假设我有上下文无关语法 (CFG)$L$抽出该语言的单词。我想要一个机器学习系统，它可以检测一个单词$w$来自$L$或不。它可以访问来自的流$L$不断地产生单词$L$随机。在这种情况下，系统只能用正例进行训练。该系统还可以访问验证器$L$. 系统（如果它选择）可以生成字符串并验证字符串是否在$L$或不。但是，系统可能只是作弊并只使用验证器，因此在测试阶段，它会被禁用（在学习阶段，它会尽可能多地使用验证器）。而且，$L$可以增加和改变，系统应该适应这种变化。

例如，让我们考虑这个正则表达式（正则表达式是 CFG）：

这种语言只产生一个字符串$aa$的长度均匀。假设我将正则表达式修改为$(aa|bb)*$. 该系统应该适应识别这种新语言。

在我的设计中我应该考虑什么样的方法/方法？