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Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 25/3 - 2011  - pp.411-434  - doi:10.3166/ria.25.411-434
TITRE
Combinaisons d’automates et de boules de mots pour la classification de séquences

RÉSUMÉ

Dans cet article, nous présentons un cadre d’apprentissage général pour la classification supervisée. Ce cadre ne nécessite que la définition d’un opérateur de généralisation et fournit en particulier des méthodes d’ensemble. Pour les tâches de classification de séquences, nous montrons que l’inférence grammaticale, avec des objectifs différents, a déjà défini de tels apprenants pour certaines familles d’automates comme les réversibles ou les k-TSS. Nous proposons ensuite un opérateur de généralisation original pour la famille des boules de mots. Enfin, nous montrons au travers de différentes expérimentations que notre approche permet effectivement de résoudre des tâches de classification de séquences.



ABSTRACT
In this paper, we present a general framework for supervised classification. This framework only needs the definition of a generalisation operator and provides ensemble methods. For sequence classification tasks, we show that grammatical inference has already defined such learners for automata classes like reversible automata or k-TSS automata. Then we propose a generalisation operator for the class of balls of words. Finally, we show through experiments that our method efficiently resolves sequence classification tasks.


AUTEUR(S)
Frédéric TANTINI, Alain TERLUTTE, Fabien TORRE

MOTS-CLÉS
automates moindre généralisés, boules de mots, méthodes d’ensemble, inférence grammaticale, classification de séquences.

KEYWORDS
least general automata, ball of words, ensemble methods, grammatical inference, sequence classification.

BIBLIOGRAPHIE
ria.revuesonline.com/revues/30/10.3166/ria.25.411-434.html

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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