The success of XML(eXtensible Markup Language) is primarily based on its flexibility : everybody can define the structure of XML documents that represent information in the form he or she desires. XML is so flexible that XML documents cannot be automatically provided with an underlying semantics. Different tag sets, different names for elements or attributes, or different document structures in general mislead the task of classifying and clustering XML documents precisely. In this paper, we design and implement a system that allows checking the semantic-based similarity between XML tags. First, this system extracts the underlying semantics of tags and then expands the synonym set of tags using an WordNet thesaurus and user-defined word library which supports the abbreviation forms and compound words for XML tags. Seconds, considering the relative importance of XML tags in the XML documents, we extend a conventional vector space model which is the most generally used for document model in Information Retrieval field. Using this method, we have been able to check the similarity between XML tags which are represented different tags.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.2
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pp.278-283
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2008
As the usefulness of internet is kept changing more productively with web 1.0, web 2.0 usage of XML is also increasing very rapidly. In XML environment the most critical function is the ability of effective retrieval of useful information from XML repository. That makes the W3C XQuery more popular XQuery has very complicated structure as a query language due to the semi_structured nature of XML. FLOWOR, which stand for, let. where, order by, return, is the most commonly used expression in XQuery. In this paper we suggest the methods to handle XQuery FLWOR on relational environments. We also analyze and evaluate our approach to prove its correctness.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06c
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pp.171-176
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2007
Parsing 작업의 결과인 Parse Tree 정보는 문장에 관한 구조적 정보를 가지고 있는 Tree 정보로 이 정보를 이용하여 정보 검색에 활용하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 XML 기술과 스트링 매칭 기법을 이용하였으며, 사용한 스트링 매칭 기법은 Approximate String Matching 기법이다. Query 정보와 문서 정보를 Parsing하여 얻은 Parse Tree를 XML 형태의 정보로 변환한 후, 두 정보를 가지고 Approximate String Matching 기법을 적용하여 Query 정보와 문서 정보 간의 유사도를 계산한다. 제안하는 알고리즘의 장점은 구조 기반의 정보 검색 기능이 가능하고 비슷한 정보에 대한 검색 기능이 가능하며 비슷한 구조에 대한 검색 기능이 가능하다는 것이다.
XML is broadly using for data storing and processing. XML is specified its structural characteristic and user can query with XPath when information from data document is needed. XPath query can process when the tern and structure of document and query is matched with each other. However, nowadays there are lots of data documents which are made by using different terminology and structure therefore user can not know the exact idea of target data. In fact, there are many possibilities that target data document has information which user is find or a similar ones. Accordingly user query should be processed when their term usage or structural characteristic is slightly different with data document. In order to do that we suggest a XML document ranking method based on path similarity. The method can measure a semantic similarity between user query and data document using three steps which are position, node and relaxation factors.
With rapid growth of Internet, the amount of information in the Web is increasing exponentially. However, information on the current Web is understandable only for human, and thus it makes the exact information retrieval difficult. For solving this problem, the Semantic Web is suggested and we must use ontology languages that can endow data to semantics for implementing it. One of the representative ontology languages is OWL(Web Ontology Language) adopted as a recommendation by the World-Wide Web Consortium. OWL has richer expression power and formal semantics than other ontology languages such as RDF and RDF-S. In addition, OWL includes hierarchical structure information between classes or properties. Therefore, an efficient OWL storage model considering hierarchical structure for effective information retrieval on the Semantic Web is required. In this paper, we suggest the XPOS(XPath-based OWL Storage) model including hierarchy information between classes or properties as XPath form and enabling intuitive and effective information retrieval. Also, we show the comparative evaluation results on the performance of XPOS model, Sesame, and the XML storage-based storage model regarding query processing.
In this paper, we design and implement a XML Repository System(XRS) that exploits the advantages of DBMSs and IRSs. Our scheme uses BRS to support full text indexing and content-based queries efficiently, and ORACLE to store XML documents, multimedia data, DTD and structure information. We design databases to manage XML documents including audio, video, images as well as text. We employ the non-composition model when storing XML documents into ORACLE. We represent structured information as ETID(Element Type Id), SORD(Sibling ORDer) and SSORD(Same Sibling ORDer). ETID is a unique value assigned to each element of DTD. SORD and SSORD represent an order information between sibling nodes and an order information among the sibling nodes with the same element respectively. In order to show superiority of our XRS, we perform various experiments in terms of the document loading time, document extracting time and contents retrieval time. It is shown through experiments that our XRS outperforms the existing XML document management systems. We also show that it supports various types of queries through performance experiments.
XML is a data-oriented language to represent all types of documents including web documents. By means of the advent of XML-based document generation tools and grow of proprietary XML documents using those tools and translation from legacy data to XML documents at an accelerating pace, we have been gotten a large amount of differently-structured XML documents. Therefore, it is more and more important to retrieve the right documents from the document set. But, previous works on XML have mainly focused on the storage and retrieval methods for a large XML document or XML documents had a same DTD. And, researches that supported the structural difference did not efficiently process path queries on the document set. To resolve the problem, we suggested a new inverted index mechanism using RDBMS and proved it outperformed the previous works. And especially, as it showed the higher efficiency in indirect containment relationship, we argues that the index structure is fit for the differently-structured XML document set.
With the increasing use of XML, considerable research is being conducted on the XML document management systems for more efficient storage and searching of XML documents. Depending on the base systems, these researches can be classified into object-oriented DBMS (OODBMS) and relational DBMS (RDBMS). OODBMS-based systems are better suited to reflect the structure of XML-documents than RDBMS based ones. However, using an XML parser to map the contents of documents to relational tables is a better way to construct a stable and effective XML document management system. The proposed X-Binder system uses an RDBMS-based inverted index; this guarantees high searching speed but wastes considerable storage space. To avoid this, the proposed system incorporates a path combining module agent that combines paths with sibling relations, and stores them in a single row. Performance evaluation revealed that the proposed system reduces storage wastage and search time.
Currently most Internet documents including news data are made based on predefined templates, but templates are usually formed only for main data and are not helpful for information retrieval against indexes, advertisements, header data etc. Templates in such forms are not appropriate when Internet documents are used as data for information retrieval. In order to process Internet documents in various areas of information retrieval, it is necessary to detect additional information such as advertisements and page indexes. Thus this study proposes a method of detecting the layout of web pages by identifying the characteristics and structure of block tags that affect the layout of web pages and calculating distances between web pages. As a result of experiment, we can successfully extract 640 documents from 1000 samples and obtain 64% recall rate. This method is purposed to reduce the cost of web document automatic processing and improve its efficiency through applying the method to document preprocessing of information retrieval such as data extraction and document summarization.
Intelligent Content is defined as detailed information or fragment of content which contains a semantic data structure. This semantic structure makes possible to do various intelligent operations. There are wide range of content-oriented applications such as classification, retrieval, extraction, translation, presentation and question-answering. The concept of Intelligent Content is applied to various fields like MPEG and Semantic Web. In this paper, we discuss the several important researches of Intelligent Content and how to apply this conception to these fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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