Inferencia gramatical : aplicações em composição algorítmica para modelagem de sequencia de acordes.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Lopes, Henrique Barros
Orientador(a): Moreira, Gladston Juliano Prates, Ribeiro, Rodrigo Geraldo
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Inferência gramatical
Gramática livre de contexto probabilística
Machine learning
Lema do bombeamento
Link de acesso: https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/18205
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Lopes, Henrique BarrosMoreira, Gladston Juliano PratesRibeiro, Rodrigo GeraldoSilva, Ivair RamosSantos, Valéria de CarvalhoWanner, Elizabeth FialhoOttoni, Amanda Gonçalves SaraivaMoreira, Gladston Juliano PratesRibeiro, Rodrigo Geraldo2024-08-05T20:40:30Z2024-08-05T20:40:30Z2024LOPES, Henrique Barros. Inferencia gramatical: aplicações em composição algorítmica para modelagem de sequencia de acordes. 2024. 145 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2024.https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/18205Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.Inferência Gramatical é uma área amplamente estudada que utiliza algoritmos para inferir uma gramatica formal. As gramáticas inferidas podem ser aplicadas em uma grande vari- edade de áreas, como Linguística Computacional e Composição algorítmica. A literatura carece de algoritmos que tentam inferir Gramaticas Livres de Contexto Probabilísticas, ou mais expressivas. Para as primeiras, a literatura pode se beneficiar de algoritmos que tentam identificar as estruturas internas de uma gramatica. Na Composição Algorítmica, estudos re- centes mostraram que Modelos Ocultos de Markov podem superar Cadeias de Markov em termos de acurácia, porém não há diferenças significativas entre Modelos Ocultos de Markov e Gramaticas Livres de Contexto Probabilísticas (GLCPs). Nao há resultados na literatura que comprovam se inferir probabilidades sensíveis ao contexto podem superar ambas gramaticas. Este trabalho possui duas principais frentes, elaborar algoritmos de Inferência Gramatical e aplicar as gramaticas inferidas na área de Composição Algorítmica. Neste trabalho, desenvol- vemos um novo algoritmo para inferência de Gramáticas Livres de Contexto Probabilísticas chamado Pumping Inference. Ele foi capaz de inferir as linguagens Dyck-n e um subcon- junto da base de dados CoNLL-2003 com acurácia de predição melhor que a Amostragem de Gibbs. Na Composição Algorítmica, aplicamos um algoritmo de Amostragem de Gibbs para inferir Gramaticas (k, l)-Sensíveis ao Contexto Probabilísticas (G(k, l)CSPs) para mode- lar sequencia de acordes musicais. Nossos resultados mostram que a Amostragem de Gibbs e G(k, l)CSPs podem superar GLCPs e o algoritmo de busca de distribuição de probabilidades Metropolis-Hastings com perplexidades até 48% menores em media (valor-p 0,0026).Grammatical Inference is a large studied area that uses algorithms to infer a formal gram- mar. The inferred grammars can be applied in a wide variaty of fields, like Computional Linguistics and Computer Music. The literature lacks of algorithm to infer Probabilistic Context-Free Grammars, or more expressive grammars. For the former one, it could bene- fit from new algorithm capable of identify grammar structures. In Computer Music, recent studies show that Hidden Markov Models can outperform Markov Models in terms of accu- racy, but there are no significant differences between Hidden Markov Models and Probabilistic Context-Free Grammars (PCFGs). This work has two main fronts, to develop Grammatical Inference algorithms and Computer Music models. In this work, we develop a new Probabi- listic Context-Free Grammar inference algorithm, called Pumping Inference. It was capable of infer the Dyck-n languages and the CoNLL-2003 data set with smaller prediction accuracy than the Gibbs Sampling. In Computer Music, this work applies a Gibbs Sampling algorithm to infer Probabilistic (k, l)-Context-Sensitive Grammars (P(k, l)CSGs) to model the genera- tion of chord sequences. Our results show Gibbs Sampling and P(k, l)CSGs can improve on PCFGs and the Metropolis-Hastings algorithm with perplexity values that are 48% lower on average (p-value 0.0026).Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 10/05/2024 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.info:eu-repo/semantics/openAccessInferência gramaticalGramática livre de contexto probabilísticaMachine learningLema do bombeamentoInferencia gramatical : aplicações em composição algorítmica para modelagem de sequencia de acordes.Grammatical inference : applications on algorithmic composition for chord sequence modeling.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOPORIGINALTESE_InferênciaGramaticalAplicações.pdfTESE_InferênciaGramaticalAplicações.pdfapplication/pdf1095995https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/6f7a736a-c347-4773-862e-21b971cbd889/downloadc36f44c5bbeb399bb0535614036827acMD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8905https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/cd8e3481-4826-4ff2-9738-74f7c4b6105e/download2f656a26de8af8c32aaacd5e2a33538cMD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/a7d21372-a413-4847-9e85-58b597518c73/downloadbb9bdc0b3349e4284e09149f943790b4MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILTESE_InferênciaGramaticalAplicações.pdf.jpgTESE_InferênciaGramaticalAplicações.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3037https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/009ba631-6c06-4f50-b3c7-0c688fba6c24/downloadcac12da23f45131a4be8ee66e6e2ae57MD54falseAnonymousREAD123456789/182052024-11-10 18:54:32.487http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/abertoopen.accessoai:repositorio.ufop.br:123456789/18205https://www.repositorio.ufop.brRepositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332024-11-10T21:54:32Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)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