语料压缩流与Spotify问题

在这项工作中，我们描述了一个我们称之为 Spotify 问题的问题，并探索了一种我们以语料压缩流方案（corpus-compressed streaming schemes）形式提出的潜在解决方案。受流行的 Spotify 应用在移动网络上带宽受限问题的启发，Spotify 问题适用于许多实际领域，其中设备可能周期性地预期经历通信或存储容量降级。立刻想到的一个明显解决方案候选是标准压缩。尽管显然适用，标准压缩并未以任何方式利用问题的所有特征；特别是，标准压缩忽略了解码器具有一段几乎不受限通信的事实。为了以试图将较高通信容量周期的好处延伸到受限容量周期的方式应用压缩，我们引入了语料压缩流方案的思想作为解决方案。本报告从语料压缩流方案的正式定义开始。在讨论了此类方案如何应用于 Spotify 问题之后，我们随后通过在 Chomsky 语言层次结构内对不同描述复杂性度量的探索，调研具体的语料压缩方案。