正则语言推断综述

正则语言推断研究从语言的有限信息出发,通过归纳和推理得出正则语言模型.该技术在信息抽取、软件工程、模式识别等领域应用广泛.本文首先阐明了语言的可学习性概念和推断结果的评价准则.然后从推理策略、数据结构、算法复杂性等方面,对被动、主动和基于神经网络的学习算法进行分类归纳与对比,梳理各流派的技术发展脉络.接着分析推断产生的三种泛化效应.最后指出当前研究中不足,对未来研究方向进行展望.