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Présentation Grammatical Inference: Algorithms And Applications Format Broché
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Livre Informatique - 01/10/2004 - Broché - Langue : Anglais

Editeur : Springer-Verlag Gmbh

Langue : Anglais

Parution : 01/10/2004

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 308

Expédition : 470

Dimensions : 23.5 x 15.5 x 17.0

ISBN : 3540234101

Résumé :
estimations of probabilistic grammars.

Sommaire:
Invited Papers.- Learning and Mathematics.- Learning Finite-State Models for Machine Translation.- The Omphalos Context-Free Grammar Learning Competition.- Regular Papers.- Mutually Compatible and Incompatible Merges for the Search of the Smallest Consistent DFA.- Faster Gradient Descent Training of Hidden Markov Models, Using Individual Learning Rate Adaptation.- Learning Mild Context-Sensitiveness: Toward Understanding Children's Language Learning.- Learnability of Pregroup Grammars.- A Markovian Approach to the Induction of Regular String Distributions.- Learning Node Selecting Tree Transducer from Completely Annotated Examples.- Identifying Clusters from Positive Data.- Introducing Domain and Typing Bias in Automata Inference.- Analogical Equations in Sequences: Definition and Resolution.- Representing Languages by Learnable Rewriting Systems.- A Divide-and-Conquer Approach to Acquire Syntactic Categories.- Grammatical Inference Using Suffix Trees.- Learning Stochastic Finite Automata.- Navigation Pattern Discovery Using Grammatical Inference.- A Corpus-Driven Context-Free Approximation of Head-Driven Phrase Structure Grammar.- Partial Learning Using Link Grammars Data.- eg-GRIDS: Context-Free Grammatical Inference from Positive Examples Using Genetic Search.- The Boisdale Algorithm - An Induction Method for a Subclass of Unification Grammar from Positive Data.- Learning Stochastic Deterministic Regular Languages.- Polynomial Time Identification of Strict Deterministic Restricted One-Counter Automata in Some Class from Positive Data.- Poster Papers.- Learning Syntax from Function Words.- Running FCRPNI in Efficient Time for Piecewise and Right Piecewise Testable Languages.- Extracting Minimum Length Document Type Definitions Is NP-Hard.- Learning DistinguishableLinear Grammars from Positive Data.- Extending Incremental Learning of Context Free Grammars in Synapse.- Identifying Left-Right Deterministic Linear Languages.- Efficient Learning of k-Reversible Context-Free Grammars from Positive Structural Examples.- An Analysis of Examples and a Search Space for PAC Learning of Simple Deterministic Languages with Membership Queries....

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