MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2144878221

Information preserving XML schema embedding

2005· article· en· W2144878221 sur OpenAlexaff
Philip Bohannon, Wenfei Fan, Michael Flaster, P. P. S. Narayan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Database Systems and Queries
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDocument Structure DescriptionEmbeddingXML Schema EditorInformation retrievalRELAX NGSchema (genetic algorithms)XML validationXMLDocument type definitionStar schemaTheoretical computer scienceArtificial intelligenceWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fundamental concern of information integration in an XML context is the ability to embed one or more source documents in a target document so that (a) the target document conforms to a target schema and (b) the information in the source document(s) is preserved. In this paper, information preservation for XML is formally studied, and the results of this study guide the definition of a novel notion of schema embedding between two XML DTD schemas represented as graphs. Schema embedding generalizes the conventional notion of graph similarity by allowing an edge in a source DTD schema to be mapped to a path in the target DTD. Instance-level embeddings can be defined from the schema embedding in a straightforward manner, such that conformance to a target schema and information preservation are guaranteed. We show that it is NP-complete to find an embedding between two DTD schemas. We also provide efficient heuristic algorithms to find candidate embeddings, along with experimental results to evaluate and compare the algorithms. These yield the first systematic and effective approach to finding information preserving XML mappings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Database Systems and QueriesTravaux en français237 207