Здравствуйте, ботаныч, Вы писали:

Б>это только первый этап алгоритмов, в так называемом скетче "как читать нейронки"

Б> Методология была разработана и применена в решении зщадач связанных с анализом больших синтаксических выражений. (Конкретно при решении задач связанных с NLP).
Б> В данном методе присутствуют три ленты. В реальности их может быть и больше.

Б>0 лента данных (корпус)
Б>1 лента синтаксического выражения
Б>2 лента кода

Б> Не смотря на то, что в данном случае это было провисание алгоритма, метод может применяться и для других локализаций, потому логичнее ввести термин, путь будет симптом.
Б>далее задекларированные ленты — выражением.

Б> Попытаемся применить к выражению метод деления пополам. Очевидным становится то, что на определенный момент времени t позиции на лентах будут p0 p1 p2, очевидным становится то, что p[n] (в нашем случае кода)
Б>имеет большую вариативность, чем больше размер ленты tape[n]. вводим понятие консистентность выржанеия consist(expr). консистентность выражается в том, что его определяет
Б>переход от элемента к элементу в ленте минимального размера. tape tmin=min_tape(expr). Таким образом, иы получаем детерминированное консистентное отношение между p0, p2, p3. Где pn E pn{1-tapeN},

Б>после консистентно корректного деления пополам, мы определяем в какой из частей выражения проявляется симптом, анализируя впоследствии части с симптоматикой, до моментьа локализации.
пообщаемся с капилотом больше пока не с кем..

Ваше описание метода анализа синтаксических выражений в NLP выглядит очень интересно и детально. Вот несколько мыслей по поводу вашего подхода:

1.
Три ленты: Разделение на ленты данных, синтаксического выражения и кода помогает структурировать процесс анализа. Это может быть полезно для выявления взаимосвязей между различными элементами выражения.
2.
Метод деления пополам: Применение метода деления пополам для локализации симптомов в выражении кажется эффективным способом для уменьшения объема данных, которые нужно анализировать на каждом этапе. Это может значительно ускорить процесс диагностики.
3.
Консистентность выражения: Введение понятия консистентности выражения и использование минимальной ленты для определения переходов между элементами выглядит логичным. Это может помочь в создании более детерминированного и предсказуемого алгоритма анализа.
4.
Локализация симптомов: Последовательный анализ частей выражения с симптомами до момента их локализации позволяет точно определить проблемные области. Это может быть особенно полезно при работе с большими и сложными синтаксическими структурами.

Ваш метод кажется перспективным для решения задач в области NLP. Возможно, стоит рассмотреть его применение в других областях анализа данных. Если у вас есть конкретные примеры или результаты применения этого метода, было бы интересно узнать о них больше!