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alexdjalali/OT
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############################################################################################# ############################################################################################# ############################################################################################# AUTHOR: Alex Djalali COMPANY: Stanford University EMAIL: [email protected] WEBSITE: http://www.stanford.edu/~djalali/ ############################################################################################# ############################################################################################# ############################################################################################# This is the python implementation to the set-theoretic solution I give for the ranking problem in Partial Order Optimality Theory, which can be stated as follows: Allowing for free variation, given a finite set of input/output pairs, i.e., a dataset, that a speaker knows to be part of some language, how can learn the set of all grammars under some constraint set compatible with that dataset? ############################################################################################# ############################################################################################# #############################################################################################
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