Combinatorial Pattern Matching: 11th Annual Symposium. CPM 2000, Montreal, Canada, June 21-23, 2000, Proceedings
Notice bibliographique
Résumé
Invited Lectures.- Identifying and Filtering Near-Duplicate Documents.- Machine Learning for Efficient Natural-Language Processing.- Browsing around a Digital Library: Today and Tomorrow.- Summer School Lectures.- Algorithmic Aspects of Speech Recognition: A Synopsis.- Some Results on Flexible-Pattern Discovery.- Contributed Papers.- Explaining and Controlling Ambiguity in Dynamic Programming.- A Dynamic Edit Distance Table.- Parametric Multiple Sequence Alignment and Phylogeny Construction.- Tsukuba BB: A Branch and Bound Algorithm for Local Multiple Sequence Alignment.- A Polynomial Time Approximation Scheme for the Closest Substring Problem.- Approximation Algorithms for Hamming Clustering Problems.- Approximating the Maximum Isomorphic Agreement Subtree Is Hard.- A Faster and Unifying Algorithm for Comparing Trees.- Incomplete Directed Perfect Phylogeny.- The Longest Common Subsequence Problem for Arc-Annotated Sequences.- Boyer-Moore String Matching over Ziv-Lempel Compressed Text.- A Boyer-Moore Type Algorithm for Compressed Pattern Matching.- Approximate String Matching over Ziv-Lempel Compressed Text.- Improving Static Compression Schemes by Alphabet Extension.- Genome Rearrangement by Reversals and Insertions/Deletions of Contiguous Segments.- A Lower Bound for the Breakpoint Phylogeny Problem.- Structural Properties and Tractability Results for Linear Synteny.- Shift Error Detection in Standardized Exams.- An Upper Bound for Number of Contacts in the HP-Model on the Face-Centered-Cubic Lattice (FCC).- The Combinatorial Partitioning Method.- Compact Suffix Array.- Linear Bidirectional On-Line Construction of Affix Trees.- Using Suffix Trees for Gapped Motif Discovery.- Indexing Text with Approximate q-Grams.- Simple Optimal String Matching Algorithm.- Exact and Efficient Computation of the Expected Number of Missing and Common Words in Random Texts.- Periods and Quasiperiods Characterization.- Finding Maximal Quasiperiodicities in Strings.- On the Complexity of Determining the Period of a String.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,040 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».