Left/right deterministic linear languages identification

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Título: Left/right deterministic linear languages identification
Autor/es: Calera Rubio, Jorge | Oncina Carratalá, Jose
Grupo/s de investigación o GITE: Reconocimiento de Formas e Inteligencia Artificial
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos
Palabras clave: Example-based learning | Learning context-free languages
Área/s de conocimiento: Lenguajes y Sistemas Informáticos
Fecha de publicación: 2006
Editor: Universitat Autònoma de Barcelona. Centre de Visió per Computador
Cita bibliográfica: CALERA RUBIO, Jorge; ONCINA CARRATALÁ, Jose. "Left/right deterministic linear languages identification". En: Pattern recognition: progress, directions and applications / edited by Filiberto Pla, Petia Radeva and Jordi Vitrià. Barcelona : Centre de Visió per Computador, Universitat Autònoma de Barcelona, 2006. ISBN 84-933652-6-2, pp. 313-326
Resumen: Left deterministic linear languages are a subclass of context free languages that includes all regular languages. Recently was proposed an algorithm to identify in the limit with polynomial time and data such class of languages. It was also pointed that a symmetric class, right deterministic linear languages, is also identifiable in the limit from polynomial time and data. In this paper we show that the class of the Left-Right Deterministic Languages formed by the union of both classes is also identifiable. The resulting class is the largest one for which this type of results has been obtained so far. In this paper we introduce the notion of n-negative characteristic sample, that is a sample that forces an inference algorithm to output a hypothesis of size bigger than n when strings from a non identifiable language are provided.
Patrocinador/es: Work partially supported by Spanish CICyT though project TIC2003-08496-C04 and by the IST Programme of the European Community, under the Pascal Network of Excellence, IST-2002-506778.
URI: http://hdl.handle.net/10045/8629
ISBN: 84-933652-6-2
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/bookPart
Revisión científica: si
Aparece en las colecciones:INV - GRFIA - Capítulos de Libros

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