Bipartite grammar-based representations of large sparse binary matrices: Framework and transforms
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we introduce a new concept called context-free bipartite grammar (CFBG) and present a framework wherein large sparse binary matrices can be compactly represented by CFBGs. Similar to the traditional concept of context-free grammar (CFG), a CFBG consists of a set of production rules. Unlike CFGs, however, the right member of each production rule in a CFBG is a labeled bipartite graph with each edge labeled either as a variable or terminal symbol. Given a CFBG, start with its initial variable and repeatedly expand each variable labeled edge by first deleting that edge and then inserting in some manner all edges contained in the right member of that variable. The CFBG is admissible if the edge expansion process leads to a unique bipartite graph containing only terminal symbol labeled edges, in which case the CFBG is said to represent the matrix equal to the biadjacency matrix of the unique graph. Two bipartite grammar transforms, a sequential D-neighborhood pairing transform and an iterative pairing transform (IPT), are further presented to convert any binary matrix into a CFBG representing it. Experiments show that compared with popular sparse matrix storage methods such as compressed row storage and quadtree, CFBGs obtained by IPT can reduce the storage of sparse matrices significantly (by a factor of as much as 68).
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».