— Хорошо, а как определить окончание?

— Что такое окончание?

— Докажите что окончание служит лишь для связи слов в предложении.

— Приведите пример изменения формы слова .Насекомое, хозяйка, черёмуха

7. Работа по группам.

Игра «Собери слова». — При этом вы должны определить какие части слова вам представлены. груст груз ушк изб бел пере а на н лёт пере а к ый чик а ий ран по вагон Выступает та группа, которая выполнила задание первой. Разбор слов проходит совместно, с комментированием.

8. Систематизация знаний .

— В каком порядке разбирали слова по составу?

1. Читаем слово.

2. Изменяем его и определяем окончание.

3. Отделяем основу.

4. Находим корень, для этого подбираем однокоренные слова.

5. Находим и определяем приставку и суффикс, если они есть.

— Посмотрите в учебник соответствует ли наша схема схеме учебника?

— Давайте разберём по составу слово Наушники.

[1545–55; pars part, as в pars ōrātiōnis part of speech]

pars′a • ble, прил.

парсер, п.

Random House Словарь колледжа Кернермана Вебстера © 2010 K Dictionaries Ltd. Авторские права 2005, 1997, 1991 принадлежат компании Random House, Inc. Все права защищены.

синтаксического анализа

ImperativePresentPreteritePresent ContinuousPresent PerfectPast ContinuousPast PerfectFutureFuture PerfectFuture ContinuousPresent Идеальный ContinuousFuture Идеальный ContinuousPast Идеальный ContinuousConditionalPast Условное

Collins English Verb Tables © Harpe rCollins Publishers 2011

parse

Для анализа предложения, разбивая его на составные части и объясняя функцию каждой и их взаимосвязь.

Словарь незнакомых слов по группе Diagram Copyright © 2008, Diagram Visual Information Limited

Parsing

Синтаксический анализ — это процедура, которая распознает предложение и обнаруживает, как оно построено (т. Е. Дает его грамматическую структуру). Распознавание включает в себя выяснение того, принадлежит ли рассматриваемое предложение к определенному языку, то есть соответствует ли оно всем правилам правильного построения, которые предписывает язык. Обнаружение структуры включает идентификацию и маркировку различных компонентов предложения — фраз и отдельных частей речи, таких как существительное, глагол, предлог и т. Д.. Обе вышеуказанные функции требуют некоторого понятия грамматики основного языка.

Анализ — это первый шаг в обработке естественного языка. Для данного предложения необходима процедура, которая распознает предложение, а также обнаруживает, как оно построено. Выполнение этой процедуры называется синтаксическим анализом, а то, что ее выполняет, называется синтаксическим анализатором. Эта разбивка по сути является первым шагом к пониманию смысла предложения.

, по сути, делают две вещи:

1. При представлении строки они должны распознать ее как предложение языка, который они могут проанализировать.
2. Они должны присвоить этому предложению структуру, которая должна быть у них для вывода . Это означает, что синтаксические анализаторы должны полагаться на лингвистическую информацию, содержащуюся в грамматике.

Типичный синтаксический анализатор состоит из следующих компонентов:

1. База слов
2. Принципы соединения слов в фразы
3. Принципы проверки грамматической правильности фразы

База данных слов (т.e словарь) требуется для любого синтаксического анализатора, чтобы синтаксический анализатор мог распознавать слова в предложении, которое он должен проанализировать. Базу данных можно рассматривать как своего рода память, главными характеристиками которой являются элементы в ней, наложенная на них структура и способ доступа к ним. Следовательно, база данных любого синтаксического анализатора будет по существу состоять из слов, а также всех различных способов их использования в языке или части языка, которая должна быть проанализирована. Фраза может состоять из слов, фраз или того и другого, что требует наличия некоторых принципов, которые могут отличать любую грамматически правильную фразу от простого набора слов.Эти принципы составляют грамматику.

Компьютерный синтаксический анализ — это, по сути, процесс поиска, при котором одно грамматическое правило за другим проверяется на входной строке до тех пор, пока не будет найден набор правил, полностью удовлетворяющий рассматриваемой строке. Обычно уникальный набор не обнаруживается, и синтаксический анализатор должен вывести все полученные им разбивки, не все из которых могут быть правильными. Из множества возможных правильных интерпретаций, какая из них правильная, будет зависеть от других факторов, таких как контекст высказывания.Например, первый компьютеризированный синтаксический анализатор выводит пять различных разделов для следующего предложения:

Время летит как стрела.

Алгоритмы синтаксического анализа

Существуют разные подходы к синтаксическому анализу. Первый — сверху вниз. Здесь мы начинаем сверху, то есть с уровня предложения, и пытаемся разбить его на фразы, используя правила грамматики. Эти фразы далее разбиваются в соответствии с заданными грамматическими правилами, пока мы не достигнем конечных узлов, которые затем сравниваются со словами в высказывании.Таким образом, эти синтаксические анализаторы «управляются гипотезами», своего рода поиском в глубину, исследуя конкретную производную, пока она не встретит успех или неудачу, а в случае неудачи — переключение на следующее грамматическое правило, которое может быть использовано. Другой жанр парсеров — восходящие парсеры. Как следует из названия, мы начинаем снизу, то есть со слов в высказывании, и переходим к грамматическому предложению. В этом процессе мы сначала заменяем лексические статьи (слова) их грамматическими эквивалентами.например «the» можно заменить на «определители». Теперь мы пытаемся связать эти грамматические сущности, чтобы дать другим сущностям выше по иерархии, наконец, достигнув предложения. Оба метода имеют свои недостатки. Первый включает в себя отслеживание с возвратом и может быть осмысленно применен только тогда, когда грамматика чрезмерно упрощена. Второй, с другой стороны, вслепую находит все подструктуры, которые можно собрать без каких-либо ограничений.

синтаксический анализ / анализ группы с использованием алгоритма CYK в NLP | Мехул Гупта | Наука о данных в вашем кармане

Переходя от тегов POS к моему последнему посту, на этот раз я буду исследовать синтаксический анализ постоянных групп.

Анализ означает разделение предложения на составные части. Эти компоненты могут состоять из слова или группы слов.

Зачем нам эти компоненты?

Like POS Tagging уже дает нам много информации, как мы видели в предыдущем посте. Как нам поможет разделение предложения на более крупные блоки?

Сначала вам понадобятся уроки английского !!

Слышали ли вы о фразах существительного и глагола ? Посмотрите несколько примеров ниже:

1. Красивый парень (Существительная фраза)
2. Синий зонтик (Существительная фраза)
3. …..is writing (Глагольная фраза)
4. … ..can’t eat (Глагольная фраза)

Примечание → Существительная фраза: группа слов, выступающих в качестве существительного в предложении. Точно так же глагольная фраза — это группа слов, выступающих в качестве глагола в предложении.

Когда мы проходили POS-теги, мы пришли к пониманию одной вещи !! Используя его, мы можем генерировать теги POS, соответствующие каждому слову. Но вносит ли это что-нибудь, когда мы смотрим на картину в целом? Он ничего не делает для того, чтобы модель машинного обучения могла определить значение предложения. Значение любого предложения может быть получено только тогда, когда мы можем знать, как эти слова сочетаются вместе в предложении .

Например, используя POS Tagging, мы можем получить следующий результат для

«синий зонтик»:

«The»: Determiner, «blue»: прилагательное, «Umbrella»: существительное

Но это нигде упомянутое «синий» используется для «зонтика». Следовательно, нам нужна какая-то группировка, чтобы определить взаимосвязь между словами предложения.

Следовательно, важен синтаксический анализ.

Теперь вопрос:

Как это можно сделать?

Синтаксический анализ может выполняться тремя способами:

1. Синтаксический анализ : Использование правил для разбиения предложения на подфразы. Для предложения «Джон видит Билла» это будет выглядеть примерно так:

Древовидная структура, показанная выше, известна как дерево синтаксического анализа.

Дерево синтаксического анализа преобразует предложение в дерево, листья которого будут содержать теги POS (которые соответствуют словам в предложении), но остальная часть дерева сообщит вам, как именно эти слова соединяются вместе, чтобы в целом предложение.

Например, прилагательное и существительное могут объединяться в «существительную фразу» (синий зонтик), которая может объединяться с другим прилагательным, образуя другую существительную фразу (например, разорванный синий зонтик)

2 . Анализ зависимости : он направлен на разбиение предложения в зависимости от отношения между словами, а не от какого-либо предопределенного набора правил. В том же предложении « Джон видит Билла » используется следующий синтаксический анализ зависимостей:

3. Семантический синтаксический анализ : самый сложный из всех !! он направлен на преобразование предложения в логическое, формальное представление .Вы можете принять это так, как если бы я получил предложение

«Сколько прогонов Дхони забил в матче?» Можно преобразовать в SQL-запрос (или любое другое формальное представление), например, SELECT запускает из MATCH, где player = ‘DHONI’ ; (это просто пример формального представления, могут быть и другие формы)

Прежде чем двигаться дальше, мы должны понять, что такое Контекстно-свободная грамматика :

Она состоит из набора правил (называемых продукцией ), каждый из которых выражает способы, которыми символы языка могут быть сгруппированы и упорядочены вместе, а также лексикон (словарь) слов и символов.

Чертовски запутались?

Примеры всегда помогают !! Тем не менее, изучите грамматические термины, упомянутые ниже.

Предположим, что в CFG (контекстно-независимая грамматика) нам даны следующие правила / произведения:

• NP (словосочетание) → Det (определитель) Номинал
• NP → Имя собственное
• Номинальное → Существительное | Именное существительное
• Det → ’a’
• Noun → ’flight’

…… И многие другие

Здесь термины до слева от → могут составлять термины справа i.e, если мы встречаем Noun_Phrase (NP), оно может составлять «Det», за которым следует «Nominal» (правило 1) или «Own Noun» (правило 2).

Изучите здесь для лучшего понимания.

Точно так же Det — ‘a’ состояния Det может составлять ‘a’ (слово / символ. Их можно рассматривать как наименьшие единицы, которые не могут быть заменены никаким термином, т.е. они никогда не могут быть слева от → ). В CFG могут быть два типа терминов.

1. Терминал : термины, которые нельзя заменить («а», «рейс» в приведенном выше примере.Они всегда занимают позицию листа в дереве синтаксического анализа. Когда они встречаются, они не могут составлять ничего другого. Могут быть приняты как константы)
2. Нетерминальные: Термины, которые могут быть заменены другими терминами (NP, Nominal в приведенном выше примере. Они никогда не могут быть на конце дерева синтаксического анализа. Они заменяются на Non- Терминалы или клеммы)

Ниже представлены компоненты CFG:

Здесь β просто представляет все термины (объединение клемм и не клемм) в CFG.S — начальный символ дерева синтаксического анализа.

Прежде чем перейти к созданию дерева синтаксического анализа с использованием CFG, , мы должны знать, как эти правила генерируются. Хотя никаких существенных алгоритмов для генерации CFG не используется, в основном извлекаются с использованием TreeBank с некоторыми изменениями, если это необходимо.

A TreeBank — это корпус, который содержит всех его предложений, синтаксически аннотированных , то есть каждое предложение имеет соответствующее дерево синтаксического анализа.Следует отметить, что эти корпуса аннотируются человеком (все деревья синтаксического анализа создаются полностью или частично с помощью ручной маркировки). В качестве примера можно рассматривать PennTreeBank.

1. Преобразование CFG в нормальную форму Хомского .

CFG находится в CNF, когда все производства / правила следуют следующим критериям:

A → B | C ( Нетерминал, генерирующий два нетерминала )

A → ‘ a’ ( Нетерминал, генерирующий терминал )

S → ε (Начальный символ, генерирующий ε.ε относится к нулевому продукту, т.е. пустому)

Если одно из правил производства утверждает A → A | B | C, где A, B, C. не являются терминалами

Это может быть перенесено в CNF с помощью A → A | X, X → B | C, где мы создали новое правило

X → B | C. Примечание: ‘|’ представляет ‘или’

Для лучшего понимания см. Пример здесь: Пример CNF

Примечание: Прежде чем двигаться дальше, имейте четкое представление о CFG и CNF

Теперь, когда ваша Грамматика станет в форме CNF, , мы будем использовать

Позвольте мне выбрать предложение для создания дерева синтаксического анализа:

Забронируйте рейс через Хьюстон

Давайте также разместим наши правила грамматики вместе с CNF

Помните что эта таблица не включает некоторые очень очевидные правила, такие как Глагол → Книга, Имя собственное → Хьюстон, Det → The, Preprostion → Through, Noun → Flight и т. д.Поэтому, если вы чувствуете, что на рисунках ниже отсутствует какой-либо термин, предположите, что он был принят во внимание.

Примечание: все правила, упомянутые ниже, взяты из таблицы CNF (правая сторона), а не из исходной таблицы грамматики

Нам нужно настроить матрицу, как показано ниже, с размером NXN (N = количество слов ) с каждым столбцом, представляющим слова предложения в той же последовательности.

___________ Книга______The_______Flight____Through___Houston

Черные стрелки показывают нам направление, откуда мы начнем заполнять эту матрицу.

Окончательный результат будет выглядеть так:

1. Начиная с [4,5], т.е. «Хьюстон», глядя на правила, его можно получить с помощью NP (10-е правило, CNF) и существительного собственного (Имя собственное → Хьюстон) .

2. Главное начинается, когда мы перемещаемся на ступеньку вверх, то есть до [3,4], представляющего «сквозной». Его можно получить с помощью Prep (Prep / Preposition → Through).

3. Мы должны помнить, что по мере того, как мы перемещаемся в правую часть строки, нам нужно добавить следующие слова к уже заполненным словам в левой части в той же последовательности и найти правила, производящие эту группу слов в целом.

4. Следовательно, в [3,5] нам нужно выяснить правила , генерирующие «через Хьюстон», а не только «Хьюстон» . Теперь для этого нам нужна помощь от [3,4], представляющего «через», и [4,5], представляющего «Хьюстон». Наша цель — найти тегов @ [3,4] (Prep) X Tags @ [4,5] (NP, имя собственное) . Это привело к образованию пар «Prep Np» и «Prep Own-Noun». Теперь, если что-либо из этого может быть получено из приведенных выше производств, заполните эти правила в [3,5]. Если вы посмотрите, Prep NP можно сгенерировать, используя 21-е правило i.e PP → Prep NP. Следовательно, [3,5] = PP

5. Переход к [2,3], «полет» может быть получен с помощью 12-го правила (Номинальный → полет) и Существительное → полет. Переходя к [2,4], мы попытаемся создать «полет через », для чего мы найдем пары тегов, полученные путем скрещивания [2,3] (Существительное, Номинальное) с [3,4] (Подготовка). Поэтому найдите правило, производящее «номинальное приготовление» или «приготовление существительного». Нет правила !!! оставьте это поле пустым.

6. Переход к [2,5]. Нам нужно вычислить «рейс через Хьюстон». Здесь мы попытаемся выяснить группы тегов, образованные [2,3] (полет) x [3,5] (через Хьюстон) или [2,4] (полет через) x [4,5] (Хьюстон). Следует понимать, что мы пытаемся сделать текущий сегмент предложения, используя ранее нарисованные сегменты предложения . Следовательно, «рейс через Хьюстон» можно разбить на «рейс через» + «Хьюстон» или «рейс» + «через Хьюстон» . Поскольку «сквозной полет» не может быть получен и, следовательно, пустым, мы можем легко отказаться от этой сегментации. Следовательно, [2,3] x [3,5] дает нам «Номинальный PP» и «Существительное PP».Правило 14 гласит «Номинальный → Номинальный PP». & следовательно, [2,5] = Номинальный

7. Учитывая [1,5] = ‘, рейс через Хьюстон’ может быть разбит на

‘+’ рейс через Хьюстон ‘([1,2 ] x [2,5])

‘полет’ + ‘через Хьюстон’ ([1,3] x [3,5])

‘полет через’ + ‘Хьюстон’ ([1,4] x [4,5])

Теперь создайте соответствующие пары тегов и определите правила создания этих пар. Заполните ячейку всеми правилами, дающими любую из этих пар.

Аналогичным образом попробуйте заполнить всю матрицу до [0,0].

Обратите внимание, что ячейки в начале строки заполняются непосредственно с использованием продукции, упомянутой в таблице CNF (ячейки, представляющие отдельные слова, без слов слева)

Ни в коем случае !!

Нам нужно внести это важное изменение.

• Когда мы заполняем вышеприведенную матрицу, создаем указатель для каждой ячейки (представляющей нетерминалы), хранящей позиции, из которых он был получен.Не-терминалы относятся к POS-тегам, а терминалы — к словам предложений («книга», «то», «рейс», «через», «Хьюстон». Для позиции [2,5] сохраните ‘Nominal PP’
• Если мы обнаружим несколько правил, удовлетворяющих парам тегов, нам нужно сохранить указанные выше указатели для каждого нетерминала ячейки
• При достижении [0,0], проследить все нетерминалы в [0,0], используя значения указателя, сохраненные с помощью рекурсии, пока не будут достигнуты все листья (нетерминалы)
• Если [0,0] пусто, это означает, что предложение грамматически / синтаксически неверно.Дерево синтаксического анализа не существует
• Если мы получим несколько деревьев синтаксического анализа, предложение будет неоднозначным (из которого можно извлечь много значений, как показано в примере ниже)

Рассмотрим предложение:

‘все пожилые мужчины & женский

Здесь мы можем иметь два значения.

«все пожилые мужчины и (пожилые) женщины»

или

«все пожилые мужчины и (без возрастных барьеров, все возрастные группы) женщины»

Следовательно, это предложение может иметь несколько деревьев синтаксического анализа, соответствующих каждому значению если мы используем алгоритм CYK (как упоминалось выше).

А вот и Вероятностная контекстно-свободная грамматика !!

Между CFG и PCFG существует очень небольшая разница. В PCFG мы доступны с вероятностью, соответствующей каждому производству. Например, если у нас есть A → BC, в PCFG это будет A → BC ( β, ), где β — вероятность правила. Когда наблюдаются несколько деревьев синтаксического анализа, с использованием алгоритма Витерби выбирается наиболее заметное дерево.

Не буду вдаваться в подробности !!

Осталась последняя тема.Потерпи еще немного !!

Частичный синтаксический анализ относится к более детальной сегментации по сравнению с синтаксическим анализом, при котором сегментация достаточно хороша

Учитывайте распознавание именованных сущностей (извлечение именованных сущностей, таких как имена людей, названия городов, страны, местоположения и т. Д. Из предложения).

Зачем мне выполнять такую ​​утомительную задачу (создание дерева синтаксического анализа является сложной задачей с точки зрения вычислений) по созданию дерева синтаксического анализа для всего предложения, если меня интересует только некоторая информация из предложения ? и, следовательно, в этом случае мы будем проводить частичный синтаксический анализ.

Выполняется роль Chunking !!

Chunking помогает нам в частичном анализе предложения, необходимого для извлечения информации в NLP (распознавание именованных сущностей является примером извлечения информации).

В основном, разбиение на части сегментирует предложение на неперекрывающихся фраз, а именно: именная фраза NP (наиболее распространенная), глагольная фраза VP, прилагательные фразы AP и предложная фраза PP . Под неперекрытием я подразумеваю, что ни одно слово не должно быть общим в любых двух сегментах.

Учитывая следующее предложение:

«Утренний рейс из Денвера прибыл » можно сегментировать как:

[ NP Утренний рейс] [ PP из] [ NP Denver] [ VP прибыл.]

Обратите внимание, что мы стремимся найти менее подробное дерево синтаксического анализа, в котором мы не определяем взаимосвязь между «has» и «прибыло» в последнем сегменте. Они сегментированы как одно целое.

Пока нет моделей ML?

Мы можем использовать контролируемое обучение для разбиения на части !!

Нам нужны данные для обучения. Тем не менее, мы бы добавили некоторую дополнительную информацию помимо тегов, назначенных в приведенном выше примере. Мы будем производить выходные данные, используя IOB Tagging , где мы вводим тег для начала (B) и внутри (I) каждого типа блока, а также один для токенов вне (O) любого блока рядом с грамматическими тегами.

Пример ниже объясняет это лучше.

Здесь B_NP представляет начало фрагмента, который является словосочетанием существительное. Точно так же I_NP представляет, что это слово находится внутри блока (отмеченного самым последним B), который является словосочетанием существительное.

Мы используем модель маркировщика последовательностей (обученную на наборе данных), как показано ниже для разбиения на части.

Это вводит тег POS, соответствующий каждому слову, и назначает теги IOB после обучения. Следовательно, мы обучаем модель, используя теги POS для создания тегов IOB.

Не будем вдаваться в подробности !!

Более чем на день !!

Если вам понравилась эта статья, вы наверняка полюбите и другие вещи:

Введение в обработку текста на естественном языке | Автор: Венцислав Йорданов

Прочитав этот пост в блоге, вы узнаете некоторые основные методы извлечения функций из некоторого текста , так что вы можете использовать эти функции в качестве входных данных для моделей машинного обучения .

NLP — это подраздел компьютерных наук и искусственного интеллекта, связанный с взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками. Он используется для применения алгоритмов машинного обучения к тексту и речи .

Например, мы можем использовать NLP для создания таких систем, как распознавание речи , обобщение документов , машинный перевод , обнаружение спама , распознавание именованных объектов , ответы на вопросы, автозаполнение, предиктивный ввод и т. Д. на.

В настоящее время у большинства из нас есть смартфоны с функцией распознавания речи. Эти смартфоны используют НЛП, чтобы понимать, что говорится. Также многие люди используют ноутбуки, операционная система которых имеет встроенную функцию распознавания речи.

Некоторые примеры

Cortana

NLTK ( Natural Language Toolkit ) — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными на человеческом языке . Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для множества корпусов и лексических ресурсов .Кроме того, он содержит набор из библиотек обработки текста для классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и семантического обоснования. Лучше всего то, что NLTK — это бесплатный проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом.

Мы воспользуемся этим набором инструментов, чтобы показать некоторые основы обработки естественного языка. В приведенных ниже примерах я предполагаю, что мы импортировали набор инструментов NLTK. Сделать это можно так: import nltk .

В этой статье мы рассмотрим следующие темы:

1. Токенизация предложений
2. Токенизация слов
3. Лемматизация текста и выделение стеблей
4. Стоп-слова
5. Регулярное выражение
6. Пакет слов
7. TF-IDF

1.Токенизация предложения

Токенизация предложения (также называемая сегментацией предложения ) — это проблема деления строки письменного языка на его компонент предложения . Идея здесь выглядит очень простой. На английском и некоторых других языках мы можем разделить предложения, когда увидим знак препинания.

Однако даже в английском языке эта проблема не является тривиальной из-за использования символа полной остановки для сокращений. При обработке обычного текста таблицы сокращений, содержащие точки, могут помочь нам предотвратить неправильное присвоение границ предложения .Во многих случаях мы используем библиотеки, чтобы сделать эту работу за нас, поэтому пока не особо беспокойтесь о деталях.

Пример :

Давайте посмотрим отрывок из текста об известной настольной игре под названием нарды.

Нарды — одна из старейших известных настольных игр. Его историю можно проследить почти 5000 лет назад до археологических открытий на Ближнем Востоке. Это игра для двух игроков, в которой каждый игрок имеет пятнадцать шашек, которые перемещаются между двадцатью четырьмя точками в соответствии с броском двух кубиков.

Чтобы применить токенизацию предложения с помощью NLTK, мы можем использовать функцию nltk.sent_tokenize .

В качестве вывода мы получаем 3 составных предложения по отдельности.

 Нарды - одна из старейших известных настольных игр. 
 Его история насчитывает почти 5000 лет, начиная с археологических открытий на Ближнем Востоке. 
 
 Это игра для двух игроков, в которой каждый игрок имеет пятнадцать шашек, которые перемещаются между двадцатью четырьмя точками в соответствии с броском двух кубиков.
 

2. Обозначение слов

Обозначение слов (также называемое сегментацией слов ) — это проблема деления строки письменного языка на его составляющих слова . В английском и многих других языках, в которых используется латинский алфавит, пробел является хорошим приближением к разделителю слов.

Тем не менее, у нас все еще могут быть проблемы, если мы будем разделять только пробелами для достижения желаемых результатов. Некоторые составные существительные в английском языке пишутся по-разному и иногда содержат пробел.В большинстве случаев мы используем библиотеку для достижения желаемых результатов, поэтому снова не беспокойтесь о деталях.

Пример :

Давайте воспользуемся предложениями из предыдущего шага и посмотрим, как мы можем применить к ним токенизацию слов. Мы можем использовать функцию nltk.word_tokenize .

Вывод:

 ['Нарды', 'есть', 'один', 'из', 'самый', 'самый старый', 'известный', 'доска', 'игры', '.'] 
 [' Его ',' история ',' может ',' быть ',' прослеживаться ',' назад ',' почти ',' 5000 ',' лет ',' до ',' археологические ',' открытия ',' в ' , 'Ближний Восток', '.'] 
 
 [' Это ',' есть ',' a ',' два ',' игрок ',' игра ',' где ',' каждый ',' игрок ',' имеет ',' пятнадцать ',' шашки ',' которые ',' двигаться ',' между ',' двадцать четыре ',' очки ',' согласно ',' до ',' the ',' roll ',' of ',' two ',' dice ','. '] 
 

Лемматизация текста и стемминг

По грамматическим причинам документы могут содержать различных формы слова , например, дисков , дисков , дисков . Кроме того, иногда у нас есть связанных слова с аналогичным значением, например, нация , национальность , национальность .

Цель как корня , так и лемматизации состоит в том, чтобы сократить словоизменительных форм и иногда производных форм слова до общей базовой формы .

Источник: https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html

Примеры :

• am, are, is => быть
• собака, собаки, собаки, собаки ‘ => собака

Результат этого сопоставления, примененного к тексту, будет примерно таким:

• собаки мальчика разных размеров => мальчик собака быть разным размером

Стемминг и лемматизация являются частными случаями нормализации .Однако они отличаются друг от друга.

Основание обычно относится к грубому эвристическому процессу процессу , который обрезает концы слов в надежде на правильное достижение этой цели большую часть времени и часто включает удаление деривационных аффиксов.

Лемматизация обычно означает, что делает что-то правильно с использованием словаря и морфологического анализа слов, обычно стремясь удалить только флективные окончания и вернуть базовую или словарную форму слова, которая является известная как лемма .

Источник: https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html

Разница в том, что стеммер управляет без знания контекста , и поэтому не может понять разницу между словами, которые имеют разное значение в зависимости от части речи. Но у стеммеров есть и некоторые преимущества, их проще реализовать, и обычно работают быстрее . Кроме того, пониженная «точность» может не иметь значения для некоторых приложений.

Примеры:

1. Слово «лучше» имеет лемму «хорошо». Эта ссылка пропущена при поиске по словарю.
2. Слово «играть» является базовой формой слова «игра», и, следовательно, оно совпадает как с основанием, так и с лемматизацией.
3. Слово «встреча» может быть основной формой существительного или формой глагола («встречаться») в зависимости от контекста; например, «на нашей последней встрече» или «Мы снова встречаемся завтра». В отличие от стемминга, лемматизация пытается выбрать правильную лемму в зависимости от контекста.

После того, как мы узнаем, в чем разница, давайте рассмотрим несколько примеров с использованием инструмента NLTK.

Выход:

 Ствол: видел 
 Лемматизатор: см. 
 Стеммер: водил 
 Лемматизатор: привод 
 

Стоп-слова

Стоп-слова это слова, которые отфильтрованы до или после обработки текста. При применении машинного обучения к тексту эти слова могут добавить шума .Вот почему мы хотим удалить эти нерелевантных слова .

Стоп-слова обычно относятся к наиболее распространенным словам , таким как « и », « », « a » в языке, но не существует единого универсального списка стоп-слов. Список стоп-слов может меняться в зависимости от вашего приложения.

Инструмент NLTK имеет заранее определенный список стоп-слов, которые относятся к наиболее распространенным словам. Если вы используете его впервые, вам необходимо загрузить стоп-слова, используя этот код: nltk.скачать («стоп-слова») . После завершения загрузки мы можем загрузить пакет стоп-слов из nltk.corpus и использовать его для загрузки стоп-слов.

Вывод:

 ['я', 'я', 'мой', 'я', 'мы', 'наш', 'наш', 'мы', 'ты', "ты", " вы "," вы "," вы бы ", 'ваш', 'ваш', 'себя', 'себя', 'он', 'его', 'его', 'сам', ' she ', «она», «ее», «ее», «она», «это», «это», «ее», «сама», «они», «они», «их», «их» , 'себя', 'что', 'which', 'who', 'who', 'this', 'that', 'that will', 'this', 'те', 'am', 'is' , 'есть', 'был', 'были', 'быть', 'был', 'быть', 'иметь', 'иметь', 'иметь', 'иметь', 'делать', 'делает', ' сделал ',' делаю ',' а ',' ан ',' то ',' и ',' но ',' если ',' или ',' потому что ',' как ',' до ',' пока ' , 'of', 'at', 'by', 'for', 'with', 'about', 'Again', 'between', 'into', 'through', 'во время', 'до', ' после ',' выше ',' ниже ',' в ',' от ',' вверх ',' вниз ',' внутрь ',' вне ',' вкл ',' выкл ',' над ',' под ' , 'снова', 'далее', 'затем', 'один раз', ​​'здесь', 'там', 'когда', 'где', 'почему', 'как', 'все', 'любое', ' оба ',' каждый ',' несколько ',' больше ',' большинство ',' другие ',' некоторые ',' такие ',' нет ',' ни ',' не ',' только y ',' own ',' same ',' so ',' than ',' too ',' very ',' s ',' t ',' can ',' will ',' просто ',' не ' , «не», «должен», «должен был», «сейчас», «d», «ll», «m», «o», «re», «ve», «y», « ain ',' aren ', "not",' couldn ', "could",' didn ', "didn", "not",' doesn ', "not",' hadn ', "hadn" t ", 'hasn'," hasn't ", 'haven'," Have ", 'isn'," not ", 'ma', 'mightn'," could not ", 'mustn' , «нельзя», «не нужно», «не нужно», «шань», «не нужно», «не следует», «не следует», «не было», «не было», «не было» , «не было», «выиграл», «не буду», «не стал бы», «не стал бы»] 

Давайте посмотрим, как мы можем удалить стоп-слова из предложения.

Вывод:

 ['Нарды', 'один', 'самый старый', 'известный', 'доска', 'игры', '.'] 

Если вы не знакомы с пониманием списка в Python. Вот еще один способ добиться того же результата.

Однако имейте в виду, что понимания списка на быстрее , потому что они оптимизированы для интерпретатора Python, чтобы определить предсказуемую закономерность во время цикла.

Вы можете спросить, почему мы преобразовали наш список в набор .Set — это абстрактный тип данных, который может хранить уникальные значения без какого-либо определенного порядка. Операция поиска в наборе на намного быстрее , чем операция поиска в списке . Для небольшого количества слов большой разницы нет, но если у вас много слов, настоятельно рекомендуется использовать заданный тип.

Если вы хотите узнать больше о времени, затрачиваемом между различными операциями для разных структур данных, вы можете взглянуть на эту замечательную шпаргалку. abc] — не соответствует a, b или c

Регулярные выражения используют символ обратной косой черты ( '\' ) для обозначения специальных форм или для разрешения использования специальных символов без обращения к их специальному значению.Этот код противоречит использованию Python того же символа для той же цели в строковых литералах; например, чтобы сопоставить буквальную обратную косую черту, можно было бы написать '\\\\' в качестве строки шаблона, потому что регулярное выражение должно быть \\ , а каждая обратная косая черта должна быть выражена как \\ внутри обычный строковый литерал Python.

Решение состоит в том, чтобы использовать нотацию необработанной строки Python для шаблонов регулярных выражений; Обратные косые черты не обрабатываются каким-либо особым образом в строковом литерале с префиксом 'r' .Таким образом, r "\ n" — это двухсимвольная строка, содержащая '\' и 'n' , а "\ n" — это односимвольная строка, содержащая новую строку. Обычно шаблоны выражаются в коде Python с использованием этой нотации необработанных строк.

Источник: https://docs.python.org/3/library/re.html?highlight=regex

Мы можем использовать регулярное выражение для применения дополнительной фильтрации к нашему тексту. Например, мы можем удалить все символы, не являющиеся словами. Во многих случаях знаки препинания не нужны, и их легко удалить с помощью регулярного выражения.

В Python модуль re обеспечивает операции сопоставления регулярных выражений, аналогичные тем, которые выполняются в Perl. Мы можем использовать функцию re.sub , чтобы заменить совпадения для шаблона строкой замены. Давайте посмотрим на пример, когда мы заменяем все не-слова символом пробела.

Продукт:

 «Развитие сноуборда было вдохновлено скейтбордингом, снегоходом, серфингом и лыжами» 

Регулярное выражение — мощный инструмент, и мы можем создавать гораздо более сложные модели.Если вы хотите узнать больше о регулярных выражениях, я могу порекомендовать вам попробовать эти 2 веб-приложения: regexr, regex101.

Мешок слов

Алгоритмы машинного обучения не могут работать напрямую с необработанным текстом, нам нужно преобразовать текст в векторы чисел. Это называется извлечением признаков .

Модель набора слов — это популярная модель и простая техника извлечения признаков , используемая при работе с текстом.Он описывает появление каждого слова в документе.

Чтобы использовать эту модель, нам необходимо:

1. Разработать словарь известных слов (также называемых токенами )
2. Выбрать показатель наличия известных слов

Любая информация о словах порядок или структура слов отбрасывается . Вот почему это называется сумкой слов . Эта модель пытается понять, встречается ли известное слово в документе, но не знает, где это слово находится в документе.

Интуиция подсказывает, что подобных документа имеют аналогичного содержания . Кроме того, из контента мы можем кое-что узнать о значении документа.

Давайте посмотрим, что нужно сделать для создания модели набора слов. В этом примере мы воспользуемся всего четырьмя предложениями, чтобы увидеть, как работает эта модель. В реальных задачах вы будете работать с гораздо большими объемами данных.

1. Загрузите данные

Допустим, это наши данные, и мы хотим загрузить их как массив.

Для этого мы можем просто прочитать файл и разбить его по строкам.

Вывод:

 [«Мне нравится этот фильм, он забавный.», «Я ненавижу этот фильм.», «Это было круто! Мне это нравится »,« Хороший. Мне это нравится. '] 

2. Создайте словарь

Давайте возьмем все уникальные слова из четырех загруженных предложений, игнорируя регистр , пунктуация и односимвольные токены.Эти слова будут нашим словарным запасом (известные слова).

Мы можем использовать класс CountVectorizer из библиотеки sklearn для разработки нашего словаря. Мы увидим, как его можно использовать, после прочтения следующего шага.

3. Создайте векторы документов

Затем нам нужно оценить слова в каждом документе. Задача здесь — преобразовать каждый необработанный текст в вектор чисел. После этого мы можем использовать эти векторы в качестве входных данных для модели машинного обучения.Самый простой метод выставления оценок — отметить наличие слов цифрой 1 для присутствия и 0 для отсутствия.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем создать модель набора слов, используя упомянутый выше класс CountVectorizer.

Выход :

Вот наши предложения. Теперь мы можем увидеть, как работает модель «мешка слов».

Дополнительные примечания к модели мешка слов

Сложность модели мешка слов определяет, как разработать словарь известных слов (токенов) и как оценить наличие известных слов.

Разработка словаря
Когда размер словаря увеличивается на , векторное представление документов также увеличивается. В приведенном выше примере длина вектора документа равна количеству известных слов.

В некоторых случаях у нас может быть огромный объем данных , и в этих случаях длина вектора, представляющего документ, может составлять тысячи или миллионы элементов. Кроме того, каждый документ может содержать только несколько известных слов в словаре.

Следовательно, векторные представления будут содержать нулей . Эти векторы с большим количеством нулей называются разреженными векторами . Они требуют больше памяти и вычислительных ресурсов.

Мы можем уменьшить количество известных слов при использовании модели набора слов для уменьшения требуемой памяти и вычислительных ресурсов. Мы можем использовать методы очистки текста , которые мы уже видели в этой статье, прежде чем создавать нашу модель набора слов:

• Игнорирование регистра слов
• Игнорирование знаков препинания
• Удаление стоп-слова из наших документов
• Приведение слов к их базовой форме ( Лемматизация текста и формирование стемминга )
• Исправление слов с ошибками

Еще один более сложный способ создания словаря — использование сгруппированных слов .Это изменяет объем словаря и позволяет модели набора слов получать дополнительных сведений о документе . Такой подход называется н-граммы .

N-грамма — это последовательность , состоящая из , число из элементов (слова, буквы, числа, цифры и т. Д.). В контексте корпусов текста n-граммы обычно относятся к последовательности слов. Униграмма , — это одно слово, биграмма , — это последовательность из двух слов, триграмма , — это последовательность из трех слов и т. Д.Буква «n» в «n-грамме» относится к количеству сгруппированных слов. Моделируются только n-граммы, которые появляются в корпусе, а не все возможные n-граммы.

Пример
Давайте посмотрим на все биграммы для следующего предложения:
Офисное здание открыто сегодня

Все биграммы:

• офис
• офисное здание
• здание
• открыто
• открыто сегодня

Пакет биграмм более эффективен, чем подход набора слов.

Оценка слов
После того, как мы создали наш словарь известных слов, нам нужно оценить вхождение слов в наши данные. Мы видели один очень простой подход — бинарный подход (1 для присутствия, 0 для отсутствия).

Некоторые дополнительные методы подсчета очков:

• Подсчет . Подсчитайте, сколько раз каждое слово встречается в документе.
• Частоты . Вычислите частоту появления каждого слова в документе из всех слов в документе.

TF-IDF

Одна из проблем с частотой слов для оценки заключается в том, что наиболее частые слова в документе начинают получать самые высокие оценки. Эти часто встречающиеся слова могут не содержать столько « информационного прироста » для модели по сравнению с некоторыми более редкими и специфическими для предметной области словами. Один из подходов к решению этой проблемы — оштрафовать слов, которые часто встречаются во всех документах. Такой подход называется TF-IDF.

TF-IDF, сокращение от термина частота-инверсия документа частота — это статистический показатель , используемый для оценки важности слова для документа в коллекции или корпусе.

Значение оценки TF-IDF увеличивается пропорционально тому, сколько раз слово появляется в документе, но компенсируется количеством документов в корпусе, содержащих это слово.

Давайте посмотрим на формулу, используемую для расчета показателя TF-IDF для данного термина x в документе y .

Теперь давайте немного разделим эту формулу и посмотрим, как разные части формулы работай.

• Term Frequency (TF) : оценка частоты встречаемости слова в текущем документе.

• Частота обратного члена (ITF) : оценка того, насколько редко слово встречается в документах.

• Наконец, мы можем использовать предыдущие формулы для вычисления оценки TF-IDF для данного термина следующим образом:

Пример
В Python мы можем использовать TfidfVectorizer — класс из библиотеки sklearn для расчета оценок TF-IDF для заданных документов.Давайте использовать те же предложения, что и в примере с набором слов.

Вывод:

Я снова добавлю сюда предложения, чтобы упростить сравнение и лучше понять, как работает этот подход.

В этом сообщении в блоге вы узнаете основы НЛП для текста. В частности, вы изучили следующие концепции с дополнительными деталями:

• NLP используется для применения алгоритмов машинного обучения к тексту и речи .
• NLTK ( Natural Language Toolkit ) — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными на человеческом языке
• Токенизация предложений — это проблема деления строки письменного языка на его компонент предложения
• Обозначение слова — это проблема деления строки письменного языка на его компонент слова
• Цель как , выделяя , так и , лемматизация34 состоит в том, чтобы уменьшить флексию образует и иногда производные формы слова до общей базовой формы .
• Стоп-слова — это слова, которые отфильтровываются до или после обработки текста. Они обычно относятся к наиболее распространенным словам в языке.
• Регулярное выражение — это последовательность символов, определяющая шаблон поиска .
• Модель набора слов — это популярный и простой метод извлечения функций , используемый при работе с текстом. Он описывает появление каждого слова в документе.
• TF-IDF — это статистический показатель , используемый для оценки важности из слова для документа в коллекции или корпусе.

Отлично! Теперь мы знаем основы извлечения функций из текста. Затем мы можем использовать эти функции в качестве входных данных для алгоритмов машинного обучения.

Хотите увидеть все концепции , используемые в еще одном большом примере ?
— Вот и ты! Если вы читаете с мобильного, прокрутите вниз до конца и нажмите ссылку « Desktop version ».

Вот интерактивная версия этой статьи, загруженная в Deepnote (облачная платформа Jupyter Notebook). Не стесняйтесь проверить это и поиграть с примерами.

Вы также можете проверить мои предыдущие сообщения в блоге.

Если вы хотите получать уведомления, когда я публикую новый пост в блоге, вы можете подписаться на мой свежий информационный бюллетень.

Вот мой профиль в LinkedIn на случай, если вы захотите связаться со мной. Я буду счастлив быть на связи с вами.

Спасибо за прочитанное.Надеюсь, статья вам понравилась. Если вам это нравится, пожалуйста, удерживайте кнопку хлопка и поделитесь ею с друзьями. Буду рад услышать ваш отзыв. Если у вас есть вопросы, не стесняйтесь их задавать. 😉

Apache Tika — Поддерживаемые форматы документов

На этой странице перечислены все форматы документов, поддерживаемые Apache Tika.

Составной документ Microsoft OLE 2 в формате

Ряд приложений Microsoft, в первую очередь пакет Microsoft Office, используют общий формат составного документа OLE 2 в качестве основы своих форматов документов.Tika использует Apache POI для поддержки ряда этих форматов.

Формат составного документа OLE2 разработан для использования с файлами с произвольным доступом, поэтому входной поток, передаваемый синтаксическому анализатору Tika, должен быть помещен в буфер в памяти или во временном файле в зависимости от размера документа. См. TIKA-153, чтобы попытаться избежать этого лишнего временного файла, если входной документ уже получен из файла.

В дополнение к общему базовому формату есть также общие наборы метаданных в типичных документах OLE2.Tika использует библиотеку HPSF из POI для анализа этих наборов свойств и предоставляет их как следующие метаданные документа:

• НАЗВАНИЕ Название
• ТЕМА Тема
• АВТОР Автор
• КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА Ключевые слова
• КОММЕНТАРИИ Комментарии
• ШАБЛОН Шаблон
• LAST_SAVED Последнее сохранение:
• REVISION_NUMBER Номер редакции
• LAST_PRINTED Последняя печать
• LAST_SAVED Время / дата последнего сохранения
• LAST_SAVED Время / дата последнего сохранения
• PAGE_COUNT Количество страниц
• WORD_COUNT Количество слов
• CHARACTER_COUNT Количество символов
• APPLICATION_NAME Имя создаваемого приложения

Обратите внимание, что на практике метаданные во многих документах отсутствуют, неполны или даже неверны, поэтому клиентское приложение не должно слишком полагаться на эту информацию.

Поддержка нового формата Office Open XML, используемого Microsoft Office версии 2007, ожидает обновления POI. Текущее состояние записано в ТИКА-152.

Общий формат составного документа OLE2 автоматически определяется с помощью магического числа, и дальнейший анализ может автоматически определить более конкретный формат документа. Tika также знает ряд общих шаблонов глобусов, таких как * .doc и * .ppt для этих форматов.

Поддерживаемые форматы составных документов OLE 2:

Microsoft Excel (приложение / vnd.ms-excel)

Поддержка электронных таблиц

Excel доступна во всех версиях Tika и основана на библиотеке HSSF от POI.

Парсер Excel в Tika использует API событий HSSF и может извлекать большую часть структуры документа, включая все (непустые) рабочие листы и их структуры таблиц. Результаты формулы извлекаются в том виде, в котором они хранятся в файле Excel, а ссылки на ячейки отображаются в виде ссылок XHTML. Эти функции были добавлены в Tika версии 0.2.

Комментарии и форматирование ячеек в настоящее время не поддерживаются.См. Соответствующие выпуски TIKA-148 и TIKA-103.

Microsoft Word (приложение / msword)

Поддержка документов

Word доступна во всех версиях Tika и основана на библиотеке HWPF от POI.

Анализатор Word использует класс WordExtractor из HWPF для извлечения содержимого документа в виде последовательности абзацев.

Microsoft PowerPoint (приложение / vnd.ms-powerpoint)

Поддержка презентаций

PowerPoint доступна во всех версиях Tika и основана на библиотеке HSLF от POI.

Анализатор PowerPoint использует класс PowerPointExtractor из HSLF для извлечения содержимого электронной таблицы как одного абзаца.

Microsoft Visio (приложение / vnd.visio)

Поддержка диаграмм Visio была добавлена ​​в Tika версии 0.2 и основана на библиотеке HDGF от POI.

Анализатор Visio использует класс VisioExtractor из HDGF для извлечения содержимого схемы в виде последовательности абзацев.

Microsoft Outlook (приложение / vnd.ms-outlook)

Поддержка сообщений

Outlook была добавлена ​​в Tika версии 0.2 и основан на библиотеке HSMF от POI.

Анализатор Outlook извлекает тему сообщения и адреса «От», «Кому», «Копия» и «Скрытая копия» (отформатированные для отображения) вместе с основным текстом текстовых / обычных сообщений. Свойства метаданных AUTHOR, TITLE и SUBJECT задаются явно, перекрывая потенциальные общие метаданные документа, полученные из наборов свойств OLE2.

Форматы сжатия

Форматы сжатия общего назначения используются для уменьшения размера любых документов.Tika использует конвейер синтаксического анализа для поддержки сжатия общего назначения: на первом этапе сжатый поток распаковывается, а полученный распакованный поток передается на второй этап синтаксического анализа, где он будет обработан так, как если бы документ никогда не сжимался.

Tika содержит магические числа и шаблоны глобусов для автоматического определения всех поддерживаемых форматов сжатия. Шаблоны глобальных форматов сжатия также используются для определения имени исходного несжатого документа.Если клиентское приложение предоставило свойство метаданных RESOURCE_NAME_KEY, которое соответствует такому шаблону глобуса, то первый этап анализа распаковки заменит свойство метаданных RESOURCE_NAME_KEY на выведенное имя исходного документа перед передачей управления второму этапу синтаксического анализа.

Обратите внимание, что кроме специальной обработки свойства RESOURCE_NAME_KEY, метаданные документа не передаются на второй этап синтаксического анализа или от него. В клиентское приложение возвращается только текстовое содержимое, извлеченное синтаксическим анализатором второго этапа.

Поддерживаемые форматы сжатия:

сжатие gzip (приложение / x-gzip)

Поддержка

Gzip была добавлена ​​в Tika версии 0.2 и основана на классе GZIPInputStream в библиотеке классов Java 5.

Известными шаблонами глобусов gzip являются * .tgz, * .gz и * -gz, и они будут соответственно заменены на * .tar, * и *, как описано выше.

сжатие bzip2 (приложение / x-bzip)

Поддержка Bzip2 была добавлена ​​в Tika версии 0.2 и основана на коде парсинга bzip2 из Apache Ant, который, в свою очередь, изначально был основан на работе Кейрона Лиддла из Aftex Software.

Известными шаблонами глобусов bzip2 являются * .tbz, * .tbz2, * .bz и * .bz2, и они будут соответственно заменены на * .tar, * .tar, * и *, как описано выше.

NLPwin — Microsoft Research

Введение Люси Вандервенде *

* от имени всех, кто внес вклад в разработку NLPwin

NLPwin — это программный проект Microsoft Research, целью которого является предоставление инструментов обработки естественного языка для Windows (отсюда и NLPwin).Проект был начат в 1991 году, когда Microsoft открыла исследовательскую группу Microsoft; хотя активное развитие NLPwin продолжалось в течение 2002 года, он все еще регулярно обновляется, в основном для обслуживания машинного перевода.

NLPwin использовался и до сих пор используется в ряде продуктов Microsoft, среди которых Index Server (1992-3), Word Grammar Checker (анализ каждого предложения в логической форме с 1996 года), функция запросов на английском языке для SQL Server (SQL Server 1998 — 2000), интерфейс запросов на естественном языке для Encarta (1999, 2000), Intellishrink (2000) и, конечно же, Bing Translator.

Поскольку мы знали, что разрабатываем NLPwin отчасти для поддержки средства проверки грамматики, грамматика NLPwin разработана так, чтобы обеспечивать широкий охват (т.е. не зависящую от предметной области) и быть устойчивой, в частности, устойчивой к грамматическим ошибкам. Хотя большинство грамматик изучается из данных, аннотированных в PennTreeBank, интересно учитывать, что такие грамматики могут быть не в состоянии анализировать неграмматическую или фрагментированную грамматику, поскольку эти грамматики не имеют обучающих данных для такого ввода. Грамматика NLPwin производит синтаксический анализ для любого ввода, и если охватывающий синтаксический анализ не может быть назначен, он создает «подобранный» синтаксический анализ, объединяющий самые большие составляющие, которые он смог построить.

Радуга НЛП: мы предвидели, что с еще более сложными возможностями анализа можно будет создавать самые разнообразные приложения. Как вы можете видеть ниже, компонент генерации не был хорошо разработан, и мы постулировали приложения NL для генерации так же, как надеются на горшок с золотом в конце радуги. Наши первые модели машинного перевода передавались на семантическом уровне (статьи до 2002 года), в то время как сегодня наши машинные переводы передаются в основном на синтаксическом уровне, используя смесь моделей, основанных на синтаксисе и фразе.

Рисунок 1: Радуга НЛП (1991), наше первоначальное видение необходимых компонентов НЛП и возможных приложений.

Архитектура следует конвейерному подходу, как показано на рисунке 2, где каждый компонент обеспечивает дополнительные уровни анализа / аннотации входных данных. Мы спроектировали систему как относительно бедную вначале, используя при этом все более богатые и богатые источники данных, поскольку потребность в дополнительной семантической информации возрастала; Одна из наших целей этой архитектуры — сохранить неоднозначность до тех пор, пока нам не понадобится разрешить эту неоднозначность или пока ресурсы данных не существуют, чтобы разрешить разрешение.Таким образом, синтаксический анализ проходит в два этапа: синтаксический набросок (который сегодня можно описать как плотный лес) и синтаксический портрет, где мы «распаковываем» лес и конструируем составляющий уровень анализа, который является синтаксическим, но также и семантически действительный. Дерево клиентов продолжает уточняться даже во время обработки логической формы, поскольку может использоваться более глобальная информация.

Рисунок 2: Компоненты NLPwin и схематическое изображение их выходного представления.

Стоит сделать несколько замечаний по поводу синтаксического анализатора (термин, который в общих чертах объединяет модули морфологии, эскиза и портрета). Во-первых, парсер состоит из правил, созданных человеком. Это вызовет недоверие у тех, кто знаком только с машинно-обучаемыми парсерами, обученными на PennTreeBank. Следует иметь в виду, что синтаксический анализатор NLPwin был создан до того, как первый синтаксический анализатор был обучен на PennTreeBank, что синтаксический анализатор должен был быть быстрым (для поддержки средства проверки грамматики) и что написание правил грамматики было нормой для грамматик до PennTreeBank.Кроме того, грамматик, которому было поручено писать правила, поддерживался сложным набором инструментов разработчика НЛП (созданным Джорджем Хайдорном), так же, как программист теперь поддерживается в Visual Studio, где правила грамматики могут запускаться в определенные точки кода и из них. , переменные могут быть изменены в интерактивном режиме для целей исследования, и, что наиболее важно, среда разработчика поддерживала запуск набора тестовых файлов с интерфейсами для грамматика для обновления целевых файлов с помощью улучшенного анализа.Во-вторых, ведущий грамматист Карен Йенсен порвала с неявной традицией, согласно которой составляющая структура подразумевается применением правил синтаксического анализа [1]. Дженсен заметил, что бинарные правила необходимы даже для того, чтобы справляться даже с обычными языковыми явлениями, такими как свободный порядок слов и размещение наречных и предложных фраз. Таким образом, в NLPwin мы используем бинарные правила в формализме расширенной грамматики структуры фраз (APSG), вычисляя структуру фразы как часть действий правил, тем самым создавая узлы с неограниченными модификаторами, сохраняя при этом бинарные правила, как показано на рисунке 3.

Рисунок 3: Дерево деривации отображает историю применения правил, а вычисленное дерево обеспечивает полезную визуализацию структуры фраз.

Еще одним важным аспектом NLPwin является то, что именно структура записи, а не деревья, является основным выходом компонента анализа (показано на рисунке 4). Деревья — это просто удобная форма отображения, использующая только 5 из множества атрибутов, составляющих представление анализа (предварительные модификаторы (PRMODS), HEAD, постмодификаторы (PSMODS), тип сегмента (SEGTYPE) и строковое значение.Вот запись, набор атрибутов и значений для узла DECL1:

Рис. 4: Структура записи любого компонента является сердцем анализа NLPwin.

Как только основная форма дерева округа определена, можно вычислить, что такое логическая форма. У логической формы двоякая цель: вычислить структуру предиката-аргумента для каждого предложения («кто что сделал, с кем, когда, где и как?») И нормализовать различные синтаксические реализации того, что можно считать одним и тем же «значением».При этом концепции, которые, возможно, далеки в предложении и в составной структуре, могут быть сведены воедино, в значительной степени потому, что логическая форма представлена ​​в виде графа, где линейный порядок больше не является первичным. Логическая форма — это ориентированный помеченный граф, где дуги помечены теми отношениями, которые определены как семантические, а поверхностные слова, передающие только синтаксическую информацию, представлены не как узлы в графе, а как аннотации к узлам, сохраняя их синтаксис. информация (не показана на графике ниже).Рассмотрим следующую логическую форму:

Рисунок 5: Пример логической формы.

График логической формы на рисунке 5 представляет прямую связь между «слонами» и «иметь», которая прерывается относительным предложением в поверхностном синтаксисе. Более того, при анализе относительного придаточного предложения логическая форма выполнила две операции: логическая форма нормализует пассивную конструкцию, а также назначает референт относительного местоимения «который». Другие операции, обычно выполняемые логической формой, включают (но не ограничиваются ими): неограниченные зависимости, функциональный контроль, косвенное перефразирование объекта, назначение модификаторов.

Рисунок 5 также демонстрирует некоторые недостатки логической формы: 1) должен ли «иметь» быть концептуальным узлом в этом графе или его следует интерпретировать как дугу с пометкой «Часть» между «слоном» и «бивнем»? В более общем плане: каким должен быть перечень меток отношений и как его определять? И 2) следует ли нам делать вывод из этого предложения только о том, что «на африканских слонов охотились» и что «у африканских слонов большие бивни», или мы можем сделать вывод, что «на слонов охотились» и что они оказались «африканскими слонами».Решение этого вопроса об объеме было отложено до обработки дискурса [2], когда такие вопросы могут быть рассмотрены, и логическая форма не представляет двусмысленности в области видимости.

Во время разработки конвейера NLPwin (см. Рисунок 2) мы считали, что будет отдельный компонент, определяющий смыслы слов после синтаксического анализа входных данных. Этот компонент предназначался для выбора и / или сопоставления лексической информации из нескольких словарей для представления и расширения лексического значения каждого слова содержимого.Такой взгляд на устранение неоднозначности слов (WSD) контрастировал с зарождавшимся тогда интересом к WSD в академическом сообществе, которое формулировало задачу WSD как выбор одного смысла из фиксированного перечня смыслов слов как правильного. Наше основное возражение против этой формулировки состоит в том, что любой фиксированный перечень обязательно не будет достаточным в качестве основы для грамматики широкого охвата (см. Dolan, Vanderwende and Richardson, 2000). По тем же причинам мы решили отказаться от использования Word Senses и в NLPwin.Сегодня эта область добилась больших успехов в изучении более гибкого понятия лексического значения с появлением векторного пространства, которое было бы многообещающим для объединения с выводом этого синтаксического анализатора.

Хотя мы не рассматривали устранение неоднозначности в словах как отдельную задачу, мы разработали наш синтаксический анализатор и последующие компоненты так, чтобы использовать все более обширную лексическую информацию. Грамматика эскиза опирается на рамки подкатегории и другие синтаксико-семантические коды, доступные из двух словарей: Longman Dictionary of Contemporary English (LDOCE) и American Heritage Dictionary, 3 ^rd edition, права на которые Microsoft приобрела в цифровом виде.LDOCE, в частности, предоставляет богатую лексическую информацию, которая облегчает построение логической формы [3]. Такие коды, какими бы богатыми они ни были, не поддерживают полную семантическую обработку, которая необходима, например, при определении правильного присоединения предложных фраз или номинальной со-ссылки. Возник вопрос: можно ли получить такие семантические знания автоматически, чтобы поддерживать синтаксический анализатор с широким охватом?

В начале и середине 90-х был значительный интерес к словарям для майнинга и другим справочным материалам для семантической информации в широком смысле.По этой причине мы предполагали, что там, где лексической информации было недостаточно для поддержки решений, которые необходимо было принять в компоненте портрета, мы могли бы получить такую ​​информацию в машиночитаемых справочниках.

В то время было доступно несколько анализаторов с широким охватом, поэтому основной упор делался на разработку строковых шаблонов (регулярных выражений), которые можно было бы использовать для идентификации конкретных типов семантической информации; Херст (1992) описывает использование таких паттернов для приобретения Гипернимия (это термины).Alshawi (1989) анализирует словарные определения, используя грамматику, специально разработанную для этого словаря («Longmanese»). Мы столкнулись с двумя проблемами при использовании этого подхода: во-первых, по мере того, как возрастает потребность в большем вспоминании, написание и уточнение строковых шаблонов становится все более и более сложным, в пределе приближаясь к сложности написания полной грамматики и, таким образом, отклоняясь от простой строки паттерны, с которых вы начали, и, во-вторых, при извлечении семантических отношений за пределами Hypernymy мы обнаружили, что строковых паттернов недостаточно (см. Montemagni and Vanderwende 1992).

Вместо этого мы предложили анализировать текст словаря с использованием уже разработанных лингвистических компонентов, эскиза, портрета и логической формы, обеспечивая доступ к надежному синтаксическому анализу, чтобы ускорить получение знаний семантической информации, необходимой для улучшения портрета. Эта самонастройка возможна, потому что некоторые лингвистические выражения недвусмысленны, и поэтому на каждой итерации мы можем извлекать из однозначного текста, чтобы улучшить анализ неоднозначного текста (см. Vanderwende 1995).

По мере того, как каждое определение в словаре и онлайн-энциклопедии обрабатывалось, а семантическая информация сохранялась для доступа к Portrait, картинка возникала из соединения всех фрагментов графа. Если рассматривать их как базу данных, а не как справочную таблицу (как люди используют словари), фрагменты графа связаны между собой и возникают интересные пути / выводы. Чтобы еще больше обогатить данные, мы предприняли шаг к просмотру каждого фрагмента графа с точки зрения каждого узла содержимого.Представьте, что вы смотрите на граф как на мобильный телефон и берете его за каждый из объектов по очереди — узлы под объектом остаются такими же, но узлы над этим объектом становятся инвертированными (показано на рисунке 6). Например, для определения слон :: животное с бивнями из слоновой кости »MindNet хранит не только фрагмент графика« ЧАСТЬ слона (бивень MATR из слоновой кости) », но также« ЧАСТЬ бивня слона »и« MATR-OF из слоновой кости бивень »[4].

Рисунок 6: Логическая форма и ее инверсии.

Мы назвали этот набор пересекающихся графов MindNet.Рисунок 7 отражает картину, которую мы видели для слова «птица», когда смотрели на все части информации, которые были автоматически почерпнуты из словарного текста:

Рисунок 7: Фрагмент NLPwin MindNet, сосредоточенный на слове «птица»

Как человеку, использующему только словарь, было бы очень сложно составить список всех различных типов птиц, всех частей птицы, всех мест, где птица может быть найдена, или типов действий. что птица может сделать. Но путем преобразования словаря в базу данных и инвертирования всех семантических отношений, как показано на рисунке 6, MindNet содержит обширную семантическую информацию для любого понятия, встречающегося в тексте, особенно.потому что он создается автоматическими методами с использованием грамматики с широким охватом, грамматики, которая анализирует фрагменты, а также анализирует полный грамматический ввод.

Мы вычислили показатель сходства для MindNet, используя тезаурус Роджера в качестве аннотированных обучающих данных. Получив пару слов от Roget, мы вычислили все пути в MindNet между этими синонимами, а затем наблюдали, как часто встречаются шаблоны путей (шаблоны типов отношений с конкретными концепциями, связывающими эти типы отношений, и без них).Таким образом, мы узнаем, что если X и Y связаны с использованием шаблона пути: ( X — Hypernym — z — HypernymOf Y ) или ( X — HasObject — z — ObjectOf — Y ) , что X и Y считаются похожими с большим весом. Затем мы можем запросить произвольные пары слов на предмет их сходства, обнаружив, что «золото» и «цинк» похожи, а «золото» и «велосипед» — нет.

Априори нет причин, по которым MindNet нельзя создать из текста, отличного от текста словаря или энциклопедии.Действительно, если бы MindNet разрабатывалась сегодня, мы бы стремились автоматически получать семантическую информацию из Интернета. Заметной инженерной проблемой является время обработки, хотя доступность массово-параллельных веб-сервисов в значительной степени смягчает эту проблему. Другая важная проблема — установить достоверность исходного материала (часть успеха IBM Watson в игре Jeopardy можно отнести к тщательному отбору источников информации). Что должно произойти с (очевидными) противоречиями даже в том случае, если источники одинаково надежны? Веса, вычисленные для конкретных частей графа знаний, можно использовать для балансировки частоты встречаемости этой информации, но сам источник также следует учитывать в схеме весов.Более того, MindNet — это не просто база данных троек; мы сохраняем контекст, из которого были извлечены семантические отношения, и поэтому теоретически мы могли бы разрешить очевидные противоречия, принимая во внимание контекст. Мы не столкнулись с этими проблемами, поскольку MindNet был рассчитан только из источников, которые категорически правдивы (словари и энциклопедии), но эти проблемы следует решать в дальнейшем путем получения знаний из Интернета.

Первоначальная цель, как показано на рисунке 2, состояла в том, чтобы сократить пересказы до канонического представления в модуле, который мы предварительно назвали «Концепции», хотя «Определение концепций» было бы более наглядным.Как и в случае с устранением неоднозначности слов, мы отказались от этого модуля, поскольку были недовольны лежащим в основе предположением о том, что одно представление концепции или сложного события будет преобладать над другими, в то время как в действительности оба выражения эквивалентны; эквивалентность должна быть плавной и позволять варьироваться в зависимости от потребности приложения. Здесь мы снова считаем, что текущее исследование, целью которого является представление фрагментов синтаксического анализа в векторном пространстве, является многообещающим подходом, при этом подчеркивая важность учета синтаксического анализа и структуры логической формы.

Наконец, несколько слов о грамматике генерации (показанной справа от радуги на рисунке 1). В NLPwin мы разработали два типа грамматик генерации: компоненты генерации на основе правил (в том числе те, которые поставлялись с Microsoft Word, например, для перезаписи пассивного в активный) и Amalgam, набор модулей генерации с машинным обучением. Оба типа грамматик генерации использовались в производстве для машинного перевода.

Вкратце…

Мы описали некоторые аспекты проекта NLPwin в Microsoft Research [5].Компоненты лексической и синтаксической обработки разработаны таким образом, чтобы обеспечивать широкий охват и устойчивость к грамматическим ошибкам, что позволяет создавать синтаксические анализы как для фрагментированных, неграмматических, так и для грамматических входов. Эти компоненты в основном представляют собой грамматики, основанные на правилах, использующие богатые лексические и семантические ресурсы, полученные из онлайн-словарей. Выходные данные компонента синтаксического анализа, древовидного анализа, преобразуются в графическое представление, называемое логической формой. Цель логической формы — вычислить структуру предиката-аргумента для каждого предложения и нормализовать различные синтаксические реализации того, что можно считать одним и тем же «значением».При этом расстояние между концептами отражает семантическое расстояние, а не линейное расстояние в поверхностной реализации, сближая связанные концепции, чем они могут появиться на поверхности. MindNet — это автоматическое построение базы данных связанных логических форм. Когда справочные ресурсы являются исходным текстом для MindNet, MindNet можно рассматривать как традиционный метод и объект получения знаний, но когда MindNet создается путем обработки произвольного ввода текста, MindNet представляет собой глобальное представление всех логических форм этого текста, что позволяет просмотр понятий и их семантических связей в этом тексте.Фактически, MindNet считался наиболее привлекательным средством для просмотра и изучения конкретных отношений, извлеченных из текстовой коллекции.

[1] см. Дженсен, Карен. 1987. Бинарные правила и небинарные деревья: Разрушение концепции фразовой структуры. В Математика языка , изд. А. Манастер-Рамер, 65-86. Амстердам: John Benjamins Pub.Co.

[2] Фактически, система NLPwin (пока) не решала эту проблему до сегодняшнего дня.

[3] Коды ящиков LDOCE, например, предоставляют информацию об ограничениях типов и аргументах для глаголов.В LDOCE «убедить» помечено как ObjC, что указывает на то, что «убедить» имеет объектный контроль (т.е. что объект «убедить» понимается как подлежащее дополнения глагола). Таким образом, можно построить логическую форму с «Джон» в качестве субъекта «перейти в библиотеку» из входного предложения: «Я убедил Джона пойти в библиотеку», а для входного предложения «Я обещал Джону иди в библиотеку », логическая форма строится с« я »в качестве предмета« перейти в библиотеку ».

[4] Алгоритм, конечно, также идентифицирует отношение «слон ГИПЕРНИМ животное», но при обработке словаря информация, извлеченная из различий определения (спецификации гиперонима), верна для определяемого слова, а не верно для гипернима, и поэтому мы извлекаем не то, что «у животных есть бивни», а скорее то, что «у слонов есть бивни».

[5] На момент написания этой статьи (2014 г.) NLPwin считался зрелой системой с ограниченным развитием компонентов генерации и логической формы.

Среда разработки

Морфология

Синтаксис

• Дженсен, Карен, Джордж Э. Хейдорн и Стивен Д. Ричардсон (ред.). 1993. Обработка естественного языка: подход PLNLP. Kluwer : Бостон.
• ПРИМЕЧАНИЕ. Хотя приведенное выше не является справочным материалом для работы, проделанной в Microsoft, подход PLNLP обеспечивает хороший обзор мотивации и структуры синтаксической системы, а также ряда других ключевых компонентов полной системы NLP.
• Стивен Д. Ричардсон. 1994. Загрузка статистической обработки в синтаксический анализатор естественного языка на основе правил. В материалах семинара The Balancing Act: сочетание символического и статистического подходов к языку, спонсируемого ACL.
• Майкл Гамон и Том Ройтер. 1997. Анализ немецких разделяемых префиксных глаголов в системе обработки естественного языка Microsoft. Технический отчет Microsoft Research, MSR-TR-97-15, сентябрь 1997 г.
• Майкл Гамон, Кармен Лозано, Джесси Пинкхэм и Том Ройтер.1997. Практический опыт совместного использования грамматики в многоязычном НЛП, Технический отчет Microsoft Research, No. MSR-TR-97-16
• Майкл Гамон, Кармен Лозано, Джесси Пинкхэм и Том Ройтер. 1997. От исследований к коммерческим приложениям: заставить НЛП работать на практике. В материалах семинара ACL «От исследования к коммерческим приложениям: как заставить НЛП работать на практике»
• Майкл Гамон, Кармен Лозано, Джесси Пинкхэм и Том Ройтер. 1997. Практический опыт обмена грамматикой в ​​многоязычном НЛП, № 2, с.MSR-TR-97-16
• Майкл Гамон, Кармен Лозано, Джесси Пинкхэм и Том Ройтер. 1997. От исследований к коммерческим приложениям: заставить НЛП работать на практике. В материалах семинара ACL «От исследования к коммерческим приложениям: как заставить НЛП работать на практике»
• Такако Айкава, Крис Квирк и Ли Шварц. 2003. Изучение предлогного присоединения из выровненных по предложению двуязычных корпусов, Американская ассоциация машинного перевода.
• Ли Шварц; Такако Айкава.2004. Многоязычный корпусный подход к разрешению английского языка. В трудах LREC.

Логическая форма

• Люси Вандервенде. 1994. Алгоритм автоматической интерпретации последовательностей существительных. В материалах 15-й Международной конференции по компьютерной лингвистике, том 2.
• Люси Вандервенде. 1996. Анализ последовательностей существительных с использованием семантической информации, извлеченной из он-лайн словарей, докторская диссертация, Джорджтаунский университет, технический отчет Microsoft Research, нет.MSR-TR-95-57, октябрь 1996 г.
• Ричард Кэмпбелл и Хисами Судзуки. 2002. Нейтральный к языку синтаксис: обзор . Технический отчет Microsoft Research, MSR-TR-2002-76
• Ричард Кэмпбелл. 2002. Вычисление области видимости модификатора в NP языково-нейтральным методом. В материалах 19 ^{-й Международной конференции по компьютерной лингвистике} , COLING-2002.
• Ричард Кэмпбелл и Хисами Судзуки. 2002. Языко-нейтральное представление синтаксической структуры.В материалах Первого международного семинара по масштабируемому пониманию естественного языка (SCANALU 2002), Гейдельберг, Германия
• Ричард Кэмпбелл, Такако Айкава, Зиксин Цзян, Кармен Лозано, Майте Мелеро и Анди Ву. 2002. Независимое от языка представление временной информации. В LREC 2002 Workshop Proceedings: Annotation Standards for Temporal Information in Natural Language. 13-21.
• Ричард Кэмпбелл и Эрик Ринггер. 2004. Преобразование аннотаций банка деревьев в нейтральный к языку синтаксис, в трудах LREC.
• Ричард Кэмпбелл. 2004. Использование лингвистических принципов для восстановления пустых категорий. В материалах ACL.

Устранение неоднозначности в словах

• Уильям Б. Долан. 1994. Неоднозначность смысла слова: объединение связанных смыслов. Труды 15-й Международной конференции по компьютерной лингвистике, COLING’94, 5-9 августа 1994 г., Киото, Япония, 712-716.
• Уильям Долан, Люси Вандервенде и Стивен Д. Ричардсон. 2000. Многозначность в системе обработки естественного языка с широким охватом.В Многозначность: теоретические и вычислительные подходы . Ред. Яэль Рэвин и Клаудия Ликок. Oxford University Press, июль 2000 г.

Дискурс

MindNet — Автоматическое построение базы знаний

• Симонетта Монтемагни и Люси Вандервенде. 1992. Структурные шаблоны против строковых шаблонов для извлечения семантической информации из словарей, в трудах четырнадцатой Международной конференции по компьютерной лингвистике, COLING-1992
• Уильям Долан, Стивен Д.Ричардсон и Люси Вандервенде. 1993. Автоматическое извлечение структурированных баз знаний из он-лайн каталогов, нет. MSR-TR-93-07, май 1993 г.
• Уильям Долан, Стивен Д. Ричардсон и Люси Вандервенде. 1993. Объединение основанных на словарях и основанных на примерах методов для анализа естественного языка, нет. MSR-TR-93-08, июнь 1993 г.
• Люси Вандервенде. 1995. Неопределенность в получении лексической информации. В симпозиуме AAAI по представлению и приобретению лексических знаний : TR SS-95-01, AAAI, 1995
• Стивен Д.Ричардсон, Уильям Б. Долан и Люси Вандервенде. 1998. MindNet: получение и структурирование семантической информации из текста. В материалах COLING-ACL 1998
• Люси Вандервенде, Гэри Качмарчик, Хисами Судзуки и Арул Менезес. 2005. MindNet: автоматически создаваемый лексический ресурс. In Proceedings of the HLT / EMNLP Interactive Demonstrations, October 2005

Поколение

• Саймон Корстон-Оливер, Майкл Гамон, Эрик Ринггер и Роберт Мур. 2002. Обзор Amalgam: модуль поколения с машинным обучением.В материалах ACL
• Майкл Гамон, Эрик Ринггер и Саймон Корстон-Оливер. 2002. Амальгама: модуль поколения с машинным обучением. Технический отчет Microsoft Research No. MSR-TR-2002-57, июнь 2002 г.
• Чжу Чжан, Майкл Гамон, Саймон Корстон-Оливер, Эрик Ринггер. 2002. Вставка знаков препинания внутри предложения в генерации естественного языка. Технический отчет Microsoft Research No. MSR-TR-2002-58

Немецкий

Французский

• Мартина Сметс, Майкл Гамон, Саймон Корстон-Оливер и Эрик Ринггер.2003. Адаптация системы реализации предложений с машинным обучением к французскому языку, в материалах европейской главы ACL
.
• Мартина Сметс, Майкл Гамон, Саймон Корстон-Оливер и Эрик Ринггер. 2003. French Amalgam: система реализации предложений с машинным обучением, Association pour le Traitement Automatique des Langues, TALN 2003

Испанский

Китайский

Японский

Проверка грамматики

• Джордж Э. Хайдорн. 2000. Интеллектуальная помощь при письме.В A Справочник обработки естественного языка : Методы и приложения для обработки языка как текста. Марсель Деккер, Нью-Йорк. С. 181-207.

Машинный перевод

• Майкл Гамон, Хисами Судзуки и Саймон Корстон-Оливер. 2001. Использование машинного обучения для внутренней оценки переданных языковых представлений, Европейская ассоциация машинного перевода, январь 2001 г.
• Саймон Корстон-Оливер, Майкл Гамон и Крис Брокетт.2001. Подход машинного обучения к автоматической оценке машинного перевода, Ассоциация компьютерной лингвистики
• Арул Менезес и Стивен Д. Ричардсон. 2001. Алгоритм выравнивания «лучший первый» для автоматического извлечения отображений переноса из двуязычных корпусов, Association for Computational Linguistics
.
• Уильям Долан, Стивен Д. Ричардсон, Арул Менезес и Моника Корстон-Оливер. 2001. Преодоление узких мест в настройке с использованием машинного перевода на основе примеров, Association for Computational Linguistics
.
• Стивен Д.Ричардсон, Уильям Б. Долан, Арул Менезес и Джесси Пинкхэм. 2001. Достижение коммерческого качества перевода с помощью методов, основанных на примерах. В материалах конференции MT Summit VIII, Сантьяго-де-Компостела, Испания. 293-298.
• Ричард Кэмпбелл, Кармен Лозано, Джесси Пинкхэм и Мартина Сметс. 2002. Машинный перевод как испытательная площадка для многоязычного анализа. In Proceedings of COLING 2002
• Джесси Пинкхэм и Мартина Сметс. 2002. Модульный МП с изученным двуязычным словарем: быстрое развертывание новой языковой пары.In Proceedings of COLING 2002
• Джесси Пинкхэм и Мартина Сметс. 2002. Машинный перевод без двуязычного словаря. В материалах 9-й конференции по теоретико-методологическим вопросам машинного перевода.
• Крис Брокетт, Такако Айкава, Энтони Ауэ, Арул Менезес, Крис Куирк и Хисами Судзуки. 2002. Англо-японский машинный перевод на основе примеров с использованием абстрактных семантических представлений, Труды семинара Coling 2002 по машинному переводу в Азии, COLING-2002
• Мартина Сметс, Джозеф Пентероудакис и Арул Менезес.2002. Перевод словесных идиом. В трудах международного семинара по вычислительным подходам к словосочетаниям, Colloc-02, Вена, Австрия
• Арул Менезес. 2002. Улучшенный контекстный перевод с использованием машинного обучения. На 5-й конференции Ассоциации машинного перевода в Северной и Южной Америке, AMTA 2002 г. Тибурон, Калифорния, США, 8–12 октября 2002 г. Proceedings, Springer, Verlag
• Мартина Сметс, Майкл Гамон, Джесси Пинкхэм, Том Ройтер и Мартина Петтанаро. 2003. Высококачественный машинный перевод с использованием компонента реализации предложения с машинным обучением.In Proceedings of the Association for Machine Translation in the Americas
• Саймон Корстон-Оливер и Майкл Гамон. 2003. Объединение деревьев решений и обучения на основе преобразований для исправления переданных языковых представлений. In Proceedings of the Association for Machine Translation in the Americas
• Энтони Ауэ, Арул Менезес, Роберт Мур, Крис Квирк и Эрик Ринггер. 2004. Статистический машинный перевод с использованием помеченных графов семантических зависимостей. В материалах 10-й Международной конференции по теоретическим и методологическим вопросам машинного перевода (TMI ‐ 2004).Балтимор, штат Мэриленд.
• Саймон Корстон-Оливер и Майкл Гамон. 2004. Нормализация немецкой и английской флективной морфологии для улучшения статистического выравнивания слов. In Proceedings of the Association for Machine Translation in the Americas
• Крис Куирк, Арул Менезес и Колин Черри. 2004. Перевод дерева зависимостей: синтаксически сформированный фразовый SMT, нет. MSR-TR-2004-113, ноябрь 2004 г.
• Эрик Ринггер, Майкл Гамон, Роберт С. Мур, Дэвид Рохас, Мартин Сметс и Саймон Корстон-Оливер.2004. Лингвистически обоснованные статистические модели составной структуры для упорядочивания в реализации предложения. В материалах 20 ^{-й Международной конференции} по компьютерной лингвистике.
• Дунхуэй Фэн, Яцзюань Лю, Мин Чжоу. 2004. Новый подход к согласованию англо-китайских именованных сущностей. В материалах ЕМНЛП-2004
• Яцзюань Лю и Мин Чжоу. 2004. Приобретение совместных переводов с использованием одноязычных корпусов. В материалах 42-го ежегодного собрания ^и Ассоциации компьютерной лингвистики.
• Арул Менезес и Крис Куирк. 2005 г. Система перевода Treelet от Microsoft Research: оценка IWSLT. В материалах международного семинара по устному переводу, октябрь 2005 г.
• Крис Куирк, Арул Менезес и Колин Черри. 2005. Зависимый перевод Treelet: синтаксически сформированный фразовый SMT. В материалах ACL
• Арул Менезес и Крис Куирк. 2005. Перевод дерева зависимостей: конвергенция статистического и основанного на примерах машинного перевода.В материалах 10-го Саммита по машинному переводу, посвященного машинному переводу на основе примеров
• Майкл Гамон, Энтони Ауэ и Мартина Сметс. 2005. Оценка машинного перевода на уровне предложений без справочных переводов: помимо языкового моделирования. В трудах Европейской ассоциации машинного перевода.
• Крис Куирк и Саймон Корстон-Оливер. 2006. Влияние качества синтаксического анализа на синтаксически обоснованный статистический машинный перевод. В материалах ЕМНЛП 2006
• Сяодун Хэ, Арул Менезес, Крис Куирк, Энтони Ауэ, Саймон Корстон-Оливер, Цзяньфэн Гао и Патрик Нгуен.2006. Система перевода Treelet от Microsoft Research: оценка NIST MT 06, Национальный институт стандартов и технологий, март 2006 г.
• Крис Куирк и Арул Менезес. 2006. Зависимость Treelet Translation: Конвергенция статистического и основанного на примерах машинного перевода ?. В машинном переводе, т. 20, стр. 43–65, март 2006 г.
• Арул Менезес, Кристина Тутанова и Крис Куирк. 2006. Система перевода дерева исследований Microsoft: оценка NAACL 2006 Europarl. В WMT 2006
• Арул Менезес и Крис Куирк.2007. Использование шаблонов порядка зависимостей для повышения универсальности перевода. В материалах второго семинара по статистическому машинному переводу в ACL 2007
• Арул Менезес и Крис Куирк. 2008. Синтаксические модели для структурной вставки и удаления слов при переводе. В материалах ЕМНЛП 2008

Обобщение

• Кристина Тутанова, Крис Брокетт, Майкл Гамон, Джагадиш Джагарламунди, Хисами Судзуки и Люси Вандервенде. 2007. Система обобщения Pythy: исследования Microsoft на DUC 2007.В материалах DUC-20077
• Люси Вандервенде, Хисами Судзуки, Крис Брокетт и Ани Ненкова. 2007. За пределами SumBasic: сфокусированное на задачах обобщение с упрощением предложений и лексическим расширением. In Information Processing and Management, Volume 43, Issue 6, pages 1606-1618
.
• Эдуард Хови, Чин-Ю Лин и Лян Чжоу. 2005. Оценка DUC 2005 с использованием базовых элементов. В материалах семинара DUC-2005.
• Юрий Лесковец, Наташа Милич-Фрайлинг, Марко Гробельник.2005. Влияние лингвистического анализа на охват семантического графа и изучение отрывков из документов. В материалах Национальной конференции по искусственному интеллекту (AAAI), 2005.
• Саймон Х. Корстон-Оливер, Эрик Ринггер, Майкл Гамон и Ричард Кэмпбелл. 2004. Целенаправленное обобщение электронной почты. В материалах семинара ACL 2004 «Разветвляется обобщение текста», Барселона, Испания.
• Люси Вандервенде, Микеле Банко и Арул Менезес. 2004. Генерация сводок, ориентированных на события.В Рабочих заметках конференции Document Understanding 2004
• Юрий Лесковец, Наташа Милич-Фрайлинг, Марко Гробельник. Извлечение сводных предложений на основе семантического графика документа. Технический отчет Microsoft Research MSR-TR-2005-07, 2005.
• Юрий Лесковец, Марко Гробельник и Наташа Милич-Фрайлинг. 2004. Изучение подструктур семантических графов документов для обобщения документов. In Proceedings of the Workshop on Link Analysis and Group Detection (LinkKDD), 2004
• Саймон Корстон-Оливер.2001. Сжатие текста для отображения на очень маленьких экранах. В материалах семинара по автоматическому обобщению, NAACL 2001.

Оценка

Entailment

Построение базы знаний / Извлечение информации / Анализ текста

• Кумаран, Ранбир Макин, Виджай Паттисапу, Шайк Шариф, Гэри Качмарчик и Люси Вандервенде. 2006. Автоматическое извлечение синонимической информации. В Семинар «Онтологии в текстовых технологиях», Оснабрюк, Германия , декабрь 2006 г.
• Крис Квирк, Паллави Чоудхури, Майкл Гамон и Люси Вандервенде.Запись MSR-NLP в BioNLP Shared Task 2011. В материалах семинара BioNLP Shared Task 2011.

Исправление орфографии

Поиск информации

Интеллектуальные агенты

• Саймон Корстон-Оливер, Эрик Ринггер, Майкл Гамон и Ричард Кэмпбелл. 2004 г. Интеграция электронной почты и списков задач. На Первой конференции по электронной почте и защите от спама (CEAS), 2004 г., Труды
• Тим Пэк и Эрик Хорвиц. 1999. Неопределенность, полезность и недопонимание: теоретико-решающий взгляд на обоснование в диалоговых системах.В техническом отчете AAAI FS-99-03.
• Хуа Ли, Доу Шен, Бэнью Чжан, Чжэн Чен и Цян Ян. 2006. Добавление семантики в кластеризацию электронной почты. В материалах Шестой Международной конференции по интеллектуальному анализу данных (ICDM’06).
• Гохан Тур, Ануп Деорас и Дилек Хаккани-Тур. 2014. Обнаружение высказываний вне домена, адресованных виртуальному персональному помощнику. In Proceedings of Interspeech , ISCA — Международная ассоциация речевой коммуникации, сентябрь 2014 г.

Заявка на обучение

• Ли Шварц, Такако Айкава и Мишель Пахуд.2004. Инструменты динамического изучения языка. Материалы симпозиума InSTIL / ICALL 2004 г., июнь 2004 г.
• Такако Айкава, Ли Шварц и Мишель Пахуд. 2005 .NLP Story Maker. В материалах конференции «Второй язык и технологии»: «Языковые технологии человека как вызов компьютерным наукам и лингвистике» 21–23 апреля 2005 г., Познань, Польша

Оценка

Идентификация авторства

• Английский язык и разработка ядра: Карен Дженсен, Джордж Хайдорн, Стивен Д.Ричардсон, Диана Петерсон, Люси Вандервенде, Джозеф Пентерудакис, Билл Долан, Дебора Кофлин, Ли Шварц, Саймон Корстон Оливер, Эрик Ринггер, Рич Кэмпбелл, Арул Менезес, Крис Квирк
• Французский : Мартина Петтенаро, Джесси Пинкхэм, Мартина Сметс
• Испанский : Мариса Хименес, Кармен Лозано, Майте Мелеро
• Немецкий : Майкл Гамон, Том Ройтер
• Японец : Такако Айкава, Крис Брокетт, Хисами Сузуки
• Китайский : Терренс Пэн, Анди Ву, Цзян Цзысинь
• Корейский : Джи Ын Ким, Конг Джу Ли

【cs224n-15】 Парсинг округа и рекурсивные нейронные сети дерева

В этой статье обсуждается новый тип модели: рекуррентные нейронные сети (RNN), которые отличаются от рекуррентных нейронных сетей (RNN) тем, что первая является надмножеством последней.

Рекуррентная нейронная сеть

Рекурсивная нейронная сеть (слева): требуется древовидная структура

Рекуррентная нейронная сеть (справа): невозможно захватить фразы без фона префикса, последний вектор часто захватывает слишком много информации о последнем слове

Рекуррентные нейронные сети очень подходят для настроек с вложенной иерархической структурой и внутренней рекурсивной структурой. Рассмотрим предложение «Небольшая толпа тихо входит в историческую церковь». Сначала разделите предложение на словосочетания существительные, глагольные фразы «Небольшая толпа» и «тихо входит в историческую церковь».В глагольной фразе есть еще одно существительное, глагольные фразы «тихо входит» и «историческая церковь», что является примером рекурсии.

Синтаксические правила языка очень рекурсивны, поэтому модель RNN может полностью использовать эту рекурсивную структуру. Еще одно преимущество моделирования с помощью RNN состоит в том, что можно вводить предложения любой длины. Независимо от длины входного предложения, они могут быть преобразованы в предложения равного размера для вывода (характеристики древовидной структуры).

RNN вход и выход

Вход: семантическое представление двух дочерних узлов

Выходные данные: 1) Семантическое представление при слиянии двух узлов; 2) Разумная оценка нового узла

Вычисление рекурсивного результата на основе дерева

• Необходимо вычислить производную сумму всех узлов
• Разделение производных расчета на каждом узле
• После суммарная ошибка равна ошибке родительского узла и самого узла

Обсуждение: Simple Tree RNN

• Однослойное TreeRNN позволяет добиться хороших результатов
• Матрица единичных весов TreeRNN может улавливать некоторые явления, но она не подходит для более сложной композиции и анализа длинных предложений более высокого порядка
• Нет реального взаимодействия между входными словами
• Все синтаксические категории, знаки препинания и т. Д.имеют ту же функцию

Синтаксически несвязанный SU-RNN

Простой TreeRNN, представленный выше, — это случай, когда W разделяет один, поэтому возникнет проблема: из-за разных частей речи будут разные комбинации, такие как «наречие + прилагательное», «глагол + существительное» и т. Д. на. В разных комбинациях разных методов должны использоваться разные W, поэтому для каждой комбинации устанавливается соответствующее W.

Одна из идей — «грамматически разблокировать» веса различных задач.Теоретически оптимальное W для одного типа входных данных не полностью связано с оптимальным W для другого типа входных данных, поэтому используемое W должно быть другим. Это увеличит матрицу весов, которую необходимо изучить, но может значительно улучшить производительность модели.

Основное отличие модели в том, что идентификатор W инициализирован. По умолчанию используется усреднение двух входящих векторов слов. Модель будет знать, какой вектор более важен, и любое вращение или масштабирование вектора может улучшить производительность.Как видно из рисунка ниже, матрица весов после обучения может узнать фактическое значение, такое как правила или квалификаторы DT-NP, за которыми следуют словосочетания с существительными (например, «кот» или «человек»).

Но это создало новую проблему. Поскольку существует много различных комбинаций этой части речи, будет сгенерировано много разных W. Слишком много параметров снизит скорость обучения модели.

Эта статьяПарсинг с помощью композиционных векторных грамматик — Socher et al.Приведены некоторые решения. Например, удалите некоторые комбинации, которые маловероятны; или рассмотрите только наиболее вероятные комбинации.

Матрично-векторная рекурсивная нейронная сеть и рекурсивная нейронная тензорная сеть

SU-RNN работает лучше, чем стандартная рекурсивная сетевая модель, но ее выразительности недостаточно. Попробуйте изменить слова, например, наречие «очень», что буквально означает «для выделения». В настоящее время необходим метод, отражающий значение этого слова.

Когда начинается обучение каждого слова, добавьте к нему параметр, как показано на рисунке ниже. Таким образом, результат обучения обычно позволяет «оператору» достичь своей цели.

В ответ на эту ситуацию есть несколько более сложных операций: RNTNs

Рекурсивная нейронная тензорная сеть

• Меньше параметров, чем у MV-RNN
• Позволяет двум векторам слов или фраз взаимодействовать, умножаясь

Улучшение семантических представлений глубокого обучения с помощью TreeLSTM

• Все еще пытается использовать позицию в (многомерном, непрерывном) векторном пространстве, чтобы выразить смысл предложения
• Точно обрабатывать смысловую композицию и значение предложения
• Популяризация широко используемой цепной структуры LSTM до дерева

Обобщить последовательный LSTM в дерево с произвольными факторами ветвления

Компонентный синтаксический анализ

В предыдущих заметках был представлен анализ зависимостей, то есть путем установления двоичной асимметричной связи между словами и их зависимостями, какое слово зависит от того, какое слово.Теперь обратите внимание на синтаксический анализ компонентов и превратите слова во вложенные формы.

Компонентный синтаксический анализ — это метод разделения фрагмента текста (например, предложения) на фрагменты (также называемый «анализом структуры фраз»). Одна из его целей — выявить компоненты в тексте. Эти компоненты очень полезны при извлечении текстовой информации. Анализируя компоненты предложения, можно создавать похожие предложения с правильной грамматикой.
ингредиент

В синтаксическом анализе компонент может быть словом или фразой как единицей в иерархии.Фраза — это последовательность из двух или более слов вокруг основных словарных элементов, как единое целое в предложении. Группа слов как фраза должна играть определенную роль в предложении. Кроме того, группу слов можно перемещать или заменять целиком, при этом предложение остается плавным и грамматически правильным.

Например, следующее предложение содержит существительную фразу: «чудесный CS224N».

Я хочу записаться в замечательный CS224N!
Вы можете переписать это предложение, переместив всю фразу на передний план, как показано ниже.
Замечательный CS224N, в который я хочу быть записан!
Или эту фразу можно заменить компонентом со схожими функциями и значениями, например «отличный курс CS в Стэнфорде о НЛП и глубоком обучении»
Я хочу записаться на отличный курс CS по НЛП
и глубокому обучению в Стэнфорде!

Для компонентного анализа под структурой основного предложения понимается бинарное разделение подлежащего (именная фраза NP) и сказуемого (глагольная фраза VP). Для каждого элемента в предложении есть один или несколько узлов в древовидной структуре.

С -> НП ВП

Фактически, процесс синтаксического анализа иллюстрирует некоторые похожие правила. Начиная с символа предложения S, по очереди применяя правила структуры фраз и, наконец, заменяя фактические слова абстрактного символа правилами замены. Подобные предложения могут быть сгенерированы согласно правилам извлечения. Если правила верны, то любые предложения, составленные таким образом, должны быть грамматически правильными. Однако сгенерированное предложение может быть грамматически правильным, но может быть семантически бессмысленным, например: Бесцветные зеленые идеи яростно спят

Дерево синтаксического анализа компонентов

В естественном языке каждый компонент, вероятно, будет вложен друг в друга.Следовательно, естественное представление фразы — дерево. Деревья синтаксического анализа компонентов обычно используются для демонстрации процесса синтаксического анализа. Нетерминалы в дереве помечены как типы фраз (например, словосочетания с существительными), а терминалы — это точные слова в предложениях. Возьмем, к примеру, удар Джона по мячу, синтаксическая структура показана на рисунке ниже.

Дерево синтаксического анализа начинается с корня S, представляющего все предложение, и заканчивается на каждом листовом узле, представляющем каждое слово в предложении. Используйте следующие сокращения:

S означает предложение, самая продвинутая структура.