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2010 | OriginalPaper | Chapter

Towards General Algorithms for Grammatical Inference

Author : Alexander Clark

Published in: Algorithmic Learning Theory

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Many algorithms for grammatical inference can be viewed as instances of a more general algorithm which maintains a set of primitive elements, which distributionally define sets of strings, and a set of features or tests that constrain various inference rules. Using this general framework, which we cast as a process of logical inference, we re-analyse Angluin’s famous

lstar

algorithm and several recent algorithms for the inference of context-free grammars and multiple context-free grammars. Finally, to illustrate the advantages of this approach, we extend it to the inference of functional transductions from positive data only, and we present a new algorithm for the inference of finite state transducers.

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Metadata
Title
Towards General Algorithms for Grammatical Inference
Author
Alexander Clark
Copyright Year
2010
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-16108-7_2

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