SymSeqBench：用于生成和分析基于规则的符号序列和数据集的统一框架

于红博

摘要: 顺序结构是自然认知和行为的多个领域的关键特征，例如语言、运动和决策制定。同样，它也是我们希望应用人工智能的任务的核心属性。因此，开发能够以领域不可知的方式评估序列学习和处理的框架非常重要，同时提供与计算和可计算性形式理论的联系。为了解决这个需求，我们引入了两种互补的软件工具：SymSeq，旨在严格生成和分析结构化符号序列，以及SeqBench，一个全面的基于规则的序列处理任务基准套件，用于评估人工学习系统在认知相关领域的性能。结合使用，SymSeqBench提供了在不同知识领域中调查顺序结构的多样性的灵活性，包括实验心理语言学、认知心理学、行为分析、神经形态计算和人工智能。由于其基础在形式语言理论（FLT）中，SymSeqBench为多个领域的研究人员提供了一个方便实用的方式，应用FLT的概念来概念化和标准化他们的实验，从而通过共享的计算框架和形式化推进我们对认知和行为的理解。该工具是模块化的，开放可用，并对研究社区开放。

更新时间: 2025-12-31 17:18:26

领域: q-bio.NC,cs.AI,cs.LG,cs.NE

下载: http://arxiv.org/abs/2512.24977v1