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Esta investigación aborda el tema del diseño de algoritmos de inferencia gramatical para lenguajes regulares, particularmente en lo relacionado con la mezcla de estados como elemento fundamental del proceso de inferencia. Se estudia la mezcla de estados en sus variantes determinista y no determinista desde el punto de vista teórico. Como resultado se propone una manera eficiente de realizar la mezcla de estados no determinista y se demuestra que la inferencia gramatical de lenguajes regulares basada en la mezcla de estados (tanto determinista como no determinista) converge en el límite independientemente del orden en que se realizan las mezclas. La demostración es de interés ya que entre otras consecuencias, permite afirmar la convergencia en el límite de la estrategia EDSM (Evidence Driven States Merging) que es ampliamente conocida en la literatura como un heurísico. Dado que la demostración considera también la inferencia de autómatas no deterministas, el resultado abre la puerta al desarrollo de algoritmos convergentes que infieren autómatas no deterministas. El aspecto experimental de esta investigación propone un conjunto de algoritmos de inferencia gramatical para lenguajes regulares, todos ellos convergentes en el límite. Estos algoritmos surgen de aplicar diferentes variantes de mezcla de estados determinista y no determinista; ellos buscan aprovechar la información que se puede obtener a partir de las relaciones de inclusión entre los lenguajes por la derecha asociados a los estados de todo autómata. Se proponen cuatro algoritmos que hacen mezcla determinista y dos que hacen mezcla no determinista de estados. Los resultados obtenidos al comparar estos nuevos algoritmos con algoritmos de referencia como RPNI, red-blue o DeLeTe2 muestran que se logra disminuir significativamente el tamaño de las hipótesis que se producen, al tiempo que se consiguen tasas de reconocimiento comparables o ligeramente inferiores. También se han obtenido algunas mejoras en la co / Álvarez Vargas, GI. (2007). Estudio de la mezcla de estados determinista y no determinista en el diseño de algoritmos para inferencia gramatical de lenguajes regulares [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1957

En este trabajo abordamos dos problemas: El de la reducción de autómatas finitos y el de la inferencia de los lenguajes regulares y estudiamos las relaciones entre ellos. Tras la introducción, en el segundo capítulo se repasan los conceptos y proposiciones básicos de teoría de lenguajes y se establece la notación utilizada a lo largo del trabajo. Lo mismo, pero en lo que concierne a la inferencia gramatical, se realiza en el tercer capítulo, donde se describe además el actual estado del arte. En el cuarto capítulo se discuten los problemas de minimalización y reducción de autómatas finitos y se demuestra el primero de los resultados centrales de esta tesis, la existencia de una cota en el tamaño de los autómatas finitos irreducibles que aceptan un determinado lenguaje regular. Se introducen además los conceptos de irreducibilidad y concisión relativas. En el capítulo quinto se discuten y amplían los conceptos de red de autómatas cocientes y completitud estructural y se introduce el concepto de universalidad estructural. Como resultado de este estudio se obtiene el segundo de los resultados centrales de este trabajo, el cual establece que cualquier algoritmo de fusión de estados que obtenga como resultado un autómata finito irreducible compatible con los datos de entrada infiere en el límite la clase de los lenguajes regulares siempre y cuando se aplique en cierta manera, por lo demás poco restrictiva. En el capítulo sexto se introduce el concepto de subautómata asociado a una palabra en un lenguaje y a partir de él se describe una nueva familia de algoritmos de inferencia de la clase de los lenguajes regulares representados mediante autómatas finitos, algoritmos que tienen la particularidad de que su complejidad temporal es función básicamente de la longitud de las palabras de la muestra de entrada, mientras que son prácticamente lineales respecto al número de las mismas. En el capítulo séptimo se describen algunos algorítmos de las familias menci / Vázquez-De-Parga Andrade, M. (2008). Autómatas finitos: irreducibilidad e Inferencia [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/2321

Traducción automática es un área de lingüística computacional que investiga el uso de software para traducir texto o voz en lenguaje natural hacia su representación en un idioma destino, también mediante lenguaje natural. En las últimas décadas ha habido un fuerte impulso sobre la utilización de técnicas estadísticas para el desarrollo de sistemas de traducción automática. Para la aplicación de estos métodos sobre un par de lenguas en concreto, se requiere la disponibilidad de un corpus paralelo para dicho par de idiomas. El atractivo de estas técnicas radica en que el desarrollo de un sistema se realiza sin necesidad de trabajo experto por parte de especialistas en lingüística. Los modelos de estados finitos llevan bastante tiempo empleándose con éxito en múltiples y variadas disciplinas dentro de la investigación científica aplicada al lenguaje natural, incluyendo su uso en traducción automática. Los modelos de estados finitos presentan una serie de ventajas con respecto a otros modelos estadísticos, como su sencilla integración en entornos de reconocimiento de voz, su aplicación en sistemas de traducción asistida, o su capacidad para procesar la información sin necesidad de que esté completa, por medio de una arquitectura basada en las populares cadenas de montaje. El objetivo de la investigación consiste en el estudio y la explotación de las técnicas de traducción automática basadas en modelos de estados finitos. El trabajo presentado en esta tesis es un análisis detallado de la metodología GIATI para el aprendizaje de transductores estocásticos de estados finitos para su aplicación eficaz y eficiente como modelos en traducción automática, permitiendo su uso sobre tareas de traducción con un gran volumen de datos. / González Mollá, J. (2009). Aprendizaje de transductores estocásticos de estados finitos y su aplicación en traducción automática [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/6289