Apprentissage relationnel polynomial pour la classification d'arbres

Jean Decoster 1 Slawomir Staworko 1 Fabien Torre 1, 2
1 MOSTRARE - Modeling Tree Structures, Machine Learning, and Information Extraction
LIFL - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille, Inria Lille - Nord Europe
2 LIFL - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille
Résumé : Après avoir rappelé le cadre général de la programmation logique inductive, nous proposons une sous-famille des clauses de Horn nommée MQD. Visant des applications de classification de document XML, nous définissons un langage de clauses permettant de représenter des arbres et des motifs d'arbres. Ce langage nous fournit exemples et hypothèses. Nous montrons que ce langage est inclus dans les MQD et proposons des algorithmes dédiés pour les opérations de base nécessaires à l'apprentissage, à savoir les calculs de theta-subsomption et de moindre généralisé. Nos algorithmes étant polynomiaux et non exponentiels comme dans le cas général des clauses de Horn, ils peuvent participer à la classification supervisée d'arbres, l'apprentissage relationnel devenant alors de complexité polynomiale.
Type de document :
Communication dans un congrès
Engelbert Mephu. CAp - Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - 2010, May 2010, Clermont-Ferrand, France. pp.189-200, 2010
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Contributeur : Fabien Torre <>
Soumis le : mercredi 29 février 2012 - 14:12:04
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:22:13
Document(s) archivé(s) le : lundi 26 novembre 2012 - 10:20:41

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Jean Decoster, Slawomir Staworko, Fabien Torre. Apprentissage relationnel polynomial pour la classification d'arbres. Engelbert Mephu. CAp - Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - 2010, May 2010, Clermont-Ferrand, France. pp.189-200, 2010. 〈hal-00675216〉

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