Techniques are disclosed for generating a sequence of symbols based on input data for a neuro-linguistic model. The model may be used by a behavior recognition system to analyze the input data. A mapper component of a neuro-linguistic module in the behavior recognition system receives one or more normalized vectors generated from the input data. The mapper component generates one or more clusters based on a statistical distribution of the normalized vectors. The mapper component evaluates statistics and identifies statistically relevant clusters. The mapper component assigns a distinct symbol to each of the identified clusters.
신경 언어 모델에 대한 입력 데이터에 기초하여 심벌들의 시퀀스를 생성하는 기법들이 개시되어 있다. 이 모델은 입력 데이터를 분석하기 위해 행동 인식 시스템에 의해 사용될 수 있다. 행동 인식 시스템에서의 신경 언어 모듈의 매퍼 컴포넌트는 입력 데이터로부터 생성된 하나 이상의 정규화된 벡터들을 수신한다. 매퍼 컴포넌트는 정규화된 벡터들의 통계적 분포에 기초하여 하나 이상의 클러스터들을 생성한다. 매퍼 컴포넌트는 통계들을 평가하고 통계적으로 관련성있는 클러스터들을 식별한다. 매퍼 컴포넌트는 식별된 클러스터들 각각에 별개의 심벌을 할당한다.