Introducción Inferencia de Gramáticas
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- José Ramón Romero Soriano
- hace 8 años
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1 Introducción a la Inferencia de Gramáticas Grupo de PLN Facultad de Matemática, Astronomía y Física UNC, Córdoba (Argentina) August 1, 2011
2 contenido 1. Potenciales aplicaciones de Inferencia de gramáticas: 1.1 Lenguaje Natural 1.2 ADN 1.3 Música 1.4 Bolsa 2. Definiciones básicas de Teoria de Lenguaje Formales 3. Lenguajes Regulares 4. Lenguajes Libres de Contexto
3 generalidades objetivos 1. dar una idea general de la problematica asociada a la inducción de gramáticas 2. dar una idea de la extensa bibliografia existente 3. dar una idea de algunos algoritmos de inducción de gramáticas.
4 generalidades objetivos 1. dar una idea general de la problematica asociada a la inducción de gramáticas 2. dar una idea de la extensa bibliografia existente 3. dar una idea de algunos algoritmos de inducción de gramáticas. desobjetivos 1. manejo técnico de los modelos 2. teorias psicológicas del aprendizaje
5 aplicaciones posibles 1. Bolsa, 2. XML. 3. ADN. 4. Música. 5. Lenguaje Natural, sintaxis, morfologia. Pedazo del video del nacimiento de una palabra. Minuto 4.46 Deb Roy: The birth of a word
6 bolsa
7 música
8 música - ejemplos nacimiento de una palabra. lenguaje de bacterias. la capacidad de aprender de los bebes.
9 lenguaje natural - videos nacimiento de una palabra. lenguaje de bacterias. la capacidad de aprender de los bebes.
10 hierarchy of repetitions from a sequence. For example, Figure 1.1 shows parts of lenguaje natural three hierarchies inferred from the text of the Bible in English, French, and German. The hierarchies are formed without any knowledge of the preferred structure of words and phrases, but nevertheless capture many meaningful regularities. In Figure 1.1a, the word beginning is split into begin and ning a root word and a suffix. Many words and word groups appear as distinct parts in the hierarchy (spaces have been made explicit by replacing them with bullets). The same algorithm produces the French version in Figure 1.1b, where commencement is a b c Figure 1.1 Hierarchies for Genesis 1:1in (a) English, (b) French, and (c) German
11 lenguaje natural - videos nacimiento de una palabra. lenguaje de bacterias. la capacidad de aprender de los bebes.
12 adn
13 pregunta p or que no usar clasificadores de machine learning?
14 automatas que son automatas determinísticos? que son automatas no-determinísticos?
15 gramáticas libre de contexto que son las gramáticas libre de contexto? por que no quedarnos con automatas?
16
17 como sabemos que lo encontrado es lo buscado? 1. sabemos de antemano las respuestas correctas y probamos el sistema. 1.1 reportamos el número de elementos correctos encontrados con respecto a los elementos encontrados 1.2 reportamos el número de elementos correctos encontrados con respecto a los elementos correctos. 2. diseñamos una métrica sobre lo encontrado que indique la calidad de lo búscado.
18 como sabemos que lo encontrado es lo buscado? 1. sabemos de antemano las respuestas correctas y probamos el sistema. 1.1 reportamos el número de elementos correctos encontrados con respecto a los elementos encontrados 1.2 reportamos el número de elementos correctos encontrados con respecto a los elementos correctos. 2. diseñamos una métrica sobre lo encontrado que indique la calidad de lo búscado. reportamos métricas de compresión o de verisimilitud. no siempre aplicable. depende principalmente de la naturaleza de la información.
Text Mining. Laura Alonso i Alemany. Facultad de Matemática, Astronomía y Física UNC, Córdoba (Argentina) http://www.cs.famaf.unc.edu.
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