Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Adaptacyjność a skalowalność map dokumentów M.A. Kłopotek, S.T.Wierzchoń, K.Ciesielski, M.Dramiński, D.Czerski Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Adaptacyjność a skalowalność map dokumentów M.A. Kłopotek, S.T.Wierzchoń, K.Ciesielski, M.Dramiński, D.Czerski Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii."— Zapis prezentacji:

1 Adaptacyjność a skalowalność map dokumentów M.A. Kłopotek, S.T.Wierzchoń, K.Ciesielski, M.Dramiński, D.Czerski Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk Zakopane,

2 Agenda Motywacja Charakterystyka nowej wyszukiwarki Architektura Interfejs użytkownika Pomiary jakości Eksperymenty Wyniki Wnioski

3 Motywacja Celem projektu było stworzenie narzędzia do wspomagania eksploracji baz dokumentów tekstowych poprzez generowanie nawigowalnych map, na których odległość geometryczna odzwierciedla odległość konceptualną dokumentów, zaś trzeci wymiar odzwierciedla rozkład gęstości dokumentów. Specyfika analizowanych danych: Bardzo duża liczba obserwacji oraz wymiar przestrzeni. Dokumenty są połączone linkami (związki semantyczne). Zmienność danych w czasie (modyfikowane, usuwane, dodawane) Trudności ze zdefiniowaniem obiektywnej miary jakości wyników. Szum w dancyh (np. grupy dyskusyjne)

4 BEATCA – nowa koncepcja wyszukiwarki o interfejsie mapowym osobiste narzędzie do wspomagania zadania eksploracji pełnotekstowych baz dokumentów nawigacyjne mapy dokumentów, na których bliskość geometryczna odzwierciedla bliskość koncepcyjną Do zadań miękkiej klasyfikacji dokumentów oraz do stworzenia grafu bliskości pojęć, będącego podstawą kreowania nieostrych miar bliskości dokumentów zastosowano sieci bayesowskie. Do poszukiwania optymalnej mapy dokumentów i ich grupowania stosowane są metody: samoorganizxujących się map Kohonnena sztucznych systemów immunologicznych wzrastającego gazu neuronowego

5 Zbiór dokumentów Punkty w przestrzeni dokumentów Grupy w przestrzeni dokumentów Mapa dokumentów Etapy tworzenia mapy

6 BEATCA – nowa koncepcja wyszukiwarki o interfejsie mapowym Nowa koncwepcja wyszukiwarki mapowej Pełen cykl przetwarzania miliona dokumentów - 48 godz. współistnienie wielu koncepcji map (SOM, GNG, Immunologiczne) współistnienie wielu koncepcji reprezentacji map (czwotokątne, sześciokątne, dwuwymiarowe euklidesowskie, hiperboliczne "rybie oko", prezentacja na kuli, torusie, walcu) Możliwość przyrostowego generowania mapy Środowisko do badań eksperymentalnych nad nowymi koncepcjami map

7 BEATCA – nowa koncepcja wyszukiwarki o interfejsie mapowym Nowe koncepcje pająka (quasi-inteligencja) Wyszukiwanie tematyczne w oparciu o sieci Bayesowskie Nowe koncepcje indeksera Nowa metoda tzw. blokowych list inwersyjnych Nowe metody redukcji słownika Nowa metoda identyfikacji fraz Nowe koncepcje analizatora - konstruktora map lokalno-globalne metody wyszukiwania zwycięzcy dla SOM oraz dla GNG Nowe metody tematycznej inicjalizacji mapy (SVD, PLSA w wersji z naiwną siecią Bayesowską, siecią ETC, metodą HAL) Nowe metody grupowania obszarów mapy (w oparciu m.in. o Fuzzy-c-means)

8 BEATCA – nowa koncepcja wyszukiwarki o interfejsie mapowym Nowe koncepcje informatora Mapowo-sieciowa reprezentacja GNG automatyczny dobór najlepszej mapy spośród szeregu wcześniej przygotowanych mapy wielowarstwowe (mapy kontekstowe) Kompaktowe obszary tematyczne identyfikowane

9 BEATCA – nowa koncepcja wyszukiwarki o interfejsie mapowym Poza tym: Wyniki wyszukiwania prezentowane na mapie dokumentów Streszczenia związane z zapytaniem generowane on-line Automatyczna generacja tezaurusa przy użyciu GNG Uzupełnianie kwerend przy użyciu sieci bayesowskich (sieci ETC lub Chow.Liu) lub modelu HAL (z normalizowanymi lub nienormalizowanymi wektorami) Pająk sieciowy i dyskowy Możliwość ograniczenia domen dla pająka, głębokości podkatalogów jak i liczby ściąganych dokumentów Pająk wielowątkowy Przetwarzanie dokumentów HTML, tekstowych i PDF Rozpoznawanie języka dokumentu (polski, niemiecki, angielski)

10 BEATCA – nowa koncepcja wyszukiwarki o interfejsie mapowym Oraz Inteligentne priorytetowanie kolejki pająka Wybór strategii przeszukiwania sieci przez pająka, metoda przypisująca priorytety adresowm umieszczanym w kolejce. 1 – Wykorzystanie miary kosinusowej do określenia wagi linków, 2 – Wykorzystanie sieci bayesa do określenia wagi linków, 3 – Wykorzystanie HALa do określenia wagi linków. Określenie tematyki zbieranych dokumentów (termy z z wagami) Listy inwersyjne ze statycznymi lub dynamicznymi blokami Automatyczny dobór stemmera (polski, angielski, niemiecki) Cztery metody optymalizacji słownika termów Automatyczny dobór progów jakości termów przy optymalizacji słownika

11 BEATCA architektura

12 Interfejs użytkownika

13 Tradycyjna płaska mapa sześciokątna

14 Tradycyjna kwadratowa mapa płaska

15 Trójwymiarowe wizualizacje mapy

16 Środowisko eksperymentalne Możliwość pomiarów jakości generowanych map – wykorzystane miary obiektywnej jakości 4001 = Average Map Cosine Quantization (cellErr): - pomiar ciągłości topologicznej mapy 4002 = Average Document Cosine Quantization (docErr) - pomiar jakości grup dokumentów na poziomie komórki

17 Miary zgodności klasteryzacji z intencją (na bazie z góry zadanej klasyfikacji) 4003 = Cluster Purity: - czystość pojedynczej komórki 4004 = Cluster Entropy: - entropia pojedynczej komórki 4005 = Average Weighted Cluster Purity: - średnia czystość komórek mapy 4006 = Average Weighted Cluster Entropy: - średnia entropia komórek mapy 4007 = Normalized Mutual Information (NMI): - relacja między entropią klas a entropią klastrów (stosunek faktycznej entropiii do entropii oczekiwanej przy niezależności klastrów i klas) Pomiary jakości

18 Eksperymenty Experiment #12: GNG with 64 gas cells Experiment #13: SOM - 8*8 cell map Experiment #22: GNG with 16 gas cells Experiment #23: SOM - 4*4 cell map Porównanie SOM i GNG

19 Eksperymenty Objaśnienia skrótów: docGroup – metoda grupowania dokumntów ETC – (Edge Tree construction algorithm), init kernel – rozmiar sąsiedztwa do nauki SOM IDComponent – faza uczenia init – początkowa, 0 – po 1 iteracji 63 – po 63 iteracji final – na końcu Porównanie SOM i GNG

20 Wyniki 4001 = cellErrexperimentssettings (12 / 13 )settings (22 / 23) 4002 = docErr12 / 22 = GNG64 cells16 cells 13 / 23 = SOMinit kernel = 2init kernel = 1 docGroup = ETC Porównanie SOM i GNGH 4002 = Average Document Cosine Quantization (docErr)

21 Wyniki 4005 = AvgPurityexperimentssettings (12 / 13 )settings (22 / 23) 4006 = AvgEntropy12 / 22 = GNG64 cells16 cells 13 / 23 = SOMinit kernel = 2init kernel = 1 docGroup = ETC Porównanie SOM i GNG 4006 = Average Weighted Cluster Entropy: - średnia entropia komórek mapy

22 Wyniki 4007 = NMIexperimentssettings (12 / 13 )settings (22 / 23) 12 / 22 = GNG64 cells16 cells 13 / 23 = SOMinit kernel = 2init kernel = 1 docGroup = ETC Porównanie SOM i GNG 4007 = Normalized Mutual Information (NMI): - relacja między entropią klas a entropią klastrów

23 Eksperymenty Skróty NB – naïve Bayes, SVD – Singular Value Decomposition, ETC – Edge Tree construction algorithm IDComponent – faza uczenia init – początkowa, 0 – po 1 iteracji 63 – po 63 iteracji final – na końcu Porównanie parametrów i inicjalizacji SOM

24 Wyniki CZ i. Duże sąsiedztwa measuresexperimentssettings 4001 = cellErr11 = NB SOM 4002 = docErr12 = ETC 64 cells 13 = SVDinit kernel = 3 (49 cells) Porównanie parametrów i inicjalizacji SOM 4002 = Average Document Cosine Quantization (docErr)

25 CZ i. Duże sąsiedztwa measuresexperimentssettings 4005 = AvgPurity11 = NB SOM 4006 = AvgEntropy12 = ETC 64 cells 13 = SVDinit kernel = 3 (49 cells) Wyniki Porównanie parametrów i inicjalizacji SOM 4006 = Average Weighted Cluster Entropy: - średnia entropia komórek mapy

26 CZ i. Duże sąsiedztwa measuresexperimentssettings 4005 = AvgPurity11 = NB SOM 4006 = AvgEntropy12 = ETC 64 cells 13 = SVDinit kernel = 3 (49 cells) Wyniki Porównanie parametrów i inicjalizacji SOM 4007 = Normalized Mutual Information (NMI): - relacja między entropią klas a entropią klastrów

27 Cz.ii Małe sąsiedztwa measuresexperimentssettings 4001 = cellErr11 = NB SOM 4002 = docErr12 = ETC 64 cells 13 = SVDinit kernel = 3 (25 cells) Wyniki Porównanie parametrów i inicjalizacji SOM

28 Cz.ii Małe sąsiedztwa measuresexperimentssettings 4005 = AvgPurity11 = NB SOM 4006 = AvgEntropy12 = ETC 64 cells 13 = SVDinit kernel = 3 (25 cells) Wyniki Porównanie parametrów i inicjalizacji SOM

29 Cz.ii Małe sąsiedztwa measuresexperimentssettings 4007 = NMI11 = NB SOM 12 = ETC 64 cells 13 = SVDinit kernel = 3 (25 cells) Wyniki Porównanie parametrów i inicjalizacji SOM 4007 = Normalized Mutual Information (NMI): - relacja między entropią klas a entropią klastrów

30 Adaptacyjność Pająk Możliwość szukania wg profili tematycznych Dopasowanie do profilu dotychczas wyszukanych dokumentów Indekser Przyrostowa konstrukcja indeksu Listy inwersyjne z dynamicznymi blokami Maper GNG – uczenie struktury powiązań z zapominaniem grup i powiązań nieaktywnych Fleksybilnna inicjalizacja mapy, przewidująca uuczenieprzyrostowe

31 Gładkość modelu - nieadaptacyjna i adaptacyjna konstrukcja

32 Przemieszczanie dokumentu między komórkami - nieadaptacyjna i adaptacyjna konstrukcja

33 Średni błąd kwantyzacji - nieadaptacyjna i adaptacyjna konstrukcja

34 Jakość lokalnej metody w konstrukcji GNG - metoda klasyczna (globalna) a nowa (drzewiasta

35 Czas obliczeń - metoda klasyczna (globalna) a nowa (drzewiasta

36 Dziękuję


Pobierz ppt "Adaptacyjność a skalowalność map dokumentów M.A. Kłopotek, S.T.Wierzchoń, K.Ciesielski, M.Dramiński, D.Czerski Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii."

Podobne prezentacje


Reklamy Google