Obsidian 插件：Linked Data Vocabularies

概述

将国会图书馆主题词表（LCSH）作为元数据添加到您的笔记中。

Readme(翻译）

下面是 linked-data-vocabularies 插件的自述翻译

Obsidian Linked Data Vocabularies 插件

目前，支持 Library of Congress Subject Headings。

该插件为所选标题、URL（可选）、更广泛的、更狭窄的和相关的标题添加了 YAML 键。它还支持将其作为内联 YAML 插入到当前选择中，以便与 Dataview 一起使用。

要生成所需的数据，您必须安装 Linked Data Helper 插件。 要使用 Obsidian Sync 同步数据，您需要在同步设置中启用“同步所有其他类型”。

配置

您需要输入存储 JSON 文件的保险库中的文件夹。

您可以设置要显示的查询限制。默认设置为 100。您还可以设置模糊搜索的敏感度。

您可以在设置中设置 heading、altLabel、uri、lcc、broader、narrower 和 related 的键名。

lcc 是 LC 分类。

除了 heading 之外，所有内容都可以在设置中禁用。

用法

在编辑器中，打开命令面板并执行“LCSH”命令。或者，您可以为其设置一个热键。

有两个选项：您可以使用Enter将数据插入为 YAML 格式。

如果没有 YAML 块存在，将创建一个新的 YAML 块。如果已经存在 YAML，则新的 YAML 将附加到当前 YAML 上。

或者，您可以使用Shift + Enter将其插入为当前选择的内联 YAML。

通过点击Ctrl/Cmd + Enter，您可以在美国国会图书馆网站上打开标题。

如果您按下Alt + Enter，您还可以在授权标题后添加一个细分。这里 是 @brimwats 对细分的解释。

当然，您也可以使用鼠标。

模态框显示标题为粗体，下方显示变体标签和注释（如果有）。

标题旁边显示 LC 分类（如果有）。

推荐

使用此插件与 Breadcrumbs 一起使用。您可以在其设置中设置层次结构，并在笔记中创建的标题层次结构中拥有一个面包屑视图，以便导航。

链接数据的解释

感谢 @brimwats 提供的链接数据解释！

该插件允许在 Obsidian 笔记中使用结构化的链接数据词汇作为元数据。在使用此插件时，有一些概念需要理解。

在文化遗产机构（如图书馆）接收到新物品时，必须经过几个步骤才能使其可用。最重要的是，该物品必须通过主题标目进行编目。主题标目是一个旨在作为书籍的关键词或主题解释的术语。如果您曾经使用过标签或关键词，您就能理解其目的。编目意味着给物品至少分配一个主题标目，例如“贵宾犬”或（更常见的是）多个标目，例如“1. 狗”和“2. 贵宾犬”。

当我们谈论“贵宾犬”或“拉布拉多猎犬”时，这似乎是显而易见的，但当试图组织成千上万个物品时，情况变得非常混乱。大型机构每天都要处理这种情况，因此它们必须确保所有标目具有相同的含义。对于分类目的，一个“拉布拉多猎犬”（拉布拉多和贵宾犬的后代）应该被视为贵宾犬还是拉布拉多？那么“金毛贵宾犬”（金毛猎犬和贵宾犬的后代）呢？“约克贵宾犬”呢？“巴哥贵宾犬”呢？“可卡贵宾犬”、“马尔济斯贵宾犬”或“波士顿梗贵宾犬”呢？

这就是控制词汇和信息检索词库的作用。

当大多数人谈到词库时，他们可能会想到风格词库，包括 Thesaurus.com 这样的网站，或者像《罗杰斯词库》这样的书籍，它们提供与某个词或短语相似或不相似的替代词。对于单词“信息”，Thesaurus.com 提供了同义词“建议”、“线索”或“数据”，以及反义词“无知”、“问题”、“沉默”。

词库中存在三个基本规则，即 UF、BT/NT 和 RT。

1. 使用/用于（USE/UF），
2. 更广泛的术语和更窄的术语（BT/NT），
3. 相关术语（RT）。

根据美国国会图书馆的说法：

这是词库中最严格的规则。它告诉编目员在另一个词语的位置使用一个词（USE FOR），或者他们正在寻找的材料在另一个术语下（USE）。

例如：

Cars (Automobiles)

→ 使用 Automobile

Automobiles

→ UF Cars (Automobiles)

USE 引用是从同义词、变体拼写、表达形式的变体、标题的替代构造以及早期标题形式中进行的。当决定即使标题和未使用的词语并不真正同义词时，也会进行 USE 引用。

更广泛的术语和更狭窄的术语

缩写词BT（更广泛的术语）和NT（更狭窄的术语）表示层次关系。

代码BT指的是标题所属的类别。因此，Automobiles 是 Volvos 的更广泛的术语。Dogs 是 Poodles 的更广泛的术语。

代码NT指的是出现在NT下的标题所代表的类别的成员。因此，Volvos 是 Automobiles 的更狭窄的术语。Poodles 是 Dogs 的更狭窄的术语。

最广泛（父级）的术语往往是非常模糊的概念，比如“艺术”，通常需要进一步缩小范围才能有用，因此它会有多个NT，或者更狭窄的术语，例如

艺术

→ NT 西方艺术

→ NT 土著艺术

→ NT 亚洲艺术

→ [等等]

这些NT通常会有进一步的NT，所以

艺术

• NT 西方艺术
  • NT 西方雕塑
    • NT 现代雕塑
      • NT [等等]

相关术语

缩写词RT（相关术语）用于链接两个标题，这两个标题以某种方式与层次结构（BTs/NTs）之外的方式相关联。例如，

鸟类

→ RT 鸟类学

鸟类学

→ RT 鸟类

从最基本的意义上讲，RT仅仅表明当前主题词与另一个主题词之间存在联系。对于编目员来说，这使他们能够考虑使用相关术语对其材料进行编目。对于用户来说，这使他们能够在两个主题标题下查找，以确保他们已经审查了所有相关信息。

RT允许更广泛的信息机构控制术语。

搜索词汇

• 您可以在这里搜索美国国会图书馆主题词表（LCSH）：https://id.loc.gov/authorities/subjects.html
• 一个词汇库存储库在这里：https://lov.linkeddata.es/dataset/lov/

对于 LCSH，这个插件还支持所谓的“Subdivisions”或复杂主题。分部是目录员（也就是插件用户，也就是你）用来更具体地描述通用主题的一种方式。

例如，如果我想将我的笔记编目为讨论古代腓尼基人及其宗教，我会使用这个插件将“腓尼基人”添加到我的笔记中。这可以满足很多人的需求。但是如果我有很多关于“腓尼基人”的笔记，如果我想区分“古代”和“普通”腓尼基人的笔记，或者如果我想区分关于腓尼基人“宗教”的笔记和关于他们的“神”的笔记呢？

LCSH 没有“古代腓尼基神”，所以就有了分部！分部是跟在第一个主题后面的“附加”术语。当没有更具体的主题存在时，使用这个次要术语跟在第一个主题后面。

首先找到“腓尼基人”，然后按下“alt+enter/return”进入复杂模式，在这里你可以选择“— 宗教”或“— 古代”。

各种细分

有五种不同的细分方式：

• 主题细分，表示第一个术语的行动、属性或方面。
  • 例如 Helicopters--Flight testing（直升机 - 飞行测试）；Drinking water--Aluminum content（饮用水 - 铝含量）；Mental health--Nutritional aspects（心理健康 - 营养方面）。主题细分被用作表达概念、方法或技术的标准方式，这些概念、方法或技术在多个领域中都是常见的。
• 体裁形式细分，表示物品的性质而不是内容。如果你有一个特定类型的注释，你可以使用这个细分方式。
  • 例如，最常用的形式细分是 --Bibliography（— 参考书目）、--Juvenile literature（— 少儿文学）和 --Periodicals（— 期刊）。
• 时间细分，表示作品内容涵盖的时间段。这通常与对某一主题的历史处理相关，并在细分 --History（— 历史）之后使用。
  • 例如，Women--History--Nineteenth Century（妇女 - 历史 - 十九世纪）。
• 地理细分，表示对某一主题的处理范围限定在特定地理区域。它们可以指示某物的位置，或者某物的来源，具体取决于主题。
  • 例如：
• 语言细分，表示物品所使用的语言。
  • 例如：Bees--French Language（蜜蜂 - 法语）。不过，如果你点击这个链接，你会发现这是一个空白页面——这个细分方式正在逐步淘汰！

有关细分的更多信息

如果您对阅读更多内容感兴趣，这里是来自美国国会图书馆的关于 细分类型和目的的文档。

这里还有 另一个解释 关于细分的解释。

鸣谢

该插件使用了 ‘fuzzysort’ npm 模块（https://www.npmjs.com/package/fuzzysort，https://github.com/farzher/fuzzysort）。许可证文件可以在 这里 找到。