Umeå universitets logga

umu.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
The impact of state merging on predictive accuracy in probabilistic tree automata: Dietze’s conjecture revisited
Umeå universitet, Teknisk-naturvetenskapliga fakulteten, Institutionen för datavetenskap.ORCID-id: 0000-0001-8503-0118
2023 (Engelska)Ingår i: Fundamentals of computation theory: 24th International Symposium, FCT 2023, Trier, Germany, September 18–21, 2023, Proceedings / [ed] Henning Fernau; Klaus Jansen, Springer Nature, 2023, s. 74-87Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

Dietze’s conjecture concerns the problem of equipping a tree automaton M with weights to make it probabilistic, in such a way that the resulting automaton N predicts a given corpus C as accurately as possible. The conjecture states that the accuracy cannot increase if the states in M are merged with respect to an equivalence relation ∼ so that the result is a smaller automaton M∼. Put differently, merging states can never improve predictions. This is under the assumption that both M and M∼ are bottom-up deterministic and accept every tree in C. We prove that the conjecture holds, using a construction that turns any probabilistic version N∼ of M∼ into a probabilistic version N of M, such that N assigns at least as great a weight to each tree in C as N∼ does.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Springer Nature, 2023. s. 74-87
Serie
Lecture Notes in Computer Science, ISSN 0302-9743, E-ISSN 1611-3349 ; 14292
Nyckelord [en]
Probability distributions, Statistical ML, Tree automata
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi) Diskret matematik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:umu:diva-215917DOI: 10.1007/978-3-031-43587-4_6Scopus ID: 2-s2.0-85174586168ISBN: 978-3-031-43586-7 (tryckt)ISBN: 978-3-031-43587-4 (digital)OAI: oai:DiVA.org:umu-215917DiVA, id: diva2:1809244
Konferens
24th International Symposium on Fundamentals of Computation Theory, FCT 2023, Trier, Germany, September 18–21, 2023
Tillgänglig från: 2023-11-02 Skapad: 2023-11-02 Senast uppdaterad: 2023-11-02Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Person

Björklund, Johanna

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Björklund, Johanna
Av organisationen
Institutionen för datavetenskap
Datavetenskap (datalogi)Diskret matematik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 47 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf