ABSTRACTLearnability of languages i

ABSTRACT
Learnability of languages is a challenging problem
in the domain of formal language identification. It is
known that the efficiency of a learning technique can
be measured by the size of some good samples (representative
or distinctive samples) formally called a
characteristic set. Our research focuses on the characteristic
set of k-acceptable languages. We proposed
a Gold-style learning algorithm called KRPNI which
applied the grammatical inference technique to identify
a language and expressed it by a k-DFA. In this
paper, we study the existence of such characteristic
sets. Our theoretical results show that there exists a
polynomial characteristic set for a k-acceptable language.
It is found that the size of the characteristic
set depends on the value of k, instead of the size of
an alphabet.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อLearnability ภาษาเป็นปัญหาท้าทายในโดเมนของรหัสภาษาที่เป็นทางการ จึงรู้จักกันที่ประสิทธิภาพของเทคนิคการเรียนรู้สามารถวัดตามขนาดของตัวอย่างดี (ตัวแทนหรือตัวอย่างที่โดดเด่น) เรียกว่าอย่างเป็นทางการชุดลักษณะ วิจัยของเราเน้นลักษณะชุดภาษา k ยอมรับได้ เรานำเสนอขั้นตอนวิธีเรียนทองแบบที่เรียกว่า KRPNI ซึ่งใช้เทคนิคข้อไวยากรณ์ที่ระบุภาษา และแสดง โดยเค-DFA ในที่นี้กระดาษ ที่เราศึกษามีลักษณะดังกล่าวตั้งค่า แสดงผลลัพธ์ของทฤษฎีของเราที่มีการลักษณะพหุนามตั้งภาษา k ยอมรับได้พบว่าขนาดของลักษณะชุดขึ้นอยู่กับค่าของ k แทนขนาดของอักษร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ
learnability
ภาษาเป็นปัญหาที่ท้าทายในโดเมนภาษาของประชาชนอย่างเป็นทางการ มันเป็นที่รู้จักกันว่าประสิทธิภาพของการใช้เทคนิคการเรียนรู้ที่สามารถวัดได้โดยขนาดของตัวอย่างที่ดีบางอย่าง(ตัวแทนหรือตัวอย่างที่โดดเด่น) เรียกอย่างเป็นทางการชุดลักษณะ การวิจัยของเรามุ่งเน้นไปที่ลักษณะชุดของภาษา k-ยอมรับ เรานำเสนอขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ทองสไตล์ที่เรียกว่า KRPNI ซึ่งใช้เทคนิคการอนุมานไวยากรณ์การระบุภาษาและแสดงมันโดย k-DFA ในการนี้กระดาษที่เราศึกษาการดำรงอยู่ของลักษณะดังกล่าวชุด ผลทฤษฎีของเราแสดงให้เห็นว่ามีอยู่ชุดลักษณะพหุนามสำหรับภาษา k-ยอมรับ. นอกจากนี้ยังพบว่าขนาดของลักษณะชุดขึ้นอยู่กับค่าของ k แทนขนาดของตัวอักษร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

learnability นามธรรม
ภาษาเป็นปัญหาที่ท้าทาย
ในโดเมนของการระบุภาษาอย่างเป็นทางการ มันคือ
รู้ประสิทธิภาพของเทคนิคการเรียนรู้สามารถ
ถูกวัดโดยขนาดของบางอย่างที่ดี ตัวอย่าง ( ตัวแทนหรือตัวอย่างที่โดดเด่น

) อย่างเป็นทางการเรียกว่าลักษณะการตั้งค่า งานวิจัยของเรามุ่งเน้นลักษณะ
ชุด k-acceptable ภาษา เราเสนอ
ทองสไตล์การเรียนรู้ขั้นตอนวิธีที่ใช้เทคนิคที่เรียกว่า krpni

ภาษาเชิงไวยากรณ์เพื่อระบุและแสดงโดย k-dfa . ในกระดาษนี้
เราศึกษาการดำรงอยู่ของลักษณะดังกล่าว
ชุด ผลทางทฤษฎีพบว่ามีอยู่ 6 ลักษณะตั้งภาษา

k-acceptable . พบว่าขนาดของลักษณะ
ขึ้นอยู่กับค่า K แทนขนาดของตัวอักษร

.