Wydobywanie informacji oraz cech tekstów: analiza frekwencyjna

Transkrypt

1 Wydobywanie informacji oraz cech tekstów: analiza frekwencyjna Maciej Piasecki, Tomasz Walkowiak Politechnika Wrocławska Grupa Naukowa G4.19 Katedra Inteligencji Obliczeniowej Wydział Informatyki i Zarządzania Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Tomasz.Walkowiak@pwr.edu.pl

2 Wydobywanie informacji z tekstów Kompetencje Informatyka Eksploracja danych NLP Lingwistyka Wiedza dziedzinowa Plan Analiza frekwencyjna słowa, nazwy, znaczenia: LEM Analiza kolokacji i terminologii: MeWex, TermoPL, HASK Analiza stylometryczna: WebSty Statystyczna analiza semantyczna tematy i grupy tematyczne: rozszerzone WebSty klasyfikacja semantyczna: a la carte (dla indywidualnych potrzeb)

3 Centrum Technologii Językowych Narzędzia językowe aplikacje zbudowane w różnorodnych technologiach C++, Java, Python, R, Perl, Haskel, Julia złożony proces instalacji różnorodne interfejsy trudność w tworzeniu potoków przetwarzania Integracja zasobów i usług w oparciu o usługi sieciowe (REST) dostęp poprzez aplikacje webowe brak konieczności ściągania i instalowania Infrastruktura chmura obliczeniowa 3

4 Możliwości wykorzystania Utworzone aplikacje webowe są do państwa dyspozycji służymy pomocą w ich obsłudze w zrozumieniu zasad ich działania/użytych metod nie tylko w ramach warsztatów: webserwisy@clarin-pl.eu lub uzytkownicy@clarin-pl.eu Jeżeli nie spełniają one państwa potrzeb, to możemy: zbudować potrzebną aplikacje badawczą na bazie istniejących usług przetworzyć korpus za pomocą usług CTJ Clarin-PL Możecie państwo samodzielnie wykorzystać usługi API REST-owe: przykłady w Javie, Python Zasoby obliczeniowe są zawsze ograniczone Warsztaty to bardzo trudny model przetwarzania 4

5 Proste narzędzia, ale skomplikowane

6 LEM = System eksploracji tekstów literackich Opracowywany przez we współpracy z Instytutem Badań Literackich Polskiej Akademii Nauk Maciej Maryl, Maciej Piasecki, Tomasz Walkowiak

7 LEM LEM = Literary Exploratory Machine Złożone metody. prosta funkcjonalność

8 Załadowanie korpusów Różnorodność formatów txt różnorodne kodowanie znaków doc, docx (pptx, xlslx), odt, rtf, html, pdf Apache Tika do konwersji Różnorodność źródeł ZIP Lokalny plik, URL, prywatna chmura Problemy Zip wersje, struktura Konwersje automatyczne: kolumny wzory, obrazy, tabele nagłówki, stopki

9 Tagowanie morfosyntaktyczne Morfeusz + WCRFT2, MorphoDiTa tokenizacja lemat (forma hasłowa, podstawowa forma morfologiczna) znacznik, tagset NKJP: <chunk id="ch1" type="p"> <sentence id="s1"> <tok> <orth>wysoka</orth> <lex disamb="1"> <base>wysoki</base> <ctag>adj:sg:nom:f:pos</ctag></lex> </tok> <ns/> <tok> <orth>,</orth> <lex disamb="1"><base>,</base> <ctag>interp</ctag></lex> </tok> <tok> <orth>kształtna</orth> <lex disamb="1"><base>kształtny</base> <ctag>adj:sg:nom:f:pos</ctag></lex> </tok> <ns/> <tok> <orth>,</orth> <lex disamb="1"><base>,</base> <ctag>interp</ctag></lex> </tok> <tok> <orth>z</orth> <lex disamb="1"><base>z</base> <ctag>prep:gen:nwok</ctag></lex> </tok> <tok> <orth>twarzą</orth> <lex disamb="1"><base>twarz</base> <ctag>subst:sg:inst:f</ctag></lex> </tok>

10 LEM: lematyzacja Tekst przykładowy (Orzeszkowa, Szczęśliwa) Wysoka, kształtna, z twarzą myślącą, zimną nieco, ale pięknie zarysowaną i bardzo świeżą, w stroju pełnym smaku i powagi, siedzi pod rozłożystemi drzewami wspaniałego parku i myśli o tem, jaki ten park jest piękny, jaki ten dzień letni jest pogodny i jaka ona sama jest szczęśliwa. Rezultat lematyzacji (Orzeszkowa, Szczęśliwa) wysoki, kształtny, z twarz myśląca, zimny nieco, ale pięknie zarysować i bardzo świeży, w strój pełny smak i powaga, siedzieć pod rozłożystemi drzewo wspaniały park i myśleć o tema, jaki ten park być piękny, jaki ten dzień letni być pogodny i jaki on sam być szczęśliwy.

11 Wydobywanie statystyk z korpusów Wyznaczanie części mowy (Orzeszkowa, Kto winien) Nie nie qub była być praet już już qub młodą młody adj,, interp lecz lecz conj twarz twarz subst jej on ppron3 zachowała zachować praet delikatność delikatność subst rysów rys subst i i conj cery cer subst,, interp kibić kibić subst

12 Wydobywanie statystyk z korpusów Charakterystyka czasownikowa (Orzeszkowa, Kto winien) Tokeny czas owni ki Czas 1os lp Czas 1os lm Czas 2os lp Czas 3os lp Czas czas 3os 3osl lp_m p_z Czas 3os lp_n czas 3os lm_ m Czas 3os lm_z Czas 3os lm_n Statystyki lematów i znaczników w tagsecie NKJP Czas 3os lm Czas 2os lm czas bezo kolic znik człowiek 36 ale 34 o 34 życie 33 od 33 oko 32 subst:sg:gen:m3 122 subst:sg:nom:f 119 subst:sg:gen:n 115 subst:sg:nom:n 111 prep:gen 107 prep:gen:nwok 105

13 Nazwy własne Liner2 narzędzie do rozpoznawania i znakowania nazw własnych oraz wyrażeń temporalnych w tekście modele:

14 Wydobywanie statystyk z korpusów Wyszukanie nazw własnych (Żuławski, Veneri et romae) Statystki nazw własnych Adrjatyku Afrodyty Albano Albańskich Alpach Amfiteatrowi Flawjusza Asklepjosa Augusta Baedeker Baedekera Berniniego Bibljoteki Augusta Bogu Borghese Cavour Rzym Rzym 19 Palatynie Palatyn 13 Kapitolu Kapitol 7 Forum forum 6 Konstantyna Konstantyn 4 Koloseum Koloseum 3 Piotra Piotr 3 Słońce słońce 3 Via Sacra via sacrum 3 Baedeker Baedeker 2 Grecji Grecja 2 Kastora Kastor 2 Marka Aureljusza Marek aureljusza 2

15 Słowosieć (plwordnet) Elektroniczny słownik relacyjny, rodzaj tezaurusa Podstawy teoretyczne: Princeton WordNet Pochodzenie: Politechnika Wrocławska, Cel: bardzo obszerny opis systemu językowego z wykorzystaniem relacji leksykalno-semantycznych Opis czterech części mowy: czasowników, rzeczowników, przymiotników i przysłówków Zastosowanie: słownik (do użytku przez nieprofesjonalnego użytkownika) zasób leksykalny (do użytku przez badaczy języka z różnych dziedzin) baza danych (w przetwarzaniu języka naturalnego)

16 Proces budowy Słowosieci Kto tworzy Słowosieć? zespół polonistów i anglistów informatycy, specjaliści od przetwarzania języka sztuczna inteligencja (narzędzia półautomatyczne)

17 Proces budowy Słowosieci Korpus Słowosieci siatka haseł n.a. 2 mld - przykłady tokenów `o zwierzętach: użycia gryźć -> używając wyróżnianie (słowa zębów najczęstsze) znaczeń, przykłady typowe, `o 10 zjawiskach znaczeń pogodowych (Marek) (np. mrozie): gryźć narzędzia komputerowe `o owadach: gryźć wyróżnić znaczenia `o wyrzutach sumienia: gryźć `o ludziach: dokuczać, szkodzić komuś Przykłady użycia wyrazu kąsać konkordancer korpusu automatyczne przykłady użycia

18 Zawartość Słowosieci Ponad 191 tys. słów (lematów) jedno- i wielowyrazowych = ok. 288 tys. znaczeń (jednostek leksykalnych) Opisanych ponad 650 tys. relacjami jednostek i synsetów Ok. 248 tys. powiązań (haseł) polsko-angielskich Ok. 86 tys. znaczeń z anotacją emotywną Ponad 163 tys. definicji Ponad 73 tys. przykładów użycia

19 Synset Synset zbiór jednostek leksykalnych o wspólnych relacjach konstytutywnych, np. hiperonimii, holo/meronimii, jednostki zawarte w synsecie są uznawane za synonimy jest rodzajem skróconego zapisu, np. {afekt 1, uczucie 2} ¾hiperonim {zakochanie 1, zadurzenie 1} Relacje konstytutywne podstawa konstrukcji synsetu, współdzielone i relatywnie częste Dodatkowe rozróżnienia: rejestr stylistyczny, aspekt

20 Relacje synsetów Hiponimia Najważniejsza z relacji synsetów 66% instancji wszystkich relacji synsetów kościec każdego wordnetu

21 WordnetLoomViewer hiperonimy

22 WordnetLoomViewer hiponimy

23 Ujednoznacznianie znaczeń Słowosieć słownik semantyczny (`baza znaczeń ) WoSeDon program do ujednoznacznia znaczeń wyrazów w tekście ang. Word Sense Disambiguation

24 Wydobywanie statystyk z korpusów Ujednoznacznianie znaczeń leksykalnych WoSeDon (Żuławski, Veneri et romae) niespokojny niespokojny adj niespokojny.3(42:jak) sen sen subst spoczynek.2(23:st) sen.1(23:st) jakiejś jakiś adj jakowyś.1(42:jak) który.1(42:jak) jaki.1(42:jak) jakiś.1(42:jak) jakowy.1(42:jak) któryś.2(42:jak) jednej jeden adj pewien.1(42:jak) jeden.3(42:jak) nocy noc subst noc.2(25:czas) jesiennej jesienny adj jesienny.1(43:rel) Hiperonimy i hiponimy sen sen subst spoczynek.2(23:st) sen.1(23:st) proces fizjologiczny.1; odpoczynek.1 wypoczynek.1 spoczynek.1 relaks.1 drzemka.1 półsen.1; sen zimowy.1 hibernacja.1 diapauza zimowa.1; sen letni.1 estywacja.1 diapauza letnia.1; hibernacja.2;twardy sen.1 głęboki sen.1 mocny sen.1

25 Nastawienie emocjonalne ANOTACJA NASTAWIENIEM EMOCJONALNYM Emocje podstawowe radość, smutek, złość, strach, zaufanie, obrzydzenie, zaskoczenie czymś nieprzewidywanym i czekanie na coś miłego (Ekman 1992; Plutchik 1980) Wartości uniwersalne użyteczność / bezużyteczność, dobro drugiego człowieka / krzywda, prawda, wiedza / niewiedza, błąd, piękno / brzydota, szczęście i nieszczęście (Puzynina 1992) Nastawienie pozytywne (bardzo słabo), negatywne (bardzo słabo), neutralne, ambiwalentne. Ponad oznakowanych jednostek.

26 Nastawienie emocjonalne Dwójka anotatorów (lingwista i psycholog) dla każdej jednostki; Superanotator, którego decyzja jest rozstrzygająca w przypadku niezgodnych anotacji; Anotatorzy nie widzą wzajemnie swoich anotacji.

27 Analiza emotywna tekstu tiny.cc/clarinemo lub

28 Wydobywanie statystyk z korpusów Charakterystyka czasownikowe, zaimkowe, Polaryzacja emocjonalna, wartościowanie emocji Częstości wystąpień w tekstach Prus Faraon tokeny czas1oslpoj czas1oslmn czas2oslpoj czas2oslmn czas3oslpoj czas3oslmn zaim1oslpoj zaim1oslmn zaim2oslpoj zaim2oslmn zaim3oslpoj zaim3oslmn polneu polpos polneg błąd nieszczęście szczęście strach zaufanie złość użyteczność radość krzywda zaskoczenie czymś nieużytecz cieszenie się na coś nieprzewidy smutek piękno wiedza ność niewiedza wstręt dobro oczekiwanego wanym brzydota prawda

29 Dziękuję bardzo za uwagę ws.clarin-pl.eu

30 LEM - ćwiczenia Podkorpusy parlamentarne (wymaga zalogowania do ): Przykładowy zbiór plików Zadania Załadowanie zbioru musi to być pojedynczy plik zip Uruchomienie poszczególnych funkcji przetwarzania Pobranie pliku z rezultatami Rozpakowanie pliku Analiza poszczególnych rezultatów w na komputerze lokalnym za pomocą arkusza kalkulacyjnego lub edytora plików tekstowych