Wydobywanie informacji oraz cech tekstów: tworzenie prostych statystyk Część 1 Jan Kocoń, 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
Wydobywanie informacji z tekstów Kompetencje Informatyka Eksploracja danych NLP Lingwistyka Wiedza dziedzinowa Plan Czwartek Część 1: LEM Część 2: MeWex, TermoPL Piątek Analiza semantyczna tekstów Narzędzia: Topic, WebSty Forum
Centrum Technologii Językowych Narzędzia językowe aplikacje zbudowane w różnorodnych technologiach C++, Java, Python, R, Perl, Haskell, 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
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 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: http://ws.clarin-pl.eu przykłady w Javie, Python efektywność przetwarzania Zasoby obliczeniowe są zawsze ograniczone Warsztaty to bardzo trudny model przetwarzania 4
Proste narzędzia, ale skomplikowane http://ws.clarin-pl.eu
LEM = System eksploracji tekstów literackich http://ws.clarin-pl.eu/lem.shtml Opracowywany przez we współpracy z Instytutem Badań Literackich Polskiej Akademii Nauk Maciej Maryl, Maciej Piasecki, Tomasz Walkowiak
LEM http://ws.clarin-pl.eu/lem.shtml LEM = Literary Exploratory Machine Złożone metody. prosta funkcjonalność
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
Tagowanie morfosyntaktyczne http://ws.clarin-pl.eu/tager.shtml Morfeusz + WCRFT2, MorphoDiTa tokenizacja forma bazowa znacznik, tagset NKJP: http://nkjp.pl/poliqarp/help/ense2.html <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>
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.
Wydobywanie statystyk z korpusów http://ws.clarin-pl.eu 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
Wydobywanie statystyk z korpusów http://ws.clarin-pl.eu 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 11242 1299 100 0 100 84 151 465 0 0 0 0 0 0 150 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
Nazwy własne Liner2 http://ws.clarin-pl.eu/ner.shtml narzędzie do rozpoznawania i znakowania nazw własnych oraz wyrażeń temporalnych w tekście modele:
Wydobywanie statystyk z korpusów http://ws.clarin-pl.eu 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
Słowosieć (plwordnet) Elektroniczny słownik relacyjny, rodzaj tezaurusa Podstawy teoretyczne: Princeton WordNet Pochodzenie: Politechnika Wrocławska, 2005-2018 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)
Proces budowy Słowosieci Kto tworzy Słowosieć? zespół polonistów i anglistów informatycy, specjaliści od przetwarzania języka sztuczna inteligencja (narzędzia półautomatyczne)
Proces budowy Słowosieci Korpus Słowosieci 2 mld tokenów wyróżnić znaczenia siatka haseł (słowa najczęstsze) n.a. - przykłady `o zwierzętach: użycia gryźć -> używając wyróżnianie zębów znaczeń, przykłady typowe, 10 znaczeń (Marek) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 `o zjawiskach pogodowych (np. mrozie): gryźć `o owadach: gryźć `o wyrzutach sumienia: gryźć `o ludziach: dokuczać, szkodzić komuś Przykłady użycia wyrazu kąsać narzędzia komputerowe konkordancer korpusu automatyczne przykłady użycia
Zawartość Słowosieci Ponad 191 tys. słów (lematów) jedno- i wielowyrazowych = ok. 287 tys. znaczeń (jednostek leksykalnych) Opisanych ponad 635 tys. relacjami jednostek i synsetów Ok. 230 tys. haseł polsko-angielskich Ok. 80 tys. jednostek z anotacją emotywną Ponad 163 tys. definicji Ponad 73 tys. przykładów użycia
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} hiperonim {zakochanie 1, zadurzenie 1} Relacje konstytutywne podstawa konstrukcji synsetu, współdzielone i relatywnie częste Dodatkowe rozróżnienia: rejestr stylistyczny, aspekt
Relacje synsetów Hiponimia Najważniejsza z relacji synsetów 66% instancji wszystkich relacji synsetów kościec każdego wordnetu
Przeglądanie relacji synsetów hiperonimy
Przeglądanie relacji synsetów hiponimy
Ujednoznacznianie znaczeń http://plwordnet.pwr.wroc.pl/wordnet/ http://ws.clarin-pl.eu/wsd.shtml
Wydobywanie statystyk z korpusów http://ws.clarin-pl.eu 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
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 80 000 oznakowanych jednostek.
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.
Analiza emotywna tekstu tiny.cc/clarinemo
Wydobywanie statystyk z korpusów http://ws.clarin-pl.eu Charakterystyka czasownikowe, zaimkowe, Polaryzacja emocjonalna, wartościowanie emocji Częstości wystąpień w tekstach Prus Faraon tokeny czas1oslpoj czas1oslmn czas2oslpoj czas2oslmn czas3oslpoj czas3oslmn 257490 2546 535 2421 463 18937 5105 zaim1oslpoj zaim1oslmn zaim2oslpoj zaim2oslmn zaim3oslpoj zaim3oslmn 1586 436 1021 299 3493 1259 polneu polpos polneg 98671 7101 11726 błąd nieszczęście szczęście strach zaufanie złość użyteczność radość krzywda 2951 4003 3598 2010 2206 4813 3166 4701 4133 zaskoczenie czymś nieużytecz cieszenie się na coś nieprzewidy smutek piękno wiedza ność niewiedza wstręt dobro oczekiwanego wanym brzydota prawda 4055 1237 815 3648 1345 3032 1676 244 110 643 249
Dziękuję bardzo za uwagę ws.clarin-pl.eu
LEM - ćwiczenia Przykładowy zbiór plików http://ws.clarin-pl.eu/lem.shtml http://ws.clarin-pl.eu/k.zip 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