What does Software Engineering Practice offer to Semantic Web Service Composition
Notice bibliographique
Résumé
Bruce Spencer and Sandy Liu are the leader and a researcher in the Internet Logic group, which specializes in reasoning systems for Internet applications. The group’s activities on the Semantic Web include (i) a Semantic Web Lab with close ties to RuleML.org, (ii) a graduate course at the University of New Brunswick on the Semantic Web Techniques, (iii) BASeWEB (Business Agents and the Semantic Web) workshop held annually in conjunction with the Canadian AI Conference since 2002, (iv) an open source reasoning engine jDREW [2] on SourceForge, (v) a queuing inference engine [3], (vi) DeFleX, an XML Router for agile knowledge workflows [1], and (vii) WSIRD, a rule-based data integration engine between Web Services [4]. Challenges: Web Services can be seen as functional components that can be selected for composition to achieve certain purposes, based on descriptions of the components ’ purposes, their preconditions and effects, and the data they accept and produce. The selection may be done by an abstract reasoner, such as a planner, which uses these descriptions to infer that a specific combination of
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,041 |
| Communication savante | 0,016 | 0,058 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».