Các phương pháp ánh xạ thuộc tính hộp thông tin Wikipedia đến Wikidata

219 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT Tập 6, Số 2, 2016 219–228 
CÁC PHƯƠNG PHÁP ÁNH XẠ THUỘC TÍNH 
HỘP THÔNG TIN WIKIPEDIA ĐẾN WIKIDATA 
Tạ Hoàng Thắnga* 
aKhoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Đà Lạt, Lâm Đồng, Việt Nam 
Nhận ngày 04 tháng 01 năm 2016 
Chỉnh sửa ngày 31 tháng 03 năm 2016 | Chấp nhận đăng ngày 10 tháng 04 năm 2016 
Tóm tắt 
Wikidata là một cơ sở dữ liệu trực tuyến mở lưu trữ các tài nguyên chung của các dự án 
liên quan do tổ chức Wikimedia quản lý. Việc đồng nhất hóa các hộp thông tin (infobox) 
của Wikipedia được nêu trong kế hoạch giai đoạn 2 của Wikidata. Theo đó, các hộp thông 
tin sẽ được đồng nhất hóa để tránh tình trạng đa dạng dữ liệu giữa các dự án ngôn ngữ. 
Đồng thời, nhóm phát triển Wikidata cũng lên kế hoạch phát triển hệ thống tự động diễn 
dịch các thuộc tính của các hộp thông tin Wikipedia. Bài báo này nhắm đến việc đưa ra 
một vài phương pháp tiếp cận để ánh xạ các thuộc tính của hộp thông tin đến Wikidata, từ 
đó nâng cao khả năng phát triển làm giàu nội dung cho các bài viết Wikipedia. Chúng tôi 
tập trung chủ yếu vào việc ánh xạ các thuộc tính ở Wikipedia Tiếng Việt và Wikipedia 
Tiếng Anh. 
Từ khóa: DBPedia; Infobox Property; Mapping; Wikidata; Wikipedia. 
1. GIỚI THIỆU 
Được biết đến như là bách khoa toàn thư mở trực tuyến lớn nhất thế giới, 
Wikipedia không ngừng phát triển nội dung bài viết để phục vụ cho mục đích giáo dục, 
nâng cao trình độ hiểu biết và chia sẻ kiến thức của mọi người trên thế giới. Wikipedia 
hiện có 291 dự án ngôn ngữ khác nhau với hàng triệu bài viết thuộc các chủ đề đa dạng. 
Để quản lý một lượng kiến thức nhân loại khổng lồ, Wikipedia hoàn toàn phụ thuộc vào 
đội ngũ thành viên đông đảo với hơn 56 triệu người dùng. Các bài viết ở các ngôn ngữ 
khác nhau đều có liên kết ngôn ngữ (interwiki link) để độc giả có thể tham khảo nội 
dung kiến thức giữa các phiên bản ngôn ngữ khác nhau. Việc duy trì các liên kết ngôn 
ngữ cùng các nguồn tài nguyên chung (hình ảnh, nội dung media, các tập luật ngữ 
* Tác giả liên hệ: Email: thangth@dlu.edu.vn 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 220 
nghĩa) này cực kỳ phức tạp, do đó Wikipedia đã tổ chức thành lập Wikidata năm 2012 
[1], một máy chủ để lưu trữ các loại dữ liệu chung. Dữ liệu ở Wikidata lưu trữ theo 
nhiều tập dữ liệu phong phú, được kết nối với nhau được xem là mỏ tài nguyên để khai 
thác và rút trích các tập luật ngữ nghĩa [2]. Các bài viết ở Wikipedia thông thường đều 
chứa các hộp thông tin, mô tả vắn tắt nội dung của một bài viết. Một hộp thông tin bao 
gồm nhiều thuộc tính (hay còn gọi là các tham số), mỗi thuộc tính chứa giá trị dữ liệu đi 
kèm. Các hộp thông tin ở các dự án ngôn ngữ đều được đặt tên là Bản mẫu (Template) 
và cũng liên kết với nhau thông qua các liên kết ngôn ngữ được lưu trữ tại Wikidata. 
Trong Hình 1 là hộp thông tin "Thông tin đơn vị hành chính Việt Nam" với các thuộc 
tính mô tả về tỉnh Lâm Đồng như thuộc tính tên có giá trị "Lâm Đồng", thuộc tính diện 
tích có giá trị 9.773,5 km2, ... 
{{Thông tin đơn vị hành chính Việt Nam 
| tên = Lâm Đồng 
| logo = 
| hình = Da Lat, view to Xuan Huong 
lake 2.jpg 
| diện tích = 9.773,5 km² 
| dân số = 1.246.200 người 
| thời điểm dân số = 2013 
| mã hành chính = [[ISO 3166-2:VN|VN-
35]] 
| mã bưu chính = [[Mã bưu chính Việt 
Nam|67xxxx]] 
| mã điện thoại = [[Mã điện thoại Việt 
Nam|63]] 
| biển số xe = [[Biển xe cơ giới Việt 
Nam|49]] 
| web = [ 
Tỉnh Lâm Đồng]}} 
Hình 1. Mã nguồn hộp thông tin và giao diện hiển thị của bài viết về tỉnh Lâm 
Đồng tại Wikipedia 
221 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 
Trong nghiên cứu trước đó [3], chúng tôi đề xuất ra mô hình làm giàu nội dung 
Wikipedia dựa trên các tập luật ngữ nghĩa được rút trích chủ yếu từ các hộp thông tin. 
Vì vậy, trong báo báo này, chúng tôi sẽ tập trung vào việc ánh xạ các hộp thông tin ở 
các phiên bản ngôn ngữ tới Wikidata, từ đó có thể hiểu được sự tương quan giữa các 
hộp thông tin ở các ngôn ngữ khác nhau để nhằm mục đích làm giàu dữ liệu và đồng bộ 
hóa nội dung bài viết ở các bài viết Wikipedia. Chúng tôi đề xuất các phương pháp ánh 
xạ với trường hợp cụ thể là dựa trên 2 ngôn ngữ tiếng Anh và tiếng Việt. Độ chính xác 
của các thông tin bài viết và giá trị dữ liệu các thuộc tính sẽ không đề cập đến trong bài 
báo này. 
2. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 
DBPedia là tổ chức đã ánh xạ thuộc tính hộp thông tin Wikipedia đến các bản 
ánh xạ (mapping) và bản thể học (ontology) do DBPedia tự định nghĩa [4, 5, 6]. 
DBPedia rút trích nội dung ngữ nghĩa từ Wikipedia ở nhiều dự án ngôn ngữ và phân 
loại nội dung thành các tập dữ liệu khác nhau, lưu trữ ở dạng bộ ba RDF (RDF triples). 
DBPedia cũng thực hiện việc ánh xạ từ dữ liệu họ thu thập được đến Wikidata. Vì vậy, 
có thể xem DBPedia là cầu nối quan trọng để chúng tôi có thể kế thừa nhằm nâng cao 
việc thực thi ánh xạ các thuộc tính thông tin đến Wikidata. Tuy nhiên, DBPedia chưa có 
phép người dùng khắp nơi trên thế giới tham gia dự án một cách dễ dàng, vì vậy còn 
nhiều hộp thông tin ở nhiều ngôn ngữ, đặc biệt ngôn ngữ hiếm và có ít người sử dụng. 
Tác giả Thanh Nguyên và cộng sự phát triển WikiMatch, một hệ thống để ánh 
xạ hộp thông tin ở tiếng Việt, tiếng Bồ Đào Nha và Tiếng Anh [7]. Nghiên cứu này 
cũng dùng phương pháp dịch thuật, từ điển và một mô hình kịch bản ánh xạ cố định để 
nâng cao tính hiệu quả. Nghiên cứu của Eytan và đồng nghiệp có cùng hướng nghiên 
cứu, tập trung ở tiếng Anh, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Pháp và tiếng Đức [8]. Navigli 
cũng phát triển hệ thống BabelNet để thực thi việc ánh xạ đa ngôn ngữ [9]. Tương tự, 
Bouma cũng phát triển hệ thống ánh xạ thuộc tính giữa tiếng Hà Lan và tiếng Anh. [10] 
Các nghiên cứu này đều mang tính độc lập với DBPedia với các kết quả riêng. Do đó, 
chúng tôi muốn đề xuất một phương pháp lai, tận dụng các kết quả có được của 
DBPedia cùng một số phương pháp ánh xạ để đề xuất cho báo cáo này. 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 222 
3. MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP ÁNH XẠ THUỘC TÍNH HỘP THÔNG TIN 
WIKIPEDIA ĐẾN WIKIDATA 
3.1. Phương pháp kế thừa nội dung ánh xạ ở DBPedia 
Chúng tôi kế thừa việc ánh xạ hộp thông tin Wikipedia đến các bản ánh xạ và 
bản thể học (ontology) của DBPedia, điều đó tạo điều kiện thuận lợi để tập trung nâng 
cao hiệu quả và mở rộng dữ liệu việc ánh xạ dựa trên dữ liệu nghiên cứu đã có. 
DBPedia ánh xạ một hộp thông tin cùng các thuộc tính của thành một bản thể học. Ví 
dụ, hộp thông tin Template: Infobox settlement ở Wikipedia tiếng Anh được ánh xạ 
thành Mapping en:Infobox settlement và bản thể học Settlement ở Wikidata. Mỗi thuộc 
tính của hộp thông tin cũng được ánh xạ tương ứng với một thuộc tính của bản thể học. 
Dựa vào liên kết ngôn ngữ1 ở Wikidata, Bản mẫu: Thông tin khu dân cư ở 
Wikipedia Tiếng Việt có liên kết ngôn ngữ với Template:Infobox settlement ở 
Wikipedia tiếng Anh. Theo Bảng 1, các bản ánh xạ và bản thể học tiếng Việt ở DBPedia 
là chưa có, tuy nhiên chúng ta có thể suy luận dựa vào tiếng Anh. Giữa DBPedia và 
Wikidata đã có sự ánh xạ các thuộc tính với nhau do kế hoạch phát triển của DBPedia. 
Bảng 1. Thông tin ánh xạ hộp thông tin Settlement với DBPedia trên 2 ngôn ngữ 
tiếng Việt và tiếng Anh 
Wikipedia tiếng Anh2 Template:Infobox settlement 
Bản ánh xạ tiếng Anh ở DBPedia3 Mapping en:Infobox settlement 
Bản thể học tiếng Anh ở DBPedia4 Settlement 
Wikipedia tiếng Việt Bản mẫu:Thông tin khu dân cư 
Bản ánh xạ tiếng Việt ở DBPedia Không có 
Bản thể học tiếng Việt ở DBPedia Không có 
1 https://www.wikidata.org/wiki/Q5683132#sitelinks-wikipedia 
2 https://en.wikipedia.org/wiki/Template:Infobox_settlement 
3  
4  
223 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 
Dựa theo tính bắc cầu, chúng tôi có thể suy luận sự tương ứng giữa các thuộc 
tính ở dự án tiếng Việt và dự án tiếng Anh với Wikidata. Chẳng hạn, Bản mẫu:Thông 
tin khu dân cư ở Wikipedia tiếng Việt dùng song thuộc tính "ngày thành lập" và 
"established date" và Wikipedia Tiếng Anh chỉ dùng "established date". Thông qua bản 
ánh xạ Settelement của DBPedia, thuộc tính "established date" được ánh xạ thành thuộc 
tính ontology "foundingDate" với Wikidata tương ứng là "Wikidata:P571". Do đó có 
thể suy luận, thuộc tính "ngày thành lập" tương ứng với thuộc tính ở Wikidata là 
"P571". 
3.2. Phương pháp ánh xạ trực tiếp thuộc tính hộp thông tin Wikipedia với 
Wikidata 
Đối với các thuộc tính mà DBPedia chưa thể ánh xạ được tới Wikidata, chúng 
tôi phải dùng phương pháp trực tiếp để ánh xạ các thuộc tính này. DBPedia tạo thống kê 
chi tiết về việc ánh xạ mỗi hộp thông tin từ Wikipedia (đa phần với hộp thông tin tiếng 
Anh), bao gồm tổng số thuộc tính, số lượng thuộc tính được ánh xạ, chưa ánh xạ, tỉ lệ 
phần trăm các thuộc tính đã được ánh xạ và nhiều thông số khác5. Từ đó, có thể tận 
dụng bảng thống kê này để nắm bắt các thông tin thuộc tính chưa được ánh xạ. Hình 2 
chỉ rõ nội dung vừa nêu trên. 
Bước 1. Xếp hạng tần suất sử dụng thuộc tính 
Đầu tiên, việc giảm bớt các thuộc tính ít sử dụng để giảm nhiễu là cần thiết [11]. 
Để làm được điều này, chúng ta có thể chọn ngẫu nhiên một lượng bài viết vừa đủ (100 
bài), từ đó xếp hạng tần suất các thuộc tính được sử dụng, đối những thuộc tính còn lại 
chưa được sử dụng thì nên xếp hạng chúng sau cùng. 
Bước 2. Tạo tập thuộc tính đồng nghĩa ứng với mỗi thuộc tính Wikipedia 
Tiếp đến nên thực thi việc phân tách các thuộc tính thành các tên có ý nghĩa hơn 
đến mức có thểv[11]. Thuộc tính có thể là tên viết tắt hay tên viết liền, vì vậy chúng tôi 
dựa vào tính năng Tự động kiểm tra chính tả và sửa lỗi của Google (Spell-check and 
5  
 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 224 
automatic corrections) để tìm kiếm từ gốc. Ngoài ra, có thể áp dụng phương pháp xây 
dựng hệ thống nhận dạng chứa các cơ sở dữ liệu từ viết tắt riêng để tăng khả năng tìm 
kiếm từ gốc. Chẳng hạn, thuộc tính official_name, officialname, officialName được 
chức năng sửa lỗi Google hiển thị thành official name. Hay như từ viết tắt latd trong 
tiếng Anh phải nhận dạng là latitude (vĩ độ). 
Hình 2. Thống kê về việc ánh xạ các thuộc tính của hộp thông tin Person ở 
Wikipedia tiếng Anh tới DBPedia 
Dựa vào từ điển đồng nghĩa để mở rộng tập thuộc tính đồng nghĩa, trước hết 
chúng ta phải dò thuộc tính thuộc ngôn ngữ [12,13,14] nào để áp dụng từ điển đồng 
nghĩa trong ngôn ngữ đó tương ứng. Để dò thuộc tính thuộc ngôn ngữ, chúng tôi đề xuất 
nên dùng một số module như Language Detection API 6 hay Google Language 
Detection. 
Bước 3. Dò tập thuộc tính với Wikidata 
Ở Wikidata, mỗi thuộc tính đều được gán 1 chỉ số chỉ mục (index) kèm theo nội 
dung thuộc tính ở các ngôn ngữ khác nhau, chẳng hạn P18 là thuộc tính Hình ảnh trong 
tiếng Việt và Image trong tiếng Anh theo Hình 3. 
6 https://detectlanguage.com/ 
225 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 
Hình 3. Thuộc tính P18 ở Wikipedia ở 2 ngôn ngữ tiếng Việt và tiếng Anh 
Trong Hình 3, cũng cho thấy tập các đồng nghĩa với thuộc tính Image đó là 
portrait, illustration, picture, drawing và photo. Từ đó hình thành nên tập thuộc tính 
Wikidata. 
Công việc cuối cùng là so khớp giữa 2 tập thuộc tính, tập thuộc tính đồng nghĩa 
Wikipedia và tập thuộc tính Wikidata. Hình 4 cho thấy cách so khớp tuyệt đối đúng theo 
từ, từ đó có thể suy luận ra thuộc tính Image ở hộp thông tin Wikipedia tương ứng với 
thuộc tính Image (P18) ở Wikidata. Một số trường hợp, một thuộc tính Wikipedia có thể 
dò ra được nhiều thuộc tính Wikidata, lúc đó chúng ta có thể dùng phương pháp xếp 
hạng tần suất so khớp hay dò tìm dữ liệu và kiểu dữ liệu kèm theo thuộc tính trên các 
hộp thông tin ở các bài viết để xác định kết quả cuối cùng. Tuy nhiên, để tăng độ chính 
xác chúng ta cũng nên áp dụng thêm các phương pháp giám sát bán tự động khác. 
Hình 4. Sự ánh xạ tập thuộc tính đồng nghĩa với Wikidata 
3.3. Sự phụ thuộc nội dung từ dự án Tiếng Anh ở dự án ngôn ngữ tiếng Việt 
Wikipedia Tiếng Anh là dự án có nhiều lượng bài nhất với hơn 4.9 triệu bài7. Vì 
vậy, ở các dự án khác, chẳng hạn như Wikipedia tiếng Việt, thay vì viết mới nội dung 
7 https://meta.wikimedia.org/wiki/List_of_Wikipedias 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 226 
thì có một cách thông thường dễ hơn đó là dịch nội dung từ tiếng Anh sang. Do đó, nội 
dung các hộp thông tin cũng trong tình trạng tương tự. Ngoài ra ở Wikipedia tiếng Việt, 
các biên tập viên còn thêm các thuộc tính của các hộp thông tin bằng tiếng Việt bên 
cạnh các thuộc tính bằng tiếng Anh trước đó. Như vậy, hộp thông tin tiếng Việt luôn 
chưa 2 thuộc tính song ngữ tương ứng với 1 thuộc tính của hộp thông tin ở Wikipedia 
tiếng Anh. Bảng 2 cho thấy một vài thông tin thuộc tính của hộp thông tin Khu dân cư 
so với nội dung tiếng Anh. 
Bảng 2. So sánh các thuộc tính của hộp thông tin Khu dân cư ở tiếng Việt và Tiếng 
Anh với nội dung DBPedia tiếng Anh và Wikidata 
Wikipedia 
Tiếng Việt 
Wikipedia 
Tiếng Anh 
Bản thể học 
DBPedia bằng tiếng Anh 
Wikidata 
founder 
người sáng lập 
founder OntologyProperty:founder 
Wikidata:P112 
P112 (dựa vào DBPedia) 
official name 
tên chính thức 
official name OntologyProperty:foaf:name P1448 (theo cách so ở mục 2) 
hình ảnh image Không tìm thấy P18 (theo cách so ở mục 2) 
Tuy nhiên, đôi khi cũng có trường hợp ở dự án tiếng Việt chỉ có 1 thuộc tính 
tiếng Việt khớp với 1 thuộc tính tiếng Anh ở dự án tiếng Anh, hoặc ở nội dung tiếng 
Việt có thuộc tính không khớp với bất cứ dự án nào tiếng Anh hay ngược lại. Ngoài ra, 
còn có thể là thuộc tính tiếng Việt khớp với Wikidata theo cách so khớp ở mục 2, từ đó 
ở Wikidata lại có thể suy luận ngược về để tìm thuộc tính tương ứng ở tiếng Anh. 
Như vậy, trong phần này chúng tôi đề xuất ở mỗi hộp thông tin tiếng Việt nếu có 
chứa thuộc tính song ngữ nên ưu tiên thuộc tính có nội dung tiếng Anh để so khớp với 
DBPedia hay Wikidata từ đó suy luận nhằm tiết kiệm thời gian so khớp đối với nội 
dung tiếng Việt. 
4. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 
Bài báo đã chỉ ra các phương pháp hữu dụng để ánh xạ các thuộc tính hộp thông 
tin Wikipedia đến Wikidata. Chúng tôi đề xuất các phương pháp ánh xạ lai dựa trên 2 
ngôn ngữ chính là Wikipedia Tiếng Anh và tiếng Việt để từ đó thấy được tiềm năng 
phát triển hệ thống thực thi. Chúng tôi tin rằng báo cáo này sẽ là đòn bẩy để thực thi 
227 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 
việc ánh xạ cho tất cả ngôn ngữ ở Wikipedia theo một phương pháp tổng quát hơn trong 
tương lai. Đồng thời kết quả ánh xạ mang lại sẽ được sử dụng trong quá trình rút trích 
quan hệ ngữ nghĩa từ đó có thể phát triển nội dung bài viết Wikipedia ở các ngôn ngữ 
theo phương thức tự động hoặc bán tự động. Ngoài ra, việc ánh xạ còn giúp kiểm soát 
nội dung dữ liệu hộp thông tin giữa các dự án ngôn ngữ để chống phá hoại nội dung. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] Vrandečić, D., & Krötzsch, M. Wikidata: a free collaborative knowledgebase. 
Communications of the ACM, 57(10), 78-85. (2014). 
[2] Erxleben, F., Günther, M., Krötzsch, M., Mendez, J., & Vrandečić, D. . Introducing 
Wikidata to the linked data web. In The Semantic Web–ISWC 2014 (pp. 50-65). 
Springer International Publishing. (2014). 
[3] Ta, T. H., & Anutariya, C. A Model for Enriching Multilingual Wikipedias Using 
Infobox and Wikidata Property Alignment. In Semantic Technology (pp. 335-350). 
Springer International Publishing. (2014). 
[4] Lehmann, J., Isele, R., Jakob, M., Jentzsch, A., Kontokostas, D., Mendes, P. N., ... & 
Bizer, C.. DBpedia–A large-scale, multilingual knowledge base extracted from 
Wikipedia. Semantic Web. (2014). 
[5] Aprosio, A. P., Giuliano, C., & Lavelli, A.. Automatic Mapping of Wikipedia 
Templates for Fast Deployment of Localised DBpedia Datasets. In Proceedings of 
the 13th International Conference on Knowledge Management and Knowledge 
Technologies (p. 1). ACM. (2013) 
[6] Bizer, C., Lehmann, J., Kobilarov, G., Auer, S., Becker, C., Cyganiak, R., & 
Hellmann, S. DBpedia-A crystallization point for the Web of Data. Web Semantics: 
science, services and agents on the world wide web, 7(3), 154-165. (2009). 
[7] Thanh Nguyen, Viviane Moreira, Huong Nguyen, Hoa Nguyen and Juliana Freire. 
Multilingual schema matching for Wikipedia infoboxes. Proceedings of the VLDB 
En-dowment, Volume 5 Issue 2, October 2011, Pages 133-144, (2011). 
[8] Eytan Adar, Michael Skinner and Daniel S. Weld. Information Arbitrage Across 
Multi-lingual Wikipedia. WSDM '09 Proceedings of the Second ACM International 
Con-ference on Web Search and Data Mining. Pages 94-103, (2009). 
[9] Navigli, R., & Ponzetto, S. P.. BabelNet: Building a very large multilingual 
semantic network. In Proceedings of the 48th annual meeting of the association for 
compu-tational linguistics (pp. 216-225). Association for Computational Linguistics. 
(2010, July) 
[10] Bouma, G., Duarte, S., & Islam, Z. Cross-lingual alignment and completion of 
Wikipedia templates. In Proceedings of the Third International Workshop on Cross 
Lingual Information Access: Addressing the Information Need of Multilingual 
Societies (pp. 21-29). Association for Computational Linguistics. (2009, June). 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 228 
[11] Wu, F., & Weld, D. S.. Automatically refining the wikipedia infobox ontology. In 
Proceedings of the 17th international conference on World Wide Web (pp. 635-644). 
ACM. (2008, April) 
[12] Schulze, B. M. U.S. Patent No. 6,167,369. Washington, DC: U.S. Patent and 
Trademark Office. (2000). 
[13] Schmitt, J. C. U.S. Patent No. 5,062,143. Washington, DC: U.S. Patent and 
Trademark Office. (1991). 
[14] Vietnamese Wordnet. (n.d.). Retrieved April 04, (2016), from 
net.vn/wnms 
SOME APPROACHES FOR MAPPING 
WIKIPEDIA INFOBOX PROPERTIES TO WIKIDATA 
Ta Hoang Thanga* 
aThe Faculty of Information Technology, Dalat University, Lamdong, Vietnam 
*Corresponding author: thangth@dlu.edu.vn 
Article history 
Received: January 04th, 2016 
Received in revised form: March 31st, 2016 
Accepted: April 10th, 2016 
Abstract 
Wikidata is an open, online database which stores the common resources of other 
Wikimedia projects. Unifying Wikipedia infoboxes was described in Phase II of Wikidata 
plan which aims to augment auto-translation to Wikipedia infobox templates and deals with 
the diversity of Infobox data in all languages. In this paper, we offer some approaches to 
map Infobox properties to Wikidata for improving our enrichment model. Our results can 
be a valuable resource for Wikidata to alignInfobox properties. We mainly focus on how to 
map Vietnamese and English properties to Wikidata. 
Keywords: DBPedia; Infobox Property; Mapping; Wikidata; Wikipedia.