Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Parsery języka naturalnego Jakub Mikulski

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Parsery języka naturalnego Jakub Mikulski"— Zapis prezentacji:

1 Parsery języka naturalnego Jakub Mikulski

2 O co chodzi? Odyseja Kosmiczna 2001: „I’m sorry Dave, I’m afraid I can’t do that” Przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing, NLP) - cel: umożliwić komputerom korzystanie z języka ludzkiego jako wejścia i wyjścia

3 Dlaczego rozumienie języka ludzkiego przedstawia problem? Hasło reklamowe McDonnell-Douglas z roku 1985: At last, a computer that understands you like your mother. Komputer rozumie mnie tak dobrze jak moja matka? Komputer rozumie mnie tak dobrze jak moją matkę? Komputer rozumie, że lubię moją matkę? mother 1. A female parent; 2. A cask or vat used in vinegar-making. [Oxford English Dictionary]

4 Przykładowa komenda systemu obsługi szpitala: Copy the local patient files to disk. Lokalny jest pacjent czy pliki? A może pliki są cierpliwe? ;)

5 Rozumienie tekstu opiera się na posiadanej przez nas wiedzy o świecie, którego ten tekst dotyczy; dzięki tej wiedzy instynktownie odrzucamy zdania semantycznie niepoprawne bądź mało prawdopodobne, wybierając te, które autor miał na myśli.

6 Początki NLP Lata 40. i 50. XX wieku - podejście empiryczno-statystyczne, analiza tekstu na podstawie wiedzy zgromadzonej w czasie poprzednich analiz „You shall know a word by the company it keeps”, J.R. Firth r statystycy Mosteller i Williams podejmują próbę ustalenia autorstwa anonimowego zbioru esejów The Federalist Papers na podstawie wzorców słownych występujących w tekście r Warren Weaver proponuje potraktowanie problemu translacji języków jako zastosowania kryptografii - jeden język stanowi zaszyfrowaną formę drugiego

7 W roku 1957 lingwista Noam Chomsky zauważył, że ani zdanie „Colorless green ideas sleep furiously”, ani też jego odwrotność („Furiously sleep ideas green colorless”) prawdopodobnie w żadnym z angielskich tekstów nie występują. Empiryczno-statystyczne podejście do NLP skazane jest na zatem na klęskę (sparse data problem). W zamian Chomsky zaproponował skoncentrowanie się na zasadach rządzących gramatykami języków naturalnych (knowledge-based approach).

8 Nawrót do metod empiryczno-statystycznych nastąpił w latach 80. za sprawą sukcesów odnoszonych przez grupę rozpoznawania mowy w IBM. Obecnie oba podejścia są stosowane w szerokim zakresie.

9 Link Grammar - założenia planarność - linie (łącza) narysowane nad powiązanymi ze sobą słowami nie krzyżują się spójność - łącza wiążą ze sobą wszystkie występujące w zdaniu słowa poprawność - łącza spełniają odpowiednie warunki dla każdego słowa w zdaniu

10 Przykładowy słownik Dla każdego słowa musi zostać spełnione dokładnie jedno łącze z każdej kropki.

11

12 Notacja łączy a the: D+ snake cat: D- & (O- or S+) Mary: O- or S+ ran: S- chased: S- & O+ ‘+’ oznacza łącze prawostronne, ‘-’ lewostronne ‘&’ oznacza koniunkcję warunków - oba muszą zostać spełnione ‘or’ oznacza alternatywę wykluczającą

13 Link Parser wejście: the quick brown fox jumped over the lazy dog wyjście: Ds Js | A | Ds----+ | | +---A--+---Ss--+--MVp-+ | +--A--+ | | | | | | | | | the quick.a brown.a fox.n jumped.v over the lazy.a dog.n

14 kategorie łącz: podkategorie - oznaczane są małymi literami dodawanymi do nazw kategorii (duże litery) ‘Ss+’ może połączyć się z ‘S-’ lub ‘Ss-’, ale nie z ‘Sp-’ ‘Spa+’ może połączyć się z ‘S-’, ‘Sp-’ lub ‘Spa-’, ale nie z ‘Ss-’, ‘Ssa-’ ani ‘Spb-’ asterisk ‘*’ zastępuje jeden znak podkategorii: ‘S*a+’ łączy się z ‘S-’, ‘Ss-’, ‘Sp-’ lub ‘Ssa-’, ale nie z ‘Ssb-’

15 Przykłady Zdania zaznaczone gwiazdką są przez parser odrzucane. Zdania nieoznaczone są akceptowane. The fact/*event that she smiled at me gives me hope. I still remember the day/*room I kissed her. But my efforts/*presents to win her heart have failed. Failure/*Absence to comply may result in dismissal. Last week/*dog I saw a great movie. The party that night/*house was a great success.

16 She is the kind/*character of person who would do that. John, who is an expert on dogs, helped me choose one. John, an expert on dogs, helped me choose one. *John who is an expert on dogs helped me choose one. The dog that we eventually bought was very expensive. *The dog, that we eventually bought, was very expensive. *The dog, we eventually bought, was very expensive. Have you ever seen the/*a Pacific? The boys’/*boys’s bedrooms will be enlarged. My uncle’s mother’s cousin is visiting us. *John’s my cousin is visiting us.

17 Memory-Based Shallow Parser składa się z 4 modułów parsery płytkie kładą nacisk na semantykę; dzielą zdanie na zasadzie „KTO CO zrobił Z KIM, KIEDY, JAK etc.”

18 tokenizer - oddziela znaki przestankowe od słów tagger - przydziela każdemu słowu oznaczenie części mowy chunker - dzieli zdanie na sekwencje blisko powiązanych ze sobą wyrazów subject/object detector - określa, która sekwencja rzeczownikowa stoi w jakiej relacji do danej sekwencji czasownikowej

19 wejście: the quick brown fox jumped over the lazy dog tagger: the/DT quick/JJ brown/JJ fox/NN jumped/VBD over/IN the/DT lazy/JJ dog/NN DT - determiner JJ - adjective NN - noun (liczba pojedyncza lub rzeczownik niepoliczalny) VBD - verb (czas przeszły) IN - preposition / subordinating conjunction

20 chunker: [NP the/DT quick/JJ brown/JJ fox/NN NP] [VP jumped/VBD VP] {PNP [Prep over/IN Prep] [NP the/DT lazy/JJ dog/NN NP] PNP} NP - sekwencja rzeczownikowa (noun chunk), od początku frazy rzeczownikowej do rzeczownika głównego VP - sekwencja czasownikowa (verbal chunk); składa się z czasownika głównego, wszystkich jego czasowników modalnych i pomocniczych oraz związanych przysłówków PNP - sekwencja przyimkowa, przyimek wraz z przynajmniej jedną sekwencją rzeczownikową Prep - przyimek (preposition)

21 subject/object detector: [NP 1 Subject the/DT quick/JJ brown/JJ fox/NN NP 1 Subject ] [VP 1 jumped/VBD VP 1 ] {PNP [P over/IN P] [NP the/DT lazy/JJ dog/NN NP] PNP} sekwencje rzeczownikowe wiązane są z odpowiadającymi im sekwencjami czasownikowymi NP oznaczane są numerem wspólnym z właściwym VP, wraz ze sprecyzowaniem, czy NP stanowi podmiot (subject) czy też dopełnienie (object)

22 Ciekawe linki Link Grammarhttp://www.link.cs.cmu.edu/link/index.html Memory-Based Shallow Parserhttp://ilk.kub.nl/cgi-bin/tstchunk/demo.pl Eugene Charniak’s Home Pagehttp://www.cs.brown.edu/people/ec/ Automatic Statistical SEmantic Role Taggerhttp://oak.colorado.edu/assert/ odnośniki do stron o tematyce NLPhttp://www.cs.technion.ac.il/~gabr/resources/pointers.html


Pobierz ppt "Parsery języka naturalnego Jakub Mikulski"

Podobne prezentacje


Reklamy Google