Combinaisons d'automates et de boules de mots pour la classification de séquences

Overview & Synopsis

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.