Ecgi: un algoritmo de inferencia gramatical mediante corrección de errores

• Autores: Héctor Rulot Segovia
• Directores de la Tesis: Enrique Vidal Ruiz (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 1992
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: José Bernardo Mariño Acebal (presid.) , Marcelino Vicens Lorente (secret.) , José Miguel Benedí Ruiz (voc.) , Pedro García Gómez (voc.) , Alberto Sanfeliu Cortés (voc.)
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• Resumen

  • EN ESTE TRABAJO SE INTRODUCE UN NUEVO METODO DE INFERENCIA GRAMATICAL, EL ALGORITMO ECGI ("ERROR CORRECTING GRAMMATICAL INFERENCE ALGORITHM"), COMO TODOS LOS ALGORITMOS DE INFERENCIA GRAMATICAL, ECGI INFIERE LA ESTRUCTURA (GRAMATICA) QUE MEJOR REPRESENTA UNA DETERMINADA FORMA (LENGUAJE) A PARTIR DE MUESTRAS DE OBJETOS PERTENECIENTES A DICHA FORMA (CADENAS). ES PUES UN ALGORITMO CUYA FINALIDAD ORIGINAL SE HALLA EN EL RECONOCIMIENTO DE FORMAS, HABIENDOSE COMPROBADO EL (BUEN) FUNCIONAMIENTO DEL ECGI EN APLICACIONES DE RECONOCIMIENTO DE LA PALABRA HABLADA Y DE RECONOCIMIENTO DE FORMAS PLANAS (EN IMAGENES BIDEMENSIONALES).

    EL METODO ECGI CONSTRUYE UNA GRAMATICA REGULAR (UN AUTOMATA FINITO) MEDIANTE UN PROCEDIMIENTO INCREMENTAL.

    LA INFERENCIA SE APOYA EN UN ALGORITMO DE PROGRAMACION DINAMICA, EL CUAL DETERMINA, PARA CADA NUEVA MUESTRA, LA SECUENCIA DE REGLAS DE LA GRAMATICA QUE LA GENERAN CON UN MINIMO NUMERO DE REGLAS DE ERROR. A PARTIR DE ESTAS REGLAS SE DECIDEN LAS REGLAS A AÑADIR A LA GRAMATICA ACTUAL, DE FORMA QUE EN LO SUCESIVO LA MUESTRA (Y POSIBLEMENTE OTRAS MUCHAS MAS, DEBIDO A LA GENERALIZACION INDUCIDA POR EL METODO) FORMA PARTE DEL LENGUAJE DE LA MISMA.

    SE PRESENTAN MULTIPLES EXPERIMENTOS DESTINADOS A COMPROBAR LA EFICACIA Y BUEN FUNCIONAMIENTO DEL METODO.

    SE REALIZA UNA EXTENSION ESTOCASTICA (PARA LA CUAL SE DEFINE UN NUEVO METODO DE ESTIMACION DE PROBABILIDADES), DESTINADA A APROVECHAR LA INFORMACION ESTADISTICA DISPONIBLE SOBRE LA FRECUENCIA DE LAS REGLAS Y DE LOS ERRORES. SE PROPONEN METODOS DE SIMPLIFICACION DE LOS MODELOS INFERIDOS, ASI COMO HEURISTICOS PARA FORZAR EL DETERMINISMO DE LOS MISMOS. SE UTILIZAN DICHOS MODELOS PARA OBTENER UNA APROXIMACION A LA CADENA MEDIANA DE UN CONJUNTO DE CADENAS.