اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدترقيم مستندات XML باستخدام Grouped OrdPath
597
0 23
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
في هذا البحث سنقوم باقتراح طريقة ترقيم جديدة Grouped OrdPath تعتمد على طريقةOrdPath المعروفة لتحسين أدائها و أهم اهداف البحث هو الحصول على بنية تخزين ذات حجم صغير. سنقوم بتجميع عقد المستند على شكل أشجار فرعية (العقدة الأب و الأبناء) ماعدا العقدة الجذر. ثم نقوم بترقيم هذه الأشجار و ترقيم عقد كل شجرة أيضاً ترقيماً داخلياً لتمييز تسلسل عقد الشجرة الواحدة.
In this paper, we'll proposing a new way of labeling "Grouped OrdPath" depends on OrdPath to improve its performance, the important goals is to get the small storage space. We will group nodes into sub-trees (parent and childes), except the root node. We then labeling each sub tree also held an internal sequence labeling to distinguish a sequence of nodes.
المراجع المستخدمة
ONeil, P.E. et al., “ORDPATHs: Insert-friendly XML node labels”, 2004
Bradley, N. (2000). The XML companion. Addison Wesley
W3C Consortium, http://www.w3.org, 2006
قيم البحث
اقرأ أيضاً
سنقوم من خلال هذا البحث بالتعرف على طرق الترقيم، و تقسيمها إلى أربع فئات أساسية و هي Prefix- Based Labeling ،Range Based Labeling Scheme Vector Based ،Multiplication Based Labeling Schemes،Schemes Labeling Schemes. و ضمن هذه الفئات سنتطرق لأهم طرق ال
ترقيم المعروفة، و نوضح محاسن و مساوئ كل طريقة. و سنبحث عن العلاقات التي يمكن أن تحددها كل منها، و من خلال هذه العلاقات سنتمكن من تحديد جدوى هذه الطرق من ناحية التخزين و سرعة الاستعلام و تعديل المستند. كما أننا سنجري دراسة تجريبية على عدة مستندات XML بأحجام مختلفة، و نقارن بين ترقيمها باستخدام ثلاث طرق و هي V-Containment ،ORDPath،Traversal Order, و ذلك من ناحية زمن الترقيم و مساحة التخزين التي يتطلبها الترقيم.
نقترح multionedoc2dial، مهمة جديدة ومجموعة بيانات على الحوارات الموجهة نحو الأهداف النمذجة في مستندات متعددة.يعمل معظم الأعمال السابقة على علاج النمذجة الحوار المحدد في المستندات كملقمة لفهم قراءة الآلة استنادا إلى وثيقة أو مقطع واحد معين.في هذا العم
ل، نهدف إلى معالجة سيناريوهات أكثر واقعية حيث تتضمن محادثة البحث عن المعلومات الموجهة نحو الأهداف موضوعات متعددة، وبالتالي يتم تقديمها على مستندات مختلفة.لتسهيل هذه المهمة، نقدم مجموعة بيانات جديدة تحتوي على حوارات ترتكز في مستندات متعددة من أربعة مجالات مختلفة.نحن نستكشف أيضا نمذجة السياقات القائمة على الحوار ومقرها المستندات في DataSet.نقدم نهج أساسية قوية ونتائج تجريبية مختلفة، تهدف إلى دعم المزيد من جهود البحث في هذه المهمة.
غالبا ما تتطلب المهام المكثفة المعرفة مثل الإجابة على الأسئلة استيعاب معلومات من أقسام مختلفة من المدخلات الكبيرة مثل الكتب أو مجموعات المقالات.نقترح ReadTwice، وهي تقنية بسيطة وفعالة تجمع بين العديد من نقاط القوة من الأساليب السابقة لنموذج التبعيات
الطويلة المدى مع المحولات.الفكرة الرئيسية هي قراءة النص في شرائح صغيرة، بالتوازي، تلخيص كل قطعة في جدول الذاكرة لاستخدامه في القراءة الثانية للنص.نظهر أن الطريقة تتفوق على نماذج من حجم قابلة للمقارنة على العديد من مجموعات بيانات الإجابة على الأسئلة (QA) وتعيين حالة جديدة من الفن على المهمة السرقة الصعبة، مع أسئلة حول الكتب بأكملها.
يعتبر الاعتماد المستندي من أكثر الوسائل نجاعة في تسوية المدفوعات التجارية الدولية, و يتم ذلك من خلال تقديم المستفيد لمستندات مطابقة لشروط خطاب الاعتماد تحت طائلة رفض المستندات.
يركز هذا البحث على دراسة علاقة التعميم و التخصيص الضبابية و الإحاطة بكل
إضافة القيود المرافقة لها في نموذج الكيانات و الارتباطات الموسع EER الضبابي.
لذلك نقدم طريقة لتحويل علاقة التعميم و التخصيص الضبابية و القيود المرافقة لها إلى
لغة توصيف البي
انات XML Schema. و أخيرا، نقترح مجموعة من التوسيعات ل XML Schema. بحيث تدعم تمثيل علاقة التعميم و التخصيص و القيود المرافقة لها بمستوى عال من التجريد.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
