Waiting for the Chase To Terminate: Have You Tried This Other Variant?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Ever dreamed of expanding your database with new facts derived from meta-knowledge of your domain of application? The chase algorithm will take this additional knowledge into account to figure out more complete and relevant answers to your queries! Input your favorite existential rules and dataset, sit comfortably, and watch the chase as it operates its magic!* Summary:00:00 Introduction & Intuition02:45 Framework & Definitions05:54 Fairness08:16 Termination & The Restricted Chase10:54 The Core Chase13:42 Recap' & Conclusion14:39 Credits Python/Manim code to generate the animations:github.com/KRVideosFanAccount/WaitingForTheChaseToTerminate.git Manim:www.manim.community KR website:kr.org References: Jean-François Baget, Michel Leclère, Marie-Laure Mugnier, and Éric Salvat. On rules with existential variables: Walking the decidability line. Artificial Intelligence, 175(9-10):1620–1654, 2011. Catriel Beeri and Moshe Y. Vardi. The implication problem for data dependencies. In Proceedings of the 8th Colloquium on Automata, Languages and Programming, pages 73–85, 1981. David Carral, Lucas Larroque, Marie-Laure Mugnier, and Michaël Thomazo. Normalisations of Existential Rules: Not so Innocuous! In Proceedings of the 19th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR), pages 102–111, 2022. *Disclaimer: This algorithm may take a while; please read Terms and Conditions before use. Excessive waiting for termination is dangerous for your health, run the chase with moderation.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,007 |
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 découle