論文の概要: A Neural Model for Regular Grammar Induction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11628v1
• Date: Fri, 23 Sep 2022 14:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 13:35:29.480277
• Title: A Neural Model for Regular Grammar Induction
• Title（参考訳）: 正規文法誘導のためのニューラルモデル
• Authors: Peter Belc\'ak, David Hofer, Roger Wattenhofer
• Abstract要約: 我々は文法を計算のモデルとして扱い、正および負の例から正規文法を誘導する新しいニューラルアプローチを提案する。 我々のモデルは完全に説明可能であり、その中間結果は部分解析として直接解釈可能であり、十分なデータが得られると任意の正規文法を学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.873449722727026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Grammatical inference is a classical problem in computational learning theory and a topic of wider influence in natural language processing. We treat grammars as a model of computation and propose a novel neural approach to induction of regular grammars from positive and negative examples. Our model is fully explainable, its intermediate results are directly interpretable as partial parses, and it can be used to learn arbitrary regular grammars when provided with sufficient data. Our method consistently attains high recall and precision scores across a range of tests of varying complexity. We make the detailed results and code readily available.
• Abstract（参考訳）: 文法推論は、計算学習理論における古典的な問題であり、自然言語処理における幅広い影響のトピックである。 我々は文法を計算のモデルとして扱い、正および負の例から正規文法を誘導する新しいニューラルアプローチを提案する。 我々のモデルは完全に説明可能であり、その中間結果は部分解析として直接解釈可能であり、十分なデータが得られると任意の正規文法を学習することができる。 提案手法は,様々な複雑さのテストにおいて,高いリコールと精度のスコアを連続的に達成する。 詳細な結果とコードを簡単に入手できます。

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