Dagens lektion. Mina forskningsintressen. Min bakgrund. Information Retrieval. Varför IR & disambiguering

Transkript

1 Information retrieval & ordbetydelsedisambiguering Leif Grönqvist Växjö universitet (Matematiska och systemtekniska institutionen) GSLT (Sveriges nationella forskarskola i språkteknologi) Göteborgs universitet (Institutionen för lingvistik) Dagens lektion 1. Inledning a) Varför jag ska lära er datalingvistik b) Varför IR är viktigt för er 2. Ordbetydelsedisambiguering a) Supervised b) Unsupervised 3. Information retrieval a) Vektormodellen b) Termviktning c) Olika IR-problem 1 2 Min bakgrund : 4-årig teknisk (electrical engineering) : M.Sc. (official translation of Filosofie Magister ) in Computing Science, Göteborg University : 62 points in mechanics, electronics, etc : Work at the Linguistic department in Göteborg Various projects related to corpus linguistics Some teaching on statistical methods (Göteborg, Växjö and Uppsala), Corpus linguistics and computational linguistics in Göteborg, Sofia, Beijing and Santiago de Cuba 1995: Consultant at Redwood Research, in Sollentuna, working on information retrieval in medical databases : Work at the department of Informatics in Göteborg (the Internet Project) : PhD Student in Computer Science / Language Technology Mina forskningsintressen Statistiska metoder i språkteknologi Korpuslingvistik (Jens) Maskininlärning (Torbjörn) Dolda Markovmodeller Vektorrymdsmodeller för lagring av semantisk information Samförekomststatistik Latent Semantic Indexing (LSI) Användning av lingvistisk information vid träning 3 4 Varför IR & disambiguering Ni läser nu en översiktskurs Hittills har ni sett: Grammatik(?) Pragmatik Taggning/parsning Och lite annat smått och gott IR har ofta hamnat inom AI som dataloger pysslat med svårt att använda riktig parsning Men datalingvister har mycket att tillföra! Ett stort och viktigt problem nu för tiden Information Retrieval Handlar om att lösa flera olika problem: AltaVista-stilen: Ge mig en massa som innehåller orden rymdfärjor och färdkost, i slumpvis ordning Traditionell IR: Ta fram alla som handlar om rymdfärjor och färdkost Ge mig alla som liknar det här et Ordna efter relevans Fråga-svar-system: Vem vann franska öppna 1982? Varför var det krig i Ruanda? 5 6 1

2 IR, forts. Övriga system och uppgifter Ge mig 10 bra nyckelord för det här et Ta fram en förkortad version av den här texten Flerspråkiga varianter av ovanstående Skriv frågor på ett språk och få svar på ett annat Fråga på ett språk och få på flera språk Multimodala system Sök även i ljud- och bildfiler Visa mig alla mål från dagens matcher i spanska ligan Leta upp stället när Boromir dör i filmen Sagan om ringen Problem att lösa Lagra stora mängder data () Identifiera och extrahera sökbar information, dvs. förstå en Skapa index för snabb åtkomst Tolka frågor (naturligt språk / nyckelordslista) Parsning Hur avancerade frågor vill man klara? Vanligt med frågemallar Vanligaste uppgifterna är alltså: Information retrieval: hitta en som matchar frågan Information extraction: hitta relevanta delar av en Question/answering: ge ett direkt svar på frågan 7 8 IR Komplikationer Folk är dåliga på att välja bra sökord Det kräver stor erfarenhet och förståelse Ibland är det mycket svårt ändå Många skriver in endast 1-2 ord som fråga Dokumenten man söker i, samt även sökfrågorna, innehåller stavfel Många ord är ambiguösa Dokumenten som är relevanta för en sökfråga kan ha helt olika innehåll i olika domäner Datamängder är ofta ostrukturerade eller på flera olika format Ordbetydelsedisambiguering Låt oss följa kapitel 17 i boken Problem: ord kan ha olika betydelse i olika kontexter Om vi kan hitta vilken betydelse det handlar om så kan det hjälpa oss att: Välja rätt parsning bland en massa möjliga parsträd Hitta om rätt sorts chips på nätet 9 10 Vad vill vi göra? För ett givet ord, t.ex. dishes Och en given uppsättning betydelser: 1. maträtter 2. disk, dvs smutsiga tallrikar och bestick För varje förekomst av dishes vill vi avgöra om det är 1. eller 2. Till vår hjälp har vi: Kontexten Ordklasstaggning? Lexikon? Träningsdata? Supervised learning Ett sätt att bygga ett program som kan disambiguera betydelser är att: Handkoda en träningskorpus Identifiera egenskaperna som kan ge rätt betydelse, t.ex. angränsande ord eller deras ordklass Träna upp igenkännaren så att egenskaperna i träningsdata avgör betydelsen för nya förekomster Två sätt att bygga en disambiguerare: Statistiska modeller: Vilken betydelse är den sannolikaste givet samtliga egenskaper hos förekomstens kontext Beslutsträd: hitta starka indikationer på den ena eller andra betydelsen, t.ex. ordet washing står omedelbart till vänster om dishes. Den starkaste vinner!

3 Beslutsträd: exemplet bass Feature-vektorer Fisk eller musikterm fish inom kontextfönstret striped bass guitar inom fönstret bass player piano inom fönstret tenor inom fönstret sea bass play/vb bass river inom fönstret Alternativ till beslutsträd Titta på de vanligaste innehållsorden i fönstret runt förekomsterna Träningsdata berättar vilka kombinationer som svarar mot respektive betydelse Bootstrapping Trist att handkoda tusentals förekomster Hearst och senare Yarowsky föreslår metod att undvika handkodning: 1. Välj (i förväg) ut ett eller flera fröord som är starka indikationer för respektive betydelse, t.ex. fish (bass fisk ) play (bass musik ) 2. Starta med en mängd okodade förekomster 3. Titta i kontexterna efter fröorden och koda de förekomster där de förekommer 4. Lägg till nya fröord, eventuellt på specifika positioner, genom att titta på de kodade förekomsterna 5. Gå till steg 3 om inte alla förekomster är kodade Yarowskys metod Bygger på två faktum One sense per collocation (viktigast) One sense per discourse (optionell) Fungerar mycket bra! Vanligt att bara använda den första Den andra verkar konstig men stämmer ofta! Vore trevligt att hitta fröorden automatiskt! Yarowsky föreslår två sätt: Titta i en ordbok Försök att använda ord som sällan förekommer i samma fönster Unsupervised methods Ett angreppssätt är agglomerativ klustring: 1. Gör ett kluster av varje förekomst 2. Slå ihop de två mest lika klustren 3. Fortsätt vid punkt 2. om mer än ett kluster finns kvar Problem: Hur avgör vi vilka kluster som är lika? Hur vet vi vilka delträd som svarar mot betydelser? Evaluering Handkodad guldstandard är bäst men tråkigt och dyrt att ta fram Kan vara bra att ge olika poäng för helt fel eller nästan rätt om vissa betydelser liknar varandra Alternativ till handkodning: pseudo-ord Välj ut två ord som liknar varandra lagom mycket Ersätt dem båda med en gemensam sträng Låt systemet disambiguera dem igen Det finns tävlingar i disambiguering: SENSEVAL Utvärderingskorpusar sätts samman av SENSEVAL

4 Information retrieval Bag of words Se på som en påse med oordnade ord Simpel men kraftfull modell Dokumentsamlingar blir då en samling ordpåsar Vektormodellen Antag att ordpåsarna innehåller n stycken signifikanta ord o 1 o n Ett d kan nu beskrivas som en vektor med n dimensioner en per signifikant ord På platserna som svarar mot ord som inte finns i d finns nollor På övriga platser finns nummer som svarar mot antalet förekomster med någon smart viktning Att välja ut de n orden kan göras på många sätt Vektormodellen, forts. När vi nu har en n-dimensionell vektorer för varje kan vi på samma sätt skapa frågevektorer: Fyll i ett värde på platserna i vektorn som svarar mot orden vi vill söka efter Sökning efter relevanta görs genom att titta vilka vektorer som är lika frågevektorn Bästa likhetsmåttet: cosinus för vinkeln mellan vektorerna Dessutom lätt att beräkna Termviktning Kvaliteten på sökningen kan förbättras med hjälp av termviktning Hur kan vi veta vilka termer som är viktiga? Lexikon? Knappast domänspecifika ord saknas ofta i lexikon Termfrekvens? Räcker inte riktigt Distribution i en? Ja Idf: Inverterad frekvens Idé: En term som förekommer i nästan alla är inte så viktigt för innehåller De viktiga termerna har hög totalfrekvens men finns i få Vi kombinerar termfrekvensen (tf) med idf för att få fram vikten: w i,j = tf i,j * idf i för term i i j, idf i = log(n/n i ) N = totala antalet n i = antalet som term i förekommer i Att välja de n termerna Kan vara smart att utföra stemming först Termviktningen är ett sätt att välja hur viktig varje term är Stopp-lista: Vanliga innehållslätta (synkategorematiska) ord bör tas bort Bättre resultat Resursbesparande Fortfarande svårt att välja ut termerna Latent Semantic Indexing (LSI) Istället för att välja termer med omsorg kan vi välja allihop! Därefter utförs en smart matematisk projicering Ett sätt kallas Singular Value Decomposition (SVD) Bibehåller avstånd mellan vektorer på bästa möjliga sätt Man väljer hur många dimensioner man vill ha kvar Likhet i flera steg kan uppnås! Vi kan hitta relevanta även om termen vi sökt efter inte finns i et

5 Andra sätt att öka precisionen Query expansion: Expandera sökfrågan med termer från en tesaurus Domänspecifika ord saknas oftast i tesaurusar Domänspecifika tesaurusar kan skapas automatiskt med hjälp av samförekomstanalys Relevansfeedback: När träfflistan kommer kan användaren få plocka bort oönskade Dessa kan användas som negativa sökvektorer Obs! Det är mycket enkelt att addera vektorer med olika mycket vikt Utvärdering Recall: Andel av de relevanta en som vi hittade Precision: Andel relevanta bland de vi hittade F-score: Väg samman Recall och Precision Funna Relevanta F-score Kan viktas för att favorisera precision eller recall: F = Vid lika prioritet fås: 1 α (1 α) + precision recall pr F = 2 r + p Olika informationsbehov värderar recall och precision olika Problem med utvärderingen Vi vet sällan hur många relevanta det finns Relevans är inte binär Hur många skall vi ta fram när man söker? Hur kan vi väga in rankingen på ett bra sätt? Vi kan beräkna precision vid olika antal träffar: Precision vid 5: 1,0 Precision vid 20: 0,7 Precision vid 100: 0,3 Lite svårt att bedöma Tänk om det bara finns 30 relevanta? Andra intressanta IR-uppgifter Dokumentklassificering: eventuellt hierarkisk Dokumentklustring: hitta naturliga kluster Filtrering: ta bort spam t.ex. Textsegmentering: hitta innehållshomogena bitar av en text Textsummering: Skapa en sammanfattning av en text automatiskt Nyckelordsextraktion: ta fram relevanta nyckeord för ett 29 5