264 resultados para rewriting


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Este trabajo trata sobre la famosa digresión de Tucídides en el libro sexto de su historia acerca de la caída de la tiranía en Atenas (Tuc. 6.54-59) y su relación con el relato de Heródoto. La digresión de Tucídides (y más específicamente su tono polémico) ha provocado controversia entre los comentadores, que han analizado a fondo las narrativas de los dos historiadores tanto desde una perspectiva histórica como historiográfica. Este estudio tiende a contribuir a esta discusión a través de tres sugerencias: la primera, Tucídides se mete no solo con la pequeña sección sobre los tiranicidas de la Historia de Heródoto (esto es Hdt. 5.55-65), sino, más bien, con toda la narrativa de la Historia de Heródoto sobre la liberación de Atenas de la tiranía que se extiende hasta el discurso de Socles (esto es Hdt. 5.55-5.96.2); segunda, las correcciones de Tucídides al relato de Heródoto son menores, tercera, dado que las divergencias de Tucídides con respecto a Heródoto no son decisivas para la versión correcta de los hechos, el tono polémico de Tucídides en su digresión resulta todavía más difícil de explicar. En este trabajo se sugiere tentativamente que la actitud polémica de Tucídides tiene más sentido si es interpretada en el contexto de la rivalidad del historiador con Heródoto

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Este trabajo trata sobre la famosa digresión de Tucídides en el libro sexto de su historia acerca de la caída de la tiranía en Atenas (Tuc. 6.54-59) y su relación con el relato de Heródoto. La digresión de Tucídides (y más específicamente su tono polémico) ha provocado controversia entre los comentadores, que han analizado a fondo las narrativas de los dos historiadores tanto desde una perspectiva histórica como historiográfica. Este estudio tiende a contribuir a esta discusión a través de tres sugerencias: la primera, Tucídides se mete no solo con la pequeña sección sobre los tiranicidas de la Historia de Heródoto (esto es Hdt. 5.55-65), sino, más bien, con toda la narrativa de la Historia de Heródoto sobre la liberación de Atenas de la tiranía que se extiende hasta el discurso de Socles (esto es Hdt. 5.55-5.96.2); segunda, las correcciones de Tucídides al relato de Heródoto son menores, tercera, dado que las divergencias de Tucídides con respecto a Heródoto no son decisivas para la versión correcta de los hechos, el tono polémico de Tucídides en su digresión resulta todavía más difícil de explicar. En este trabajo se sugiere tentativamente que la actitud polémica de Tucídides tiene más sentido si es interpretada en el contexto de la rivalidad del historiador con Heródoto

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RDB2RDF systems generate RDF from relational databases, operating in two dierent manners: materializing the database content into RDF or acting as virtual RDF datastores that transform SPARQL queries into SQL. In the former, inferences on the RDF data (taking into account the ontologies that they are related to) are normally done by the RDF triple store where the RDF data is materialised and hence the results of the query answering process depend on the store. In the latter, existing RDB2RDF systems do not normally perform such inferences at query time. This paper shows how the algorithm used in the REQUIEM system, focused on handling run-time inferences for query answering, can be adapted to handle such inferences for query answering in combination with RDB2RDF systems.

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RDB2RDF systems generate RDF from relational databases, operating in two di�erent manners: materializing the database content into RDF or acting as virtual RDF datastores that transform SPARQL queries into SQL. In the former, inferences on the RDF data (taking into account the ontologies that they are related to) are normally done by the RDF triple store where the RDF data is materialised and hence the results of the query answering process depend on the store. In the latter, existing RDB2RDF systems do not normally perform such inferences at query time. This paper shows how the algorithm used in the REQUIEM system, focused on handling run-time inferences for query answering, can be adapted to handle such inferences for query answering in combination with RDB2RDF systems.

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Query rewriting is one of the fundamental steps in ontologybased data access (OBDA) approaches. It takes as inputs an ontology and a query written according to that ontology, and produces as an output a set of queries that should be evaluated to account for the inferences that should be considered for that query and ontology. Different query rewriting systems give support to different ontology languages with varying expressiveness, and the rewritten queries obtained as an output do also vary in expressiveness. This heterogeneity has traditionally made it difficult to compare different approaches, and the area lacks in general commonly agreed benchmarks that could be used not only for such comparisons but also for improving OBDA support. In this paper we compile data, dimensions and measurements that have been used to evaluate some of the most recent systems, we analyse and characterise these assets, and provide a unified set of them that could be used as a starting point towards a more systematic benchmarking process for such systems. Finally, we apply this initial benchmark with some of the most relevant OBDA approaches in the state of the art.

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In this paper we study query answering and rewriting in ontologybased data access. Specifically, we present an algorithm for computing a perfect rewriting of unions of conjunctive queries posed over ontologies expressed in the description logic ELHIO, which covers the OWL 2 QL and OWL 2 EL profiles. The novelty of our algorithm is the use of a set of ABox dependencies, which are compiled into a so-called EBox, to limit the expansion of the rewriting. So far, EBoxes have only been used in query rewriting in the case of DL-Lite, which is less expressive than ELHIO. We have extensively evaluated our new query rewriting technique, and in this paper we discuss the tradeoff between the reduction of the size of the rewriting and the computational cost of our approach.

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La sociedad depende hoy más que nunca de la tecnología, pero la inversión en seguridad es escasa y los sistemas informáticos siguen estando muy lejos de ser seguros. La criptografía es una de las piedras angulares de la seguridad en este ámbito, por lo que recientemente se ha dedicado una cantidad considerable de recursos al desarrollo de herramientas que ayuden en la evaluación y mejora de los algoritmos criptográficos. EasyCrypt es uno de estos sistemas, desarrollado recientemente en el Instituto IMDEA Software en respuesta a la creciente necesidad de disponer de herramientas fiables de verificación formal de criptografía. En este trabajo se abordará la implementación de una mejora en el reductor de términos de EasyCrypt, sustituyéndolo por una máquina abstracta simbólica. Para ello se estudiarán e implementarán previamente dos máquinas abstractas muy conocidas, la Máquina de Krivine y la ZAM, introduciendo variaciones sobre ellas y estudiando sus diferencias desde un punto de vista práctico.---ABSTRACT---Today, society depends more than ever on technology, but the investment in security is still scarce and using computer systems are still far from safe to use. Cryptography is one of the cornerstones of security, so there has been a considerable amount of effort devoted recently to the development of tools oriented to the evaluation and improvement of cryptographic algorithms. One of these tools is EasyCrypt, developed recently at IMDEA Software Institute in response to the increasing need of reliable formal verification tools for cryptography. This work will focus on the improvement of the EasyCrypt’s term rewriting system, replacing it with a symbolic abstract machine. In order to do that, we will previously study and implement two widely known abstract machines, the Krivine Machine and the ZAM, introducing some variations and studying their differences from a practical point of view.

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Query rewriting is one of the fundamental steps in ontologybased data access (OBDA) approaches. It takes as inputs an ontology and a query written according to that ontology, and produces as an output a set of queries that should be evaluated to account for the inferences that should be considered for that query and ontology. Different query rewriting systems give support to different ontology languages with varying expressiveness, and the rewritten queries obtained as an output do also vary in expressiveness. This heterogeneity has traditionally made it difficult to compare different approaches, and the area lacks in general commonly agreed benchmarks that could be used not only for such comparisons but also for improving OBDA support. In this paper we compile data, dimensions and measurements that have been used to evaluate some of the most recent systems, we analyse and characterise these assets, and provide a unified set of them that could be used as a starting point towards a more systematic benchmarking process for such systems. Finally, we apply this initial benchmark with some of the most relevant OBDA approaches in the state of the art.

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Ontology-based data access (OBDA) systems use ontologies to provide views over relational databases. Most of these systems work with ontologies implemented in description logic families of reduced expressiveness, what allows applying efficient query rewriting techniques for query answering. In this paper we describe a set of optimisations that are applicable with one of the most expressive families used in this context (ELHIO¬). Our resulting system exhibits a behaviour that is comparable to the one shown by systems that handle less expressive logics.

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Ontology-Based Data Access (OBDA) permite el acceso a diferentes tipos de fuentes de datos (tradicionalmente bases de datos) usando un modelo más abstracto proporcionado por una ontología. La reescritura de consultas (query rewriting) usa una ontología para reescribir una consulta en una consulta reescrita que puede ser evaluada en la fuente de datos. Las consultas reescritas recuperan las respuestas que están implicadas por la combinación de los datos explicitamente almacenados en la fuente de datos, la consulta original y la ontología. Al trabajar sólo sobre las queries, la reescritura de consultas permite OBDA sobre cualquier fuente de datos que puede ser consultada, independientemente de las posibilidades para modificarla. Sin embargo, producir y evaluar las consultas reescritas son procesos costosos que suelen volverse más complejos conforme la expresividad y tamaño de la ontología y las consultas aumentan. En esta tesis exploramos distintas optimizaciones que peuden ser realizadas tanto en el proceso de reescritura como en las consultas reescritas para mejorar la aplicabilidad de OBDA en contextos realistas. Nuestra contribución técnica principal es un sistema de reescritura de consultas que implementa las optimizaciones presentadas en esta tesis. Estas optimizaciones son las contribuciones principales de la tesis y se pueden agrupar en tres grupos diferentes: -optimizaciones que se pueden aplicar al considerar los predicados en la ontología que no están realmente mapeados con las fuentes de datos. -optimizaciones en ingeniería que se pueden aplicar al manejar el proceso de reescritura de consultas en una forma que permite reducir la carga computacional del proceso de generación de consultas reescritas. -optimizaciones que se pueden aplicar al considerar metainformación adicional acerca de las características de la ABox. En esta tesis proporcionamos demostraciones formales acerca de la corrección y completitud de las optimizaciones propuestas, y una evaluación empírica acerca del impacto de estas optimizaciones. Como contribución adicional, parte de este enfoque empírico, proponemos un banco de pruebas (benchmark) para la evaluación de los sistemas de reescritura de consultas. Adicionalmente, proporcionamos algunas directrices para la creación y expansión de esta clase de bancos de pruebas. ABSTRACT Ontology-Based Data Access (OBDA) allows accessing different kinds of data sources (traditionally databases) using a more abstract model provided by an ontology. Query rewriting uses such ontology to rewrite a query into a rewritten query that can be evaluated on the data source. The rewritten queries retrieve the answers that are entailed by the combination of the data explicitly stored in the data source, the original query and the ontology. However, producing and evaluating the rewritten queries are both costly processes that become generally more complex as the expressiveness and size of the ontology and queries increase. In this thesis we explore several optimisations that can be performed both in the rewriting process and in the rewritten queries to improve the applicability of OBDA in real contexts. Our main technical contribution is a query rewriting system that implements the optimisations presented in this thesis. These optimisations are the core contributions of the thesis and can be grouped into three different groups: -optimisations that can be applied when considering the predicates in the ontology that are actually mapped to the data sources. -engineering optimisations that can be applied by handling the process of query rewriting in a way that permits to reduce the computational load of the query generation process. -optimisations that can be applied when considering additional metainformation about the characteristics of the ABox. In this thesis we provide formal proofs for the correctness of the proposed optimisations, and an empirical evaluation about the impact of the optimisations. As an additional contribution, part of this empirical approach, we propose a benchmark for the evaluation of query rewriting systems. We also provide some guidelines for the creation and expansion of this kind of benchmarks.

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This article is the English version of “Traductoras gallegas del siglo XX: Reescribiendo la historia de la traducción desde el género y la nación” by Olga Castro. It was not published on the print version of MonTI for reasons of space. The online version of MonTI does not suffer from these limitations, and this is our way of promoting plurilingualism.

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NSF MCS 77-22830."

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"Research supported in part under NSF grant MCS 77-22830."