The Venice Scholar Index: un sistema de extracción automática de referencias bibliográficas encontradas en un gran número de libros y revistas digitalizados

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El el proyecto Linked Books Project ha desarrollado un sistema de extracción automática de referencias bibliográficas encontradas en un gran número de libros y revistas digitalizados, Configurando así el índice de citas Venice Scholar Index de la literatura sobre la historia de Venecia, que indiza cerca de 3.000 volúmenes de estudios desde mediados del siglo XIX hasta 2013, de los que se han extraído unos 4 millones de referencias bibliográficas. Pero que puede ser utilizado en cualquier otro área de conocimiento.

 

Venice Scholar Index es el primer prototipo resultante del Linked Books Project, un proyecto liderado por Giovanni Colavizza y Matteo Romanello del Laboratorio de Humanidades Digitales de la EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne), con socios en Venecia, Milán y Roma.

El proyecto explora la historia de Venecia a través de referencias a la literatura científica, así como a documentos de archivo encontrados en publicaciones. Para lograr este objetivo, el proyecto ha desarrollado un sistema de extracción automática de referencias bibliográficas encontradas en un gran número de libros y revistas digitalizados, que se ha aplicado posteriormente a las publicaciones sobre la historia de Venecia, su principal caso de uso, pero que pueden ser utilizadas para cualquier otro área de las Humanidades.

The Linked Books Project está específicamente interesado en analizar la interacción entre las citas de documentos primarios (por ejemplo, de archivo) y las de fuentes secundarias (literatura académica), y los perfiles de citas de publicaciones a través del tiempo. Con este fin, desarrolló el Venice Scholar Index, una rica interfaz de búsqueda para navegar a través de la red de citas resultante, con el objetivo final de interconectar los archivos digitales y las bibliotecas digitales.

Los datos de citas en los que se basa Venice Scholar Index, se han modelado utilizando el Modelo de Datos de OpenCitations y utilizarán OpenCitations Corpus como plataforma de publicación.