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- CRX: direct CHARE inference (Algorithm 7, TODS 2010) - iDRegEx: k-ORE inference (Algorithm 4, arXiv 2010) - RWR₀: SORE repair (Algorithm 6, TODS 2010) - rwr²: k-ORE extraction (Algorithm 3, arXiv 2010) - SOA, k-OA, iKoa, 2T-INF, Baum-Welch - Ansible role grammar adapter - Generic YAML key-path converter - 28 tests, all passing
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1.9 KiB
Python
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pta — Prefix-Tree Automaton (PTA) construction.
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Nach Bex et al. 2008/2010: Der PTA ist der initiale Automat, der aus
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den positiven Beispielsequenzen (Token-Sequenzen) konstruiert wird.
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Jede Sequenz wird als Pfad im Trie abgebildet:
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- Wurzel = Startzustand
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- Jeder gemeinsame Prefix wird geteilt (wie im Trie)
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- Der letzte Zustand jeder Sequenz wird als accept markiert
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Der PTA ist deterministisch und akzeptiert genau die gegebenen Sequenzen.
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Er ist der Ausgangspunkt für die SORE/CHARE-Inferenz via shrink-Rewrites.
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from .automaton import Automaton
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def build_pta(sequences):
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Konstruiert den Prefix-Tree Automaton aus einer Liste von Token-Sequenzen.
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Nach Bex et al. 2008/2010, Algorithmus PTA:
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- Initialisiere mit Startzustand q0
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- Für jede Sequenz w = a1...an:
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- Starte in q0
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- Für jedes ai: Folge der Kante (q, ai) falls vorhanden,
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sonst erzeuge neuen Zustand q' und Kante (q, q', ai)
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- Markiere Endzustand als accept
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Args:
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sequences: Liste von Token-Listen (jede = ein YAML-Dokument)
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Returns:
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Automaton: PTA für die gegebenen Sequenzen
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Example:
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>>> build_pta([["apt", "service"], ["apt", "template", "service"]])
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Automaton(nodes=5, edges=5, start=0, accepts={3, 4})
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automaton = Automaton(start=0)
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automaton.add_node(0)
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next_id = 1
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for seq in sequences:
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current = 0
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for token in seq:
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found = False
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for (to, label) in automaton.successors(current):
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if label == token:
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current = to
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found = True
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break
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if not found:
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new_node = next_id
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next_id += 1
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automaton.add_edge(current, new_node, token)
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current = new_node
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automaton.add_accept(current)
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return automaton
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