Combinaisons de boules de mots pour la classification de séquences

National audienceNous nous intéressons à la combinaison de méthodes d'apprentissage à base de moindres généralisés et de techniques d'inférence de boules de mots, appliquée à la classification de séquences. Nous montrons que cette intégration n'est pas directe et qu'elle nécessite un travail de compréhension des moindres généralisés et des algorithmes nouveaux pour produire des boules de mots. L'apprenant résultant de cette démarche est ensuite évalué expérimentalement sur des données classiques de l'inférence grammaticale et sur un jeu de données réel. Dans les deux cas, notre approche se montre compétitive avec les meilleurs algorithmes connus

Méthodes d'ensemble en inférence grammaticale : une approche à base de moindres généralisés

National audienceNous présentons un cadre général pour la classification supervisée basé sur la notion de moindre généralisé (généralisation minimale d'un ensemble d'exemples). Nous montrons que le fait de définir cette opération dans l'espace d'hypothèses choisi met à notre disposition, sans effort supplémentaire, plusieurs algorithmes d'apprentissage supervisé à plusieurs classes, en particulier des méthodes d'ensemble (de boosting par exemple). Après avoir décrit cette architecture générique, nous expliquons son utilisation pour l'inférence grammaticale : le calcul du moindre généralisé y est un apprentissage à partir d'exemples positifs seuls comme ceux effectués par les algorithmes TSSI et ZR. Des classifications efficaces de séquences sont alors possibles par vote de plusieurs automates élémentaires. Des expérimentations valident notre approche et nous discutons des intérêts et implications de ces idées

Volata, système de classification tout terrain

Document décrivant la démonstration du système Volata effectuée lors de la conférence CAp - Conférence Francophone sur l'Apprentissage Automatique - 2010