÷ƒ’À;è TeX output 1994.05.24:1406‹ÿÿÿÿ ‹ú- ıW‘ì Šn ı‘ì’¿·Hó'ò"V ó3 cmbx10ÒLabY‹oratoire–2de“Rec•¦therc“he–2en“Informatique“(LRI)¤ ™š’&×ËInference–2and“Learning“Group¡’\qUniv•¦tersit¼Ø‘ù÷Te›2P“aris˜Sud¡’® íOrsa¦ty¡’©†ÿF‘şó\ranceŸ'34‘sçResearc¦thers¡‘sçó"Kñ`y ó3 cmr10ÍYvš²!es–¦fKoMŞdrato ,“C²#‘úÔCeline“Rouv˜eirol,“Marta“F‘ÿerano˜v‘ÿdDa,“Claire“N²#‘úÔCedellec,“Guillaume“Leblanc.©34‘sçÒILP‘2Areas¡‘sçÍPredicate›¦fin•²!v“en“tion,˜Declarativ“e˜bias.¦‘sçÒDescription–2of“Researc¦th¡‘sçÍThe–ÔRmain“researc²!h“lines“of“LRI›Ôin“the“ESPRIT˜Basic“Researcš²!h“Pro‘›»ject“6020“\Inductiv˜e¡‘sçLogic–¦fProgramming"“are“predicate“in•²!v“en“tion–¦fand“declarativ²!e“bias.¡‘-sçThe–9!main“fošMŞcus“in“Predicate“In•²!v“en“tion–9!is“the“study“of“the“links“and“p˜ossible“cross-¡‘sçfertilization›Á¥bMŞet•²!w“een˜ILP‘Áapproac“hes˜to˜Predicate˜In“v“en“tion˜and˜Program˜Syn“thesis˜meth-¡‘sçoMŞds–×)that“come“from“the“Inductivš²!e“Theorem“Pro˜ving“comm˜unit˜y‘ÿe.‘˜ÉLRI's“system“PRECOMAS¡‘sç[1‘yš,‘i62–âĞ,‘i63“,‘i64“,‘i65“]–i6generates“correct“and“computable“de nitions“of“predicates“starting“from“spMŞec-¡‘sçi cations.‘PCIt–!İcreates“a“new“(recursivš²!e)“predicate“that“c˜haracterizes“the“v‘ÿdDalidit˜y“domain“of¡‘sçthe–ñ{input“spMŞeci cation.‘¿Other“wš²!ork“in“LRI‘ñhin“Predicate“In˜v˜en˜tion“and“Program“Syn˜thesis¡‘sçis–ÜuabšMŞout“the“BMWk“metho˜dology‘ÿe,‘éøthat“disco•²!v“ers›Üurecursiv“e˜relations˜among˜a˜set˜of˜terms.¡‘sçThis–µºmethošMŞdology“has“b˜een“formalised“in“a“term“rewritting“paradigm“[12‘ ó4]“and“has“b˜een¡‘sçshoš²!wn–eto“exhibit“some“strong“similarities“and“relev‘ÿdDan˜t“impro˜v˜emen˜ts“to“related“w˜orks“in¡‘sçILP‘ÿe.¡‘-sçIn–-¸the“ eld“of“Declarativš²!e“Bias,‘‹LRI‘-Sw˜orks“on“elicitation“of“learning“biases“bMŞoth“in¡‘sçkno•²!wledge›zDin“tensiv“e˜generalization˜[10‘ ó4]˜and˜in˜a˜subMŞclass˜of˜empirical˜concept˜learners˜that¡‘sçfolloš²!w– —a“ó%ı': ó3 cmti10ĞGener‘ÿp¹ate–F+and“T‘ÿ)est– —Ístrategy‘ÿe.‘pThe“most“studied“t˜ypMŞe“of“learning“biases“is“the“Ğc‘ÿp¹on-¡‘sçc‘ÿp¹ept–jËdescription“language“bias–1eÍwhic²!h“statically“restricts“the“set“of“learnable“concepts.‘~ÛW‘ÿee¡‘sçfoMŞcus–úzin“LRI‘ú"on“the“study“of“searcš²!h“biases,‘O~(suc˜h“as“the“adjustemen˜t“of“the“generalisa-¡‘sçtion/spšMŞecialisation–)Ïstep),‘Jªthat“directly“in uence“learning“p˜erformance“sucš²!h“the“n˜um˜bMŞer“of¡‘sçexamples–€Ôneeded“for“learning“to“con•²!v“erge,›ˆXthe–€Ôlearning“spMŞeed,˜etc.›ÑW[8‘yš,“9‘ún].˜A‘€Ëprotot²!ypMŞe“for“a¡‘sçparameterisable–jlearning“system“for“the“study“of“inš²!teraction“bMŞet˜w˜een“language“and“searc˜h¡‘sçbiases–¦fis“under“dev•²!elopMŞemen“t.¦‘sçÒRecen¦tt‘2Publications¡‘!íÍ[1]‘2ö M.–¾pF‘ÿeranoš²!v‘ÿdDa.“A‘¾5constructiv˜e“proMŞof“for“PRIME–¾5F‘şÈˆA˜CTORIZA‘ÿeTION“THEOREM:‘¾pA“result¡‘2ö of–ì3putting“it“together“in“CONSTR²!UCTIVE–ëàMA›ÿeTCHING“metho•MŞdology˜.›ì3Rapp“ort˜de¡‘2ö Rec•²!herc“he–¦fNo.780,“L.R.I.,“Univ.“de“P²!aris-Sud,“1992.¡‘!í[2]‘2ö M.–8´F‘ÿeranoš²!v‘ÿdDa,‘N¤Y.“KoMŞdrato .“Predicate“syn˜thesis“from“formal“spMŞeci cations:‘§Using“math-¡‘2ö ematical–¥induction“for“ nding“the“preconditions“of“theorems.“RappMŞort“de“Rec•²!herc“he¡‘2ö No.781,–¦fL.R.I.,“Univ.“de“P²!aris-Sud,“1992.¡‘!í[3]‘2ö M.–éÿF‘ÿeranoš²!v‘ÿdDa,‘­Y.“KoMŞdrato .“Simplifying“implications“in“inductiv˜e“theorem“pro˜ving:‘ªWh˜y¡‘2ö and–¦fhoš²!w?‘İİRappMŞort“de“Rec˜herc˜he“No.788,“L.R.I.,“Univ.“de“P˜aris-Sud,“1992.¡‘!í[4]‘2ö M.–‚ŸF‘ÿerano²!v‘ÿdDa,›¼úY.“KoMŞdrato ,˜M.“Gross.Constructivš²!e“matc˜hing“methoMŞdology:‘KúAn“extension¡‘2ö and– ¿an“application“to“a“planning“problem.“RappMŞort“de“Rec•²!herc“he– ¿no.“838,–,GL.R.I.,“Univ.¡‘2ö de–¦fP²!aris-Sud,“1993.Œ‹* ‹ú- ıW‘ì Šn ı‘ì‘!íÍ[5]‘2ö M.–Z9F‘ÿerano²!v‘ÿdDa,›‡-Y.“KoMŞdrato ,˜M.“Gross.“Constructivš²!e“matc˜hing“methoMŞdology:‘E‚F‘ÿeormally¤ ™š‘2ö creativš²!e–ìor“in˜telligen˜t“inductiv˜e“theorem“pro˜ving?‘Ñ In“J.“Komoro˜wski,‘‡Z.“W.“Ras“(eds.)¡‘2ö MethošMŞdologies–Ùœfor“In•²!telligen“t–ÙœSystems“-“Pro˜c.“of“ISMIS'93,‘æiLecture“Notes“in“Arti cial¡‘2ö In²!telligence,–¦fV›ÿeol.“689,“476{485.“Springer-V˜erlag,“1993.¡‘!í[6]‘2ö B.–CÁDuv‘ÿdDal.“AbMŞduction“and“induction“for“explanation“based“learning.“ĞPr–ÿp¹o“c.‘g3Postc“on-¡‘2ö fer–ÿp¹enc“e–ò~Workshop“on“A¸\b›ÿp¹ductive“R˜e˜asoning“of“the“International“Confer˜enc˜e“on“L˜o˜gic¡‘2ö Pr–ÿp¹o“gr“ammingÍ,–¦fBudapMŞest,“1993.¡‘!í[7]‘2ö B.–<Duv‘ÿdDal.“Relationships“bMŞet•²!w“een›<mac“hine˜learning˜and˜abMŞductiv“e˜reasoning.˜ĞPr–ÿp¹o“c.‘tof¡‘2ö Eur–ÿp¹op“e“an–´€Working“Session“on“L–ÿp¹e“arning,‘ææEWSL-91Í,‘¸KLecture–„Notes“in“Computer“Sci-¡‘2ö ence,–¦fV›ÿeol.“482,“348{360.“Springer-V˜erlag,“1991.¡‘!í[8]‘2ö C.–öRouvš²!eirol,‘IêC.“N²#‘úÔCedellec.“Biais“pMŞour“les“systemes“incremen˜taux“guides“par“les“h˜y-¡‘2ö pMŞotheses.‘¦fĞA›ÿp¹ctes–êêdes“huitiemes“Journe˜es“F‘ÿ)r˜anc˜ophones“sur“l'Appr˜entissageÍ,‘¦f1993.¡‘!í[9]‘2ö C.–pìN²#‘úÔCedellec,‘£C.“Rouvš²!eirol.“HypMŞothesis“selection“biases“for“incremen˜tal“learning.“ĞPr‘ÿp¹o-¡‘2ö c–ÿp¹e“e“dings–ܬof“the“AAAI‘ÜmSpring“Symp›ÿp¹osium“Series“workshop“on“Issues“for“Incr˜emental¡‘2ö L–ÿp¹e“arningÍ,‘¦f1993.¡‘sç[10]‘2ö C.–öÿRouv²!eirol,› %H.“Ade,˜L.“De“Raedt.“Bottom“up“Generalization“in“ILP‘ÿe.“ĞPr–ÿp¹o“c“e“e“dings‘5of¡‘2ö the–êêIJCAI-93“workshop“on“ILPÍ,–¦f59{70,“1993.¡‘sç[11]‘2ö P‘ÿe.–ëªFlacš²!h.“Predicate“in˜v˜en˜tion“in“inductiv˜e“data“engineering.“ĞPr–ÿp¹o“c.›?Eur“op“e“an˜Confer“enc“e¡‘2ö on–ä[Machine“L–ÿp¹e“arningÍ,›ÂLecture–‰Notes“in“Arti cial“In²!telligence,˜V›ÿeol.“667.“Springer-V˜erlag,¡‘2ö 1993.¡‘sç[12]‘2ö G.–¨üLe“Blanc.“BMWk“revisited“{“Generalization“and“F‘ÿeormalization“of“an“algorithm“for¡‘2ö detecting– drecursiv²!e“relations“in“term“sequences.‘ ¯In“F.“Bergadano,‘%ãL.“De“Raedt“(eds.)¡‘2ö ĞPr–ÿp¹o“c.–zSeventh“Eur–ÿp¹op“e“an›zConfer“enc“e˜on˜Machine˜L“e“arning,‘©ECML-94Í,‘DLSpringer-V‘ÿeerlag,¡‘2ö 1994.Ÿ34‘sçÒCon•¦ttact‘2P“erson¡‘sçÍC²#‘úÔCeline‘¦fRouv²!eirol¡‘sçLabMŞoratoire–¦fde“Rec•²!herc“he–¦fen“Informatique“(LRI)¡‘sçInference–¦fand“Learning“Group¡‘sçUniv•²!ersit²#‘úÔCe›¦fP“aris˜Sud¡‘sçB^‘ú†fat‘¦f490¡‘sçF-91405–¦fORSA‘ÿeY“C²#‘úÔCedex¡‘sçF‘ÿerance¡‘sçEmail:‘İİceline@lri.fr¡‘sçT‘ÿeel:‘İİ+33–¦f1“69416462¡‘sçF‘ÿeax:‘İİ+33–¦f1“69416586¡Œøiƒ’À;è‹ú-Οó'ò"V ó3 cmbx10ó%ı': ó3 cmti10ó"Kñ`y ó3 cmr10ù)ßßßßßßß