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Enregistrement W2516281809 · doi:10.1017/cbo9781139195768.007

Bifix codes

2009· book-chapter· en· W2516281809 sur OpenAlexaff
Jean Berstel, Dominique Perrin, Christophe Reutenauer

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2009
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCoding theory and cryptography
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObject (grammar)Computer scienceMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The object of this chapter is to describe the structure of maximal bifix codes. This family of codes has quite remarkable properties and can be described in a rather satisfactory manner. As in the rest of this book, we will work here within the family of thin codes. As we will see, this family contains all the usual examples, and most of the fundamental properties extend to this family when they hold in the simple (that is, finite or recognizable) case. To each thin maximal bifix code, two basic parameters will be associated: its degree and its kernel . The degree is a positive integer which is, as we will see in Chapter 9, the degree of a permutation group associated with the code. The kernel is the set of codewords which are proper factors of some codeword. We shall prove that these two parameters characterize a thin maximal bifix code. In the first section, we introduce the notion of a parse of a word with respect to a bifix code. It allows us to define an integer-valued function called the indicator of a bifix code. This function will be quite useful in this and later chapters. In the second section, we give a series of equivalent conditions for a thin code to be maximal bifix. The fact that thin maximal bifix codes are extremal objects is reflected in the observation that a subset of their properties suffices to characterize them completely. We also give a transformation (called internal transformation ) which preserves the family of maximal bifix codes.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,004

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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