Aprendizaje de conceptos a partir de representaciones basadas en grafos

Resumen

En este artículo se presenta un sistema de adquisición de conceptos a partir de ejemplos. Los ejemplos se describen en términos de vectores de pares atributo-valor, siendo los atributos nominales, lineales o estructurados. El sistema se estructura en tres etapas: en primer lugar se construye un sistema de herencias a partir del cual y mediante una interpretación semántica se obtienen reglas que describen los distintos conceptos. Estas reglas son posteriormente sometidas a un proceso sintáctico de reducción, que realizamos mediante la construcción y simplificación de un autómata finito. En una última etapa se aplican dos principios de generalización (cierre del intervalo para atributos lineales y asenso en la jerarquía de generalización para atributos estructurados) a las reglas devueltas por el autómata para obtener las descripciones definitivas de los conceptos. Se presentan también diferentes experimentos realizados con el sistema y se comparan sus resultados con los de otros algoritmos.