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Enregistrement W1801211801

Fast Data Compression with Antidictionaries

2004· article· en· W1801211801 sur OpenAlex
Michael Davidson, Lucian Ilie

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueFundamenta Informaticae · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAlgorithms and Data Compression
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompression (physics)Computer scienceData compressionDe Bruijn sequenceAlgorithmOverhead (engineering)Quadratic equationData compression ratioCompressibilityUpper and lower boundsTheoretical computer scienceMathematicsDiscrete mathematicsImage compressionArtificial intelligenceGeometryMathematical analysisPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider the data compression using antidictionaries and give algorithms for faster compression and decompression. While the original method of Crochemore et al. uses finite transducers with e-moves, we (de)compress using e-free transducers. This is provably faster, assuming data non-negligibly compressible, but we have to consider the overhead due to building the new ma-chines. In general, they can be quadratic in size compared to the ones allowing e-moves; we prove this bound optimal as it is reached for de Bruijn words. However, in practice, the size of the e-free machines turns out to be close to the size of the ones allowing e-moves and therefore we can achieve significantly faster (de)compression. We show our results for the files in Calgary corpus.

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 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil0,419

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 savante0,0000,005
Science ouverte0,0020,002
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,226 · 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