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EinführungPartielles Parsing mit Kaskaden
EvaluationZusammenfassung
Literatur
Partielles Parsing mit kaskadierten endlichenAutomaten
Der Ansatz von Steven Abney
Referierende: Franziska Regner Mateusz DolataRuprecht-Karls-Universität Heidelberg
Hauptseminar: Endliche AutomatenDozentin: PD Dr. Karin Haenelt
22. Juni 2009
Franziska Regner, Mateusz Dolata Partielles Parsing mit kaskadierten endlichen Automaten
EinführungPartielles Parsing mit Kaskaden
EvaluationZusammenfassung
Literatur
1 EinführungVollständiges und Partielles ParsingPartielles Parsing
2 Partielles Parsing mit KaskadenGrundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
3 Evaluation
4 Zusammenfassung
Franziska Regner, Mateusz Dolata Partielles Parsing mit kaskadierten endlichen Automaten
EinführungPartielles Parsing mit Kaskaden
EvaluationZusammenfassung
Literatur
Vollständiges und Partielles ParsingPartielles Parsing
Vollständiges Parsing vs. Partielles Parsing
Vollständige Parser Partielle Parservollständige und tiefe Analyse Verzicht auf vollständige und tie-
fe Analyse
closed-world-assumption bezüg-lich der Grammatik und des Lexi-kons
open-world-assumption
nur auf ausgewählte, wohlge-formte Texte anwendbar
akzeptieren auch nicht wohlge-formte Texte
die Grammatiken erzeugen am-bige Analysen
eindeutige Analyse von Phrasen
zu langsam für Massendatenver-arbeitung
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EvaluationZusammenfassung
Literatur
Vollständiges und Partielles ParsingPartielles Parsing
Partielles Parsing
Das Ziel partiellen Parsings besteht darin, syntaktischeInformation zuverlässig aus einem nicht wohlgeformten Texteffizient zu extrahieren unter Verlust von Vollständigkeit und Tiefeder Analyse.
Es werden Teilstrukturen erkannt, die zuverlässig nach wenigensyntaktischen Kriterien erkannt werden können.
Beispiel: Chunking.
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Literatur
Vollständiges und Partielles ParsingPartielles Parsing
Chunking
(Jurafsky and Martin, 2008, Seite 451)
„ Chunking is the process of identyfying and classyfying the flat,non-overlapping segments of a sentence that constitute the basicnon-recursive phrases corresponding to the major parts-of-speechfound in most widecoverage grammars. This set typically includesnoun phrases, verb phrases, adjective phrases, and prepositionalphrases; in other words, the phrases that correspond tocontent-bearing parts-of-speech. “
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Literatur
Vollständiges und Partielles ParsingPartielles Parsing
Beispiel für partielles ParsingFidditch parser (Hindle, 1983)
deterministisch - kein Backtracking, keine parallele Analyse
in einen endlichen Automaten umwandelbar
„Punt“ als die Lösung für unerkannte Elemente.
Punt
Phrasen denen keine syntaktische Rolle zugewiesen werdenkann oder bei denen die Rollenzuweisung zu Ambiguitäten führtwerden übersprungen
Dadurch entstehen unabhängige Teilbäume
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Literatur
Vollständiges und Partielles ParsingPartielles Parsing
Beispiel für partielles Parsing (Fidditch)
Abney (1996b, Seite 10)
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Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Grundlagen des Ansatzes von Abney
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Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Prinzipien des Ansatzes von Abney
Eine Kaskade besteht aus der Sequenz mehreren Ebenen.Phrasen einer Ebene bauen auf den Phrasen der vorherigenEbene auf.Die unerkannten Elemente werden durch „Punt“ an die nächsteEbene übergeben.Die Analyse von Abney beginnt mit der Ebene der Chunks undreicht je nach Komplexität der Grammatik bis zur Ebene dersimplex clauses
chunks
non-recursive cores (NX, VX) of major phrases (NP, VP)
simplex clauses
embedded clauses as siblings
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Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Vorgehensweise im Ansatz von Abney
Jede Transduktion ist definiert durch Kategorien und reguläreAusdrücke.
Reguläre Ausdrücke werden in endliche Automaten überführt.
Die Transduktoren zwischen Ebenen entstehen durchVereinigung der Automaten, die für reguläre Ausdrücke erzeugtwurden.
In diesen Transduktoren ist jeder Endzustand mit einer Kategorieverbunden.
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Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Beispiel Grammatik
:chunkNP -> D? N+ | Pron;VP -> V-tns | Aux V-ing;
:ppPP -> P NP;
:clauseS -> PP* NP PP* VP PP*;
5
1
6 2
3
4
D N
N
Pron
AuxV − ing
V − tns N
31 2P NP
31 2NP VP
PP PP PP
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Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Erzeugen eines level transducer
NP -> D? N+ | Pron; VP -> V-tns | Aux V-ing;
1
2
3
4 NP
NP
D N
NN
Pron
1
2
3
VP
AuxV − ing
V − tns
1
5
2
3
6
4
VP
NP
NP
AuxV − ing
V − tns
D N
NN
Pron
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EvaluationZusammenfassung
Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Kaskaden - theoretische Grundlagen
Jede Ebene besteht aus einer oder mehreren Grammatikregeln.
Pattern sind verlässliche Indikatoren für syntaktische Strukturen
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Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Schlüsselkonzepteeasy-first parsing
easy-first parsing (Abney, 1996a, Seite 3)
Es findet kein systematischer bottom-up Aufbau eines Parsebaumsstatt, sondern es werden nur die Features erkannt, die erkannt werdenkönnen. Werden Markierungen für Phrasen einer höheren Ebenezuverlässig erkannt, so können unsichere Strukturen inZwischenebenen mit dem Ausdruck „ANY*“ übersprungen werden unddie Verarbeitung kann gleich mit den Phrasen der höheren Ebenenfortgeführt werden.
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EvaluationZusammenfassung
Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Schlüsselkonzeptecontainment of ambiguity
containment of ambiguity (Abney, 1996a, Seite 3)
Es werden Grammatiken verwendet, die keine ambigenRepräsentationen zulassen. Präpositionale Phrasen und ähnlicheStrukturen werden nicht angehängt an die Satzstruktur.Nomen-Nomen Modifikationen (z.B. fruit-flies) werden nicht aufgelöst.
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Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Schlüsselkonzepteislands of certainty
islands of certainty (Abney, 1996a, Seite 3)
Islands of certainty sind mit Sicherheit erkannte Strukturen. Siewachsen zu immer größeren Phrasen zusammen.
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Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Input-Datei
the dwoman nin pthe dlab ncoat nthought v-tnsyou nwere auxsleeping v-ing
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Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Output-Format
[S[NP
[D the][N woman]]
[PP[P in][NP
[D the][N lab][N coat]]]
[VP[V-tns thought]]]
[S[NP
[N you]][VP
[Aux were]
[V-ing sleeping]]
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Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Grammatik-Ebene 1(Chunks, L1) und Transduktion T1 (L0:L1)
[NP the woman][P in] :chunk[NP the lab coat] NP -> D? N+ | Pron;[VP thought] VP -> V-tns | Aux V-ing;[NP you][VP were sleeping]
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EinführungPartielles Parsing mit Kaskaden
EvaluationZusammenfassung
Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Grammatik-Ebene 2(PP, L2) und Transduktion T2 (L1:L2)
[NP the woman][PP in the lab coat] :pp[VP thought] PP -> P NP;[NP you][VP were sleeping]
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Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Grammatik-Ebene 3(Clause, L3) und Transduktion T3 (L2:L3)
Quelle: Abney (1996a, Seite 2)
[S the woman in the lab coatthought]
:clause
[S you were sleeping] S -> PP* NP PP* VP PP*;
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EinführungPartielles Parsing mit Kaskaden
EvaluationZusammenfassung
Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Das Durchlaufen der Transduktoren für die Transduktion von EbeneLi−1 zu Ebene Li , und Transduktoren zur Erzeugung vonAktionsmuster auf einer Ebene Li erfolgt nacheinander.
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EvaluationZusammenfassung
Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Features
Um die syntaktische, lexikalische und morphologischeInformation beim Parsing zu erfassen, werden features (Actions)eingeführt.
Die Information kann sowohl aus dem Lexikon als auch aus demAufbau der Grammatikregeln stammen.
Attributwerte (feature values) werden vererbt.
Bedingung, die Abney an die Erweiterung seines Programmesdurch Features stellt: Nur geringe Verschlechterung der Effizienz.
Die Einführung der Features stellt eine Erweiterung desGrundkonzeptes dar.
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Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Attributtypen
String – Zuweisung von Variablen zu Strings. Sind mehrereKinder vorhanden, dann wird der Wert des letzten Kindes vererbt.
Phrase – Zuweisung von Variablen zu Phrasen. Der Wert zeigtauf das Kind, jedoch nicht auf den Wert des Kindes.
Subset – Spezifizierung von Wörtern und/oder Phrasen. DerWert des Kindes wird mit dem Wert der Mutter „unifiziert“
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Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Beispiel für Phrasen und Rollen
Input Grammatik
the D phrase d;big A phrase h;bad Abear N :nplikes V NP -> d=D? A* h=Nberries N
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Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Automat für NP → D? A* N
1 2
3
A
D
N
N
A
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Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Transducer für NP -> d=D? A* h=N
1 2
3
4
5
ε : h =
A : ε
ε : d =
ε : h =
N : ε
D : ε
A : ε
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Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Output für Phrasen und Rolen
ohne Actions
[NP[D the][A big][A bad][N bear]]
[V likes][NP
[N berries]]
mit Actions
[NPd=[D the]
[A big][A bad]
h=[N bear]][V likes][NPh=[N berries]]
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EvaluationZusammenfassung
Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Beispiel für String und field modifier
Input Grammatik
those d that string h, field 1;big a big string lem, field 3;bad a badbears n bear :nplumbered v lumber np -> d? a* lem=h=n;by p by
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EvaluationZusammenfassung
Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Output für String und field modifier
ohne Actions
[np[d those][a big][a bad][n bears]]
[v lumbered][p by]
mit Actions
[np h=bears lem=bear[d h=those lem=that those][a h=big lem=big big][a h=bad lem=bad bad][n h=bears lem=bear bears]]
[v h=lumbered lem=lumber lumbered][p h=by lem=by by]
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Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Beispiel für Subsets
Input Grammatik
der D n|g|d subset c, range {n g d a};treue AHans N a|n :npisst V NP -> c=D? A* c=N;Spaetzle N n|agern Adv
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EvaluationZusammenfassung
Literatur
Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Output für Subsets
ohne Actions
[NP[D der][A treue][N Hans]]
[V isst][NP
[N Spaetzle]][Adv gern]
mit Actions
[NP c=n][D c=n|g|d der][A c=n|g|d|a treue][N c=n|a Hans]]
[V c=n|g|d|a isst][NP c=n|a
[N c=n|a Spaetzle]][Adv c=n|g|d|a gern]
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Grundlagen des Ansatzes von AbneyBeispiel - GrundlagenFeaturesBeispiel - Extended Features
Internal Transducer
Subj → [NP n=D? n=[N1 A* n=N]] V
Quelle: Abney (28.04.1997, Seite 14)
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Evaluation der Geschwindigkeit
Komplexität: n x |levels| (3 < |levels| < 10)→ 100 Wörter, 10 Ebenen → O(1000)
1600 Wörter/Sekunde mit einer 9-Ebenen Grammatik auf einerSparcstation ELC(33 MHz).
1300 w/s mit 9 Ebenen auf einer Sparcstation 1(20 MHz).
ungefähr 2/3 schneller mit 2 Ebenen als mit 9 Ebenen.
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Literatur
Evaluation der Geschwindigkeitdurchgeführt von Steven Abney (1996)
Vollständige Parser <1w/sTacitus 0.12w/s
„Skimming“ Parser 20-50w/sFastus 23w/sScisor 30w/sClarit 50w/s
Deterministische ParserCG 410w/s
Fidditch 1200w/sCass2 1300-2300w/sCopsy 2700w/s
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Evaluation der Genauigkeit Accuracy
Die Evaluation der Genauigkeit Accuracy durch Steven Abneyund Marc Light erfolgte anhand der entsprechend markiertenKorpuspositionen.Korpuspositionen wurden zufällig ausgewählt, die dann sowohleinmal von Abney als einmal von Light handschriftlich annotiertwurden.
Von der Korpusposition beginnend wurde die Kategorie und derEndpunkt des Chunks markiert, falls er vorhanden war.Erlaubt Übereinstimmungen zwischen Steven Abneys bzw.zwischen Marc Lights Beurteilungen und dem Parser feststellenzu können.Die Kennzeichnung von Abney und Light erlaubt es die interjudgereliability abschätzen zu können.
Die Ergebnisse des Tests zeigen, dass der Unterschied zwischender menschlichen Leistung und der des Parsers nur gering ist.
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Evaluation der Genauigkeitdurchgeführt von Steven Abney und Marc Light (1996)
cass2 marcsample size N 1000
answers in common X 921 934chunks in tst t 390 381chunks in std s 394
chunks in common x 343 348per-word accuracy X/N 92.1 ± 1.7% 93.4 ± 1.5%
precision x/t 87.9 ± 3.2% 91.3 ± 2.8%
recall x/s 87.1 ± 3.3% 88.3 ± 3.2%
per-word accuracy = Prozent der korrekten AntwortenPrecision und recall berücksichtigen nur die Teilproben, dietatsächlich einen Chunk im Test oder im Standard enthalten.Der Plus-minus Betrag stellt ein 95% Konfidenzintervall, das einenormale Abschätzung zum Binomial benutzt, dar.
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Literatur
Vorteile
Schnelligkeit→ Partielles Parsing→ benutzt deterministische Automaten→ keine Rekursion sondern Iteration
Genauigkeit→ Finite State Cascades
Parsen von nicht wohlgeformten Texten möglich→ Punting→ Islands of Certainty→ Easy-First Parsing
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Vorteile
Eindeutige Analyse von Phrasen→ Containment of Ambiguity→ longest Match
Platzeffizient→ komprimierte Darstellung der Daten
einfache Systementwicklung und Instandhaltung→ Modularkonstruktion und automatische Kompilierung vonSystemkomponenten
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Nachteile
keine vollständige Analyse
keine tiefe Analyse
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Zusammenfassung
nicht alle Phänomene natürlicher Sprache können mit Cassmodelliert werden
viele tatsächlich vorkommende Phänomene können mit regulärenHilfsmitteln beschrieben werden
nicht alle Anwendungen brauchen eine vollständige und tiefeAnalyse
Best case der Laufzeitkomplexität ist linear(mit niedrigemnon-Determinismus)
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Literatur
Danke
Wir bedanken uns sehr herzlich für die Aufmerksamkeit.
Franziska Regner, Mateusz Dolata Partielles Parsing mit kaskadierten endlichen Automaten
EinführungPartielles Parsing mit Kaskaden
EvaluationZusammenfassung
Literatur
Steven Abney. Partial Parsing via Finite-State Cascades. InProceedings of the ESSLLI ’96 Robust Parsing Workshop. 1996a.URL http://www.vinartus.net/spa/96h.pdf.
Steven Abney. Tagging and Partial Parsing. In Ken Church, SteveYoung, and Gerrit Bloothooft, editors, Corpus-Based Methods inLanguage and Speech. 1996b. URL http://www.vinartus.net/spa/95a.pdf.
Steven Abney. The SCOL Manual: Version 0.1b, 28.04.1997. URLhttp://www.vinartus.net/spa/scol-1-12.tgz.
Karin Haenelt. Modelling Natural Language with Finite Automata withFinite Automata, 28.09.2004. URL http://kontext.fraunhofer.de/haenelt/papers/Theorietag14/HaeneltTheorietag14-L.pdf. .
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EinführungPartielles Parsing mit Kaskaden
EvaluationZusammenfassung
Literatur
Donald Hindle. User manual for fidditch. Technical Memorandum,7590-142, 1983.
Daniel Jurafsky and James H Martin. Speech and languageprocessing: An introduction to natural language processing,computational linguistics, and speech recognition. Prentice Hall,Upper Saddle River, NJ, 2. ed. edition, 2008. ISBN 9780131873216.
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