Vi undersöker problemet med att lära XML-frågor, sökvägar och kvistfrågor, från exempel som ges av användaren. En inlärningsalgoritm tar på inmatningen en uppsättning XML-dokument med noder kommenteras av användaren och returnerar en fråga som väljer noderna på ett sätt som överensstämmer med kommentaren. Vi studerar två inlärningsmiljöer som skiljer sig från de olika typerna av annoteringar. I den första inställningen kan användaren endast ange nödvändiga noder som frågan måste välja (dvs. positiva exempel). I den andra, mer allmän, inställning, användaren kan också ange förbjudna noder som frågan inte får välja (dvs. negativa exempel). Förfrågan kan eller får inte välja någon nod utan notering. Vi formaliserar vad det innebär för en klass av frågor att vara lärbar. Ett krav är förekomsten av en lärande algoritm som är ljud d.v.s. alltid returnera en fråga som överensstämmer med de exempel som ges av användaren. Dessutom bör inlärningsalgoritmen vara komplett, dvs. kunna producera varje fråga med tillräckligt rika exempel. Andra krav gäller inlärningsalgoritmens användbarhet och dess robusthet mot icke-väsentliga exempel. Vi identifierar praktiska klasser av booleska och unary, väg- och kvistfrågor som kan läras av positiva exempel. Vi visar också att om man lägger till negativa exempel på bilden blir det omöjligt att lära sig något.
Staworko och Wieczorek använder exempel XML-dokument som ges av användaren för att sluta XML-frågor REF.
Learning XML Twig Queries
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}