TDDD02 Språkteknologi för informationssökning (2016) Ordpredicering. Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap

Transkript

1 TDDD02 Språkteknologi för informationssökning (2016) Ordpredicering Marco Kuhlmann Institutionen för datavetenskap

2 Ordpredicering Ordpredicering innebär att föreslå eller välja ord i en given kontext.

3 Tillämpningar av ordpredicering höja effektiviteten vid textinmatning föreslå ytterligare aller alternativa söktermer uppmärksamma och korrigera stavfel ge stöd till funktionshindrade

4 Översikt över momentet n-gram-modeller för att föreslå det nästa ordet utifrån de föregående orden redigeringsavstånd för att föreslå alternativa stavningar

5 N-gram-modeller

6 Ordpredicering Ordpredicering innebär att föreslå eller välja ord i en given kontext.

7 Shannons spel Shannons spel liknar Hänga gubbe förutom att det är inte roligt man får bara gissa ett tecken i taget Claude Shannon ( )

8 Shannons spel, nu med ord Olika ord har olika stora sannolikheter att dyka upp som nästa ord, givet de föregående orden. P(hus ett) > P(ett hus) För att predicera nästa ord kan vi välja det ord som har den största sannolikheten bland alla möjliga ord w: predicerat ord = argmax w P(w föregående orden)

9 Betingade sannolikheter exempel: aktuellt ord = hus P(hypotes evidens) exempel: föregående ord = ett

10 Markov-modell Sannolikheten för varje ord är endast beroende av det närmast föregående ordet. Sannolikheten för en hel mening ges av produkten av alla dessa sannolikheter. P(w 1, w 2, w 3 ) P(w 2 w 1 )P(w 3 w 2 ) Hur börjar en mening? Hur slutar en mening? beginning-of-sentence, end-of-sentence Андрéй Мáрков ( )

11 Markov-modell med BOS och EOS beginning-of-sentence P(w 1, w 2, w 3 ) P(w 1 BOS)P(w 2 w 1 )P(w 3 w 2 )P(EOS w 3 ) end-of-sentence

12 Språkmodeller En språkmodell är en sannolikhetsmodell för meningar. Den tilldelar en sannolikhet till varje mening (sekvens av ord). Sannolikheterna i en språkmodell uppskattas utifrån data i stora textmängder. Texter som samlats in för språkvetenskapliga eller språkteknologiska syften kallas korpusar.

13 N-gram-modeller Ett n-gram är en sekvens av n ord. unigram, bigram, trigram, kvadrigram En n-gram-modell är en språkmodell där sannolikheten för varje ord är endast beroende av de n 1 föregående orden. Markov-modell = bigram-modell

14 Ingredienserna i en bigram-modell V P(w c) en mängd möjliga ord; modellens vokabulär en sannolikhet som anger hur troligt det är att observera ordet w efter kontext-unigrammet c en sannolikhet för varje kombination av ett ord w och en kontext c

15 Ingredienserna i en n-gram-modell n V P(w c) modellens ordning (1 = unigram, 2 = bigram, ) en mängd möjliga ord; modellens vokabulär en sannolikhet som anger hur troligt det är att observera ordet w efter kontext-(n 1)-grammet c i en unigram-modell: P(w 1 ) kontext: ingen i en bigram-modell: P(w 2 w 1 ) kontext: unigram i en trigram-modell: P(w 3 w 1 w 2 ) kontext: bigram

16 Slumpa fram meningar i en bigram-modell Välj ett ord w 1 med sannolikhet P(w 1 BOS). Välj ett ord w 2 med sannolikhet P(w 2 w 1 ). Välj ett ord w 3 med sannolikhet P(w 3 w 2 ). Och så vidare, tills man väljer EOS.

17 Skattning av n-gram-modeller

18 Vilka sannolikheter behöver skattas? P(w 1 ) P(w 2 w 1 ) P(w 3 w 1 w 2 ) unigram-modell bigram-modell trigram-modell

19 ML-skattning av bigramsannolikheter f(w 1 w 2 ) antalet förekomster av bigrammet w 1 w 2 f(w 1 ) antalet förekomster av unigrammet w 1 viktigt att förstå varför dessa är lika!

20 Övningsuppgift I en korpus som omfattar ord hittar vi ordet det 1500 gånger, ordet är 1800 gånger, sekvensen det är 250 gånger, ordet sägs 10 gånger, och sekvensen det sägs 0 gånger. Skatta följande sannolikheter med ML-metoden: unigramsannolikheten P(det) bigramsannolikheten P(är det) bigramsannolikheten P(sägs det)

21 Problem med ML-skattning Shakespeares verk innehåller ca olika ord. Det finns 961 miljoner olika bigram med dessa ord. I hans texter hittar vi bara olika bigram. Detta betyder att 99,97% av alla teoretiskt möjliga bigram har frekvens 0. I en bigram-modell kommer varje mening som innehåller ett sådant bigram få sannolikhet 0.

22 ML-skattning med addera-ett utjämning f(w 1 w 2 ) antalet förekomster av bigrammet w 1 w 2 f(w 1 ) antalet förekomster av unigrammet w 1

23 ML-skattning med addera-k-utjämning f(w 1 w 2 ) antalet förekomster av bigrammet w 1 w 2 f(w 1 ) antalet förekomster av unigrammet w 1

24 Interpolering och backoff Interpolering kombinera sannolikheter från flera n-gram-modeller: λ 3 P(w 3 w 1, w 2 ) + λ 2 P(w 3 w 2 ) + λ 1 P(w 3 ) Backoff använd trigram-modellen om tillräckligt mycket data finns, annars bigram-modellen, sist unigram-modellen

25 Okända ord Förutom nya n-gram kan en ny text även innehålla okända ord. En vanlig teknik för att hantera dessa är att under träningen ersätta den första förekomsten av varje ord med låtsasordet UNK. unknown word Vid skattning kommer då en del av sannolikhetsmassan reserveras för okända ord. När man räknar ut sannolikheten för en ny mening kan man sedan ersätta alla okända ord med ordet UNK.

26 Utvärdering av språkmodeller

27 Två sorters utvärderingar Extrinsisk utvärdering (in vivo) mäter hur bra modellen är på att hjälpa oss lösa den uppgift som vi är intresserade i, t.ex. stavningkorrektur mest relevant utvärdering, dyr Intrinsisk utvärdering (in vitro) mäter kvalitén hos modellen med hjälp av något mått som förhoppningsvis approximerar den extrinsiska utvärderingen billig, mindre relevant utvärdering

28 Utvärdering av språkmodeller Träna en språkmodell på en träningsmängd och använd den för att beräkna sannolikheten för en testmängd. Om träningsmängden och testmängden inte är alltför olika bör båda få ungefär lika hög sannolikhet. Intuition: Efter att ha sett träningsmängden borde vi inte bli alltför överraskade när vi ser testmängden. mått på överraskning = logaritm av sannolikhet

29 Varför inte använda sannolikheter direkt? Problem Eftersom sannolikheten för en text är produkten av sannolikheterna för de ingående orden blir den mindre ju längre texten blir. Detta gör det svårt att jämföra texter av olika längd. Lösning Normalisera med avseende med texternas längd. Detta skulle kräva att vi räknar ut det geometriska medelvärdet av de ingående sannolikheterna. Enklare alternativ: entropi.

30 Entropi Entropi mäter oförutsägbarheten hos en text. Med vår språkmodell som utgångspunkt, hur överraskade är vi (i genomsnitt per ord) när vi läser texten?

31 Ett mått på hur överraskade vi är 5 3,75 log p 2,5 1, ,25 0,5 0,75 1 p

32 Entropi i en bigram-modell Entropi mäter oförutsägbarheten hos en text. I en bigram-modell kan vi approximera en texts oförutsägbarhet genom att summera över alla bigram-oförutsägbarheter. ( 1,..., ) = 1 log 2 ( 1 ) =1

33 Entropi på språkliga data bra språkmodell = låg entropi Wall Street Journal, trigram-modell: 6,77 dålig språkmodell = hög entropi Wall Street Journal, unigram-modell: 9,91

34 Entropi och utjämning När vi använder utjämning gör vi en omfördelning av sannolikhetsmassan till observationer som vi aldrig gjort. Detta kommer lämna en mindre del av sannolikhetsmassan kvar till de observationer som vi faktiskt gjort under träningen. Om vi utvärderar den tränade modellen på träningsmängden kommer därför dess entropi vara högre än utan utjämning.

35 Redigeringsavstånd

36 Ordpredicering Ordpredicering innebär att föreslå eller välja ord i en given kontext.

37 Stavningskorrektur Många felstavade ord är ganska lika de rättstavade orden; det är bara enskilda tecken som har förändrats. lingvisterma, word prefiction Givet ett felstavat ord vill vi kunna föreslå ett eller flera liknande ord och föreslå de mest sannolika av dessa.

38 Redigeringsavstånd Vi kan mäta likheten mellan två ord genom att räkna antalet operationer som krävs för att överföra det ena till det andra. Här antar vi följande redigeringsoperationer: insertion deletion substitution lägga till in ett tecken ta bort ett tecken ersätt ett tecken med ett annat

39 Exempel Hur många operationer krävs för att göra om intention till execution? intention ta bort i ersätt n med e ersätt t med x lägg till c ersätt n med u ntention etention exention execntion execution

40 Bokstavslänkningar i n t e * n t i o n * e x e c u t i o n i n t e n * t i o n e x * e c u t i o n

41 Probabilistisk stavningskorrigering P(R F) = P(F R) P(R) P(R F) kan användas för att ranka olika hypoteser om vilket rättstavat ord R som kan ha varit avsett givet ett felstavat ord F. P(R) är apriorisannolikheten för det rättstavade ordet; den kan ges av en språkmodell (unigram, bigram, trigram, ). P(F R) betecknar sannolikheten för att R har förvanskats till F; den kan baseras på redigeringsoperationer. högre redigeringsavstånd = lägre sannolikhet

42 Levenshtein-avstånd För varje redigeringsoperation definieras en kostnad: Kostnaden för insertion och deletion är 1. Kostnaden för substitution är 0 om den nya bokstaven är samma som den gamla, och 1 i alla andra fall. Levenshtein-avståndet mellan två ord är den lägsta möjliga kostnaden för att föra över det ena ordet till det andra.

43 Andra avståndsmått I praktiken används ofta mera finkorniga vikter. s istället för a är vanligare än d istället för a Vi kan fortfarande använda samma algoritm; det enda som vi måste anpassa är kostnadsberäkningen. Ett ännu mera realistiskt mått är Damerau Levenshtein-avstånd. tillåter även att byta ut bokstäver

44 Beräkna Levenshtein-avståndet Vi söker en sekvens av operationer som transformerar det ena ordet till det andra och som har lägsta möjliga kostnad. Problem: Det kan finnas ett stort antal olika sekvenser med olika kostnader; sökrymden för detta problem är mycket stor. Men vi vill ju bara ha sekvenser med lägsta möjliga kostnad! Dynamisk programmering: Lösa komplexa problem genom att kombinera lösningar till delproblem. Wagner Fisher-algoritm

45 Sammanfattning Ordpredicering = föreslå eller välja ord i en given kontext Tillämpningar: föreslå alternativa söktermer, effektivisera inmatningen, uppmärksamma eller korrigera stavfel Centrala begrepp: Markov-antagande, n-gram-modell, unigram, bigram, trigram, entropi, Levenshtein-avstånd Läsanvisningar: JM , och 5.9; ej 4.5.2, 4.5.3, 4.7.1

46 Att beräkna Levenshtein-avståndet (extramaterial)

47 Levenshtein-avstånd Levenshtein-avståndet mellan två ord är den lägsta möjliga kostnaden för att föra över det ena ordet till det andra med hjälp av följande redigeringsoperationer: insertion lägger till ett tecken till källordet; kostnad: 1 kr deletion tar bort ett tecken från källordet; kostnad: 1 kr substitution ersätter ett tecken i källordet med ett annat; kostnad: 0 kr om tecknen är lika, annars 1 kr

48 Exempel Levenshtein-avståndet mellan intention till execution är högst 5: intention ta bort i ntention 1 kr ersätt n med e etention 1 kr ersätt t med x exention 1 kr lägg till c execntion 1 kr ersätt n med u execution 1 kr

49 Flera möjligheter i n t e * n t i o n * e x e c u t i o n i n t e n * t i o n e x * e c u t i o n

50 Beräkna Levenshtein-avståndet Vi söker en sekvens av operationer som transformerar det ena ordet till det andra och som har lägsta möjliga kostnad. Problem: Det kan finnas ett stort antal olika sekvenser med olika kostnader; sökrymden för detta problem är mycket stor. Men vi vill ju bara ha sekvenser med lägsta möjliga kostnad! Dynamisk programmering: Lösa komplexa problem genom att kombinera lösningar till delproblem. Wagner Fischer-algoritm

51 Delproblem för Levenshtein-avståndet Givet ett ord source med m tecken och ett ord target med n tecken, definiera L(i, j) som Levenshtein-avståndet mellan de första i tecken i source och de första j tecken i target. Levenshtein-avståndet mellan source och target är alltså L(m, n). L(i, j)-värdena kan beräknas genom att fylla en tabell för allt större värden av i och j.

52 n o i t n e t n i # # e x e c u t i o n Vi vill överföra intention till execution.

53 L(0, 0) n o i t n e t n i # 0 # e x e c u t i o n Det kostar ingenting att överföra en sekvens av noll tecken till en sekvens av noll tecken.

54 L(i, 0) n 9 o 8 i 7 t 6 n 5 e 4 t 3 n 2 i 1 # 0 # e x e c u t i o n Vi kan överföra intention till den tomma sekvensen genom att ta bort alla tecken, ett efter ett.

55 L(0, j) n 9 o 8 i 7 t 6 n 5 e 4 t 3 n 2 i 1 # # e x e c u t i o n Vi kan överföra den tomma sekvensen till execution genom att infoga alla tecken, ett efter ett.

56 L(4, 3) n o i t n e t n i # # e x e c u t i o n I det allmänna fallet finns tre möjliga operationer. Vi vill välja den som har lägst kostnad.

57 L(4, 3) n o i t n e t n i # # e x e c u t i o n Hur kan vi överföra inte till exe? Möjlighet 1: Ta bort e och överför int till exe.

58 L(4, 3) n o i t n e t n i # # e x e c u t i o n Hur kan vi överföra inte till exe? Möjlighet 2: Överför inte till ex och lägg till e.

59 L(4, 3) n o i t n e t n i # # e x e c u t i o n Hur kan vi överföra inte till exe? Möjlighet 3: Ersätt e med e och överför int till ex.

60 L(4, 3) n o i t n e t n i # # e x e c u t i o n Substitution är billigast i det här fallet.

61 L(9, 9) n o i t n e t n i # # e x e c u t i o n Levenshtein-avståndet för det här exemplet är 5.

62 n o i t n e t n i # # e x e c u t i o n Genom att följa backpointers kan vi rekonstruera operationerna.