Do you want to publish a course? Click here

Study And Analysis Of Labeling Schemes For XML Document

دراسة و تحليل طرق ترقيم مستندات XML

1138   1   111   0 ( 0 )
 Publication date 2014
and research's language is العربية
 Created by Shamra Editor




Ask ChatGPT about the research

Through this research, we will identify the Labeling schemes, divided it into four basic categories Range Based Labeling Scheme, Prefix- Based Labeling Schemes, Multiplication Based Labeling Schemes and Vector Based Labeling Schemes. Within these categories, we present the most important Labeling Scheme ways, and explain the pros and cons of each method. And we will look for relationships that can be determined by each of them, and through these relationships will be able to determine the feasibility of these methods in terms of querying time, storage space and modify the document. We will do an Experimental study of labeling schemes of XML documents with different sizes, and compare the storage space and the required time for labeling using three chosen methods which are Traversal Order, ORDPath, V-Containment.


Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الدراسة طرق ترقيم مستندات XML، حيث تعتبر مستندات XML من أهم التقنيات الحديثة لتخزين البيانات وتبادلها في التطبيقات المختلفة. يهدف البحث إلى دراسة طرق تخزين مستندات XML، ولغات الاستعلام المستخدمة معها مثل XPath وXQuery. يتم تقسيم طرق الترقيم إلى أربع فئات رئيسية: الترقيم باستخدام المجالات، الترقيم باستخدام البادئة، الترقيم باستخدام الجداء، والترقيم باستخدام الشعاع. يركز البحث على توضيح محاسن ومساوئ كل طريقة، وتحديد العلاقات التي يمكن استنتاجها من الترقيم، مثل علاقة سلف-سليل، علاقة أب-ابن، وعلاقة أشقاء. كما تم إجراء دراسة تجريبية على مستندات بأحجام مختلفة لمقارنة زمن الترقيم ومساحة التخزين اللازمة لكل طريقة. أظهرت النتائج أن طريقة Traversal Order تستغرق زمنًا أكبر ولكنها تحتاج إلى مساحة تخزين أقل، بينما كانت نتائج OrdPath وV-Containment متشابهة إلى حد ما.
Critical review
دراسة نقدية: تعتبر هذه الدراسة شاملة ومفيدة في مجال ترقيم مستندات XML، حيث تقدم تصنيفًا واضحًا لطرق الترقيم وتوضح محاسن ومساوئ كل منها. ومع ذلك، يمكن تحسين الدراسة من خلال تضمين المزيد من الأمثلة العملية والتطبيقات الواقعية لطرق الترقيم المختلفة. كما يمكن التركيز أكثر على تحليل الأداء في بيئات مختلفة ومع مستندات ذات تعقيد أعلى. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين الدراسة من خلال تضمين المزيد من التفاصيل حول كيفية تأثير الترقيم على أداء الاستعلامات في التطبيقات الحقيقية.
Questions related to the research
  1. ما هي الفئات الرئيسية لطرق ترقيم مستندات XML التي تم دراستها في البحث؟

    تم تقسيم طرق ترقيم مستندات XML إلى أربع فئات رئيسية: الترقيم باستخدام المجالات، الترقيم باستخدام البادئة، الترقيم باستخدام الجداء، والترقيم باستخدام الشعاع.

  2. ما هي العلاقات التي يمكن تحديدها من خلال طرق الترقيم المختلفة؟

    يمكن تحديد عدة علاقات من خلال طرق الترقيم المختلفة، مثل علاقة سلف-سليل، علاقة أب-ابن، وعلاقة أشقاء.

  3. ما هي نتائج الدراسة التجريبية فيما يتعلق بزمن الترقيم ومساحة التخزين؟

    أظهرت الدراسة التجريبية أن طريقة Traversal Order تستغرق زمنًا أكبر ولكنها تحتاج إلى مساحة تخزين أقل، بينما كانت نتائج OrdPath وV-Containment متشابهة إلى حد ما.

  4. ما هي لغات الاستعلام المستخدمة مع مستندات XML والتي تم دراستها في البحث؟

    تم دراسة لغتي الاستعلام XPath وXQuery في البحث، وهما تستخدمان للاستعلام من مستندات XML.


References used
Fomichev A., Grinev, M., and Kuznetsov, "Sedna: A native XML DBMS",2006
Sh. Pal, I. Cseri, O. Seeliger, M. Rys , G. Schaller , Wei Yu , D. Tomic , Adrian Baras , Brandon B., Denis Ch. , Eugene K. , “XQuery implementation in a relational database system”, 2005
Alin Deutsch, Mary F. Fern´andez, and Dan Suciu. "Storing Semistructured Data with STORED, 1999
rate research

Read More

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 n ode. We then labeling each sub tree also held an internal sequence labeling to distinguish a sequence of nodes.
This paper focuses on studying fuzzy generalization and specialization relationship and its all constraints in fuzzy extended entity relationship model EER. In addition, we present a framework for transferring fuzzy generalization and specializati on relationship to XML Schema. Finally, we suggest several extensions to XML Schema in order to represent fuzzy generalization and specialization relationship at high level of abstraction.
Recent research using pre-trained language models for multi-document summarization task lacks deep investigation of potential erroneous cases and their possible application on other languages. In this work, we apply a pre-trained language model (BART ) for multi-document summarization (MDS) task using both fine-tuning and without fine-tuning. We use two English datasets and one German dataset for this study. First, we reproduce the multi-document summaries for English language by following one of the recent studies. Next, we show the applicability of the model to German language by achieving state-of-the-art performance on German MDS. We perform an in-depth error analysis of the followed approach for both languages, which leads us to identifying most notable errors, from made-up facts and topic delimitation, and quantifying the amount of extractiveness.
The main aim of this study is to highlight and analyze the different thoracic injuries during the military conflicts. Medical records of 542 casualties with thoracic injuries were analyzed during study period. 91.9% of the patients were male. The ages were ranging between 3 – 75 years، 88.1% of them were in the age between 20 – 40 years. 71 top urgent casualties (13%) were directly admitted to op-theater، the remaining patients underwent different diagnostic procedures، CT-scan played an important role in the diagnosis of thoracic injuries and was performed in 62.2% of the casualties. 92.8% of the patients sustained penetrating chest injuries due to gunshots and / or missiles and shells. Of the injuries identified، the most prevalent injury was lung contusion، which occurred in 31.9% of casualties، traumatic haemo-and/or pneumothorax occurred in 29.15%، lung laceration in 14.39%، diaphragm injury in 6.45%. 77 patients (13.2%) sustained ribs fractures، 3 patients (3.89%) of them had a diagnosed flail chest injury. Combined injuries were reported to be 61.07% of all casualties. Most of them 46.2% were abdominal injuries، 39.27% were head and neck injuries.
Term weighting schemes are widely used in Natural Language Processing and Information Retrieval. In particular, term weighting is the basis for keyword extraction. However, there are relatively few evaluation studies that shed light about the strengt hs and shortcomings of each weighting scheme. In fact, in most cases researchers and practitioners resort to the well-known tf-idf as default, despite the existence of other suitable alternatives, including graph-based models. In this paper, we perform an exhaustive and large-scale empirical comparison of both statistical and graph-based term weighting methods in the context of keyword extraction. Our analysis reveals some interesting findings such as the advantages of the less-known lexical specificity with respect to tf-idf, or the qualitative differences between statistical and graph-based methods. Finally, based on our findings we discuss and devise some suggestions for practitioners. Source code to reproduce our experimental results, including a keyword extraction library, are available in the following repository: https://github.com/asahi417/kex
comments
Fetching comments Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا