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Enregistrement W2231051939 · doi:10.17485/ijst/2015/v8i24/80242

A New Variable-Length Integer Code for Integer Representation and Its Application to Text Compression

2015· article· en· W2231051939 sur OpenAlexaboutno aff
J. Nelson Raja, P. Jaganathan

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Science and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAlgorithms and Data Compression
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGolomb codingLossless compressionLossy compressionComputer scienceData compressionSystematic codeCode (set theory)Compression (physics)AlgorithmPrefix codeUniversal codeInteger (computer science)Data compression ratioTheoretical computer scienceCode rateImage compressionLinear codeProgramming languageDecoding methodsPhysicsBlock codeArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data Compression plays an important role in reducing data storage space in computer memory and in achieving minimum data transmission time in communication networks. There are two types of data compression: lossless and lossy. In lossless data compression, decompression reproduces data that is exactly match with the original data and in lossy data compression, the decompression reproduces data which is an approximation of the original data. Variable length integer codes such as Elias Gamma Code, Elias Delta Code, Golomb Code, have been used for data compression (i.e. integer compression, text compression, etc). In this paper, a new variable length integer code is proposed based on radix conversion and it is used with Burrows Wheeler Transform for text data compression. The performance of the proposed code is compared with Elias Gamma Code, Elias Delta Code and Golomb Code. For evaluation, Calgary corpus is used in the experiments, which ­contains both text file and binary files. Experimental results show that the Fibonacci code gives better compression rate on an ­average than all other coders and Elias Gamma Code gives better compression rate for text files. The other coders perform well for binary files compared to Elias Gamma Code.Keywords: Burrows-Wheeler Compressione, Elias Delta Code, Elias Gamma Code, Golomb Code, Variable-Length Integer Code

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,277 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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