eduardo matos (ejvm) leonardo vilaça (lhvs) igor ebrahim (ies) thiago gomes (tgr)mw-2008 1
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Eduardo Matos (ejvm)Leonardo Vilaça (lhvs)Igor Ebrahim (ies)Thiago Gomes (tgr) MW-2008
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Aplicações Categorização de Documentos Construção Manual do Classificador Construção Automática do Classificador Algoritmos Referências
Criação de Base de documentos especializadas
Manutenção de hierarquias Yahoo
Filtragem e Recomendação Emails
Filtro de Spam Etc...
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Definição: Atribuição de uma ou mais classes pré-
definidas aos documentos
Objetivos: Organizar os documentos Facilitar a sua busca automática Facilitar sua visualização
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Documentos
Classe 1
Classe 2
Classe 3
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Clustering Criar grupos de documentos Classes geradas automaticamente
Classificação Determinar a que grupo pertence um
documento Classes pré-definidas
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Classificação Manual: Classificação dos documentos por um
especialista
Construção Manual do Classificador: Sistemas baseados em conhecimento
▪ Por exemplo: Base de Regras escrita manualmente
Construção Automática do Classificador: Algoritmos de aprendizagem automática
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Conjunto de treinamento/construção manual: Aquisição do conhecimento ou Treinamento do
algoritmo Ajuste do sistema
Conjunto de teste: Diferente do conjunto de treinamento Avaliação do desempenho do sistema
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Sistema baseado em Conhecimento: Base de conhecimento Máquina de Inferência (ex.: JEOPS)
Testese
Validação
Nível deConhecimento
Aquisiçãodo
Conhecimento
Nível Lógico
Formulaçãoda Base de
Conhecimento
Nível deImplementação
Construçãoda Base de
Conhecimento
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Base de Conhecimento: Regras de Produção
Exemplo: Regras para o reconhecimento de um bloco de
citação em uma página de publicação (CitationFinder)
SE houver uma cadeia de Autores E houver uma cadeia de Intervalo de Páginas E houver uma cadeia de Trabalho Impresso E houver uma cadeia de Data ENTÃO o texto é uma citação (chance 1.0)
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Criados automaticamente através da apresentação dos exemplos ao algoritmo de treinamento.
Ajuste dos resultados pelo desenvolvedor
Dados classificadosDados de
treinamentoClassificador Comparador
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Documentos
Representação Inicial
Redução da Dimensãoou
Seleção de Termos
Representação FinalIndução
ConhecimentoAdicional
Categorização
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Pré-processamento Selecionar termos que vão representar o
documento▪ Stoplist, stemming, thesaurus, termos
compostos, ... Associar pesos aos termos
▪ Pesos booleanos, pesos com freqüência de ocorrência (TF), TF-IDF, TF-IDF normalizado, considerar formatação do texto, ...
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Montar uma tabela (matriz) onde: Colunas indicam os termos que ocorrem no
conjunto de documentos (vocabulário) Linhas indicam os documentos do conjunto O elemento tij indica o peso do termo j para
o documento i A representação do documento i
corresponde à linha i.
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Objetivo: Reduzir o tamanho do vocabulário inicial da
base▪ Reduzindo assim a representação dos documentos ▪ para diminuir o risco de super-especialização do
classificador gerado (overfitting)
Abordagens: Seleção de atributos Extração de atributos
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• Seleção de atributos usa algum critério para filtrar termos irrelevantes ou redundantes– Cada termo recebe uma “relevância”, que é
usada para ordenar a lista de termos– Exemplos de critérios de relevância
– freqüência, ganho de informação,...
• Extração de atributos combina termos existentes para criar novas dimensões– Exemplo: Semântica latente– Pode ser mais eficaz
– mas as dimensões resultantes (conceitos) são de difícil interpretação
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A relevância do termo Wi para a classe Cj é medida pela diferença de entropia dessa classe antes e depois do uso desse termo na sua predição
c
jjj CPCPH
12 )(log)(
c
jijij WCPWCPH
12 )|(log)|('
(incerteza inicial)
(incerteza final)
HHE ' (qtd. de incerteza removida)
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Coeficiente de Correlação entre o termo t e a classe Cj :
)()()()()(
nrnrnnrr
nrnr
NNNNNNNNNNNNNC
Nr+ = documentos relevantes para Cj que contêm o termo tNr- = documentos relevantes para Cj que não contêm t
Nn- = documentos não relevantes para Cj que não contêm tNn+ = documentos não relevantes para Cj que contêm t
χ2:mede a dependência entre um termo t e a classe Cj
22 C18
A partir da base de exemplos reduzidos e etiquetados induzir classificador
Técnicas utilizadas: Árvores de decisão, indução de regras,
aprendizagem baseada em instâncias (e.g., kNN), aprendizagem bayesiana (e.g., Naive Bayes), Redes Neurais (e.g., SVM),...
SVMs têm obtido bom desempenho
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Tempo de Trein.
Tempo de Class.
Sistema Extens.
Interp. do Resul
Repr. do Conhec.
Regras Manuais Lento Rápido Sim Sim Simb.
(regras) Árvores de Decisão Rápido Rápido Não Razoável Simb.
(árvore) Indução de Regras Rápido Rápido Não Sim Simb.
(regras)
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Tempo de Trein.
Tempo de Class.
Sistema Extens.
Interp. do Resul
Repr. do Conhec.
Apr. Bas. Instâncias - Lento Não Não Num.
(distân.) Aprendiz. Bayesiana Rápido Rápido Não Não Num.
(probab.) Redes Neurais Lento Rápido Não Não Num.
(pesos)
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Tom Fawcett. An introduction to ROC analysis. Pattern. Recognition Letters, Vol. 27, No. 8., pp. 861-874, 2006.
Slides de George Darmiton e Tsang Ren: Aprendizagem de Máquina
Slide de Flávia Barros: Mineração da Web
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Categorização de Documentos: Sebastiani, F. A Tutorial on Automated Text Categorization.
Analia Amandi and Alejandro Zunino (eds.), Proceedings of ASAI-99, 1st Argentinian Symposium on Artificial Intelligence, Buenos Aires, AR, pp. 7-35. 1999.
Moulinier, I. A Framework for Comparing Text Categorization Approaches. AAAI Spring Symposium on Machine Learning and Information Access, Stanford University, March 1996.
Sistemas Baseados em Conhecimento: Hayes, P. J. & Weinstein, S. P. Construe-TIS: A System for
Content-Based Indexing of a Database of News Stories. Second Annual Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence, pp. 48-64. 1990.
Neves, M. L. CitationFinder: Um Sistema de Meta-busca e Classificação de Páginas de Publicações na Web. Tese de Mestrado, Centro de Informática, UFPE, Fevereiro de 2001.