Notice bibliographique
Résumé
Grammatical inference is a branch of computational learning theory that attacks the problem of learning grammatical models from string samples.In other words, grammatical inference tries to identify the computational models that generate the sample strings.In recent decade, due to the explosion of information, efficient ways of searching and organizing are of great importance.Therefore, using grammatical inference methods to process information computationally is very interesting.In real applications, the space-cost plays an important role on performance.In this thesis, we address the problem of refining learning models in grammatical inference.For regular language learning, we introduce formally the notion of "Classification Automaton" that reduces model size by identifying one automaton for multiple string classes.Classification automaton is proved to reduce 30% model size from a straightforward multiple automata approach on house rent data obtained from the public folder in Microsoft Exchange Server of Nanyang Technological University.In real world applications, there is always a maximum possible length for the strings.Based on this observation, we further introduce cover automata, which simplified a learning model with a maximum length limit, for grammatical inference.Test results based on Splice-junction Gene Sequence database demonstrate the method reduces model size by 32% from the widely used deterministic finite automaton model.By mixed k-th order Markov Chains, stochastic information for all possible substrings within k+1 length is captured.However, the space cost is exponential.We introduce the use of recurrent neural networks (RNNs) and present a pruning learning method to avoid the exponential space costs.There is a tradeoff between the accuracy and
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».