arXiv:2611.10147v1 Announce Type: new Abstract: We extract visibly pushdown grammars (VPGs) from neural language models in a fully black-box setting. Our work builds on the VPL framework, which learns VPGs from recurrent networks by exploiting access to the target's internal state. First, we replace the white-box equivalence oracle with PAC sampling over trees. The resulting algorithm applies unchanged to transformer language models and, more generally, to any acceptor exposing only binary decisions. Second, we further observe that the original framework only ever queries the target on well-fo
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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人工核验：尚无核验记录
