Inferencia de lenguajes de árboles

Resumo

Entre las aproximaciones al aprendizaje computacional, aquella que busca obtener una representación de un lenguaje formal se conoce como inferencia gramatical. Esta aproximación es aplicable en muchos campos, siendo útil para la resolución formal de problemas complejos, ofreciendo adaptación frente a posibles variaciones del problema. En esta tesis se aborda la inferencia gramatical de lenguajes multidimensionales, donde las componentes de los elementos del lenguaje poseen más de una relación entre sí, centrándose en la inferencia de lenguajes de árboles. Entre las posibles aplicaciones del aprendizaje de lenguajes de árboles puede citarse el interés que tiene en lingüística el modelado de las relaciones entre las componentes de un discurso, el interés de las estructuras arborescentes en el diseño de lenguajes de programación, así como las posibilidades que ofrecen primitivas arborescentes para el modelado de objetos en problemas de reconocimiento de formas. Una vez fijada la representación de las hipótesis, frente a un conjunto de datos de entrada, el problema de aprendizaje de un lenguaje puede admitir más de un valor válido de ese espacio de hipótesis. Hablamos de métodos de inferencia caracterizables cuando la búsqueda está guiada por el cumplimiento de determinadas propiedades algebraicas de los lenguajes formales. Cuando esta búsqueda se basa fundamentalmente en propiedades del conjunto de datos de entrada hablamos de métodos heurísticos. La estructura de esta tesis es la siguiente. En el capítulo 1 se enmarca brevemente el trabajo realizado, enunciando el interés que tiene el aprendizaje de lenguajes de árboles. En el capítulo 2 se resumen las estrategias más importantes del aprendizaje computacional, en especial el paradigma inductivo y la inferencia gramatical como caso particular. También se ofrecen las definiciones y la notación básica a utilizar a lo largo del trabajo. El capítulo finali