Fugu-MT 論文翻訳(概要): Finite Sentence-Interface Control for Learning Bounded-Fan-Out Linear MCFGs under Fixed Monoid Typing

論文の概要: Finite Sentence-Interface Control for Learning Bounded-Fan-Out Linear MCFGs under Fixed Monoid Typing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11644v1
Date: Tue, 12 May 2026 07:07:21 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.652897
Title: Finite Sentence-Interface Control for Learning Bounded-Fan-Out Linear MCFGs under Fixed Monoid Typing
Title（参考訳）: 固定型モノイドタイピング下での境界ファンアウト線形MCFG学習のための有限文インタフェース制御
Authors: Takayuki Kuriyama,
Abstract要約: 固定的有限モノイド準同型(h)の下での有界ファンアウト線形多重文脈自由文法の正データ学習について検討する。このような事象に対して,文-インタフェース型を有限外部制御オブジェクトとして導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We study positive-data learning of bounded-fan-out linear multiple context-free grammars under a fixed explicit finite monoid homomorphism \(h\). The main obstacle beyond the context-free case is that an MCFG nonterminal derives a tuple whose components may be placed in a surrounding sentence in different orders. We introduce sentence-interface types as finite external control objects for such tuple occurrences. A type records the permutation of tuple components in the final sentence together with the \(h\)-values of the boundary intervals between them. For reduced working binary linear nondeleting MCFG presentations whose string languages satisfy \((f,h)\)-tuple substitutability, we build a typed refinement, a finite characteristic sample, and a canonical positive-data learner. Once the sample contains this characteristic sample and remains contained in the target language, the learner reconstructs the language exactly. Consequently, for fixed fan-out bound \(f\) and fixed explicit \(h\), the resulting class is identifiable in the limit from positive data. Moreover, the hypothesis associated with any given finite sample is constructible in polynomial time for fixed \(f\) and fixed \(h\), including output size. Thus sentence-interface control is the finite mechanism that lifts fixed-\(h\) distributional reconstruction from context-free grammars to bounded-fan-out linear MCFGs.
Abstract（参考訳）: 固定的有限モノイド準同型 \(h\) の下で有界ファンアウト線形多重文脈自由文法の正データ学習について検討する。文脈自由の場合以外の大きな障害は、MCFG非終端が周囲の文に異なる順序で成分を配置できるタプルを導出することである。このようなタプル発生に対する有限外部制御オブジェクトとして文-インタフェース型を導入する。型は、その間の境界間隔の \(h\)-値とともに、最終文中のタプル成分の置換を記録する。文字列言語が \((f,h)\)-tuple 置換性を満足する2次線形非削除型 MCFG プレゼンテーションの縮小のために, 型付き洗練, 有限特性サンプル, 正正データ学習器を構築する。この特徴サンプルが対象言語に含まれると、学習者は言語を正確に再構築する。したがって、固定ファンアウト境界 \(f\) と固定明示 \(h\) に対して、得られるクラスは正のデータから極限で識別できる。さらに、任意の有限標本に関連する仮説は、出力サイズを含む固定 \(f\) と固定 \(h\) の多項式時間で構成可能である。したがって、文-インタフェース制御は、文脈自由文法から有界ファンアウト線形MCFGへの固定-\(h\)分布再構成を持ち上げる有限メカニズムである。

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