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Enregistrement W2802872846 · doi:10.1142/s0129054120420010

Regular Expressions and Transducers Over Alphabet-Invariant and User-Defined Labels

2020· article· en· W2802872846 sur OpenAlexaff
Stavros Konstantinidis, Nelma Moreira, Rogério Reis, Joshua Young

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Foundations of Computer Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
Thématiquesemigroups and automata theory
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegular languageRegular expressionInvariant (physics)AutomatonAlphabetString (physics)PrefixDecision problemDiscrete mathematicsFormal languageMathematicsGraphPredicate (mathematical logic)Word (group theory)DecidabilityComputer scienceTheoretical computer scienceAlgorithmProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are interested in regular expressions and transducers that represent word relations in an alphabet-invariant way — for example, the set of all word pairs [Formula: see text] where [Formula: see text] is a prefix of [Formula: see text] independently of what the alphabet is. Current software systems of formal language objects do not have a mechanism to define such objects. We define transducers in which transition labels involve what we call set specifications, some of which are alphabet invariant. In fact, we give a more broad definition of automata-type objects, called labelled graphs, where each transition label can be any string, as long as that string represents a subset of a certain monoid. Then, the behavior of the labelled graph is a subset of that monoid. We do the same for regular expressions. We obtain extensions of a few classic algorithmic constructions on ordinary regular expressions and transducers at the broad level of labelled graphs and in such a way that the computational efficiency of the extended constructions is not sacrificed. For transducers with set specs we obtain further algorithms that can be applied to questions about independent regular languages as well as a decision question about synchronous transducers.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,009
Communication savante0,0040,013
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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