TSMONT ontolojisi: Türk Sanat Müziği makamlarının anlamsal olarak modellenmesi

Öz

Anlamsal web teknolojileri, yalnızca insanlar tarafından değil makineler tarafında da anlaşılabilir bir veri ağı oluşturulmasını hedefler. Bu veri ağında birbirleriyle ilişkilendirilmiş ontolojiler aracılığıyla veri anlamı ile bağlanır. Ontoloji belirli bir alandaki (örneğin bu çalışmada müzik alanı) ilgili olan bir dizi kavram ve ilişkinin biçimsel belirtimidir.

Bu makalede, Türk Sanat Müziği teorisinde yer alan kavramların anlamsal olarak modellenmesine yönelik TSMONT ontolojisi geliştirilmiştir. Bu ontoloji ile Türk Sanat Müziği’nde kullanılan makamlar, diziler, çeşniler, perdeler; bu kavramlar arasındaki ilişkiler ve kavram ve ilişkilere ait örnekler modellenmektedir. Böylelikle müzik alanındaki heterojen veri kaynaklarındaki bilgiden dağıtık ve birlikte çalışabilir bir bilgi tabanı oluşturulabilir.

Ayrıca, TSMONT ontolojisi, en çok kullanılan ontoloji değerlendirme araçlarından olan OntoQA metrikleri çerçevesinde değerlendirilmiştir. Yapılan değerlendirme sonucunda TSMONT ontolojisi, derin bir taksonomiye sahip, zengin ilişkilerin olduğu, kavramların kapsamlı bir biçimde modellendiği, yeterli sınıf örneğine sahip ve kavramların birbirine yakın öneme sahip olduğu bir ontoloji olarak değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Ontoloji,Anlamsal Web,OWL,Türk Sanat Müziği,Makam

References

1. Berners-Lee, T., Hendler, J. A., Lassila, O., 2001. “The semantic web”, Scientific American, 284(5), 34–43.
2. Brank, J., Grobelnik, M., Mladenic, D., (2005). “A survey of ontology evaluation techniques”, Proceedings of the conference on data mining and data warehouses, Ljubljana.
3. Brewster, C., Alani, H., Dasmahapatra, S., Wilks, Y., (2004). “Data driven ontology evaluation”, Proceedings of International Conference on Language Resources and Evaluation, Lisbon.
4. Ebietomer, E.P., Ekuobase, G.O., (2013), “Evaluation of Ontology for Nigerian Case Laws”, Computing, Information Systems, Development Informatics & Allied Research Journal, 4(3), 1-6.
5. Feldman, W., (1996). Music of the Ottoman Court, Berlin: VWB.
6. Gemmeke, J.F., Ellis, D.P.W., Freedman, D., Jansen, A., Lawrence, W., Moore, R.C., Plakal, M., Ritter, M., (2017). Audio Set: An Ontology and Human Labeled Dataset for Audio Events, Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing , New Orleans.
7. Gruber, T.R., (1993). “A Translation Approach to Portable Ontologies, Knowledge Acquisition, 5(2),199–220.
8. Hankinson, A., Roland, P., Fujinaga, I., (2011). The Music Encoding Initiative as a document encoding framework, Proceedings of the International Society for Music Information Retrieval, Florida.

9. Janik, M., Scherp, A., Staab, S., (2011). The Semantic Web: Collective Intelligence on the Web, Informatik Spektrum, 34(469).
10. Lohmann, S., Negru, S., Haag, F., Ertl, T., (2016). “Visualizing Ontologies with VOWL”, Semantic Web, 7(4), 399-419.
11. Lozano-Tello A., Gómez-Pérez, A. (2004). “Ontometric: A method to choose the appropriate ontology”, Journal of Database Management, 15(2),1–18.
12. Luger, M., Ding, Y., Scharffe, F., Duan, R., Yan, Z., (2007). EASAIER Semantic Music Retrieval Portal, Proceedings of the International Semantic Web Conference, Busan.
13. Maedche A., Staab, S. (2002). “Measuring similarity between ontologies”, Proceedings of the eleventh International Conference on Information and Knowledge Management, McLean, VA.
14. Martínez, J. M., Mpeg-7 overview. International Standard, http://www.img.lx.it.pt/~fp/cav/Additional_material/MPEG7_tools_overview.pdf. Nilsson, M., 1999. ID3 tag version 2.3.0 http://id3.org/d3v2.3.0
15. Noy, N., Fergerson, R., Musen, M., (2000). The knowledge model of Protégé-2000: combining interoperability and flexibility, Proceedings of the 12th International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management, Berlin.
16. Özkan, İ.H., (1994). Türk Musikisi Nazariyatı ve Usulleri Kudüm Velveleleri, Ötüken Neşriyat, İstanbul, 44-45.
17. Parfitt, D., (2015). Arab maqamat and Turkish makamlar http://www.oud.eclipse.co.uk/makamlar.html
18. Porzel R., Malaka, R., (2004). “A task-based approach for ontology evaluation”, Proceedings of the16th European Conference on Artificial Intelligence, Valencia.
19. Raimond, Y., Abdallah, S., Sandler, M., Frederick, G., (2007). The Music Ontology, Proceedings of the 6th International Conference on Music Information Retrieval, Vienna, Austria.
20. Sandler, M., (2010). Online Music Recognition and Searching. http://omras2.doc.gold.ac.uk/
21. Shadbolt, N., Hall, W., Berners-Lee, T., (2006). The Semantic Web revisited. IEEE Intelligent Systems, 21(), 96-101.
22. Şentürk, S. (2016). Computational Analysis of Audio Recordings and Music Scores for the Description and Discovery of Ottoman-Turkish Makam Music. PhD thesis, Universitat Pompeu Fabra, Barcelona.
23. Tanrıkorur, C., (1998). Müzik Kimliğimiz Üzerine Düşünceler, Ötüken Yayınları, ISBN: 9754372489
24. Tartir, S., Arpinar, I.B., Moore, M., Sheth, A.P., Aleman-Meza, B., (2005). “OntoQA: Metric-based ontology quality analysis”, Proceedings of the IEEE Workshop on Knowledge Acquisition from Distributed, Autonomous, Semantically Heterogeneous Data and Knowledge Sources , Boston.
25. Torun, M., (1996). Ud Metodu (Gelenekle Geleceğe), Istanbul: Çağlar Yayınları.
26. W3C (ed.)., (2004). "OWL Web Ontology Language Guide", https://www.w3.org/TR/owl-guide/