary balstīta DBpedia jēdzienu leksikalizācija.

Lingvistiskie dati: tvērums un klasifikācija[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]

Papildus resursiem, kas izveidoti un izmantoti valodas pētījumiem, LLOD mākoņdiagramma ietver arī ontoloģijas, terminoloģiju un vispārīgas zināšanu bāzes, kuru izveide sākumā nebija saistīta ar valodniecību vai valodu tehnoloģijām, piemēram, DBpedia. Kā kritērijs iekļaušanai LLOD diagrammā, OWLG ir nepieciešama “lingvistiskā atbilstība”: “Datu kopa ir lingvistiski atbilstoša, ja tā sniedz vai apraksta valodas datus, kurus var izmantot valodas izpētes vai dabiskas valodas apstrādes nolūkos [3]." Tas attiecas uz valodas resursiem stingrā nozīmē (“1. nosacījums”: anotēts vai citādi strukturēts resurss, kas izveidots, lai to izmantotu valodniecībā vai valodu tehnoloģijās, ko pierāda, piemēram, zinātniska publikācija ar valodniecību saistītā žurnālā vai konferencē), bet arī resursi, “ko var izmantot, lai anotētu, bagātinātu, iegūtu vai klasificētu valodas resursus... ja [to atbilstību] var pārbaudīt saikni starp resursu (kura lingvistiskā atbilstība ir jāapstiprina) un resursu, kas atbilst nosacījumam (1) "(“2. nosacījums”).

Ar to saistīts jautājums par lingvistiski atbilstošu datu kopu (vai valodu resursu kopumā) klasifikāciju. OWLG izstrādāja šādu LLOD mākoņa shēmas klasifikāciju [3]:

  • korpuss: lingvistiski analizēts valodas datu kopums
  • leksikoni: leksiski-konceptuālie dati
  • leksikiskie resursi: leksikoni un vārdnīcas
  • terminu bāzes: terminoloģija, tēzauri un zināšanu bāzes
  • metadati
    • valodas resursu metadati (metadati par valodas resursiem, tostarp digitāliem valodas resursiem un drukātām grāmatām)
    • lingvistiskās datu kategorijas (metadati par valodniecības terminoloģiju, tostarp lingvistiskās kategorijas, valodu identifikatori)
    • tipoloģiskās datubāzes (metadati par atsevišķām valodām, īpaši šo valodu lingvistiskās iezīmes)
    • citi (vietturis resursiem, kas nav (vēl) klasificēti) [1]

Jāņem vērā, ka šajā klasifikācijā terminu bāzes ir lingvistiskās atbilstības robeža, jo tās parasti tiek radītas citiem mērķiem, nevis valodas tehnoloģijām vai valodas izpētei.

Atvērtie dati: pieejamība[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]

LLOD ir definēts saistībā ar saistītiem atvērtiem datiem, un tādējādi LLOD resursiem (datiem) jāatbilst licencēm saskaņā ar Atvērto definīciju [36]. LLOD mākoņdiagrammas (un LOD shēmas) ģenerēšanai tas, ka tehniskais kritērijs būtu pieejamība tīmeklī un metadatu ieraksts, vēl nav ieviests. OWLG vairākkārt tika diskutēts par to, vai šobrīd (2015. gadā) nekomerciālos (akadēmiskos) resursus varētu iekļaut uz vispārējas vienošanās pamata par to atzīšanu, bet pēc tam piemērot stingrākas prasības līdz ar LLOD mākoņa pieaugumu. 2018. gada janvārī par to vēl nebija panākta vienošanās [30]. 2020. gada janvārī 86 LLOD resursiem bija pieejami mašīnlasāmi licences metadati, no tiem 82 pieņēma atvērtas licences, 4 pieņēma nekomerciālas licences [3].

Plašākā nozīmē terminu LLOD tehnoloģija (infrastruktūras, rīki, vārdnīcas) var izmantot, lai atsauktos uz tehnoloģiju neatkarīgi no tā, vai faktiski ir iesaistīti atvērtie resursi, piemēram, ES projekta Pret-a-LLOD vārdā, kas ietver vairākus komerciālas uzņēmējdarbības lietojumus [28]. Tas ir attaisnojams ar lietojumprogrammām, kas izmanto (nevis sniedz) atvērtos datus, kā arī tad, ja tiek izmantota saistīto datu tehnoloģija un citu LLOD principu pieņemšana (īpaši RDF vārdnīcu izmantošana LLOD kontekstā), lai veicinātu LLOD resursu (atvērto resursu) vienmērīgu integrāciju.

Saīsinājumu “LLOD” var izmantot, lai norādītu uz LLOD tehnoloģiju (saistīto datu un LLOD vārdnīcu izmantošanu neatkarīgi no apstrādājamo datu juridiskā statusa) un LLOD resursiem (atvērtiem datiem). Skaidrībai var izmantot terminus “LLOD resursi” un “LLOD tehnoloģija”. Lai uzsvērtu lietojumu vai piemērojamību resursiem, kas nav atvērti, izmanto arī terminu “LLD” (lingvistiskie saistītie dati) [31]. Iespējamais kompromiss tehnoloģijai ir akronīms “LL (O)D”. “Licencēto lingvistisko saistīto datu” mākonis, kurā ir neatvērti resursi, pašlaik (2020. gada jūnijs) nepastāv [3].

Saistīto datu formāti.[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]

Saistīto datu definīcija paredz RDF vai līdzīgu standartu piemērošanu. Tas ietver W3C ieteikumus SPARQL, Turtle, JSON-LD, RDF-XM, RDFa u.c. Tomēr valodu tehnoloģijās un valodniecībā citi formālismi pašlaik ir populārāki, un šādu datu iekļaušana LLOD mākoņdatu shēmā reizēm tiek pieprasīta [32]. Vairākām šādām valodām pastāv W3C-standartizēti apvalku mehānismi eksistē (piemēram, XML, CSV vai relāciju datu bāzēm), bet saskaņā ar pašreizējo saistīto datu definīciju tikai ģenerētie dati atbilstu iekļaušanai LLOD mākonī, nevis avota dati.

Atsauces.[labot šo sadaļu | labot pirmkodu]

  1. ↑ 1,0 1,1 1,2 «Linguistic Linked Open Data.».
  2. ↑ Christian Chiarcos, John McCrae, Philipp Cimiano, Christiane Fellbaum. New Trends of Research in Ontologies and Lexical Resources: Ideas, Projects, Systems. Theory and Applications of Natural Language Processing. Berlin, Heidelberg : Springer, 2013. 7–25. lpp. ISBN 978-3-642-31782-8.
  3. ↑ 3,0 3,1 3,2 3,3 3,4 Philipp Cimiano, Christian Chiarcos, John P. McCrae, Jorge Gracia. Linguistic Linked Data: Representation, Generation and Applications. Springer International Publishing, 2020. ISBN 978-3-030-30224-5.
  4. ↑ «Lexicon Model for Ontologies: Community Report, 10 May 2016». www.w3.org. Skatīts: 2020-07-17.
  5. ↑ «Deliverables of W3C’s Web Annotation Working Group». w3c.github.io. Skatīts: 2020-07-17.
  6. ↑ Hellmann, Sebastian; Lehmann, Jens; Auer, Sören; Brümmer, Martin (2013). Alani, Harith; Kagal, Lalana; Fokoue, Achille et al.. red. "Integrating NLP Using Linked Data" (en). The Semantic Web – ISWC 2013. Lecture Notes in Computer Science (Berlin, Heidelberg: Springer): 98–113. doi:10.1007/978-3-642-41338-4_7. ISBN 978-3-642-41338-4.
  7. ↑ Chiarcos, Christian; Fäth, Christian (2017). Gracia, Jorge; Bond, Francis; McCrae, John P. et al.. red. "CoNLL-RDF: Linked Corpora Done in an NLP-Friendly Way" (en). Language, Data, and Knowledge. Lecture Notes in Computer Science (Cham: Springer International Publishing): 74–88. doi:10.1007/978-3-319-59888-8_6. ISBN 978-3-319-59888-8.
  8. ↑ Chiarcos, Christian (2012). Simperl, Elena; Cimiano, Philipp; Polleres, Axel et al.. red. "POWLA: Modeling Linguistic Corpora in OWL/DL" (en). The Semantic Web: Research and Applications. Lecture Notes in Computer Science (Berlin, Heidelberg: Springer): 225–239. doi:10.1007/978-3-642-30284-8_22. ISBN 978-3-642-30284-8.
  9. ↑ Chiarcos, Christian; Sukhareva, Maria (2015-01-01). "OLiA – Ontologies of Linguistic Annotation" (en). Semantic Web 6 (4): 379–386. doi:10.3233/SW-140167. ISSN 1570-0844.
  10. ↑ Cimiano, P.; Buitelaar, P.; McCrae, J.; Sintek, M. (2011-03-01). "LexInfo: A declarative model for the lexicon-ontology interface" (en). Journal of Web Semantics 9 (1): 29–51. doi:10.1016/j.websem.2010.11.001. ISSN 1570-8268.
  11. ↑ de Melo, Gerard (2015-01-01). "Lexvo.org: Language-related information for the Linguistic Linked Data cloud" (en). Semantic Web 6 (4): 393–400. doi:10.3233/SW-150171. ISSN 1570-0844.
  12. ↑ «Data Catalog Vocabulary (DCAT) - Version 2». www.w3.org (angļu). Skatīts: 2020-07-17.
  13. ↑ McCrae, John P.; Labropoulou, Penny; Gracia, Jorge; Villegas, Marta; Rodríguez-Doncel, Víctor; Cimiano, Philipp (2015). Gandon, Fabien; Guéret, Christophe; Villata, Serena et al.. red. "One Ontology to Bind Them All: The META-SHARE OWL Ontology for the Interoperability of Linguistic Datasets on the Web" (en). The Semantic Web: ESWC 2015 Satellite Events. Lecture Notes in Computer Science (Cham: Springer International Publishing): 271–282. doi:10.1007/978-3-319-25639-9_42. ISBN 978-3-319-25639-9.
  14. ↑ ld4lt/linguistic-annotation, ld4lt, 2020-07-08. Atjaunināts: 2020-07-17
  15. ↑ «Best Practices for Multilingual Linked Open Data Community Group». www.w3.org (en-US). Skatīts: 2020-07-17.
  16. ↑ «Linked Data for Language Technology Community Group». www.w3.org (en-US). Skatīts: 2020-07-17.
  17. ↑ Bird, Steven (1998). Towards a formal framework for linguistic annotations..
  18. ↑ 14:00-17:00. «ISO 24612:2012». ISO (angļu). Skatīts: 2020-07-17.
  19. ↑ «Choosing an XML database for linguistically annotated corpora - LinseLinks». www.linse.uni-due.de. Skatīts: 2020-07-17.
  20. ↑ Christian Chiarcos. Linked Data in Linguistics: Representing and Connecting Language Data and Language Metadata. Berlin, Heidelberg : Springer, 2012. 161–179. lpp. ISBN 978-3-642-28249-2.
  21. ↑ «lod2.okfn.org». archive.is. 2014-03-07. Skatīts: 2020-07-17.
  22. ↑ «MONNET - Multilingual Ontologies for Networked Knowledge». www.dfki.de. Skatīts: 2020-07-17.
  23. ↑ «LIDER». lider-project.eu. Skatīts: 2020-07-17.
  24. ↑ «QTLeap Project». qtleap.eu. Skatīts: 2020-07-17.
  25. ↑ «Linked open dictionaries (LIODI)». www.acoli.informatik.uni-frankfurt.de. Skatīts: 2020-07-17.
  26. ↑ «FREME Documentation - Home». freme-project.github.io. Skatīts: 2020-07-17.
  27. ↑ «Home | LiLa: Linking Latin - Knowledge Base of Linguistic Resources». LiLa: Linking Latin (en-US). Skatīts: 2020-07-17.
  28. ↑ 28,0 28,1 «Prêt-à-LLOD» (en-GB). Skatīts: 2020-07-17.
  29. ↑ «Action CA18209». COST (en-GB). Skatīts: 2020-07-17.
  30. ↑ «linguistics.okfn.org/003004.html at master · open-linguistics/linguistics.okfn.org · GitHub». Skatīts: 2020-07-17.
  31. ↑ «Google Scholar». scholar.google.com. Skatīts: 2020-07-17.
  32. ↑ «open-linguistics/linguistics.okfn.org». GitHub (angļu). Skatīts: 2020-07-17.
Saturs iegūts no "https://lv.wikipedia.org/w/index.php?title=Dalībniece:IngunaSk/Lingvistiskie_atvērtie_saistītie_dati&oldid=3279857"