Analogiskt lärande bygger på en tvåstegs inferensprocess: (i) beräkning av en strukturell kartläggning mellan en ny och en memorerad situation; (ii) överföring av kunskap från den kända till den okända situationen. Detta tillvägagångssätt kräver förmågan att söka efter och utnyttja sådana kartläggningar, därav behovet av att korrekt definiera analoga relationer, och att effektivt genomföra deras beräkning. I detta dokument föreslår vi en enhetlig definition av begreppet (formell) analogisk proportion, som gäller för ett brett spektrum av algebraiska strukturer. Vi visar att denna definition är lämplig för lärande inom områden som omfattar stora databaser av strukturerade data, som är särskilt fallet i Natural Language Processing (NLP). Vi presenterar sedan experimentella resultat som erhållits på två morfologiska analysuppgifter som visar flexibiliteten och noggrannheten i detta tillvägagångssätt.
I Ref. REF, de presenterar de grundläggande stegen i analogiskt lärande och en definition av formella analogiska relationer som lämpar sig för att lära sig stora dataset i NLP, och använda detta tillvägagångssätt i morfologisk analys uppgifter.
An Analogical Learner For Morphological Analysis
{'venue': 'Conference On Computational Natural Language Learning CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}