본 연구는 골드(Gold)의 극한 언어 식별 모델 내에서 적대적 언어 학습을 가능하게 하는 데 필요한 최소 정보를 조사합니다. 각 문자열 끝에 단일 터미널 비트를 연결하는 것만으로 무한 언어의 모든 가산 집합족을 식별할 수 있음을 보여줍니다.
- 초한 재귀를 사용한 전역 구성을 통해 문자열당 1비트로 모든 가산 부분족을 식별할 수 있습니다.
- 색칠은 집합족에 독립적으로 선택할 수 있으며, 이는 단일 사전 할당된 색칠이 어떤 부분족에도 적용될 수 있음을 의미합니다.
- 보렐 함수로 정의된 유한 색상을 가진 전역 터미널 색칠로는 모든 가산 부분족을 식별할 수 없습니다.
- 알려진 추적 색칠 구성은 보렐이지만, 터미널 색칠로 인코딩하면 무한한 수의 색상이 필요합니다.
이 결과는 전체 색상 추적을 1비트로 압축할 수 있음을 보여주지만, 유한한 수의 색상에 대해 필요한 비구성성은 피할 수 없습니다.