Data av sekventiell natur uppstår i många tillämpningsområden i form av t.ex. textdata, DNA-sekvenser och programutförandespår. Olika forskningsområden har utvecklat metoder för att lära sig sekvensmodeller från sådana dataset: (i) I maskininlärningsfältet metoder såsom (dolda) Markov modeller och återkommande neurala nätverk har utvecklats och framgångsrikt tillämpas på ett brett spektrum av uppgifter, (ii) i process mining process upptäckt metoder syftar till att generera mänskliga interpretable beskrivande modeller, och (iii) i grammatik inference området fokus ligger på att hitta beskrivande modeller i form av formell grammatik. Trots sina olika fokus, dessa fält har ett gemensamt mål: att lära sig en modell som exakt fångar det sekventiella beteendet i de underliggande data. Dessa sekvensmodeller är generativa, d.v.s., de kan förutsäga vilka element som sannolikt kommer att uppstå efter en given ofullständig sekvens. Hittills har dessa områden utvecklats främst isolerat från varandra och det finns ingen jämförelse. Detta dokument presenterar en tvärvetenskaplig experimentell utvärdering som jämför sekvensmodellering metoder på uppgiften att nästa element förutsägelse på fyra verkliga sekvensdataset. Resultaten visar att maskininlärningsmetoder, som i allmänhet inte syftar till modelluttolkbarhet, tenderar att överträffa metoder från processbrytnings- och grammatikinferensfält när det gäller noggrannhet.
I REF har författarna jämfört flera tillvägagångssätt som spänner över tre olika forskningsområden: Maskininlärning, processutvinning och grammatikinferens.
An interdisciplinary comparison of sequence modeling methods for next-element prediction
{'venue': 'Software and Systems Modeling', 'journal': 'Software and Systems Modeling', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}