Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как протестировать парсер rdfa?

Я пытаюсь найти способ проверить, работает ли мой rdfa-парсер (написанный на nodejs). Итак, у меня есть rdfa-парсер, который должен печатать все триплеты, найденные в файле или URL-адресе (с rdfa-синтаксисом).

Насколько мне известно, существуют тестовые наборы для разбора RDFa (http://rdfa.info/test-suite/rdfa1.1/html5/manifest), но я не знаю, как их использовать.

Есть ли хорошая веб-страница, где это описано? Или кто-нибудь может помочь мне по-другому?

node.js rdf microdata rdfa
16.11.2016

  • Просить учебник здесь не по теме. Можно поконкретнее, где именно у вас проблема? Как вы пытались использовать эти тесты? Пожалуйста, отредактируйте свой вопрос, чтобы описать его. 16.11.2016

Ответы:


1

На сайте rdfa.info/tests должна быть некоторая информация. По сути, вам нужна служба, которая будет принимать запрос GET, где параметр запроса «uri» указывает на входной файл. Затем служба анализирует файл и возвращает другую форму RDF, обычно N-Triples. Дополнительная информация на странице Github: https://github.com/rdfa/rdfa-website/blob/master/README.md

17.11.2016
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..