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Grammatical Inference -

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        Avis sur Grammatical Inference Format Broché  - Livre Informatique

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        Présentation Grammatical Inference Format Broché

         - Livre Informatique

        Livre Informatique - 01/07/1998 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Editeur : Springer-Verlag Gmbh
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/07/1998
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 288
      • Expédition : 441
      • Dimensions : 23.5 x 15.5 x 16.0
      • ISBN : 3540647767



      • Résumé :
        This book constitutes the refereed proceedings of the Fourth International Colloquium on Grammatical Inference, ICGI-98, held in Ames, Iowa, in July 1998. The 23 revised full papers were carefully reviewed and selected for inclusion in the book from a total of 35 submissions. The book addresses a wide range of grammatical inference theory such as automata induction, grammar induction, automatic language acquisition, etc. as well as a variety of applications in areas like syntactic pattern recognition, adaptive intelligent agents, diagnosis, computational biology, data mining, and knowledge discovery.

        Sommaire:
        Results of the Abbadingo one DFA learning competition and a new evidence-driven state merging algorithm.- Learning k-variable pattern languages efficiently stochastically finite on average from positive data.- Meaning helps learning syntax.- A polynomial time incremental algorithm for learning DFA.- The data driven approach applied to the OSTIA algorithm.- Grammar model and grammar induction in the system NL PAGE.- Approximate learning of random subsequential transducers.- Learning stochastic finite automata from experts.- Learning a deterministic finite automaton with a recurrent neural network.- Applying grammatical inference in learning a language model for oral dialogue.- Real language learning.- A stochastic search approach to grammar induction.- Transducer-learning experiments on language understanding.- Locally threshold testable languages in strict sense: Application to the inference problem.- Learning a subclass of linear languages from positive structural information.- Grammatical inference in document recognition.- Stochastic inference of regular tree languages.- How considering incompatible state mergings may reduce the DFA induction search tree.- Learning regular grammars to model musical style: Comparing different coding schemes.- Learning a subclass of context-free languages.- Using symbol clustering to improve probabilistic automaton inference.- A performance evaluation of automatic survey classifiers.- Pattern discovery in biosequences.

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