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Elaborazione del linguaggio naturale

Fabio Massimo Zanzotto

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Part seven

Modular and Robust parsing

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Our Aim

Lines of development

Grammatical Representation Power: • CFG (context free grammars) DCG• Feature Structures• Tree Adjoining Grammars (TAG)

Grammar Use: • CYK• Chart and Early Algorithm

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Lesson learnt

• Lexicon (i.e. words) is a very important piece of the Language and of the language model

• Words carry meaning and govern the syntactic structure of sentences

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Limits of the previous approaches

• When parsing or:– one interpretation is active at each processing

step (for example, DCG in Prolog)– all interpretations are active (for example, CYK

or Chart Parsing)

• Processing complexity depends on the number of active interpretation

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Observation

Question:is it possible to fix some ambiguity in early step of the analysis?

lamangia... ...

Art Prn

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Decomposizione del processo

• Processori Pi che si occupano di specifici fenomeni accoppiati con una possibile funzione di disambiguazione basata su informazioni locali

P1 Pn…P1 Pn

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• Ricerca di obbiettivi (o rappresentazioni) intermedi raggiungibili (e utili)– Criteri psicolinguistici– Requisiti computazionali – Esigenze applicative

• È possibile trovare soluzioni approssimate per problemi più semplici?

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L'industria giapponese dei robot, una delle poche a non risentire della grave crisi economica, ha sfornato una versione perfezionata del robot umanoide "Db", fatto nascere due anni fa in un laboratorio vicino a Kyoto.

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• Esiste un livello di aggregazione nel testo che si pone tra parole e frasi.

• Gli aggregati non si sovrappongono (i.e. non sono “ricorsivi”)

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Chunking: esempio di stratificazione di un albero

L’ industria giapponese ha sfornato una versione perfezionata del robot umanoide "Db”.

A N Adj V V A N Adj PA N Adj N

NP AdjP

VP

NP AdjP NP

PPNPNP

NP

VP

S

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NP AdjP

VP

NP

AdjP

NP

PP

NP

NP

VP

S

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NP AdjP

VP

NP AdjP NP

PPNPNP

VP

S

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NP AdjP

VP

NP NP

PPNP

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• Chunk: – livello intermedio di rappresentazione– giustificato psico-linguisticamente (Abney,

1991)

• Definizione (intuitiva) di chunk: Sequenza di parole

• fortemente connessa • con un unico portatore di significato• costante alle differenti interpretazioni

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I medici operano un paziente al femore : aveva 105 anni.


• LESSICALIZZAZIONE: Controllo dell’ambiguità– verbi controllano semantica delle proposizioni– quindi controllano le relazioni sintattiche

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I medici operano un paziente al femore : aveva 105 anni.


• Controllo dell’ambiguità– verbi controllano semantica delle proposizioni– quindi controllano le relazioni sintattiche

SUBJ operare OBJ PP(a)

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Definizione di chunk

• Bottom-up:Una sequenza di parole che rappresenta il nucleo non ricorsivo di sintagmi nominali, preposizionali, verbali ed aggettivali

• Top-down:Una sequenza di parole le cui relazioni non sono influenzate dal comportamento dei verbi

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Chunk: osservazioni

Chunk nuclei “non ricorsivi”* di sintagmi particolari

Chunksono riconoscibili con automi a stati finiti

* “non ricorsivi” = ricorsivi destri che non rimandano a sintagmi superiori

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Chunking: prototipi

Prototipo:

• regola per catturare chunk

• esprimibile utilizzando informazione di POS tags tramite – espressioni regolari/trasduttori (Fastus,

Alembic, Chanod&Ait) – marker iniziale e finale (ACL, 2001)

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Chunking: prototipi

Esempi di espressioni regolari:

NPK:

Art N | Art A N

VPK:

V | V V

PPK:

P Art N | P Art A N

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Chunking: prototipi

Esempi di marker iniziale e finale:

NPK:

MI: Art MF: N

VPK:

MI: V MF: V

PPK:

MI: P MF: N

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Chunking: considerazioni

• Identificazione e classificazione:– possibile nel livello sintattico– risolvibile con macchinari semplici (i.e. FSA)

• La grammatica (ovvero i prototipi) – indipendente dal dominio di applicazione

• Domanda: Qualora fosse la sola informazione estratta, sarebbe utile per una qualche applicazione?

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Prerequisiti

• Chunking– Part-of-speech tagging

• Riconoscimento dei legami verbali:– Individuazione dei limiti delle proposizioni

(clause boundary recognition)

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Part-of-speech tagging

• Definizione del problema

w1…wn t1…tn

Strategies to use with questions you cannot answer

NNS TO VB IN NNS PRP MD VB

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Part-of-speech tagging

• Origini (1989) sotto la spinta dell’Information Extraction alla Message Understanding Conference

• Approcci– approcci simbolici (regole trasformazionali,

Brill 94)– approcci statistici (a seguire)

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POS Tagging basato sulle trasformazioni (Brill, 94)

Dato un primo tagging (dizionario con tag più frequenti),

applicare regole di trasformazione fino a che l’errore non diminuisca sotto una soglia

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Trasformazioni

• Regole di riscritturat1 t2 se <condizione nello spazio circostante

(triggering environment)>

• EsempioNN VB se il tag precedente è TO


NNS TO NN IN NNS PRP MD VB

TO NN

VB


NNS TO VB IN NNS PRP MD VB

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Trasformazioni: Schemi dei triggering environments

ti-3 ti-2 ti-1 ti+3ti+1 ti+2

**

*

******

ti

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Trasformazioni: algoritmo di apprendimento

• Quali trasformazioni?

• Quale ordine di applicazione?

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Trasformazioni: algoritmo di apprendimento

C0:= Corpus con tag più frequenti

for k:=0 step 1 do

v:= trasformazione n che minimizza E(n(Ck))

if (E(Ck) - E(n(Ck))) < then break

Ck+1 :=v(Ck)

tk+1:= v

end

OUTPUT: sequenza t1, …, tk

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POS Tagging basato sulle trasformazioni

• Tagging delle parole sconosciute basato sulla morfologia– Tutte le parole sconosciute vengono taggate

con NN– Il tag viene cambiato seguendo alcune regole

trasformazionali morfologicheEs: NN NNS la parola termina con -s

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POS Tagging basato sulle trasformazioni

Qualità dell’attività di POS Tagging dipende:

• dall’insieme dei tag obbiettivo

• dalla possibilità di recuperare informazione disambiguante nei contesti di attivazioneEs.: che in italiano (pronome/congiuzione)

• dal materiale di apprendimento

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( )(

)(

)

Clause boundary recognition

L'industria giapponese dei robot, una delle poche a non risentire della grave crisi economica , ha sfornato una versione perfezionata del robot umanoide "Db", fatto nascere due anni fa in un laboratorio vicino a Kyoto .

• Definizione del problema

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• Proposizioni sono utili per:– Conversione Text-to-speech – Allineamento di testi – Traduzione automatica

• Particolarità– Ricorsività non presente nei chunks

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Inf(S2)

Inf(S1)

[ Mr. Gaubert ] [contributed] [real estate] [valued] [ at $ 25 million] [to the assets] [of Independent American]

contribute-NP-PP(to)value-NP-PP(at)

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• Algoritmo:– Ipotesi iniziale di

• minima estensione delle proposizioni

• gerarchia derivata

– Finché ci sono verbi da analizzare (da destra verso sinistra):

• Riconoscere il legami verbali

• Espandere l’estensione minima della proposizione

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Controllo del processo

• Passi analisi:– POS Tagging– Chunking – Clause Boundary Recognition – Verb Argument Detection

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• Situazione problematica: necessità di definire i tipi di dati trattati

P1 Pn……P1 Pn

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• Situazione problematica: necessità di definire i tipi di dati trattati

P1

Pn

… Giudice

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Formalismo di rappresentazione

Requisiti:

• Rappresentazione di analisi parziali

• Rappresentazione di legami distanti

• Information hiding– rendere disponibile la sola informazione

necessaria …– ma capace di esprimere tutti i vincoli correnti

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Formalismo di rappresentazione

• Rappresentazione a costituenti– Context-free Grammar (Tree)

– Well Formed Substring Table (WFST): chart

– Tree-Adjoint Grammar (TAG)

• Rappresentazione a dipendenze– Link Grammar

• Rappresentazione miste– Extended Dependency Graph (XDG)

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XDG: eXtended Dependency Graph

• an XDG is a graph:

XDG=(constituents,dependencies)

Nice property: allow to store persistent ambiguity (for interpretations projected by the same nodes)

• Each constituent has:– a potential governor– a grammatical head

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Modular approach

• Syntactic parser SP(S,K)=I SP(S)=I

• Syntactic parsing module:Pi(Si,Ki)=Si+1 Pi(Si)=Si+1

• Modular syntactic parserSP = Pn... P2P1

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Classification of parsing modules

Pi(XDGi,Ki)=Pi(XDGi)=XDGi+1

• The classification is performed according to:– the type of information K used– how they manipulate the sentence

representation

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Principi:

• Scegliere i fenomeni trattati in ogni livello

• Scegliere l’algoritmo migliore per ogni task

• Scegliere un opportuno formalismo di rappresentazione

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Back to the beginning...

conosenza simbolica

conosenza simbolica incerta

abilità linguistica

apprendimento

“Tutti i marinai amano una ragazza”

x Marinaio (x).( y Ragazza(y) Ama (x, y))

y Ragazza(y).(x Marinaio (x) Ama (x, y)) ?

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Interpreting Language Through Syntax

Assunzione di Chomsky: i differenti significati hanno differenti strutture sintattiche “profonde”

Esempio: Luigina ha chiesto in prestito la borsetta di pelle di nonna.

Possibili Costruzioni Sintattiche in alberi:...(la borsetta di (pelle di nonna))...(la (borsetta di pelle) di nonna)

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Where we worked

Lines of developmentGrammatical Representation Power: • CFG (context free grammars) DCG• Feature Structures• Tree Adjoining Grammars (TAG)Grammar Use: • CYK• Chart and Early Algorithm• Modular Parsing and Cascades of Different Theories

(XDG)

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NLP Applications

• Information Extraction

• Q&A

• Ontological Q&A

• Textual Entailment

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