Strictly Locally Testable and Resources Restricted Control Languages in Tree-Controlled Grammars
本文研究树控制文法中控制语言为严格局部可测试语言或受资源限制语言时的生成能力，并探讨相关子正则语言族的包含关系。
2023-09-06 cs.CC cs.FL
Tree compression using string grammars
我们研究的压缩表示的排序树的（字符串）直线程序（SLP）的前序遍历，并比较它与良好的研究表示的直线上下文无关树文法（也被称为树直线程序或TSLP）。虽然SLP变成指数比TSLP更简洁，我们表明，许多简单的树查询仍然可以有效地执行SLP，如计算树的高度和Horton-Strahler数，树导航，或布尔表达式的评价。树遍历中的其他问题，如树自动机的模式匹配和评价等，都是很难解决的。
2015-09-28 cs.DS cs.FL
Compressed Tree Canonization
直线（线性）上下文无关树（context-free tree，简写为CWT）文法已经被用来压缩表示有序树。众所周知，等价文法在多项式时间内是可判定的。本文推广了这一结果，并证明了以文法形式给出的无序树的同构在多项式时间内是可判定的。该证明构造了由输入文法表示的树的规范形式的压缩版本。通过在多项式时间内对压缩树进行“重根”，将结果推广到无根树。我们进一步证明了无根无序树的互模拟等价是可判定的多项式时间。对于具有双指数压缩比的非线性同构文法，我们证明了无序同构是PSPACE-困难的且在EXPTIME中。相同的复杂性界限示出互模拟等价。
2015-02-16 cs.DS cs.FL
How to Demonstrate Metalinearness and Regularity by Tree-Restricted General Grammars
本文引入通用文法的推导树与上下文相关节点对概念，证明了满足相邻路径上下文相关节点对数量有界条件时，线性核心通用文法生成k-线性语言、正则核心通用文法生成正则语言，为语言性质证明提供工具。
2024-09-11 cs.FL
XPath Node Selection over Grammar-Compressed Trees
XML文档标记是高度重复的，因此使用基于语法的压缩可以很好地压缩。向下，导航查询可以在PTIME中的语法压缩树上执行：查询被转换为自动机，在语法上执行一次。这个结果是众所周知的，以前也提到过。在这里，我们提出了这个问题的时间复杂度的精确界限，在大O符号。对于一个给定的语法和查询，我们考虑三个不同的任务：（1）计算查询所选择的节点的数量，（2）具体化所选择的节点的前序编号，以及（3）序列化所选择的节点上的子树。
2013-11-21 cs.DB cs.FL
A Derivative-based Parser Generator for Visibly Pushdown Grammars
在本文中，我们提出了一个衍生物为基础的，功能识别器和语法分析器生成器的可见下推语法。生成的解析器接受二义性语法，并在线性时间内生成一个包含输入字符串的所有有效解析树的解析森林。森林中的每个解析树也可以在线性时间内提取。除了解析器生成器，允许更灵活的形式的可见下推语法，我们还提出了一个翻译器，转换标记的CFG到一个可见下推语法在一个声音的方式，和标记的CFG的解析树进一步产生通过运行嵌入在翻译的可见下推语法的解析树中的语义动作。分析器的性能进行了比较与流行的分析工具ANTLR和其他流行的手工制作的分析器。在证明助手Coq中对核心解析算法的正确性进行了形式化验证。
2021-09-10 cs.FL cs.PL
Grammar-based Compression of Unranked Trees
我们引入森林直线程序（FSLP）作为一个压缩表示无序有序节点标记的树。FSLPs是基于森林代数的运算，推广了树直线程序。我们比较了FSLP的简洁性与其他两个压缩方案的未排名的树：顶部dags和树直线程序的第一个孩子/下一个兄弟编码。提供了这些形式主义之间的有效翻译。最后，我们表明，平等的unranked树中的设置，某些符号是关联的或可交换的，可以在多项式时间测试。这推广了以前的结果测试压缩无序排序树的同构。
2018-02-15 cs.DS cs.FL
On Word and Frontier Languages of Unsafe Higher-Order Grammars
高阶文法是常规文法和上下文无关文法的扩展，其中非终结符可以带参数。它们在80年代得到了广泛的研究，最近又在模型检验和程序验证的背景下得到了重新研究。我们证明了不安全序-（n+1）词语言类与不安全序-n树语言的边界语言类是一致的。我们使用交集类型来将一个n+1序词文法转换成一个相应的n序树文法。Damm在1982年已经证明了这个结果对于安全语言，但据我们所知，它对于不安全语言是开放的。各种已知的结果高阶文法可以得到几乎直接推论我们的结果。
2016-05-20 cs.FL
Constructing small tree grammars and small circuits for formulas
它表明，每一个树的大小$n$在一个固定的一组$σ$不同的排名符号可以分解（在线性时间以及在对数空间）成$O\big(\frac{n}{\log_σn}\big) = O\big(\frac{n \log σ}{\log n}\big)$许多层次定义的片。形式上，这种分层分解具有大小为$O\big(\frac{n}{\log_σn}\big)$的直线线性上下文无关树文法的形式，其可以用作输入树的压缩表示。这推广了字符串的类似结果。以前的基于语法的树压缩器没有分析计算语法的最坏情况大小，除了Bille等人的顶部dag，其中，只有较弱的上界$O\big(\frac{n}{\log_σ^{0.19} n}\big)$（最近由Hübschle-Schneider和Raman改进为$O\big(\frac{n \cdot \log \log_σn}{\log_σn}\big)$）的未排名和未标记的树已经得到。本文的主要结果表明，每一个$n$大小的算术公式（其中只有$m \leq n$不同的变量出现）都可以变换成（在线性时间和对数空间中）一个大小为$O\big(\frac{n \cdot \log m}{\log n}\big)$和深度为$O(\log n)$的算术电路。这改进了Brent在1974年的一个经典结果，根据这个结果，一个长度为$n$的算术公式可以转化为一个长度为$O(n)$的对数深…
2015-09-21 cs.CC cs.DS cs.FL
Higher-Order Nonemptiness Step by Step
我们展示了一个新的简单算法，该算法检查给定的高阶语法是否生成非空的树语言。该算法相当于一个程序，转换为语法的顺序n到语法的顺序n-1，保持非空性，并增加的大小只呈指数。在重复这个过程n次之后，我们得到一个0阶文法，它的非空性可以很容易地检查。由于大小在每一步都呈指数级增长，因此总体复杂度为n-EXPTIME，这是已知的最佳值。更确切地说，假设所使用的非终结符的arity由一个常数限制，则转换（以及整个算法）在文法的大小上是线性的。同样的算法允许检查由高阶递归方案生成的无限树是否被交替安全（或可达性）自动机接受，因为这个问题可以通过取递归方案与自动机的乘积来简化为非空性问题。算法的正确性证明在证明助手Coq中得到了形式化。我们的转换是由Asada和Kobayashi（2020）的类似转换激发的，将n阶的单词语法改变为n-1阶的树语法。一步一步的方法可以反对以前的算法解决非空性问题“在一个步骤”，被强制更复杂。
2020-09-17 cs.FL
Estimating probabilistic context-free grammars for proteins using contact map constraints
蛋白质序列语言的学习是生物信息学的一个长期挑战，它需要至少上下文无关文法来描述氨基酸之间的非局部相互作用。然而，蛋白质相互作用的复杂性阻碍了上下文无关文法的无监督学习。使用结构信息来约束句法树在学习概率自然语言和RNA语言中被证明是有效的。在这项工作中，我们建立了一个框架，学习概率上下文无关文法的蛋白质序列的句法树部分限制使用从湿实验或计算预测，其可靠性大幅增加最近获得的氨基酸接触。在这个框架内，我们实现了简单而实用的语法参数的最大似然和对比估计。通过对蛋白质基序样本的测试，在该框架内开发的语法显示出更高的识别精度和对蛋白质结构的更高保真度。该框架适用于其他生物分子语言和超越任何地方的非本地依赖性的知识。
2018-05-22 cs.FL q-bio.BM
On Languages Generated by Signed Grammars
本文研究带符号文法生成的语言，利用派生树产出的形式级数来指定形式语言，并分析所得语言族的性质。
2023-09-15 cs.FL
Context-Free Grammars with Storage
上下文无关的S文法的介绍，为任意（存储）类型S，作为一个统一的框架，递归为基础的语法，自动机和传感器，视为程序。对于上下文无关的S文法的非终结符的每个出现，S类型的对象相关联，可以通过测试和操作对其进行操作，如文法规则中所指示的。以特定的存储类型给出特定的形式主义，如索引文法，自顶向下树转换器，属性文法等上下文无关的S文法等价于下推S自动机。本文引入语言的delta运算，从确定性单向S自动机语言得到上下文无关的S语言。
2014-08-04 cs.FL
G-MATT: Single-step Retrosynthesis Prediction using Molecular Grammar Tree Transformer
Columbia University（哥伦比亚大学）
提出融合 SMILES 语法树与化学先验的树到序列 Transformer 框架 G-MATT，用于单步逆合成预测，并在 USPTO-50K 上显著提升准确率与化学合理性。
2023-08-14 cs.AI cs.FL cs.LG
Compressing Permutation Groups into Grammars and Polytopes. A Graph Embedding Approach
可以表明，每个置换群$G \sqsubseteq S_n$可以嵌入，在一个定义良好的意义上，在一个连接的图与$O(n+|G|)$顶点。但是，某些组需要的顶点要少得多。例如，$S_n$本身可以嵌入到$n$ -团$K_n$中，$K_n$是一个有n个顶点的连通图。在这项工作中，我们表明，生成有限置换群$G \sqsubseteq S_n$的上下文无关文法的最小尺寸可以由嵌入$G$的连通图的三个结构参数上界：顶点数，树宽，和最大程度。更准确地说，我们表明，任何置换群$G \sqsubseteq S_n$，可以嵌入到一个连接的图与$m$顶点，树宽k，和最大程度$Δ$，也可以产生的上下文无关的语法大小$2^{O(kΔ\logΔ)}\cdot m^{O(k)}$。结合置换群的扩张复杂度与形式语言的文法复杂度之间的联系，得到了置换群可以用扩张复杂度为$2^{O(k Δ\log Δ)}\cdot m^{O(k)}$的多面体表示.上面的上界可以用来提供置换群的索引与嵌入这些群的连通图的顶点数、树宽和最大度之间的折衷。特别是，通过结合我们的主要结果与一个著名的$2^{Ω(n)}$下界的语法复杂性的对称群$S_n$，我们有树宽$o(n/\log n)$和最大程度$o(n/\log n)$的连通图嵌入子群的$S_n$的指数$2^{cn}$的一些小常数$c$必须有$n^{ω(1)}$顶点。该下界可以在树宽$n…
2020-01-15 cs.CC cs.FL
Pumping lemma and Ogden lemma for displacement context-free grammars
泵引理和奥格登引理提供了一个强有力的方法来证明一个特定的语言不是上下文无关的。在2008年，金泽证明了一个类似于抽水引理的嵌套多上下文自由语言。然而，引理的陈述对于实际应用来说太弱了。我们证明了一个更强的变种泵引理和类似的奥格登引理这个语言的家庭。我们还使用这些语句来证明，一些自然的上下文敏感的语言不能生成的树邻接文法。
2014-06-30 cs.FL
Synthesizing DSLs for Few-Shot Learning
针对符号领域小样本学习的DSL合成问题，证明了基础语言语义可由树自动机评估、表达式大小对应解析树深度时该问题的可判定性，还证明了DSL仅需表达解和用宏语法定义的变体的可判定性。
2025-08-25 cs.FL cs.PL
Regular Grammars as Effective Representations of Recognizable Sets of Series-Parallel Graphs
Université Grenoble Alpes（格勒诺布尔阿尔卑斯大学）
本文研究了正则语法在可识别系列-并行图集中的有效性，提出了一种更高效的有限识别代数构造，将大小限制在单指数级，改进了算法复杂度。
2026-06-29 cs.CC cs.FL
Cyclic Operator Precedence Grammars for Parallel Parsing
本文提出增强版的循环算符优先文法，取消相等优先关系的非循环假设，使其表达能力等同于其他OPL形式化方法，并能生成适合并行解析的无界平坦子结构。
2023-09-08 cs.FL
Strong Equivalence of TAG and CCG
Universität Leipzig（莱比锡大学）
树邻接文法（TAG）和组合范畴文法（CCG）是两种建立良好的轻度上下文敏感文法形式主义，已知它们对字符串具有相同的表达能力（即，生成相同类的字符串语言）。它表明，他们的表现力在树上也基本上是一致的。事实上，CCG没有空字符串的词典条目，只有次数最多为2的一阶规则就足以满足其全部表达能力。
2022-05-16 cs.CL cs.FL
On the equivalence between generating functions computed by memory transducers and enumerating functions produced by indexed grammars
Université de Bordeaux, CNRS, Bordeaux INP, LaBRI, UMR 5800（波尔多大学、法国国家科学研究中心、波尔多理工学院、LaBRI实验室）
该研究证明了确定性记忆转换器计算的自然数序列与无歧义上下文自由索引文法生成的形式语言计数序列等价，还表明多项式递推可准确计数索引语言。
2026-09-07 cs.FL
Modeling Graphs with Vertex Replacement Grammars
图建模的主要目标之一是捕获网络数据的构建块，以便研究各种物理和自然现象。最近的工作在形式语言理论和图论的交叉点，探讨了使用图语法的图形建模。然而，现有的图语法形式主义，如超边替换文法，只能在小型树状图上操作。目前的工作放宽了这一限制，通过修改一个不同的图形语法形式主义称为顶点替换语法（VRG）。我们表明，VRG的一个变种称为基于排序的节点替换语法（CNRG）可以有效地从一个图的许多层次聚类中提取。我们表明，CNRG编码一个简洁的图形模型，但忠实地保留了原始图形的结构。在大型真实世界数据集上的实验中，我们表明，从CNRG模型生成的图显示出与原始网络中发现的特性相似的各种特性。
2019-09-11 cs.FL cs.SI
Learning Hyperedge Replacement Grammars for Graph Generation
网络模式的发现和分析是科学事业的核心。在目前的工作中，我们开发并评估了一种新的方法，该方法可以学习可用于理解和生成新的逼真图形的图形构建块。我们的关键见解是，图的团树编码强大和精确的信息。我们表明，超边替换语法（HRG）可以从集团树中提取，我们开发了一个固定大小的图形生成算法，可用于产生一个指定大小的新的图形。在大型现实世界的图形上的实验中，我们表明，从HRG方法生成的图形表现出各种各样的属性，这些属性与原始网络中发现的属性相似。除了度或特征向量中心性等图形属性之外，图形的“外观”最终取决于局部图形子结构中的小细节，这些细节难以在全局级别上定义。我们表明，HRG模型也可以保持这些局部子结构时，产生新的图形。
2018-02-23 cs.FL cs.SI
Probabilistic Regular Tree Priors for Scientific Symbolic Reasoning
Institute for Artificial Intelligence, University of Stuttgart（斯图加特大学人工智能研究所）；University of Stuttgart（斯图加特大学）；University of Southhampton（南安普顿大学）
本文提出概率正则树表达式（pRTE）以紧凑表达专家先验，并通过贝叶斯推断将其高效集成到基于有限状态机的符号回归中，在土壤吸附等温线和超弹性材料建模中验证了有效性。
2024-06-10 cs.AI cs.FL cs.LG
