Corpora e linguistica computazionale Cristina Bosco Corso di Informatica applicata alla comunicazione multimediale 2013-2014.

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1 Corpora e linguistica computazionale Cristina Bosco Corso di Informatica applicata alla comunicazione multimediale 2013-2014

2 Elaborare il linguaggio naturale Il problema della comprensione del linguaggio naturale è molto complesso per un computer. Lo è anche per gli esseri umani, in cui l’apprendimento della lingua madre è un processo lungo e articolato.

3 Elaborare il linguaggio naturale Da un lato, esiste il problema di dotare il computer di tutta la conoscenza necessaria (acquisendola e rappresentandola). Assumendo che un linguaggio sia trattabile da un computer che contiene la conoscenza posseduta da un parlante di quella lingua.

4 Elaborare il linguaggio naturale Dall’altro lato, esiste il problema di dotare il computer di algoritmi adeguati. Assumendo che le operazioni da fare sull’input siano ben definibili.

5 Soluzioni Si divide il problema generale della comprensione del linguaggio in sottoproblemi, quindi: si adottano delle astrazioni per limitare a determinati livelli la comprensione si eseguono dei task in cui si ottiene una comprensione parziale

6 Soluzioni? L’utilizzo delle astrazioni e la scomposizione in subtask portano vantaggi sia nell’acquisizione/rappresentazione della conoscenza sia nella costruzione degli algoritmi. Ma non risolvono del tutto il problema.

7 Soluzioni? Utilizzare le astrazioni nell’acquisizione/rappresentazione della conoscenza significa rappresentare il linguaggio con formalismi adatti ai vari livelli distinti. Ad es. definire chiaramente quali sono le informazioni morfologiche e quali quelle sintattiche.

8 Soluzioni? testo rappresentazione morfologica del testo rappresentazione sintattica del testo rappresentazione sintattica del testo

9 Soluzioni? Utilizzare le astrazioni nella costruzione degli algoritmi significa dividere il trattamento del linguaggio in livelli diversi. Ad es. definire algoritmi che trattano solo la morfologia ed altri che trattano solo la sintassi.

10 Soluzioni? testo rappresentazione morfologica del testo rappresentazione sintattica del testo rappresentazione sintattica del testo PoS tagger Parser

11 Problemi Anche assumendo le astrazioni, tuttavia il linguaggio resta difficile da trattare perchè: è ricco di ambiguità è usato in modo non corretto è in continua espansione

12 Problemi Le diverse soluzioni adottate per acquisire/rappresentare il linguaggio e per costruire gli algoritmi tengono conto dei problemi intrinseci al linguaggio.

13 Astrazioni e rappresentazioni In questo corso ci focalizziamo sull’acquisizione e rappresentazione della conoscenza pertinente a 2 livelli di astrazione, fondamentali per la maggior parte dei task: morfologia sintassi

14 Acquisizione della conoscenza Un sistema che tratta il linguaggio deve avere a disposizione la conoscenza linguistica necessaria. Ma come si mette la conoscenza dentro un sistema?

15 Acquisizione della conoscenza Esempio: che conoscenza occorre a un PoS tagger (analizzatore morfologico) per prendere in input “il cane dorme in giardino” e restituire in output “il ART, cane NOUN, dorme VERB, in PREP, giardino NOUN” ?

16 Acquisizione della conoscenza output = il ART, cane NOUN, dorme VERB, in PREP, giardino NOUN conoscenza = ART (il), NOUN (cane, giardino), VERB (dorme), PREP (in)

17 Acquisizione della conoscenza Esempio: che conoscenza occorre a un parser (analizzatore sintattico) per prendere in input “il cane dorme in giardino” e restituire in output “[S [NP (il – cane)] [VP (dorme) [PP (in – giardino)]]]” ?

18 Acquisizione della conoscenza output = [S [NP (il – cane)] [VP (dorme) [PP (in – giardino)]]] conoscenza = art + noun = NP verb + PP = VP prep + noun = PP NP + VP = S

19 Acquisizione della conoscenza Dove si trova la conoscenza? Le soluzioni sono 2: 1)conoscenza dentro il sistema – rule-based 2)conoscenza dentro un corpus di dati linguistici – corpus-based

20 Corpus versus rule-based grammatica lessico … SISTEMA

21 Corpus versus rule-based grammatica lessico … CORPUS SISTEMA apprendiment o

22 Corpus versus rule-based In entrambi i casi si presuppone che il linguaggio sia governato da regole (da conoscere per trattarlo) MA: nei sistemi corpus-based le regole sono apprese, nei rule-based sono date nei sistemi corpus-based le regole sono probabilistiche, nei rule-based sono deterministiche

23 Corpus versus rule-based Se le regole variano, ad es. da una lingua all’altra, da un genere testuale ad un altro, devono essere riscritte in un sistema rule- based, ma non in uno corpus-based.

24 Approccio corpus-based Utilizzato dai linguisti dalla fine dell’800 e tutt’ora molto diffuso Consiste nell’apprendere dal linguaggio le regole ed irregolarità del linguaggio

25 Approccio corpus-based Si basa sull’idea che le co-occorrenze sono fonti importanti di informazioni sulla lingua Si ispira all’idea di apprendimento linguistico umano, tramite esposizione a esempi e basato su criteri statistici

26 Approccio corpus-based Esempio: Nell’analisi sintattica (parsing), di fronte all’ambiguità e quindi generazione di più strutture, per una singola frase, si ricavano dai dati linguistici i CRITERI per scegliere la migliore delle strutture generate

27 Approccio corpus-based L’approccio corpus-based assume che buona parte del successo del linguaggio umano nella comunicazione dipende dall’abilità che gli esseri umani hanno nel gestire ambiguità ed imprecisione in modo efficiente.

28 Approccio corpus-based Gli esseri umani riescono infatti a cogliere la corretta interpretazione di un messaggio da un insieme di stimoli di varia natura (ad es. contestuali ed emotivi) oltre che dalle parole e strutture che compongono il messaggio stesso.

29 Approccio corpus-based L’approccio corpus-based offre inoltre la possibilità di sfruttare la conoscenza che va al di là delle parole e delle strutture che compongono il linguaggio. È quindi un modo efficiente di acquisire la conoscenza sul linguaggio.

30 Approccio corpus-based Si assume che un CORPUS C di un linguaggio L possa contenere (~tutta) la conoscenza necessaria a trattare L, e si acquisisce la conoscenza da esso

31 Approccio corpus-based Il processo di apprendimento offre come risultato la conoscenza delle regole ed irregolarità del linguaggio (non- ristretto) MA SOPRATTUTTO la percezione della frequenza delle strutture linguistiche

32 Approccio corpus-based In pratica per acquisire la conoscenza: si prende un campione di linguaggio, cioè un insieme di frasi = CORPUS si cercano nel corpus le strutture linguistiche e le loro probabilità = BASE di CONOSCENZA

33 Approccio corpus-based In pratica un sistema corpus-based: se incontra una struttura ambigua cerca nella base di conoscenza l’informazione utile per costruire la rappresentazione più probabile della struttura

34 Approccio corpus-based Ma come funziona un sistema statistico? ad ogni struttura S del linguaggio il sistema associa un valore di probabilità il valore di probabilità di S è dato dalla composizione delle probabilità delle parti di S

35 Approccio corpus-based Esempio: “il cane dorme in giardino” P(il–cane: NP) = 95% P(in-giardino: PP) = 95% P(cane-dorme: VP) = 5% …

36 Approccio corpus-based Ma come funziona un sistema statistico? la probabilità di ogni parte di una frase analizzata dipende dalla sua frequenza in un CORPUS di riferimento e dal modello statistico utilizzato

37 Approccio corpus-based Ma come funziona un sistema statistico? Cosa è un modello probabilistico ? Serve a determinare come calcolare la probabilità di ogni risultato ottenuto dal sistema

38 Approccio corpus-based Ma come funziona un sistema statistico? Esempio di un modello probabilistico molto usato: i bi-grammi:- per ogni coppia di parole avremo una stima della probabilità che a e b siano associate sintatticamente (a=il e b=cane ha maggiore probabilità di occorrere che a=il e b=gatta)

39 Approccio corpus-based i bi-grammi di “il cane dorme in giardino”: 1-il cane 2-cane dorme 3-dorme in 4-in giardino La probabilità di 1 sarà maggiore di quella di 2, quindi il sistema propone la costruzione di 1 invece che di 2.

40 Approccio corpus-based A partire dagli anni ‘90 si sono sviluppati sistemi che apprendono la conoscenza da corpora di dati linguistici per moltissimi linguaggi. Si è progressivamente affermata anche la necessità di ANNOTARE i dati linguistici e si sono costruiti i TREEBANK.

41 Approccio corpus-based Attualmente i TREEBANK sono le risorse linguistiche più utilizzate nel NLP.

42 Approccio corpus-based Perché annotare i dati ? L’informazione è presente in forma implicita anche nei dati non annotati. Ma introdurre l’informazione in forma esplicita semplifica il processo di apprendimento, inoltre rende possibile la correzione.

43 Annotazione e treebank Come annotare i dati ? Solitamente si annotano le informazioni di tipo morfologico e sintattico, più raramente quelle semantiche

44 Annotazione e treebank Come annotare i dati ? Per ogni livello di annotazione vengono fatte delle scelte sia sulla teoria linguistica da prendere come riferimento sia sul modo in cui fisicamente mostrare i dati.

45 Annotazione e treebank Quali dati annotare ? Occorre scegliere i testi da introdurre nel corpus in modo che siano rappresentativi del linguaggio che si vuole trattare.

46 Annotazione e treebank Quali dati annotare ? un corpus é un campione significativo e rappresentativo di un linguaggio SE: contiene frasi non ristrette è “bilanciato” rispetto al genere, alla collocazione geografica e sociale, al tempo MA non rappresenta mai TUTTO il linguaggio nel suo complesso

47 Un progetto reale: Turin University Treebank Obiettivo: sviluppare una risorsa linguistica, una banca di alberi sintattici per l’italiano

48 Fasi di sviluppo del progetto Selezione dei testi da annotare Definizione dello schema di annotazione Applicazione dello schema al corpus di testi (validità e consistenza)

49 Selezione di testi in TUT Giornali quotidiani (1.100 frasi = 18,044 tokens) Codice civile (1.100 frasi = 28,048 tokens) Acquis (201 frasi = 7,455 tokens) Wikipedia (459 frasi = 14,746 tokens) Costituzione Italiana, intera (682 frasi = 13,178 tokens) Totale 3.452 frasi = 102.000 token

50 TEXTS from PRAGUE newspapers, scientific and economic journals NEGRA newspaper Frankfurter Rundschau PENN IBM manuals, nursing notes, newspapers (Wall Street Journal), telephone conversations Selezione in altri treebank

51 Definizione dello schema di annotazione Scelta del formalismo Scelta delle informazioni e strutture da rappresentare

52 Struttura sintattica: scelta tra 2 aspetti L’organizzazione delle unitá della frase (sintagmi e constituent structure) La funzione degli elementi della frase (relazioni grammaticali e relational structure)

53 Relational structure Le parole della frase svolgono funzioni diverse Le funzioni sono espresse in termini di relazioni grammaticali

54 Giorgio ama Maria SUBJOBJ Relational structure

55 Constituent structure Le parole della frase sono organizzate in unità (costituenti) che a loro volta sono oggetto di una organizzazione (constituent structure) in unità più grandi

56 ES: constituents GiorgioamaMaria Nome-pr Verbo VP S NP

57 Constituent structure (S (NP ( NOME Giorgio)) (VP (VERBO ama) (NP (NOME Maria) )

58 Constituent structure Le relazioni tra le parole non sono tutte uguali: “Maria leggeva un libro in biblioteca”

59 ES: Penn annotation ( S ( NP - SBJ (PRP I) ) ( ADVP - TMP ( RB never) ) ( VP (VBD had) ( NP (JJ many) (NNS clients) ) ( NP - ADV (DT a) ( NN day) )) )) NP VP NP ADVP NP S SBJ TMP PRP RB VBD NNSDT NNDT ADV

60 ES: NEGRA annotation S VP HDSBNG MOHDOA OC ADV VVPP VAFIN NE NE ADV

61 Costituenti e relazioni La struttura relazionale include le informazioni relative all’ organizzazione della frase in unità La struttura a costituenti non include le informazioni relative alla funzione delle parole La struttura relazionale è più compatta

62 Sia le relazioni che i costituenti sono realizzati in modo diverso nelle diverse lingue La struttura relazionale include la struttura argomentale Costituenti e relazioni

63 La struttura argomentale relazioni grammaticali ruoli semantici uguali o distinti?

64 Le relazioni grammaticali Identificabili da varie proprietà Diverse nelle varie lingue

65 Le relazioni grammaticali Le relazioni sono realizzate diversamente nelle varie lingue, a seconda dell’uso di casi, inflessioni give someone something dare a qualcuno qualcosa

66 MORPHOSYNTSEM PRAGUE semi- automatic NEGRA automaticinteractive (probabilistic) PENN automaticautomatic (skeletal) Processo di annotazione

67 Processo di annotazione in TUT Part Of Speech tagging automatico Correzione manuale del tagging Parsing interattivo Verifica e revisione

68 Costruire un treebank Per costruire validi sistemi di analisi del linguaggio occorrono i treebank. Infatti è dimostrato che i sistemi di NLP che ottengono i migliori risultati sono quelli che prendono le informazioni da treebank)

69 Costruire un treebank Per costruire dei treebank occorrono validi sistemi di analisi del linguaggio. È impossibile costruire treebank in modo esclusivamente manuale per motivi di tempo e di correttezza.

70 Costruire un treebank In pratica l’annotazione dei treebank è prodotta da sistemi automatici di analisi morfologica (-4%) e sintattica (-10%) + annotatori umani che correggono le analisi prodotte in modo automatico

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73 Ogni relazione di TUT può essere composta di 3 elementi: Morfo-sintattico: features che esprimono la categoria grammaticale Verb, Noun, … Funzionale-sintattico: relazioni sintattiche come Subject, Object Semantico: relazioni semantiche come Location, Time, Cause Turin University Treebank (2) Relazioni in TUT

74 1 In (IN PREP MONO) [7;PREP-RMOD-TIME] 2 quei (QUELLO ADJ DEMONS M PL) [1;PREP- ARG] 3 giorni (GIORNO NOUN COMMON M PL) [2;DET+DEF-ARG] 4 Sudja (|Sudja| NOUN PROPER) [7;VERB- SUBJ] 5 la (IL ART DEF F SING) [4;APPOSITION] 6 zingara (ZINGARO NOUN COMMON F SING) [5;DET+DEF-ARG] 7 annunciava (ANNUNCIARE VERB MAIN IND IMPERF TRANS 3 SING) [0;TOP-VERB] 8 il (IL ART DEF F SING) [7;VERB-OBJ] 9 fallimento (FALLIMENTO NOUN COMMON M SING FALLIRE INTRANS) [8;DET+DEF-ARG]

75 La nazione sogna ricchezza I sogni di ricchezza della nazione Velocemente / in modo veloce VERB-SUBJ NOUN-OBJ NOUN-SUBJ VERB-OBJ VERB NOUN ADV-role TUT Componente morfo-sintattica

76 TUT Componente morfo-sintattica

77 Dati 944 differenti Verbi per un totale di 4.169 occorrenze nel corpus di TUT Il 30% di questi Verbi (e le strutture predicative argomentali ad essi associate) risulta presente anche in forma nominale TUT Componente morfo-sintattica

78 Egli non è stato visto da nessuno Egli non è stato visto da ieri ARG MOD TUT Componente funzionale-sintattica

79 TUT Componente funzionale-sintattica

80 Da qui è partito l’assalto Succedeva dall’altra parte del mondo I miliardi stanziati dal 1991 Era impazzito dal dolore Trarrà beneficio dalla bonifica LOC+FROM LOC+IN TIME REASONCAUSE SOURCE TUT Componente semantica

81 TUT Componente semantica

82 Dati 600 sintagmi preposizionali introdotti dalla preposizione DA e che svolgono il ruolo di modificatori È stato rilevato che essi possono assumere i seguenti 7 differenti valori semantici: LOC+FROM, LOC+IN, LOC+METAPH, TIME, THEME, REASONCAUSE, SOURCE TUT Componente semantica

83 1 In (IN PREP MONO) [7;PREP-RMOD-TIME] 2 quei (QUELLO ADJ DEMONS M PL) [1;PREP- ARG] 3 giorni (GIORNO NOUN COMMON M PL) [2;DET+DEF-ARG] 4 Sudja (|Sudja| NOUN PROPER) [7;VERB- SUBJ] 5 la (IL ART DEF F SING) [4;APPOSITION] 6 zingara (ZINGARO NOUN COMMON F SING) [5;DET+DEF-ARG] 7 annunciava (ANNUNCIARE VERB MAIN IND IMPERF TRANS 3 SING) [0;TOP-VERB] 8 il (IL ART DEF F SING) [7;VERB-OBJ] 9 fallimento (FALLIMENTO NOUN COMMON M SING FALLIRE INTRANS) [8;DET+DEF-ARG]

84 Applicare lo schema di annotazione a TUT significa che ogni sua frase: viene parsificata in modo automatico dal parser TULE, sviluppato in parallelo con TUT corretta da almeno 2 annotatori umani verificata da tool automatici appositi sottoposta a conversioni e applicazione di altri sistemi

85 Ricadute del progetto TUT Utilizzo in 3 diverse direzioni: Come raccolta di dati linguistici Come banco di prova per sistemi di NLP Come modello per lo sviluppo di altre risorse

86 Come raccolta di dati linguistici TUT ha consentito Studi sul comportamento dei verbi della lingua italiana (estrazione di conoscenza) Studio dell’ordine delle parole nella lingua italiana Ricadute del progetto TUT

87 (in 3500 sentences) Ricadute del progetto TUT

88 Come banco di prova per sistemi di NLP TUT ha consentito di raggiungere i risultati allo stato dell’arte per il parsing dell’italiano, errore intorno al 10% TUT è il treebank di riferimento nelle competizioni per parser di italiano (Evalita 07, 09, 11) Ricadute del progetto TUT

89 Come modello per lo sviluppo di altre risorse, TUT è utilizzato in: in prospettiva cross-linguistica, è in corso di sviluppo un treebank parallelo per le lingue italiano, francese e inglese (ParTUT) per lo studio di fenomeni legati all’espressione di sentimenti, opinioni ed emozioni, è in corso di sviluppo un corpus di testi di Twitter annotato morfologicamente (SentiTUT) Ricadute del progetto TUT

90 INOLTRE: TUT è stato tradotto in formati di altri treebank grazie a tool di conversione automatica Questo ha reso possibile l’applicazione di strumenti sviluppati per tali formati ed il confronto tra paradigmi e modelli linguistici differenti nell’ambito del dibattito su quale formato si rivela più adeguato per il NLP in generale e per le diverse lingue naturali Ricadute del progetto TUT

91 Il Turin University Treebank (TUT), ParTUT e SentiTUT sono tutti progetti dell’Interaction Models Group (L. Lesmo, C. Bosco, A. Mazzei, V. Lombardo, L. Robaldo, M. Sanguinetti) del Dipartimento di Informatica dell’Università di Torino

92 Per ulteriori informazioni: http://www.di.unito.it/~tutreeb