Updates kapitel-3/35-verarbeitung-von-marc21-mit-openrefine.md
Auto commit by GitBook Editor
This commit is contained in:
Felix Lohmeier
parent
970b07ac16
commit
9bb1ff9d0c
|
|
@ -38,33 +38,33 @@ Haben Sie eigene Vorstellungen? Falls nicht, dann orientieren Sie sich an [Dubli
|
|||
|
||||
Für das Laden und Transformieren der 2075 Beispieldatensätze benötigt OpenRefine etwa 1,5 GB Arbeitsspeicher. Als Standardeinstellung verwendet OpenRefine jedoch maximal 1,4 GB Arbeitsspeicher. Wenn während der Transformation der Speicher ausgeht, wird OpenRefine erst sehr langsam und stürzt dann irgendwann ab.
|
||||
|
||||
Wieviel freien Arbeitsspeicher Sie zur Verfügung haben, bestimmen Sie am besten, indem Sie alle Fenster bis auf den Browser schließen und dann in der Kommandozeile den Befehl ```free -m``` eingeben. In der Spalte "verfügbar" können Sie ablesen, wieviel MB maximal noch zur Verfügung stehen.
|
||||
Wieviel freien Arbeitsspeicher Sie zur Verfügung haben, bestimmen Sie am besten, indem Sie alle Fenster bis auf den Browser schließen und dann in der Kommandozeile den Befehl `free -m` eingeben. In der Spalte "verfügbar" können Sie ablesen, wieviel MB maximal noch zur Verfügung stehen.
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Ziehen Sie von diesem Wert zur Sicherheit mindestens 300 MB ab. Das Ergebnis ist der Höchstwert, den Sie OpenRefine zuordnen können.
|
||||
|
||||
Um jetzt das Limit zu erhöhen, bearbeiten wir die Einstellungsdatei von OpenRefine. Öffnen Sie die Datei ```refine.ini``` mit einem Texteditor (hier: Anwendungen / Zubehör / Pluma Text Editor) und ändern Sie den Wert in der Zeile ```REFINE_MEMORY=1400M``` auf ```2000M``` und speichern Sie die Datei (```STRG``` und ```S```).
|
||||
Um jetzt das Limit zu erhöhen, bearbeiten wir die Einstellungsdatei von OpenRefine. Öffnen Sie die Datei `refine.ini` mit einem Texteditor \(hier: Anwendungen / Zubehör / Pluma Text Editor\) und ändern Sie den Wert in der Zeile `REFINE_MEMORY=1400M` auf `2000M` und speichern Sie die Datei \(`STRG` und `S`\).
|
||||
|
||||
Wenn Sie über genügend freien Arbeitsspeicher verfügen, können Sie auch gleich ein höheres Limit setzen. Falls Sie nicht genügend freien Arbeitsspeicher haben, um das Limit zu erhöhen, dann bleibt Ihnen nichts anderes übrig als die Anzahl der zu verarbeitenden Daten zu reduzieren. Sie könnten im Folgenden beispielsweise nur einen Teil der heruntergeladenen XML-Dateien importieren.
|
||||
|
||||
Weitere Informationen: <https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/wiki/FAQ:-Allocate-More-Memory#linux-or-mac>
|
||||
Weitere Informationen: [https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/wiki/FAQ:-Allocate-More-Memory\#linux-or-mac](https://github.com/OpenRefine/OpenRefine/wiki/FAQ:-Allocate-More-Memory#linux-or-mac)
|
||||
|
||||
### Daten importieren
|
||||
|
||||
* Im Menüpunkt "Create Project" auf den Button "Durchsuchen" klicken, in den Ordner Downloads wechseln und alle der im vorigen Kapitel gespeicherten XML-Dateien (```einstein-nebis```...) auswählen. Mehrere Dateien können Sie, wie sonst auch üblich, mit der Taste Shift markieren (oberste XML-Datei anklicken, Shift gedrückt halten und unterste XML-Datei anklicken). Das Protokoll zum Download (Dateiendung ```.log```) können wir nicht gebrauchen.
|
||||
* Im Menüpunkt "Create Project" auf den Button "Durchsuchen" klicken, in den Ordner Downloads wechseln und alle der im vorigen Kapitel gespeicherten XML-Dateien \(`einstein-nebis`...\) auswählen. Mehrere Dateien können Sie, wie sonst auch üblich, mit der Taste Shift markieren \(oberste XML-Datei anklicken, Shift gedrückt halten und unterste XML-Datei anklicken\). Das Protokoll zum Download \(Dateiendung `.log`\) können wir nicht gebrauchen.
|
||||
|
||||
* Im nächsten Bildschirm könnten Sie von den ausgewählten Dateien noch wieder welche abwählen. Das ist aber nicht nötig. Klicken Sie gleich weiter oben rechts auf den Button "Configure Parsing Options".
|
||||
|
||||
* Im letzten Bildschirm können Sie nun Einstellungen vornehmen, wie die XML-Dateien von OpenRefine interpretiert werden sollen. Gehen Sie wie folgt vor:
|
||||
|
||||
* Klicken Sie als erstes im Vorschaubildschirm auf den Pfad ```<record xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema">```. Es ist wichtig genau diese Stelle zu treffen. Wenn Sie mit der Maus darüber fahren, wird ein Kasten angezeigt, welche Daten OpenRefine als einen Datensatz interpretieren wird.
|
||||
|
||||
* Klicken Sie als erstes im Vorschaubildschirm auf den Pfad `<record xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema">`. Es ist wichtig genau diese Stelle zu treffen. Wenn Sie mit der Maus darüber fahren, wird ein Kasten angezeigt, welche Daten OpenRefine als einen Datensatz interpretieren wird.
|
||||
|
||||
|
||||
* Nehmen Sie dann folgende weiteren Einstellungen vor:
|
||||
* Nehmen Sie dann folgende weiteren Einstellungen vor:
|
||||
|
||||
* Checkbox "Store file source" deaktivieren
|
||||
* Im Textfeld "Project Name" den hinteren Teil hinter dem Datum entfernen oder einen eigenen Namen vergeben
|
||||
* Checkbox "Store file source" deaktivieren
|
||||
* Im Textfeld "Project Name" den hinteren Teil hinter dem Datum entfernen oder einen eigenen Namen vergeben
|
||||
|
||||
* Abschließend können Sie das neue OpenRefine-Projekt mit diesen Daten erstellen, indem Sie oben rechts den Button "Create Project" drücken.
|
||||
|
||||
|
|
@ -84,9 +84,9 @@ Bevor wir inhaltlich mit den MARC21-Daten arbeiten können, müssen wir diese zu
|
|||
|
||||
Um die MARC21-Daten so umzustrukturieren, dass sie in dem flachen Tabellenformat von OpenRefine benutzbar sind, sind zahlreiche Transformationsschritte notwendig. Damit Sie diese nicht manuell durchführen müssen, nutzen wir ein vorbereitetes Transformationsscript.
|
||||
|
||||
1. Rufen Sie die Datei [openrefine-marc.json](https://raw.githubusercontent.com/felixlohmeier/kurs-bibliotheks-und-archivinformatik/master/openrefine/openrefine-marc.json) im Browser auf und kopieren Sie den gesamten Inhalt in die Zwischenablage (```STRG``` und ```A``` um alles zu markieren und ```STRG``` und ```C``` um es in die Zwischenablage zu kopieren)
|
||||
1. Rufen Sie die Datei [openrefine-marc.json](https://raw.githubusercontent.com/felixlohmeier/kurs-bibliotheks-und-archivinformatik/master/openrefine/openrefine-marc.json) im Browser auf und kopieren Sie den gesamten Inhalt in die Zwischenablage \(`STRG` und `A` um alles zu markieren und `STRG` und `C` um es in die Zwischenablage zu kopieren\)
|
||||
|
||||
2. Wechseln Sie in OpenRefine in den Tab "Undo / Redo" (neben "Facet / Filter" unterhalb des OpenRefine-Logos) und klicken Sie den Button "Apply...". Fügen Sie den Inhalt der Zwischenablage in das Textfeld ein (```STRG``` und ```V```) und bestätigen Sie mit dem Button "Perform Operations".
|
||||
2. Wechseln Sie in OpenRefine in den Tab "Undo / Redo" \(neben "Facet / Filter" unterhalb des OpenRefine-Logos\) und klicken Sie den Button "Apply...". Fügen Sie den Inhalt der Zwischenablage in das Textfeld ein \(`STRG` und `V`\) und bestätigen Sie mit dem Button "Perform Operations".
|
||||
|
||||
Die Verarbeitung kann je nach Menge der Daten ein paar Minuten dauern. Anschließend ist die Struktur schon etwas handlicher. Etwa so sollte es aussehen:
|
||||
|
||||
|
|
@ -96,15 +96,15 @@ Die Verarbeitung kann je nach Menge der Daten ein paar Minuten dauern. Anschlie
|
|||
|
||||
Jetzt wo die MARC-Daten alle einheitlich im Tabellenformat strukturiert vorliegen, können Sie für jedes Feld im Zielformat Dublin Core passende MARC-Felder und MARC-Codes auswählen/filtern und die ausgewählten Daten jeweils in neue "Dublin Core"-Spalten kopieren.
|
||||
|
||||
Nutzen Sie dabei die [Empfehlung der Library of Congress (LoC) für einen "MARC to Dublin Core Crosswalk"](https://www.loc.gov/marc/marc2dc.html) als Orientierung.
|
||||
Nutzen Sie dabei die [Empfehlung der Library of Congress \(LoC\) für einen "MARC to Dublin Core Crosswalk"](https://www.loc.gov/marc/marc2dc.html) als Orientierung.
|
||||
|
||||
### Analyse
|
||||
|
||||
Um sich einen statistischen Überblick zu verschaffen, können Sie wie folgt vorgehen:
|
||||
|
||||
* Spalte `field` / Facet / Text facet - zeigt in einer Facette die Gesamtanzahl wie oft ein MARC-Feld in den Daten genannt wird (ggf. mehrmals pro Datensatz)
|
||||
* Spalte `field` / Facet / Text facet - zeigt in einer Facette die Gesamtanzahl wie oft ein MARC-Feld in den Daten genannt wird \(ggf. mehrmals pro Datensatz\)
|
||||
* Spalte `field` / Edit cells / Blank down - jetzt wird in der Facette angezeigt wie viele Datensätze das jeweilige MARC-Feld mindestens einmal beinhalten
|
||||
* Klicken Sie in der Facette auf den Link "111 choices" (oder ähnlich), dann erhalten Sie eine tab-separierte Liste, die Sie in eine Tabellenverarbeitung kopieren können
|
||||
* Klicken Sie in der Facette auf den Link "111 choices" \(oder ähnlich\), dann erhalten Sie eine tab-separierte Liste, die Sie in eine Tabellenverarbeitung kopieren können
|
||||
* Vergessen Sie nicht, die Transformation "Blank down" über die Undo/Redo-Historie abschließend wieder rückgängig zu machen.
|
||||
|
||||
### Neue Spalten für Zielschema bilden
|
||||
|
|
@ -112,41 +112,41 @@ Um sich einen statistischen Überblick zu verschaffen, können Sie wie folgt vor
|
|||
Wenn Sie sich auf Basis der Empfehlung der LoC, der Statistik und Stichproben für ein Mapping von bestimmten MARC-Feldern und Codes auf ein Dublin-Core-Feld entschieden haben, ist das grundsätzliche Vorgehen dann wie folgt.
|
||||
|
||||
1. Passende MARC Felder und Codes in den Spalten `field` und `code` mit Text-Facetten auswählen.
|
||||
2. Ausgewählte Daten aus Spalte `content` mit der Funktion `add column based on column...` in eine neue "Dublin Core"-Spalte kopieren (Name der Spalte ist das Dublin-Core-Feld).
|
||||
2. Ausgewählte Daten aus Spalte `content` mit der Funktion `add column based on column...` in eine neue "Dublin Core"-Spalte kopieren \(Name der Spalte ist das Dublin-Core-Feld\).
|
||||
3. Bei Bedarf die Daten in der neuen Spalte mit Transformationen bearbeiten, um z.B. Trennzeichen einzufügen.
|
||||
4. Zusammengehörige Werte (z.B. Person und ihre Lebensdaten) in der neuen Spalte mit der Funktion `join multi-valued cells` zusammenführen. Damit nicht zuviel (z.B. mehrere Personen) zusammengeführt werden, muss dabei die Spalte `index` vorne stehen.
|
||||
4. Zusammengehörige Werte \(z.B. Person und ihre Lebensdaten\) in der neuen Spalte mit der Funktion `join multi-valued cells` zusammenführen. Damit nicht zuviel \(z.B. mehrere Personen\) zusammengeführt werden, muss dabei die Spalte `index` vorne stehen.
|
||||
5. Abschließend dann noch einmal mit der Funktion `join multi-valued cells` und dem bekannten Trennzeichen `␟` die Daten in einer Zeile pro Datensatz zusammenführen. Hierzu muss dann die Spalte `id` vorne stehen.
|
||||
|
||||
Beispiel für "Autor/in" (MARC21 `100a,D,d,e` auf Dublin Core `dc:creator`):
|
||||
Beispiel für "Autor/in" \(MARC21 `100a,D,d,e` auf Dublin Core `dc:creator`\):
|
||||
|
||||
1. Passende MARC Felder und Codes auswählen.
|
||||
* Die Zeilen-Ansicht wählen \(show as: rows\)
|
||||
* Spalte `field` / Facet / Text facet / Wert `100` auswählen
|
||||
* Spalte `code` / Facet / Text facet / Wert `a`, `D`, `d` und `e` auswählen (zur Auswahl mehrerer Werte mit der Maus darüber fahren und Link "include" anklicken)
|
||||
* Die Zeilen-Ansicht wählen \(show as: rows\)
|
||||
* Spalte `field` / Facet / Text facet / Wert `100` auswählen
|
||||
* Spalte `code` / Facet / Text facet / Wert `a`, `D`, `d` und `e` auswählen \(zur Auswahl mehrerer Werte mit der Maus darüber fahren und Link "include" anklicken\)
|
||||
2. Ausgewählte Daten in eine neue Spalte kopieren
|
||||
* Spalte `content` / Edit column / Add column based on column... / Name: `creator` / Expression: `value` (unverändert)
|
||||
* Spalte `content` / Edit column / Add column based on column... / Name: `creator` / Expression: `value` \(unverändert\)
|
||||
3. Bei Bedarf die Daten in der neuen Spalte mit Transformationen bearbeiten
|
||||
* Trennzeichen zwischen Vor- und Nachname:
|
||||
* Spalte `field` / Facet / Text facet / Wert `100` auswählen
|
||||
* Spalte `code` / Facet / Text facet / Wert `q` auswählen
|
||||
* Spalte `creator` / Edit cells / Transform... / Expression: `value + ","`
|
||||
* Lebensdaten in runde Klammern:
|
||||
* Spalte `field` / Facet / Text facet / Wert `100` auswählen
|
||||
* Spalte `code` / Facet / Text facet / Wert `d` auswählen
|
||||
* Spalte `creator` / Edit cells / Transform... / Expression: `"(" + value + ")"`
|
||||
* Funktionsbezeichnung in eckige Klammern:
|
||||
* Spalte `field` / Facet / Text facet / Wert `100` auswählen
|
||||
* Spalte `code` / Facet / Text facet / Wert `e` auswählen
|
||||
* Spalte `creator` / Edit cells / Transform... / Expression: `"[" + value + "]"`
|
||||
* Trennzeichen zwischen Vor- und Nachname:
|
||||
* Spalte `field` / Facet / Text facet / Wert `100` auswählen
|
||||
* Spalte `code` / Facet / Text facet / Wert `a` auswählen
|
||||
* Spalte `creator` / Edit cells / Transform... / Expression: `value + ","`
|
||||
* Lebensdaten in runde Klammern:
|
||||
* Spalte `field` / Facet / Text facet / Wert `100` auswählen
|
||||
* Spalte `code` / Facet / Text facet / Wert `d` auswählen
|
||||
* Spalte `creator` / Edit cells / Transform... / Expression: `"(" + value + ")"`
|
||||
* Funktionsbezeichnung in eckige Klammern:
|
||||
* Spalte `field` / Facet / Text facet / Wert `100` auswählen
|
||||
* Spalte `code` / Facet / Text facet / Wert `e` auswählen
|
||||
* Spalte `creator` / Edit cells / Transform... / Expression: `"[" + value + "]"`
|
||||
4. Zusammengehörige Werte in der neuen Spalte zusammenführen
|
||||
* Spalte `id` / Edit column / Move column to end
|
||||
* Spalte `creator` / Edit cells / Join multi-valued cells... / Separator: ` ` (Leerzeichen)
|
||||
* Spalte `id` / Edit column / Move column to end
|
||||
* Spalte `creator` / Edit cells / Join multi-valued cells... / Separator: ` ` \(Leerzeichen\)
|
||||
5. Abschließend die Daten in einer Zeile pro Datensatz zusammenführen
|
||||
* Spalte `id` / Edit column / Move column to beginning
|
||||
* Spalte `creator` / Edit cells / Join multi-valued cells... / Separator: `␟` (Unit Separator)
|
||||
* Spalte `id` / Edit column / Move column to beginning
|
||||
* Spalte `creator` / Edit cells / Join multi-valued cells... / Separator: `␟` \(Unit Separator\)
|
||||
6. Ergebnis prüfen und ggf. nachbessern
|
||||
* Spalte `creator` / Facet / Text facet
|
||||
* Spalte `creator` / Edit cells / Cluster and edit... / Method: nearest neighbor
|
||||
* Spalte `creator` / Facet / Text facet
|
||||
* Spalte `creator` / Edit cells / Cluster and edit... / Method: nearest neighbor
|
||||
|
||||
## Export
|
||||
|
||||
|
|
@ -159,4 +159,5 @@ Wenn Sie die Datei herunterladen, wird diese im Ordner `~/Downloads` gespeichert
|
|||
|
||||
## Lösung
|
||||
|
||||
Die Lösung für Aufgabe 2 (Mapping von MARC21 auf Dublin Core) ist auf der Seite [Lösungen](/losungen.md) dokumentiert.
|
||||
Die Lösung für Aufgabe 2 \(Mapping von MARC21 auf Dublin Core\) ist auf der Seite [Lösungen](/losungen.md) dokumentiert.
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Reference in New Issue