Linear-time, incremental hierarchy inference for compression
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Data compression and learning are, in some sense, two sides of the same coin. If we paraphrase Occam's razor by saying that a small theory is better than a larger theory with the same explanatory power, we can characterize data compression as a preoccupation with small, and learning as a preoccupation with better. Nevill-Manning et al. (see Proc. Data Compression Conference, Los Alamitos, CA, p.244-253, 1994) presented an algorithm, since dubbed SEQUITUR, that presents both faces of the compression/learning coin. Its performance as a data compression scheme outstrips other dictionary schemes, and the structures that it learns from sequences as diverse as DNA and music are intuitively compelling. We present three new results that characterize SEQUITUR's computational and compression performance. First, we prove that SEQUITUR operates in time linear in n, the length of the input sequence, despite its ability to build a hierarchy as deep as log(n). Second, we show that a sequence can be compressed incrementally, improving on the non-incremental algorithm that was described by Nevill-Manning et al., and making on-line compression feasible. Third, we present an intriguing result that emerged during benchmarking; whereas PPMC outperforms SEQUITUR on most files in the Calgary corpus, SEQUITUR regains the lead when tested on multimegabyte sequences. We make some tentative conclusions about the underlying reasons for this phenomenon, and about the nature of current compression benchmarking.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle