Automatic Text Processing

Presentazione sul tema: "Automatic Text Processing"— Transcript della presentazione:

1 Automatic Text Processing
Ing. Leonardo Rigutini Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione Università di Siena Via Roma 53 53100 – SIENA – ITALY Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

2 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Outlines L’era dell’informazione Information Retrieval I documenti di testo Rappresentazione del testo: Vettori di feature Rappresentazione Bag-OF-Word Importanza di un termine Misura di similarità Normalizzazione del testo: Tokenization Conversion to lower case Lemming Stop-Word Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

3 L’ era dell’ informazione
Documento inteso come contenitore di informazione di qualunque tipo Varie forme di informazione: Testo, Radio, Televisione, INTERNET Vari tipi di documenti: Testo, Audio, Immagini e Video, Tutti Incredibile il numero di documenti esistenti oggi: Nel 2000 si stima la dimensione del web in più di 1 BILIONE di pagine I motori di ricerca classici (Google, AltaVista, Yahoo) indicizzano centinaia di milioni di documenti Gli archivi delle aziende raggiungono milioni di documenti Moltissime anche le pubblicazioni memorizzate nei database dei search-engine specializzati (citeseer, cora, IEEE, ecc…) Newsgroup, forum, le … Archivi fotografici Ecc.. Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

4 Information Retrieval
Necessità di organizzare questa informazione Aziende: documenti relativi all’azienda, regolamento interno, bollettini interni, comunicazioni varie, workflow, ecc.. Enti pubblici: Regolamenti, modulistica, notizie, bandi ecc.. WEB: Qualunque informazione Altro… Necessità di studiare tecniche per un recupero “intelligente” dell’informazione: IR (Information Retrieval) Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

5 Information Retrieval
Disciplina che studia tecniche per il recupero dell’informazione Es. Motori di ricerca Scopo: Recupero dei documenti “giusti” durante la ricerca da parte dell’utente Misure per l’ IR: RECALL: PRECISION: n° relevant items retrieved n° relevant items in collection n° relevant items retrieved total n° items retrieved Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

6 Information Retrieval
Misurare la similarità tra due o più documenti in modo da restituire all’utente i documenti più significativi: Trovare una rappresentazione adeguata dei documenti Definire una metrica (distanza) per tale rappresentazione La macchina determina la similarità tra la query e tutti i documenti nel database, restituendo i documenti con punteggio più elevato. Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

7 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Documenti di testo La maggioranza di documenti presenti sulla rete sono documenti di testo La maggioranza delle tecniche di classificazione e di recupero dell’informazione sono relative al testo La maggioranza delle ricerche effettuate sul web riguarda documenti di testo Le ultime due affermazioni sono strettamente correlate: Ad oggi pochi sono i motori per immagini che funzionano, quasi nessuno per i video o audio, ciò spiega perché l’utente si muove su documenti di testo Inoltre molte ricerche multimediali si risolvono in ricerche testuali in appositi campi un video viene etichettato con un insieme di keyword e la sua ricerca avviene per tali parole Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

8 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Text-IR Text Information Retrival raccoglie: Text Retrieval: Data una query, recuperare i documenti più attinenti Text Segmentation: Dato un documento, suddividerlo in sub-topic Text Classification: Determinare la classe del documento tra un insieme di classi prestabilito Document Clustering: Dato un database documentale, determinare l’insieme delle classi e gli abbinamenti classe-doumento Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

9 Rappresentazione del testo
Documento di testo: Sequenza (flusso) di parole contenente uno o più topic (argomenti, concetti ecc..) Feature: Parole Punteggiatura Stile del testo (Grassetto, Corsivo, ecc…) Struttura del testo (Titolo, paragarafo, nota ecc…) Bi-grammi o tri-grammi Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

10 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Vettori - 1 Un punto in uno spazio può essere rappresentato come un insieme di valori, ognuno dei quali si riferisce ad una dimensione dello spazio stesso Es. 2-D : P = ( x1 , x2 ) 3-D : P = ( x1 , x2 , x3 ) Formalmente: Un vettore è una n-pla di valori dove n è la dimensione dello spazio P = ( x1 , x2 , … , xn ) x1 x2 P (x1,x2) x1 x2 x3 P (x1,x2,x3) Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

11 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Vettori - 2 Rappresentazione alternativa di un vettore in R2: Modulo: misura del vettore Angolo: angolo che il vettore forma con le ascisse N.B. sempre due dimensioni (cambia la base) Operazioni: Modulo: Per calcolare il modulo si utilizza il teorema di pitagora: E si indica con Prodotto scalare Il prodotto scalare tra A e B si indica con < A,B> o A•B x1 x2 P (x1,x2) α Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

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Vettore differenza Dati due punti (vettori) è possibile calcolare il vettore differenza: Quanto vale A-B ? A-B= C (a1-b1 , a2-b2 ) A (a1,a2) a2 b2 B (b1,b2) a1 b1 C (a1-b1 , a2-b2) a2-b2 a1-b1 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

13 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Distanza - 1 Possiamo definire due tipi di distanze: Distanza euclidea : modulo del vettore differenza Distanza del coseno: Angolo formato dai due vettori: Se due vettori hanno “pendenze” vicine allora l’angolo che essi formano è piccolo ed il coseno tende ad 1 A (a1,a2) a2 b2 B (b1,b2) α a1 b1 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

14 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Distanza - 2 La seconda formula è 0 quando α = 90° In tale situazione infatti il prodotto scalare è 0 Ed i due vettori si dicono ortogonali Infatti: < A ,B > = 0·b1 + a2·0 = 0 a2 A (0,a2) α =90° B (b1,0) b1 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

15 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Vector Space Model Un documento è visto come un punto (vettore) nello spazio delle parole del dizionario (feature): Di = ( wi,1, wi,2 , wi,3 , … , wi,n) Ogni termine wi,k è il peso della parola k nel documento i: tf.tdf: …altri Tale rappresentazione è detta comunemente Bag-of-Word Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

16 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Es. BOW (Bag-of-Word) Supponiamo di avere due documenti: D1 = “ingredienti pizza: farina, acqua, lievito, olio” D2 = “descrizione computer: CPU, RAM, Hard disk” Il dizionario è l’unione dei due insiemi: T = {ingredienti,pizza,farina,acqua,lievito,olio,descrizione,computer,CPU,RAM,Hard Disk} n=11 dimensione dello spazio La rappresentazione BOW dei due documenti: D1 = (1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0) D2 = (0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1) Se un utente esegue una query Q= “ingredienti pizza” essa viene rappresentata come: Q = (1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0) Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

17 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Grado di similarità Il calcolo della similitudine tra due documenti diventa il calcolo della distanza tra due vettori: Sim(Di , Dj) = d (Di , Dj) Normalmente si utilizza la distanza del coseno: Sim(Di , Dj) = cos (Di , Dj) = Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

18 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Es. (reprise) Nell’ esempio precedente avevamo: D1 = (1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0) D2 = (0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1) Q = (1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0) Calcolando sim( ) avremo: Sim (D1, D2) = 0 Sim (Q , D1) = 0.37 Sim (Q , D2) = 0 Ed il sistema restituisce il documento D1 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

19 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Soglia di similarità Nella realtà: Databases con milioni di documenti Dizionario formato da migliaia di parole (vettori di ~ componenti) Conseguenze: Molti confronti con un valore di similarità prossimo a zero ma non zero Soluzione: Soglia di similarità Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

20 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Bag-Of-Word Limiti: Rappresentazione cruda del testo (non viene analizzata la semantica) Parole uguali che assumono nel documento significati differenti sono trattate come la stessa parola Presenza di elevato rumore (vedremo più avanti) Vantaggi: Semplice e veloce Relativamente bassa complessità computazionale Buoni risultati (60 % – 70 % in classificazione) Studiata da 15 anni Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

21 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Rumore Con rumore si intende qualunque cosa che disturba il buon comportamento del sistema In questo caso: Parole poco informative sul topic del documento (articoli, congiunzioni, avverbi) Parole diverse con significati simili (sinonimi) Parole uguali con significati diversi (es. àncora e ancòra) Verbi coniugati (vado e andare) Per limitare alcuni di questi problemi sono stati studiati metodi di pre-processing Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

22 Normalizzazione del testo
Consiste in quattro step di cui due opzionali: Tokenization Conversion to lowercase Lemming Stop-word Tali operazioni tentano di ridurre il rumore introdotto dalla rappresentazione bag-of-word del documento Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

23 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Tokenization Evita che parole e punteggiatura siano incorporate in un unico termine, separandoli come due parole disgiunte Es. “ Today, stocks closed higher on heavy trading. Many stocks, despite early losses, reached all time highs.” “ Today , stocks closed higher on heavy trading . Many stocks , despite early losses , reached all time highs . ” Ovviamente non è tutto così semplice: Se il punto fa parte del termine deve rimanere tale (es. nomi di società, indirizzi ecc…) Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

24 Conversion to lower case
Evita che termini scritti totalmente o parzialmente in maiuscolo e in minuscolo vengano considerati diversamente Es. “today , stocks closed higher on heavy trading . many stocks , despite early losses , reached all time highs . ” Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

25 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Stemming Riporta i termini alla loro radice: Verbi coniugati Plurale e singolare Maschile e femminile Es. “Today, stocks closed higher on heavy trading. Many stocks, despite early losses, reached all time highs.” “Today, stock close high on heavy trade. Many stock, despite early loss, reach all time high.” Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

26 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Stop Words Elimina le parole comuni con un grado di informazione minimo sul topic del documento: Articoli Congiunzioni Avverbi Verbi ausiliari Verbi che non portano informazione (es. potere, fare, ecc…) I termini sono così suddivisi in due tipi: Stop Words: inutili all’individuazione del topic Function Words: importanti per “capire” il topic Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

27 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Text-IR Avevamo visto che Text Information Retrival raccoglie: Text Retrieval: Data una query, recuperare i documenti più attinenti Text Segmentation: Dato un documento, suddividerlo in sub-topic Text Classification: Determinare la classe del documento tra un insieme di classi prestabilito Document Clustering: Dato un database documentale, determinare l’insieme delle classi e gli abbinamenti classe-doumento Vediamo come analizzare tali problemi utilizzando la filosofia Bag-Of-Word Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

28 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Text-IR - 1 Text Retrieval: La query Q è vista come un documento Calcolo di sim(Q , Dj) per ogni documento Dj Documenti con sim(Q , Dj) abbastanza elevato vengono ritenuti significativi per la ricerca e restituiti all’utente Text Segmentation: Si definiscono unità testuali atomiche lunghe k word dette sentenze: Si Si calcola la similarità tra ogni unità e la sua successiva: sim( Sj , Sj+1 ) Si considera un taglio quando tale valore scende sotto una soglia Nomi eccellenti: Salton, Hearst, Reinar, Beeferman Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

29 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Text-IR - 2 Text Classification: Ogni classe Ci è vista come un documento (vettore) Dato un documento Dj , si calcola sim(Ci , Dj) per ogni Ci Dj viene inserito nella classe per cui sim(Ci , Dj) è massimo Document Clustering: Si prendono due o più punti a caso detti centroidi Ci Per ogni documento Dj si calcola la sua similarità con i centroidi Ci : sim(Ci , Dj) Si assegna Dj al centroide per cui sim(Ci , Dj) è massimo Si calcola di nuovo i centroidi come media dei vettori che vi appartengono Si ripete il procedimento fino a che il centroide non si stabilizza Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

30 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Text-IR conclusioni Come si vede si può riportare ogni problema al calcolo di sim(Ci , Dj) Utilizzando il Bag-Of-Word si possono risolvere tutti i problemi relativi al IR in maniera semplice ed elegante Ovviamente vi sono altre tecniche (specialmente per la segmentazione ed il clustering) ma si rifanno comunque ad una rappresentazione BOW del testo Segmentazione: dot-plot, entropiche, a regole, ecc.. Clustering: gerarchico Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione

31 Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Altri approcci Considerando il testo come sequenza temporale di parole: HMM Reti Neurali Si cerca di: Sfruttare l’informazione sulla posizione della parola Individuare contesti Scopo: Determinare i topic all’interno dei documenti (segmentazione) Classificare un documento in base ai sub-topic Restituire documenti della classe desiderata Rigutini Leonardo – Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione