Using the General Intensional Programming System (GIPSY) for Evaluation of Higher-Order Intensional Logic (HOIL) Expressions
Notice bibliographique
Résumé
The General Intensional Programming System (GIPSY) has been built around the Lucid family of intensional programming languages that rely on the higher-order intensional logic (HOIL) to provide context-oriented multidimensional reasoning of intensional expressions. HOIL combines functional programming with various intensional logics to allow explicit context expressions to be evaluated as first-class values that can be passed as parameters to functions and return as results with an appropriate set of operators defined on contexts. GIPSY's frameworks are implemented in Java as a collection of replaceable components for the compilers of various Lucid dialects and the demand-driven eductive evaluation engine that can run distributively. GIPSY provides support for hybrid programming models that couple intensional and imperative languages for a variety of needs. Explicit context expressions limit the scope of evaluation of math expressions (effectively a Lucid program is a mathematics or physics expression constrained by the context) in tensor physics, regular math in multiple dimensions, etc., and for cyberforensic reasoning as one of the use-cases of interest. Thus, GIPSY is a support testbed for HOIL-based languages some of which enable such reasoning, as in formal cyberforensic case analysis with event reconstruction. In this paper we discuss the GIPSY architecture, its evaluation engine and example use-cases.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».