Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Tree Pattern Transformations

論文の概要: Learning Tree Pattern Transformations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07708v1
Date: Thu, 10 Oct 2024 08:20:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-31 15:25:43.553860
Title: Learning Tree Pattern Transformations
Title（参考訳）: 木パターン変換の学習
Authors: Daniel Neider, Leif Sabellek, Johannes Schmidt, Fabian Vehlken, Thomas Zeume,
Abstract要約: ツリー$t$が別のツリー$t*$と構造的に異なる理由と理由を説明することは、コンピュータサイエンス全体で遭遇する問題である。本稿では,サンプルデータから木組間の構造的差異を説明する方法について考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.767156832161818
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Explaining why and how a tree $t$ structurally differs from another tree $t^*$ is a question that is encountered throughout computer science, including in understanding tree-structured data such as XML or JSON data. In this article, we explore how to learn explanations for structural differences between pairs of trees from sample data: suppose we are given a set $\{(t_1, t_1^*),\dots, (t_n, t_n^*)\}$ of pairs of labelled, ordered trees; is there a small set of rules that explains the structural differences between all pairs $(t_i, t_i^*)$? This raises two research questions: (i) what is a good notion of "rule" in this context?; and (ii) how can sets of rules explaining a data set be learnt algorithmically? We explore these questions from the perspective of database theory by (1) introducing a pattern-based specification language for tree transformations; (2) exploring the computational complexity of variants of the above algorithmic problem, e.g. showing NP-hardness for very restricted variants; and (3) discussing how to solve the problem for data from CS education research using SAT solvers.
Abstract（参考訳）: ツリー$t$が他のツリー$t^*$と構造的に異なる理由と理由を説明することは、XMLやJSONデータなどのツリー構造化データを理解することを含む、コンピュータ科学で遭遇する問題である。本稿では、サンプルデータから、一対の木の構造的差異に関する説明を学べる方法について考察する: 集合 $\{(t_1, t_1^*),\dots, (t_n, t_n^*)\} ラベル付き順序付けられた木の対の値が与えられたとき、すべてのペア間の構造的差異を説明するルールの小さなセットが存在するか? これは2つの研究課題を提起する。 (i)この文脈で「ルール」というよい概念は何か。 ;そして (ii)データセットを説明するルールの集合をアルゴリズム的に学習するにはどうすればよいのか? 本稿では,(1)木木変換のためのパターンベース仕様言語の導入,(2)アルゴリズム上の問題の変種に対する計算複雑性の探索,(3)高度に制限された変種に対するNP硬度を示す,(3)SATソルバを用いたCS教育研究のデータ問題の解法について議論する。

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