Las Gramáticas Discriminantes constituyen una aproximación para la clasificación de frases generadas por Gramáticas cuando la presencia de ruidos y distorsiones hace difícil la aplicación de las Técnicas usuales de Análisis Sintáctico. Sin embargo, la formulación original (Filipski 80) presenta una restricción pues las gramáticas características deben ser las mismas para todas las clases. En este trabajo se presenta una solución al problema, mediante la aplicación de una Extensión de las Funciones Discriminantes Lineales Generalizadas, junto con una adaptación del Método de Aprendizaje denominado algoritmo "Pocket" propuesto originalmente en (Gallant 86). Se presentan experimentos con resultados para frases con distribuciones de longitud determinadas, que confirman la mejor aproximación dada por las Gramáticas Discriminantes dotadas de la extensión utilizada, respecto de la ofrecida por la aproximación clásica basada en Gramáticas Estocásticas.
Discriminant Grammars constitute an approach for classification of syntactic patterns, when the noise and distorsions make the application of usual Syntactical Analysis Techiniques difficult. However, the original formulation (Filipski 80) presents a restriction, since the underlaying characteristic grammars must be identical for all classes. In this paper we propose a solution that is based on a recently introduced extension of the Generalized Linear Discriminant Functions (Vidal 89), together with and adaptation of the "Pocket" algorithm which is proposed in (Gallant 86). We present some experiments and results for patterns (strings) that are characterized by appropiate length distributions, which show that the proposed Extension of Discriminant Grammars outperforms the classical approach based on Stochastic Grammars.
