Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Mürekkep Analizine Genel Bakışbelirtildiği gibi, mürekkep analizi teknolojisi, analiz sonuçlarını ve ilişkilerini içerecek ağaç tabanlı bir belge modelini dahili olarak tutar. Uygulamanızın zaten farklı bir yerleşik belge deposu varsa, farklı belge modelleri arasında verileri ara sunucu yapmak için tasarlanmış mürekkep analizi özelliklerinden yararlanmanız gerekir.
Veri Ara Sunucusu Türleri
Veri ara sunucusu özellikleri uygulamanızın şunları yapmasını sağlar:
- Analiz sonuçları verilerini mevcut bir belge modeliyle yeniden tümleştirin.
- Önceki sonuçları (veya durumu) InkAnalyzergeri iletin.
- mürekkep olmayan durumunu InkAnalyzerile iletişim kurun.
- Çözümleme işlemini tamamlamak için yalnızca gereken en düşük veri kümesini (hem önceki hem de mürekkep olmayan durum) iletin.
- İç uygulama belge modelini analiz sonuçlarıyla kolayca güncelleştirin.
Mürekkep analizi veri ara sunucusuna yönelik iki temel yaklaşım vardır. Farklılıklar, belge modelleri arasındaki eşitlemenin ne zaman ve nasıl gerçekleştiğinin ayrıntılarında yer alır. İlk yaklaşım olan zaman uyumlu güncelleştirme, uygulama belgesinde değişiklikler gerçekleştiğinde mürekkep analizi belge modelinin değiştirilmesini gerektirir. İkinci yaklaşım olan isteğe bağlı güncelleştirme, yalnızca uygulama belge modelindeki değişikliklerden etkilenen verilerin InkAnalyzergeçirilmesini gerektirir. Diğer bir ifadeyle, yalnızca Mürekkep Analizi belge modelinin uygulama belgesindeki değişikliklerle aynı alanda yer alan bölümlerinin verileri, ihtiyaç duyduğu şekilde InkAnalyzer geçirilmelidir.
Zaman Uyumlu Güncelleştirme
Zaman uyumlu güncelleştirme yaklaşımı, uygulama belgesinde olduğu gibi InkAnalyzer nesnesinin ContextNode nesneleri koleksiyonundaki düğümlerin değiştirilmesini (oluşturma ve silme) gerektirir. Örneğin, uygulamaya her metin sözcüğü eklendiğinde, InkAnalyzer'nde ContextNode stilinde bir TextWord oluşturulur. Sayfadaki metin sözcüğünün konumu değişirse, ilgili ContextNode konumu aynı anda güncelleştirilir. Bu yöntem, bilgi işlem kaynakları açısından isteğe bağlı yöntemden daha az verimlidir çünkü her belge değişikliği, InkAnalyzeriçin bir güncelleştirme içerdiğinden, değişiklik analiz edilen mürekkepten etkilenmese bile.
Aşağıdaki örnek, zaman uyumlu güncelleştirmenin nasıl çalıştığını göstermeye yöneliktir. Mevcut belge modeline sahip bir uygulama düşünün. Son kullanıcı belgede yeni metin ekleme gibi bir değişiklik yaptığında, değişiklik aşağıdaki gibi işlenir:
- Son kullanıcı yeni verileri oluşturur.
- Uygulama verilerin nasıl işleneceğini belirler, depolar ve işler.
- Pratik amaçlar doğrultusunda aşağıdaki adımlar aynı anda gerçekleşir.
- Uygulama, verileri belge modeline yerleştirir.
- Uygulama bir InkAnalyzer oluşturur ve bunu güncelleştirir. Bunu aynı anda yapmak, InkAnalyzer her zaman en son bilgilere sahip olduğundan emin olun.
- Uygulama analize başlamak için InkAnalyzerBackgroundAnalyze çağırır.
- Değişiklik mürekkep içeriyorsa ve InkAnalyzer yeni sonuçları belirlerse bir dizi olay tetiklenir. InkAnalyzeriçindeki ContextNode nesneleri koleksiyonunda yapılan her değişiklik için bir olay tetiklenir. Bu olaylar ContextNodeCreated, ContextNodeDeleting, ContextNodeMovingToPosition, ContextNodeProper'ı içerirtiesUpdated, ContextNodeLinkAdding, ContextNodeLinkDeletingve ContextNodeReparenting. Uygulama, çözümleme işleminin sonuçlarını uygun şekilde belge modeline geri döndürmek için bu olayları işler.
- Uygulama, belgenin düzenini güncelleştirir ve belge modelinden yeni verileri çeker.
- Yeni veriler son kullanıcıya geri işlenir.
İsteğe Bağlı Güncelleştirme
İsteğe bağlı yaklaşım yalnızca analiz edilen alanlardaki ContextNode nesneleri için verilerin geçirilmesini gerektirir. Gerekli ContextNode nesneleri, analiz işlemi çağrıldıktan hemen sonra ve sonuçları uzlaştırmadan hemen önce uygulamanın belge modelinden ayıklanır. Uygulanması zaman uyumlu güncelleştirmelerden daha karmaşık olsa da, bu yaklaşım daha iyi performans sonuçları verir.
İlgili konular