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Enregistrement W2950107561 · doi:10.1142/s0129054118400051

On the Density of Context-Free and Counter Languages

2018· article· en· W2950107561 sur OpenAlexaff
Joseph Eremondi, Óscar H. Ibarra, Ian McQuillan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Foundations of Computer Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
Thématiquesemigroups and automata theory
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUndecidable problemDeterministic pushdown automatonContext-free languageDecidabilityMathematicsRegular languagePushdown automatonDiscrete mathematicsNondeterministic algorithmNested wordWord (group theory)Pumping lemma for regular languagesCombinatoricsBounded functionAutomatonNondeterministic finite automatonComputer scienceFinite-state machineAutomata theoryQuantum finite automataAlgorithmTheoretical computer scienceRule-based machine translationProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A language [Formula: see text] is said to be dense if every word in the universe is an infix of some word in [Formula: see text]. This notion has been generalized from the infix operation to arbitrary word operations [Formula: see text] in place of the infix operation ([Formula: see text]-dense, with infix-dense being the standard notion of dense). It is shown here that it is decidable, for a language [Formula: see text] accepted by a one-way nondeterministic reversal-bounded pushdown automaton, whether [Formula: see text] is infix-dense. However, it becomes undecidable for both deterministic pushdown automata (with no reversal-bound), and for nondeterministic one-counter automata. When examining suffix-density, it is undecidable for more restricted families such as deterministic one-counter automata that make three reversals on the counter, but it is decidable with less reversals. Other decidability results are also presented on dense languages, and contrasted with a marked version called [Formula: see text]-marked-density. Also, new languages are demonstrated to be outside various deterministic language families after applying different deletion operations from smaller families. Lastly, bounded-dense languages are defined and examined.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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