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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

4. Substring-Based Algorithms

verfasst von : Wojciech Wieczorek

Erschienen in: Grammatical Inference

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter discusses the selected algorithms for induction of automata and grammars in which words comparison for searching their fragments that are changed or fixed, plays the crucial role. The following two approaches are presented: Error-Correcting Grammatical Inference (EGCI) and Alignment-Based Learning (ABL). The former approach incrementally grows an inferred automaton by explicitly minimizing (with the help of dynamic programming) the number of states added when each new word is presented. The latter approach, ABL, learns structure from plain sequences by comparing them. Based on the parts of words that are the same and the parts that are not the same in two words, the structure is inserted into a hypothesis space.

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Fußnoten
1
Informally, the Levenshtein distance between two words is the minimum number of single-character edits (i.e. insertions, deletions or substitutions) required to change one word into the other.
 
2
Let \(G = (\{A_0, A_1, \ldots , A_m\}, \varSigma , P, A_0)\) be a CFG. A grammar G is said to be non-circular if the right-hand side of every \(A_i\)’s rule does not contain a symbol \(A_j\), where \(j \le i\). The non-circularity of a grammar guarantees that the language accepted by the grammar is finite.
 
Literatur
Bod R (2006) An all-subtrees approach to unsupervised parsing. In: Proceedings of the 21st international conference on computational linguistics and 44th annual meeting of the ACL, association for computational linguistics, pp 865–872
Rulot H, Vidal E (1987) Modelling (sub)string-length based constraints through a grammatical inference method. In: Kittler J, Devijver P (eds) Proceedings of the NATO advanced study institute on pattern recognition theory and applications. Springer, pp 451–459
Solan Z, Horn D, Ruppin E, Edelman S (2005) Unsupervised learning of natural languages. Proc Nat Acad Sci USA 102(33):11,629–11,634
van Zaanen M (2000) ABL: alignment-based learning. In:Proceedings of the 18th international conference on computational linguistics (COLING), association for computational linguistics, association for computational linguistics, pp 961–967
Metadaten
Titel
Substring-Based Algorithms
verfasst von
Wojciech Wieczorek
Copyright-Jahr
2017
Buch
Grammatical Inference

Print ISBN: 978-3-319-46800-6

Electronic ISBN: 978-3-319-46801-3

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-46801-3_4