Geri Dön

Classification using XSLT

XSLT ile sınıflandırma

PDF İndir

  1. Tez No: 216486
  2. Yazar: MEHMET ENGİN TOZAL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ATAKAN KURT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: XML, XSLT, Yarı-Yapılandırılmış döküman, Sınıflandırma, Bilşen, XML, XSLT, Semi-Structured Document, Classification, Component Tagging
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

XSLT sınıflandırma; yarı-yapılandırılmış (XML) ve web dökümanı (HTML) sınıflandırma tekniklerinin avantajlı yönlerini birleştiren melez bir sınıflandırma yöntemidir. Birçok organizasyonun belirli alanlara yönelik biçimlendirme dili oluşturma çalışmalarına rağmen XML biçimlendirme dili HTML biçimlendirme dili gibi herhangi bir standart sözlüğe bağlı değildir. Yinede farklı kaynaklar tarafından hazırlanan XML dökümanlarında, içeriği biçimlendirmek için kullanılan eleman yada özellik isimleri aynı alanlar içerisinde benzerlik göstermektedir. Bu çalışmada sunulan XSLT sınıflandırma tekniği, bileşen etiketlemek ?içerikte geçen her kelimenin kendisini çevreleyen eleman/özellik etiketleriyle öneklendirilmesi- üzerine bina edilmiştir. Ayrıca her her ata-eleman kendisinin ata elemanlarıyla öneklendirilmiştir. HTML dökümanında geçen fakat XML dökümanında geçmeyen meta, title, anchor, img gibi etiketlerin içeriği ve yalın söz dizimleri sınıflandırma sürecinde terim sıklık dizisine eklenir. İki farklı deney veri kümesi üzerinde çalıştırılmıştır. Birinci deneyde birbirinden farklı XML bileşen etiketleme yöntemleri karşılaştırılmıştır. Deneyde, gevşek-ata-hiyerarşisine dayanan modellerin, sıkı-ata-hiyerarşisine dayanan modellerden daha iyi olduğu ispatlanmıştır. İkinci deneyde, HTML, XML, ve XSLT sınıflandırma teknikleri karşılaştırılmış ve XSLT yönteminin diğerlerinden daha iyi doğruluk oranı verdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

XSLT classification is a hybrid technique that takes advantages of both web page (HTML) and semi-structured document (XML) classification. Although a number of organizations are working on standardizing XML markup for specific domains on behalf of electronic data interchange, XML doesn?t force any predefined vocabulary like HTML. Nevertheless, XML markups generated by different sources for a specific domain usually have similarities in terms used as tag or attribute names and in structure used to represent content. Proposed XSLT classification is based on component tagging; each occurring word is prefixed with elements in ancestor hierarchy. Additionally, each ancestor element is prefixed with its ancestors as well. Furthermore; terms exist in HTML markups like meta, title, anchor, img and literal strings exist in HTML but not in XML are included into term frequency vector that represents document in classification process. Two different experiments are run over the dataset. The first experiment compares different component tagging models that represent XML documents. The models that are based on loose ancestor hierarchy are better than the ones based on strict ancestor hierarchy. The second experiment compares HTML, XML, and XSLT classification techniques. XSLT classification gives higher accuracy rates than XML and HTML.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    312089

    Classification using spiking neural networks

    Darbeli sinir ağları ile sınıflandırma çözümleri

    GÖKÇEN SİNANOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKYAY KAYNAK

  2. Tez No

    119560

    Image classification using low level features and C4.5 algorithm

    Düşük seviyeli özellikleri ve C4.5 algoritmasını kullanarak resim sınıflandırma

    MUSTAFA KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK

  3. Tez No

    129415

    Classification of lung sounds using wavelet-based neural networks

    Solunum seslerinin dalgacık tabanlı sinir ağları ile sınıflandırılması

    METE YEĞİNER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Tıbbi BiyolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN KAHYA

  4. Tez No

    139354

    Classification of respiratory sounds using autoregressive and crackle parameters

    Solunum seslerinin özbağlanım ve çıtırtı parametreleri kullanılarak sınıflandırılması

    BORA BİLGİÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASEMİN KAHYA

  5. Tez No

    180649

    Classification of agricultural kernels using impact acoustic signal processing

    Tarımsal ürünlerin çarpma sesi kullanılarak sınıflandırılması

    İBRAHİM ONARAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Besin Hijyeni ve Teknolojisiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENİS ÇETİN

Geri Dön