On the Expressive Power of String Constraints
Notice bibliographique
Résumé
We investigate properties of strings which are expressible by canonical types of string constraints. Specifically, we consider a landscape of 20 logical theories, whose syntax is built around combinations of four common elements of string constraints: language membership (e.g. for regular languages), concatenation, equality between string terms, and equality between string-lengths. For a variable x and formula f from a given theory, we consider the set of values for which x may be substituted as part of a satisfying assignment, or in other words, the property f expresses through x. Since we consider string-based logics, this set is a formal language. We firstly consider the relative expressive power of different combinations of string constraints by comparing the classes of languages expressible in the corresponding theories, and are able to establish a mostly complete picture in this regard. Secondly, we consider the question of deciding whether the language or property expressed by a variable/formula in one theory can be expressed in another theory. We establish several negative results which are relevant to preprocessing and normalisation of string constraints in practice. Some of our results have strong connections to important open problems regarding word equations and the theory of string solving.
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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 | 0,013 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».