Geração de classificadores
Generalização de exemplos
Generalização de exemplos
Generalização de exemplos
Representação das famílias
• Precisamos de uma descrição para as famílias
• Podemos representar o DNA e o RNA por
seqüências de a, c, g, t ou u
• Em linguagens formais:
– Um conjunto de seqüências formam uma
linguagem
– linguagens são descritas por gramáticas
Uma gramática
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Frase ::= sujeito predicado
sujeito ::= artigo nome
artigo ::= a | o
nome ::= cão | moça | dia
predicado ::= verbo adjetivo
verbo ::= está | estava
adjectivo ::= feliz | triste
Gramática
• Reconhecimento
• Geração
• Árvore sintática
Classes gramaticais (cont.)
• Regulares:
– Aa|aB
• Livres de Contexto:
– AaBCfd
• Sensíveis ao Contexto:
– aADaBCfd
Gramática regular
• S ::= a S | u S | g S | c S | a | u | g | c
• Ex: uaggcuacgccagcau
Gramática livre de contexto
• S ::= a S u | u S a | c S g | g S c | 
Gramática livre de contexto
• S ::= a S u | u S a | c S g | g S c | A
• A ::= A a | A u | A c | g A | a | u | c | g
Gramática livre de contexto
• S ::= a S u | u S a | c S g | g S c | SS
SCFG e estrutura secundária
(slide de Ariane Machado Lima)
Gramática sensível ao contexto
Gramática sensível ao contexto
• A ::= a z B | a m B
• zB ::= zul
• mB ::= marelo
Classes gramaticais
• Diferentes complexidades
• Regular já é interessante:
– gramática de seqüência clonada
– HMM
Gramáticas estocásticas
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S ::= Prom SeqCod [1]
Prom ::= TATA Seq [0.6]
...
SeqCod ::= Cod SeqCod [0.998]
SeqCod ::= Stop [0.002]
Cod ::= Lys [0.03]
Cod ::= Asp [0.035]
...
Resultados: Data searching
• NLL- score:
– Negative Log Likelihood
-log (P(Seq | gramática))
– Dependente do tamanho da seqüência de teste
• mais precisamente do número de produções
utilizados
• em GRE numero de produções igual ao tamanho
– Precisa de normalização
Z- score
• Tenha uma amostra positiva e uma negativa
• Para cada tamanho de seq negativa (número de produções),
calcule o NLL médio negativo
• Pontos não cobertos -> interpolação
• Para cada seq da amostra (+ e -), calcule seu Z-score:
(NLL(X) – NLLmed,neg,tam=x )
Ztam=x (X)= -----------------------------------DesvioPadrão(NLLneg,tam=x)
• Plote esses valores em um gráfico Z x nr seq
• Encontre um limiar que separe as amostras + e – 3,8 é o mais utilizado
Gramáticas regulares vs. HMM
• gramáticas regulares e HMM tem poder
semelhante de expressão
• dada uma HMM podemos desenhar uma
gramática regular estocástica que gera a
mesma distribuição de probabilidades
Inferência gramatical – gramáticas
regulares
• gramáticas podem ter sua arquitetura inferida
automaticamente a partir de um conjunto de
sequências
– árvore de prefixos
– generalizações por junção de nós
• probabilidades podem ser inferidas
conjuntamente ou em separado