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Enregistrement W1540115833 · doi:10.14279/tuj.eceasst.3.33

Optimizing Pattern Matching Compilation by Program Transformation

2024· article· en· W1540115833 sur OpenAlexaff
Émilie Balland, Pierre‐Etienne Moreau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, programming, and type systems
Établissements canadiensPrevention of Organ Failure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRewritingPattern matchingProgramming languageProgram transformationCompilerMatching (statistics)Transformation (genetics)ImplementationAutomatonFunctional programmingCode (set theory)Layer (electronics)Theoretical computer scienceSet (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by the promotion of rewriting techniques and their use in major industrial applications, we have designed Tom: a pattern matching layer on top of conventional programming languages. The main originality is to support pattern matching against native data-structures like objects or records. While crucial to the efficient implementation of functional languages as well as rewrite rule based languages, in our case, this combination of algebraic constructs with arbitrary native data-structures makes the pattern matching algorithm more difficult to compile. In particular, well-known many-to-one automaton-based techniques cannot be used. We present a two-stages approach which first compiles pattern matching constructs in a naive way, and then optimize the resulting code by program transformation using rewriting. As a benefit, the compilation algorithm is simpler, easier to extend, and the resulting pattern matching code is almost as efficient as best known implementations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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