Not Seeing the Parse Trees from the Parse Forest of a Context-Free Parallel Communicating Grammar System
Notice bibliographique
Résumé
Parallel communicating grammar systems (PCGS) were introduced awhile ago purportedly to analyze concurrent systems on a language-theoretic level. To our knowledge however no actual relationship between PCGS and practical computing systems was ever investigated. We believe that PGCS with context-free components (CF-PCGS) have high practical potential, especially in the area of formal methods, so we started to bring CF-PCGS to a more practical level by studying a construct that has proven useful elsewhere: the parse tree (and forest). We show first that the original definition we introduced earlier falls short of all the desired properties: While each derivation has a corresponding parse forest, there are parse forests that do not correspond to any derivation, this applies to all the CF-PCGS variants. Because of this limitation we introduce a tighter version of parse trees (and forests) for CF-PCGS. Unfortunately we find that the new version does not bring any advantage over the original definition except for one, very restrictive variant of CF-PCGS. Overall beside providing a convenient tool to be used in conjunction with CF-PCGS, this work strongly suggests the aforementioned PCGS variant as the most promising model for practical applications in general and for grammatical approaches to formal verification of concurrent, recursive systems in particular.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».