inria-00524707, version 1

Sequences Classification by Least General Generalisations

Frédéric Tantini () ^1, 2, Alain Terlutte () ^a, 3, Fabien Torre () ^3, 4

10th International Colloquium on Grammatical Inference 6339 (2010) 189-202

• a –  Université Charles de Gaulle - Lille III
• 1 :  LAboratoire Hubert Curien (LAHC)
• http://laboratoirehubertcurien.fr
  CNRS : UMR5516 – Université Jean Monnet - Saint-Etienne 18 rue du Professeur Lauras 42000 SAINT-ETIENNE France
• 2 :  PAROLE (INRIA Lorraine - LORIA)
• 
  INRIA – CNRS : UMR7503 – Université Henri Poincaré - Nancy I – Université Nancy II – Institut National Polytechnique de Lorraine (INPL) France
• 3 :  Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille (LIFL)
• http://www.lifl.fr/
  CNRS : UMR8022 – Université Lille I - Sciences et technologies – Université Lille III - Sciences humaines et sociales – INRIA Bâtiment M3 59655 Villeneuve d'Ascq Cédex France
• 4 :  MOSTRARE (INRIA Lille - Nord Europe)
• 
  INRIA – CNRS : UMR8022 – Université Lille I - Sciences et technologies – Université Lille III - Sciences humaines et sociales France

Références bibliographiques

• Type de publication : Communications avec actes
• Domaine : Informatique/Apprentissage
• Titre : Sequences Classification by Least General Generalisations
• Résumé : In this paper, we present a general framework for supervised classification. This framework provides methods like boosting and only needs the definition of a generalisation operator called LGG. For sequence classification tasks, LGG is a learner that only uses positive examples. We show that grammatical inference has already defined such learners for automata classes like reversible automata ork-TSS automata. Then we propose a generalisation algorithm for the class of balls of words. Finally, we show through experiments that our method efficiently resolves sequence classification tasks.
• Langue du document : Anglais
• Date de publication : 09/2010
• Audience : internationale
• Titre conférence : 10th International Colloquium on Grammatical Inference
• Ville : Valencia
• Pays : Espagne
• Date conférence : 13/09/2010
• Date conférence (fin) : 16/09/2010
• Editeur(s) scientifique(s) : José M. Sempere and Pedro Garcia
• Editeur commercial : Springer
• Titre volume : Grammatical Inference: Theoretical Results and Applications
• Volume : 6339
• Collection : Lecture Notes in Artificial Intelligence
• Pagination : 189-202
• DOI : 10.1007/978-3-642-15488-1_16
• Texte intégral éditeur (url) : http://www.springerlink.com/content/e6270247p5048l21/
• Mots-clés : sequence classification – least general automata – balls of words
• Commentaire : The original publication is available at www.springerlink.com

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• Contributeur : Fabien Torre <>
• Soumis le : Vendredi 8 Octobre 2010, 15:55:26
• Dernière modification le : Lundi 18 Octobre 2010, 12:05:11