Definable relations and first-order query languages over strings
Notice bibliographique
Résumé
We study analogs of classical relational calculus in the context of strings. We start by studying string logics. Taking a classical model-theoretic approach, we fix a set of string operations and look at the resulting collection of definable relations. These form an algebra---a class ofn-ary relations for everyn, closed under projection and Boolean operations. We show that by choosing the string vocabulary carefully, we get string logics that have desirable properties: computable evaluation and normal forms. We identify five distinct models and study the differences in their model-theory and complexity of evaluation. We identify a subset of these models that have additional attractive properties, such as finite VC dimension and quantifier elimination.Once you have a logic, the addition of free predicate symbols gives you a string query language. The resulting languages have attractive closure properties from a database point of view: while SQL does not allow the full composition of string pattern-matching expressions with relational operators, these logics yield compositional query languages that can capture common string-matching queries while remaining tractable. For each of the logics studied in the first part of the article, we study properties of the corresponding query languages. We give bounds on the data complexity of queries, extend the normal form results from logics to queries, and show that the languages have corresponding algebras expressing safe queries.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».