Posts Tagged ‘Wikidata’



Writing a bachelor’s thesis at Wikimedia Deutschland e.V.

Wie es ist, bei Wikimedia Deutschland im Bereich Software-Entwicklung Bachelorandin zu sein, erzählt uns Charlie Kritschmar in diesem Gastbeitrag auf Englisch. Charlie berichtet davon, wie sie zu ihrem Thema im Bereich User-Interface-Design fand, der Arbeitsatmosphäre und wie aus all dem eine Arbeit zum Editieren auf Wikidata von der Wikipedia aus wurde. Die Arbeit wird in den nächsten Tagen auch auf Wikimedia Commons veröffentlicht werden. Wie bei vielen guten Geschichten gibt es am Ende von Charlies Bericht auch noch ein Happy End. Willkommen, Charlie!

Q920285 – how I found my place in the Wikimedia universe

It’s April 2015 and it’s about time for me to organise a topic for my bachelor’s thesis. I study Internationale Medieninformatik at the HTW Berlin. I was always fascinated by the intersection of humans and computers. Especially the psychological component of this subject and so I started specialising in this direction towards the end of my studies. Thus it was pretty clear to me that my thesis should fit within this scope. But the initial question remained and I still had no topic.

A fellow student and friend, Lucie (who coincidentally works at Wikimedia) pointed me to Lydia, Wikidata’s product manager. So far I have only been a consumer of the Wikimedia projects and had never contributed to any of them, let alone know what Wikidata was and what it does. It was about time to change that. It turns out that Lydia has loads of topics with many different focuses for students writing their thesis and we quickly decided on a topic that would benefit both of us.   

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Wikimedia Deutschland beim Hackathon in Jerusalem

Vom ersten bis zum dritten April fand in Jerusalem der Wikimedia Hackathon statt, organisiert von Wikimedia Israel und der Wikimedia Foundation. Israel als “Start-up Nation” mit Affinität zu High-Tech einerseits und die Stadt Jerusalem mit ihrer Jahrtausende alten Geschichte und ihrer Bedeutung für die abrahamitischen Religionen andererseits boten eine gute Kulisse für das internationale technische Treffen der Wikimedia-Gemeinschaft: Altes und Neues wurde bearbeitet, Gemeinsamkeiten bei aller Diversität betont. Mit einer Stadtführung am Vortag des Hackathons konnten wir die beeindruckende Umgebung erfahren, bevor es die nächsten Tage darum ging, hauptsächlich auf Monitore zu schauen.
Von Wikimedia Deutschland nahm eine Gruppe teil, die an den Tagen des Hackathons und darum herum die Gelegenheit nutzte, sich mit internationalen Entwicklerinnen und Entwicklern auszutauschen und gemeinsam an der technischen Infrastruktur der Wikimedia-Projekte zu arbeiten. Schwerpunkt des Hackathons waren technische Wünsche wie bei der Technischen Wunschliste der deutschsprachigen Wikipedia oder der Wishlist der internationalen Community. Daneben wurde aber auch an anderen Projekten gearbeitet.

Unter anderem entstand ein Prototyp für einen Revision Slider, der Versionsunterschiede in den letzten Bearbeitungen grafisch anzeigt, so dass auf einen Blick erkennbar ist, in welchen Abschnitten Änderungen vorgenommen wurden und ob hauptsächlich gelöscht oder erweitert wurde. Darüber hinaus wird damit der Wunsch realisiert, alle Bearbeitungskommentare im Diff anzuzeigen.

Für Wiktionary wurde an den Links für die verschiedenen Sprachversionen des Freien Wörterbuchs gearbeitet. Da Wiktionary hier andere Anforderungen hat als andere Wikimedia-Projekte, kommen die Links nicht aus dem Datenfundus von Wikidata; gleichzeitig wird aber mit dieser Software-Änderung ein erster Schritt für den Umstieg von Wiktionary auf die Technologie von Wikidata gemacht.

Bei Wikidata gab es auch viele Änderungen. Ein Prototyp für das Einfügen von Referenzen ähnlich wie beim Visual Editor wurde für das Interface von Wikidata erstellt.

Die Abfrage von Wikidata auf query.wikidata.org bekam ebenfalls Änderungen am Interface spendiert, die in den nächsten Tagen auch sichtbar werden: Neben der Abfragesprache SPARQL stehen jetzt auch Erklärungen zur Abfrage in natürlicher Sprache, so dass einzelne Elemente von Abfragen leicht ausgetauscht werden können, um aus Beispielabfragen neue Abfragen zu bauen.

Die Israelische Nationalbibliothek  war auf dem Hackathon vertreten und arbeitete mit Freiwilligen und Angestellten von Wikimedia Deutschland daran, ihre Normdatei in Wikidata zu importieren.

Am Article Placeholder wurden letzte Schliffe vorgenommen und Feedback eingeholt, bevor das Projekt auf den ersten Wikipedien zum Einsatz kommt.

Die Organisatorinnen und Organisatoren des Hackathons haben einen Rahmen geschaffen, der ideal war: Getagt wurde im Hansen-Haus, einem von deutschen Missionaren gegründeten ehemaligen Lepra-Krankenhaus, das mittlerweile dem Staat gehört und als Werkstatt und Ausstellungsraum sowie von einer Kunstakademie genutzt wird. Solange der Akku des Notebooks hielt konnte auch im traumhaften Garten gehackt werden.  Das Essen war köstlich und reichhaltig – Hummus, frisches Gemüse und frische Säfte versorgten uns bestens mit Energie.

Nachdem der Wikimedia Hackathon bisher in Europa stattfand (2017 geht es in die österreichische Hauptstadt Wien) war Jerusalem 2016 ein Experiment, erstmals die Veranstaltung in den Nahen Osten zu holen. Für das Team von Wikimedia Deutschland steht fest: Das Experiment ist gelungen, der Hackathon war großartig.

תודה ויקימדיה ישראל!

 

 

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Teaching machines to make your life easier – quality work on Wikidata

German summary: ORES is eine künstliche Intelligenz, die Vorschläge zur Bekämpfung von Vandalismus machen kann. Nachdem sie auf einigen Wikis bereits erfolgreich eingesetzt wurde, hilft sie jetzt auch bei der Qualitätsverbesserung bei Wikidata.  Amir Sarabadani und Aaron Halfaker beschreiben die Entwicklung und den Einsatz von ORES ein einem Gastbeitrag auf englisch.


 

A post by Amir Sarabadani and Aaron Halfaker

Today we want to talk about a new web service for supporting quality control work in Wikidata. The Objective Revision Evaluation Service (ORES) is an artificial intelligence web service that will help Wikidata editors perform basic quality control work more efficiently. ORES predicts which edits will need to be reverted. This service is used on other wikis to support quality control work. Now, Wikidata editors will get to reap the benefits as well. Weiterlesen »

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Q167545: Wikidata celebrated its third birthday

 Wikidata celebrated its third birthday on October 29th. The project went online in 2012 and a lot has happened ever since.

Coincidentally, the birthday also happened along with the project being awarded a prize from Land der Ideen, so so a proper party for volunteers and everyone involved with the project was in order.

There was cake and silly birthday hats, but above all this was an occassion to look at the past, present, and future.

Denny Vrandečić and Eric Möller used a video message to talk about the genesis and development of Wikidata.

Community members Magnus Manske and Marteen Dammers talked about their work for Wikidata in GLAM and science. And Lydia Pintscher not only looked backed to a successful year behind us, but also gave us a peek into the future that lies ahead for the project.

In order to experience Wikidata there was a little exhibition of projects that use it: From Histropedia which visualizes timelines to Ask Platypus, a project that parses questions about the knowledge of the world according to Wikidata using natural language.

No birthday would be complete without presents. Especially the software developers had worked hard to improve parts of Wikidata for this special date. To give you just two examples:

  • https://www.wikidata.org/wiki/Special:Nearby shows nearby items in Wikidata and invites you to improve structured data knowledge in your neighborhood
  • A machine learning model called  ORES helps to identify vandalism with artificial intelligence and can be used as a tool for administrators

These are only two new features released for the birthday party. There is much, much more to come for the Wikidata project next year and we’ll talk about it in length in another post.

Wikidata has data in its name. However — this was more than obvious at the birthday party — it’s about more than just cold numbers. As in all collaborative projects, people are at the core of it all. Those behind or around Wikidata have love in their hearts for something that may at first sound as abstract as „structured data for Wikimedia projects and beyond“.

Upon exiting the party, guests could add themselves on a board and leave a tiny love letter to Wikidata . „I love Wikidata because… with machine-readable data, machines can do the heavy lifting for me“ one guest wrote. The last three years were all about building a foundation for machine-readable data. Let the heavy lifting begin in all the years to come. Q167545!

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Q167545: Wikidata feierte den dritten Geburtstag

Am 29. Oktober feierte Wikidata seinen dritten Geburtstag. 2012 wurde das Projekt online geschaltet, seitdem ist viel passiert.

Neben dem Geburtstag gab es auch die Preisverleihung vom Wettbewerb Land der Ideen an Wikidata, so dass es nahe lag, eine große Party für die Freiwilligen und anderen am Projekt Beteiligten zu veranstalten.

Es gab Kuchen und Geburtstagshüte, aber vor allem die Möglichkeit, in die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft zu blicken.

In einem gemeinsamem Talk per Videonachricht aus den USA sprachen Denny Vrandečić und Eric Möller über die Entstehung und Entwicklung von Wikidata.

Die Community-Mitglieder Magnus Manske und Marteen Dammers erzählten etwas zu ihrer Arbeit an Wikidata für GLAM und Wissenschaft. Von Lydia Pintscher gab es außerdem neben einen Rückblick auf ein erfolgreiches Jahr auch einen Ausblick auf die Zukunft.

Um Wikidata selbst erfahrbar zu machen, gab es eine kleine Ausstellung von Projekten, die Wikidata benutzen: Von Histropedia mit Zeitstrahl-Visualisierungen bis zu Ask Platypus, einem Projekt, das mit Wikidata Fragen zum Wissen der Welt in natürlicher Sprache versteht.

Zu einem Geburtstag gehören natürlich auch Geschenke. Bei Wikidata hatten sich insbesondere Entwicklerinnen und Entwickler ins Zeug gelegt, um Wikidata zu verbessern.  Um nur zwei Beispiel zu nennen:

  • Mit https://www.wikidata.org/wiki/Special:Nearby zeigt Wikidata Objekte in der näheren Umgebung an und lädt zum Ergänzen von strukturiertem Wissen in der Nachbarschaft ein
  • Mit einem Machine-Learning-Model namens ORES kann eine künstliche Intelligenz Vandalismus erkennen und Administratoren bei Bedarf Hilfe leisten.

Dies sind aber nur zwei von vielen kleinen Neuerungen, die extra für den Geburtstag veröffentlicht wurden. Weitere Umwälzungen im Projekt Wikidata stehen im nächsten Jahr bevor und sollen in einem weiteren Beitrag vorgestellt werden.

Wikidata trägt die Daten im Namen, aber es geht — das wurde auf der Geburtstagsparty deutlich — um weit mehr als kalte Daten. Menschen stehen wie bei allen kollaborativen Projekten im Mittelpunkt. Die Menschen hinter und Wikidata oder um das Projekt herum tragen Liebe im Herzen für etwas, was sich zunächst so abstrakt anhört wie „strukturierte Daten für Wikimedia-Projekte und darüber hinaus“.

Am Ausgang der Party konnten sich Besucherinnen und Besucher auf einer Tafel verewigen, indem sie eine kleine Liebeserklärung an Wikidata hinterließen. „I love Wikidata because… with machine-readable data, machines can do the heavy lifting for me“ schrieb ein Party-Gast dort. In den letzten drei Jahren hat Wikidata die Grundlagen für eine Menge maschinenlesbarer Daten gelegt. Wir sind gespannt auf das heavy lifting in den nächsten Jahren. Q167545!

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Visualizing history with automated event maps

German summary: Fred Johansen hat eine Webseite erstellt mit der sich, basierend auf Daten in Wikidata, einfach historische Ereignisse zeitlich und räumlich einordnen lassen. Hier erzählt er über die Seite und seine Arbeit daran.


The following post is a guest blog by Fred Johansen about EventZoom.

Just as today’s online maps are being continually updated, historical maps can be automatically generated and updated to reflect our ever-evolving knowledge about the past. As an example, please allow me to tell you about a project that I’m working on. Recently I implemented an event visualization site which accepts geolocation data combined with info about time spans of events, and renders the input as points on a map zoomable in time and space. Each such point is an object with a title, description, latitude / longitude and a time, as well as a reference back to its source. But what source should be used to fill this framework with data? Even though this is a tool born outside of the Wikimedia world, so far the best content I’ve found for it is Wikidata – more specifically, the Wikidata API. By importing data about events that are part of larger events all defined in Wikidata, with the restriction that they contain a start or end date as well as a location, that’s all the data that’s needed for representation in this kind of dynamic historical map.

Extracting data from the Wikidata API works like a charm. Sometimes, of course, some data might be missing from Wikidata. For example, an event may contain an end date, but no start date. So, what’s fantastic about Wikidata is that it’s easy to simply extend its data by adding the missing fact. In addition to helping in increasing the data of Wikidata, this also improves the overall possibilities for visualization.

This very activity serves as a positive feedback loop: The visualization on a map of, for example, the events of a war makes errors or omissions quite obvious, and serves as an incentive to update Wikidata, and finally to trigger the re-generation of the map.

The site I’m referring to here is EventZoom.net – currently in Beta and so far containing 82 major event maps and growing. You can extend it yourself by triggering the visualization of new maps: When you do a search for an event, for example a war, and the Search page reports it as missing, you can add it directly. All you need is its Q-ID from Wikidata. Paste this ID into the given input field, and the event will be automatically imported from the Wikidata API, and a map automatically generated – with the restriction that there must exist some ‘smaller’ events that contain time & location data and are part (P361) of the major event. Those smaller events become the points on our map, with automatic links back to their sources. As for the import itself, for the time being, it also depends on wdq.wmflabs.org, but I expect that will change in the future.

Although you can always click Import to get the latest info from Wikidata, an automatic update is also in the pipeline, to trigger a re-import whenever the event or any of its constituent parts have changed in Wikidata. As for other plans, at the very least our scope should encompass all the major events of history. Here, wars represent a practical starting point, in so far as they consist of events that are mostly bounded by very definite time spans and locations, and so can be defined by those characteristics. The next step would be to extend the map visualization to other kinds of events – as for Wikidata, it could be interesting to visualize all kinds of items that can be presented with a combination of geolocations and temporal data, and that can be grouped together in meaningful ways.

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Using Wikidata to Improve the Medical Content on Wikipedia

German summary: Vor einigen Tagen wurde eine wissenschaftliche Veröffentlichung publiziert die sich damit beschäftigt wie Wikipediaartikel zu medizinischen Themen durch Wikidata verbessert werden können. Hier stellen sie die Veröffentlichung und ihre Ergebnisse vor.

 

This is a guest post by Alexander Pfundner, Tobias Schönberg, John Horn, Richard D. Boyce and Matthias Samwald. They have published a paper about how medical articles on Wikipedia can be improved using Wikidata.

An example of an infobox that shows drug-drug-interactions from Wikidata. Including this information could be of significant benefit to patients around the world.

The week before last a study was published in the Journal of Medical Internet Research that investigates how Wikidata can help to improve medical information on Wikipedia. The researchers from the Medical University of Vienna, the University of Washington and the University of Pittsburgh that carried out the study are active members of the Wikidata community.

The study focuses on how potential drug-drug interactions are represented on Wikipedia entries for pharmaceutical drugs. Exposure to these potential interactions can severely diminish the safety and effectiveness of therapies. Given the fact that many patients and professionals often rely on Wikipedia to read up on a medical subject, the quality, completeness and relevance of these interactions can significantly improve the situation of patients around the world.

In the course of the study, a set of high-priority potential drug-drug-interactions were added to Wikidata items of common pharmaceutical drugs (e.g. Ramelteon). The data was then compared to the existing information on the English Wikipedia, revealing that many critical interactions were not explicitly mentioned. It can be expected that the situation is probably worse for many other languages. Wikidata could play a major role in alleviating this situation: Not only does a single edit benefit all 288 languages of Wikipedia, but the tools for adding and checking data are much easier to handle. In addition, adding qualifiers (property-value pairs that further describe the statement, e.g. the severity of the interaction) and sources to each statement puts the data in context and makes cross-checking easier . In the study Wikidata was found to be capable to act as a repository for this data.

The next part of the study investigated how potential drug-drug interaction information in Wikipedia could be automatically written and maintained (i.e. in the form of infoboxes or within a paragraph). Working with the current API and modules, investigators found that the interface between Wikidata and Wikipedia is already quite capable, but that large datasets still require better mechanisms to intelligently filter and format the data. If the data is displayed in an infobox, further constraints come from the different conventions on how much information can be displayed in an infobox, and whether large datasets can be in tabs or collapsible cells.

Overall the study comes to the conclusion that, the current technical limitations aside, Wikidata is capable to improve the reliability and quality of medical information on all languages of Wikipedia.

The authors of the study would like to thank the Wikidata and Wikipedia community for all their help. And additionally the Austrian Science Fund and the United States National Library of Medicine for funding the study.

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“Beschränkt euch nicht, denkt nach vorne!” – Coding da Vinci 2015 startet fulminant

Großer Andrang beim Kick-off zu Coding da Vinci 2015. Foto: Heiko Marquardt [CC BY 3.0], via Wikimedia Commons

Der Veranstaltungssaal bei Wikimedia Deutschland am Tempelhofer Ufer platzte mit knapp 200 Gästen buchstäblich aus allen Nähten. Die Begrüßung wurde in einen weiteren Raum übertragen, durch die Seitentüren reckten sich Köpfe, um das Grußwort von Kulturstaatssekretär Tim Renner zu hören und vielleicht sogar einen Blick zu erhaschen.

Die zweite Runde des Kultur-Hackathons Coding da Vinci, der 2014 von Wikimedia Deutschland, der Deutschen Digitalen Bibliothek, der Servicestelle Digitalisierung und der Open Knowledge Foundation Deutschland ins Leben gerufen wurde, lockte am vergangenen Wochenende nicht nur Programmiererinnen und Programmierer zu Wikimedia, die Ideen für offene Kulturdaten entwickeln möchten, sondern auch mehr als doppelt so viele Kulturinstitutionen, die ihre Datensätze unter freier Lizenz zur Verfügung stellen, als im letzten Jahr.

 

„Digital ist besser“ – Auch für Kulturinstitutionen

Kulturstaatssekretär Tim Renner eröffnet Coding da Vinci. Foto: Heiko Marquardt [CC BY 3.0], via Wikimedia Commons

Tim Renner (u.a. Autor „Digital ist besser“) eröffnete den Kick-off mit Verweis auf die hitzige Debatte um die kommende Intendanz des Tate Gallery-Direktors Chris Dercon an der Berliner Volksbühne. Die Befürchtungen, dass eine Frischzellenkur (Renner kündigte eine digitale Bühne für Berlin an) die Theaterbastion zur Eventbude verflachen lassen könnte, verglich er implizit mit den Vorbehalten gegen die digitale Erschließung des Kulturguts, das in unzähligen Archiven und Depots vor sich hinschlummert.
Genauso, wie es Zeit für die Erneuerung des Theaters sei, brauche die gesamte Kulturlandschaft mehr Bewusstsein für die vernetzte Gesellschaft, in die sie zunehmend eingebettet ist. Die Potenziale des Digitalen müssten mitgedacht und mitgemacht werden, im Theater, in den Museen, Archiven und Bibliotheken. Wie gut, dass Coding da Vinci genau das befördern möchte.

 

 

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Improving data quality on Wikidata – checking what we have

German summary: Ein Team von Studenten des Hasso Plattner Instituts in Potsdam arbeitet aktuell mit Wikimedia Deutschland an Werkzeugen um die Datenqualität auf Wikidata zu verbessern und zu sichern. In diesem Beitrag stellen sie ihre beiden Projekte vor: die Prüfung von Wikidatas Daten auf Konsistenz mit sich selbst sowie die Prüfung von Wikidatas Daten gegen andere Datenbanken.

 

 Hello, we are the Wikidata Quality Team. We are a team of students from Hasso Plattner Institute in Potsdam, Germany. For our bachelor project we are working together with the Wikidata development team to ensure high quality of the data on Wikidata.

Wikidata provides a lot of structured data open to everyone. Quite a lot. Actually, they are providing an enormous amount of data approaching the mark of 13.5 million items, each of which has numerous statements. The data got into the system by diligent people and by bots, and neither people nor bots are known for infallibility. Errors are made and somehow we have to find and correct them. Besides erroneous data, incomplete data is another problem. Imagine you are a resident of Berlin and want to improve the Wikidata item about the city. You go ahead and add its highest point (Müggelberge), its sister cities (Los Angeles, Madrid, Istanbul, Warsaw and 21 others) and its new head of government (Michael Müller). As you do it the correct way, you are using qualifiers and references. Good job, but did you think of adding Berlin as the sister city of 25 cities? Although the data you entered is correct, it is incomplete and you have—both unwilling and unknowingly—introduced an inconsistency. And that’s only, assuming you used the correct items and properties and did not make a typo while entering a statement. And thirdly, things change. Population numbers vary, organizations are dissolved and artists release new albums. Wikidata has the huge advantage that this change only has to be made in one place, but still: Someone has to do it and even more importantly, someone has to become aware of it.

Facing the problems mentioned above, two projects have emerged. People using Wikidata are adding identifiers of external databases like GND, MusicBrainz and many more. So why not make use of them? We are developing a tool that scans an item for those identifiers and then searches in the linked databases for data against which it compares the items statements. This does not only help us verify Wikidata’s content and find mismatches that could indicate errors, but also makes us aware of changes. MusicBrainz is a specialist for artists and composers, GND for data related to people, and these specialists‘ data is likely to be up to date. Using their databases to cross-check, we hope to be able to have the latest data of all fields represented in Wikidata.

The second projects focuses on using constraints on properties. Here are some examples to illustrate what this means:

  • Items that have the property “date of death” should also have “date of birth“, and their respective values should not be more than 150 years apart
  • Properties like “sister city“ are symmetric, so items referenced by this statement should also have a statement “sister city“ linking back to the original item
  • Analogously, properties like “has part” and “part of” are inverse and should be used on both items in a lot of cases
  • Identifiers for IMDb, ISBN, GND, MusicBrainz etc. always follow a specific pattern that we can verify
  • And so on…

Checking these constraints and indicating issues when someone visits an items page, helps identify which statements should be treated with caution and encourages editors to fix errors. We are also planning to provide ways to fix issues (semi-)automatically (e.g. by adding the missing sister city when he is sure, that the city really has this sister city). We also want to check these constraints when someone wants to save a new entry. This hopefully prevents errors from getting into the system in the first place.

That’s about it – to keep up with the news visit our project page. We hope you are fond of our project and we appreciate your feedback! Contact information can also be found on the project page.

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Platypus, a speaking interface for Wikidata

PPP (Projet Pensées Profondes)  is a student project aiming to build an open question answering platform. Its demo, Platypus (http://askplatyp.us) is massively based on Wikidata content. 

At the École normale supérieure de Lyon we have to do a programming project during the first part of your master degree curriculum. Some of us were very interested in working on natural language processing and others on knowledge bases. So, we tried to find a project that could allow us to work on both sides and, quickly, the idea of an open source question answering tool came up.
This tool has to answer to a lot of different questions so one of the requirements of this project was to use a huge generalist knowledge base in order to have a usable tool quickly. As one of us was already a Wikidata contributor and inspired by the example of the very nice but ephemeral Wiri tool of Magnus Manske, we quickly chose to use Wikidata as our primary data source.

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