Estudio de la mezcla de estados determinista y no determinista en el diseño de algoritmos para inferencia gramatical de lenguajes regulares

• Autores: Gloria Inés Álvarez Vargas
• Directores de la Tesis: Pedro García Gómez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2007
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: José Oncina Carratalá (presid.) , José Ruiz Ochando (secret.) , José María Sempere Luna (voc.) , Jorge Calera Rubio (voc.) , María Inés Torres Barañano (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RiuNet
• Resumen

  • Esta investigación aborda el tema del diseño de algoritmos de inferencia gramatical para lenguajes regulares, particularmente en lo relacionado con la mezcla de estados como elemento fundamental del proceso de inferencia. Se estudia la mezcla de estados en sus variantes determinista y no determinista desde el punto de vista teórico. Como resultado se propone una manera eficiente de realizar la mezcla de estados no determinista y se demuestra que la inferencia gramatical de lenguajes regulares basada en la mezcla de estados (tanto determinista como no determinista) converge en el límite independientemente del orden en que se realizan las mezclas. La demostración es de interés ya que entre otras consecuencias, permite afirmar la convergencia en el límite de la estrategia EDSM (Evidence Driven States Merging) que es ampliamente conocida en la literatura como un heurísico. Dado que la demostración considera también la inferencia de autómatas no deterministas, el resultado abre la puerta al desarrollo de algoritmos convergentes que infieren autómatas no deterministas.

    El aspecto experimental de esta investigación propone un conjunto de algoritmos de inferencia gramatical para lenguajes regulares, todos ellos convergentes en el límite. Estos algoritmos surgen de aplicar diferentes variantes de mezcla de estados determinista y no determinista; ellos buscan aprovechar la información que se puede obtener a partir de las relaciones de inclusión entre los lenguajes por la derecha asociados a los estados de todo autómata. Se proponen cuatro algoritmos que hacen mezcla determinista y dos que hacen mezcla no determinista de estados. Los resultados obtenidos al comparar estos nuevos algoritmos con algoritmos de referencia como RPNI, red-blue o DeLeTe2 muestran que se logra disminuir significativamente el tamaño de las hipótesis que se producen, al tiempo que se consiguen tasas de reconocimiento comparables o ligeramente inferiores. También se han obtenido algunas mejoras en la co