Elaborazione del linguaggio naturale automi & morfologia Maria Teresa PAZIENZA.

Elaborazione del linguaggio naturaleautomi & morfologia

Maria Teresa PAZIENZA

Programma generale

Breve introduzione all’NLP Linguaggi Naturali e Linguaggi Formali Complessità

Morfologia Teoria: Morfologia del Linguaggio Naturale Strumenti: Automi e Trasduttori Analisi Morfologica: con automi e trasduttori

Part of Speech Tagging Teoria: Le classi morfologiche Strumenti a Analisi: modelli a regole e statistici

Sintassi Teoria: Sintassi del Linguaggio Naturale Strumenti: CFG Analisi Sintattica: parsing top-down, bottom-up, Early

Semantica Lexical Semantics Sentence Semantics

Obiettivi dell’NLP

L’ Elaborazione del Linguaggio Naturale (Natural Language Processing, NLP) ha come obiettivo principale:

la costruzione di modelli e di strumenti informatici in grado di eseguire specifici task riguardanti il Linguaggio Naturale, quali:

Permettere la comunicazione uomo – macchina

Migliorare la comunicazione uomo – uomo

Elaborare e manipolare oggetti linguistici a qualunque livello di granularità

Intro

Sempre maggiore quantità di conoscenza condivisa in testi in Linguaggio Naturale machine readable (ES: sul Web)

Necessità di un’interazione più diretta uomo-macchina (ES: agenti intelligenti)

PERCHE’ E’ IMPORTANTE L’ NLP ?

Cosa serve ?

CONOSCENZA LINGUISTICA: tutta la conoscenza che ha a che vedere con il linguaggio (conoscenza relativa a ciò che significhi essere una parola):

Cos’è una parola?

Quali sono le regole per costruire una frase?

Qual è il significato di un sintagma?

MODELLI (teorie): i modelli linguistici hanno lo scopo di catturare la conoscenza linguistica e rappresentarla in una forma comprensibile per il computer

ALGORITMI: strumenti per manipolare i modelli e le strutture linguistiche necessarie per l’analisi e la comprensione del linguaggio (algoritmi per la gestione di grafi) Intro

Cosa serve? Modelli

Intro

MODELLI PROCEDURALI: Automi a Stati Finiti Trasduttori a Stati Finiti Markov Models … …

MODELLI DICHIARATIVI: Grammatiche regolari Context Free Grammar … …

MODELLI LOGICI: Calcolo dei Predicati Logica del Primo Ordine … …

Solitamente un modello procedurale ha una sua controparte in un modello dichiarativo (ad es. automi – grammatiche regolari)

Un modello può essere più o meno complesso da un punto di vista computazionale (ad es. le Context Free Grammar sono più complesse di quelle Regolari)

Nei diversi modelli possono generalmente essere integrati elementi di probabilità (modelli probabilistici)

Cosa devono fare i modelli ? Che analisi devono portare a termine ?

Livelli di analisi del Linguaggio Naturale

FONETICA: studio dei suoni linguistici

MORFOLOGIA: studio delle componenti significative di una parola

SINTASSI: studio delle strutture relazionali tra le parole

SEMANTICA: studio del significato

PRAGMATICA: studio di come il linguaggio è usato per raggiungere obiettivi

ANALISI DEL DISCORSO: studio di unità linguistiche complesse

Intro

I sistemi di NLP possono operare a diversi livelli di analisi, ognuno dei quali richiede una specifica conoscenza linguistica .

Una architettura per L’NLP può portare a termine uno o più livelli di analisi, generalmente in cascata

Livelli di analisi: un esempio

Intro

David : - Apri la saracinesca esterna, Hal.

Hal : - Mi dispiace David, purtroppo non posso farlo.

FONETICA: Hal deve essere in grado di analizzare il segnale audio e ricostruire la giusta sequenza delle parole

MORFOLOGIA: Hal deve saper rispondere con la giusta flessione: ad esempio posso e non puoi

SINTASSI: Hal deve sapere che la saracinesca esterna è un sintagma nominale complemento oggetto di apri, e che la frase di David è corretta

SEMANTICA: Hal deve sapere cos’è una saracinesca, e cose vuol dire aprire qualcosa (in generale ed aprire una saracinesca in particolare)

PRAGMATICA: Hal deve saper rispondere cortesemente a David

ANALISI DEL DISCORSO: Hal risponde farlo riferendosi a una frase del discorso precedente, quindi domina un segmento maggiore della frase

Linguaggio Naturale e Linguaggi Formali

Intro

Cos’è il Linguaggio Naturale ? Strumento di comunicazione tra persone;

Fatti, idee e conoscenze (sul mondo esterno ed interiore) Emozioni Ordini

E’ ambiguo! (“La vecchia porta la sbarra”)

Cos’è un Linguaggio Formale ?

Dato un insieme di simboli detto alfabeto, un linguaggio formale è un sottoinsieme di tutte le possibili concatenazioni dei simboli:

L *

Un linguaggio formale non è ambiguo (una concatenazione di simboli ha una interpretazione univoca) ed esprime le sue regole in maniera canonica

Un elaboratore può riconoscere e generare solo Linguaggi Formali, attraverso l’utilizzo di modelli e algoritmi

Linguaggi Formali

Intro

Modello procedurale: automi, regole formali …

Modello dichiarativo: grammatiche

ESEMPIO

={a,b} *={a,b,aa,ab,ba,bb,aa,baba,baaab,….}

L={ba,baa,baaa,baaaa,….}

Come definire il linguaggio L senza enumerare tutte le stringhe?

Linguaggi Formali e grammatiche

Intro

Una grammatica può essere informalmente intesa come un insieme di regole per interpretare/generare un linguaggio formale

iniziando da un simbolo iniziale

applicando regole che indichino come rimpiazzare alcune sequenze di simboli con altre combinazioni di simboli (derivazioni)

ESEMPIO

L={ba,baa,baaa,baaaa,…….}

S Aa

A b

A Aa


Intro

Una grammatica può essere informalmente intesa come un insieme di regole per interpretare/generare un linguaggio formale

iniziando da un simbolo iniziale

applicando regole che indichino come rimpiazzare alcune sequenze di simboli con altre combinazioni di simboli (derivazioni)

Formalmente:

Una grammatica è una quadrupla (N, ,S, P) dove:– N è l’alfabeto dei simboli non-terminali è l’alfabeto dei simboli terminali– S è elemento di N detto simbolo iniziale– P è un insieme finito di produzioni, ovvero:

• se V è definito come N Σ , allora le produzioni di P hanno la forma , dove V+ V*


Intro

Un linguaggio formale è un insieme di stringhe

Un linguaggio formale non è un linguaggio naturale, ma può essere usato per modellare parte di un linguaggio naturale

Un linguaggio formale può essere più o meno complesso, ed essere quindi computazionalmente più o meno esigente.

Linguaggi Formali: complessità

Intro

La gerarchia di Chomsky è un tentativo di ordinare le grammatiche che generano i linguaggi in base alla loro complessità

GERARCHIA DI CHOMSKYType 0 Grammars - Unrestricted , ||1 and ||1.Type 1 Grammars - Context-Sensitive , ||1 and ||1 and ||||Type 2 Grammars - Context-Free , || = 1 and ||1Type 3 Grammars - Regular• left-linear regular grammar: (or

)• right-linear regular grammar: (or

)

COMPLESSITA’

-

+

POTERE

GENERATIVO

-

+


Intro

Le grammatiche sono modelli dichiarativi

I corrispondenti modelli procedurali sono:

• Type 0 Grammars - UnrestrictedTuring Machine

• Type 1 Grammars - Context-Sensitive

Turing Machine• Type 2 Grammars - Context-Free

Push-down automaton• Type 3 Grammars - Regular

Finite State Automaton (FSA)


Intro

DOMANDA:

Il Linguaggio Naturale può essere rappresentato attraverso un Linguaggio Formale ?

Se si, un Linguaggio Formale di quale complessità ?

Quanto è complesso il Linguaggio Naturale ?

Linguaggi Formali e Linguaggio Naturale

Intro

ITALIANO

In generale, sembrerebbe “catturabile” da una Grammatica Regolare (Tipo 3)

ECCEZIONE: costrutti “center-embedded”. Ad esempio:

… dipende da quale linguaggio naturale ….

un livello alto nella gerarchia vuol dire che il linguaggio naturale è strutturalmente complesso (Tipo 0)

“Moggi, Giraudo e Bettega erano rispettivamente DG, amministratore

delegato e vicepresidente della Juventus”ha struttura an bn

Sembrerebbe quindi un linguaggio più complesso, ovvero Context-Free (Tipo 2)

E’ più complesso? No, perché sembra non avere costrutti del tipo anbncn


Intro

Inglese: Context-Free Tipo 2

Olandese: Context-Sensitive Tipo 1 (Huybregt,1976)

L’italiano è quindi un linguaggio mediamente complesso (Tipo 2)

E gli altri linguaggi naturali ?

presenta costrutti “cross-serial”. Ad esempio:

“dat Jan Marie Pieter Arabisch laat zien schrijven”(*THAT JAN MARIE PIETER ARABIC LET SEE WRITE)

‘that Jan let Marie see Pieter write Arabic’


Intro

La sintassi italiana e quella inglese sembrano essere Context-Free

La morfologia, invece, sembra essere ancora più semplice: può essere infatti rappresentata da grammatiche Regolari

QUINDI, NEL CORSO VEDREMO:

MORFOLOGIA Automi a Stati Finiti (FSA) Tipo 3

SINTASSI Grammatiche Context-Free (CFG) Tipo 2

Morfologia

La morfologia è lo studio di come le parole sono costruite a partire da unità atomiche dette morfemi.

I morfemi sono le più piccole unità linguistiche che possiedono un significato. Ne esistono due classi:

- Radice il morfema che dà il significato principale alla parola

- Affisso il morfema che dà significato aggiuntivo alla parola

gatt–o gatt–i acquist-o acquist-are

ESEMPIO

radice

affisso Morfologia

Analisi Morfologica: Automi a Stati Finiti

Strumenti per l’analisi morfologica :

- Automi a Stati Finiti (FSA) Riconoscimento

- Finite State Transducers (FST) Parsing

RICONOSCIMENTO : indica se una data parola in input è morfologicamente corretta o no (ad esempio gatti è corretta, gattare è scorretta)

PARSING : produce un’analisi morfologica della parola in input (ad esempio gatti gatto N PL)

Sia FSA che FST sono di tipo 3 nella gerarchia di Chomsky: l’analisi morfologica può essere quindi portata a termine con strumenti relativamente poco complessi

Morfologia

Analisi Morfologica: qualche esempio

Un analizzatore morfologico completo dovrebbe essere in grado di riconoscere la classe (nomi, verbi, ecc.) delle parole e la loro morfologia:

house house+N+SG

houses house+N+PL

went go+V+PastTense+123SP

play play+V+Pres+non3SG

played played+A+VPap

miaow miaow+Onomatop

Morfologia

Espressioni regolari

Espressione regolare: notazione algebrica per descrivere un insieme di stringhe Una Espressione Regolare descrive un FSA Un FSA implementa un’espressione regolare

Le espressioni regolari sono un (meta)linguaggio per specificare “stringhe di caratteri” (per una ricerca sul web per es., così come per una qualunque applicazione di information retrieval, per sistemi di word processing, calcolo della frequenza di termini in corpora, etc.).

La ricerca di una espressione regolare identifica un pattern specifico che si vuole ricercare ed un corpus di testi all’interno del quale effettuare la ricerca. Come risultato si ottengono - tutti quei testi che contengono quel pattern -.

Una espressione regolare è una formula in un linguaggio speciale (notazione algebrica) usato per specificare semplici classi di stringhe. Una stringa è una sequenza di simboli (caratteri alfanumerici – anche lo spazio viene considerato un carattere)

Espressioni regolariEspressione regolare: notazione algebrica per descrivere un insieme di stringhe

Operatori base: * zero o più occorrenze del carattere

precedente (ciò che è racchiuso tra [ ] ) (Kleene *)

+ una o più occorrenze del carattere precedente (ciò che è racchiuso tra [ ] ) (Kleene +)

? zero o una occorrenze del carattere precedente (ciò che è racchiuso tra [ ] )

[a|A] disgiunzione di simboli [a-A] range di simboli

Esempi: a* si deriva che L={,a,aa,aaa,…} [ab]+ si deriva che L={a,b,aa,bb,ab,ba,…} altri esempi sul libro….

Le espressioni regolari sono case sensitive

La stringa di caratteri tra parentesi specifica una disgiunzione di caratteri da trovare

ESPRESSIONI REGOLARI

FSA LINGUAGGI REGOLARI

Automi a Stati Finiti (FSA)

Un automa a stati finti è un automa in grado di riconoscere o di generare una sequenza di simboli (stringa) di un alfabeto.

Formalmente: Un FSA è un grafo orientato i cui nodi sono detti stati e i cui archi sono detti transizioni

Caratteristiche principali:

- molto efficienti (tipo 3 nella ger. di Chomsky)

- facili da implementare

- Ogni FSA implementa una espressione regolare

- Ogni espressione regolare descrive un FSA

- Ogni FSA descrive un linguaggio regolare

Utilizzi principali in linguistica:- Riconoscimento morfologico- Fonetica- Text-to-Speech

FSA: semplice esempio

FSA per riconoscere e generare sequenze di simboli appartenenti al linguaggio (regolare) delle caprette inglesi, descritto dall’espressione regolare: /baa+!/. In figura un automa che modella tale espressione regolare.

STATO INIZIALE

TRANSIZIONE STATO STATO FINALE

SIMBOLO

FSA come riconoscitore: riconosce/accetta tutte le stringhe in input del tipo baa! , baaa! , baaaa!, … …qualunque altra stringa viene rigettata (reject).FSA come generatore: genera tutte le stringhe del tipo baa! , baaa!, baaaa!, … …

FSA

FSA: definizione formale

Un FSA è definito dai seguenti 5 parametri:

- Q : un insieme finito di N stati q0….qN

- Σ : un alfabeto finito di simboli

- q0 : lo stato iniziale

- F : un insieme di stati finali FQ

-δ(q,i) : relazione di transizione tra stati che restituisce un nuovo stato a partire da un dato stato e un simbolo in input; δ è una relazione da Qx Σ a Q

Un FSA può essere anche rappresentato attraverso una state-transition table

FSA

FSA e linguaggi formali

L’insieme delle stringhe riconosciute (o generate) da un FSA definiscono un linguaggio formale.

- L’insieme delle stringhe riconosciute da un FSA costituisce il linguaggio accettato dall’automa

- L’insieme delle stringhe generate da un FSA costituisce il linguaggio generato dall’automa

- Per un FSA, il linguaggio generato e quello accettato corrispondono

LINGUAGGIO FORMALE (L): insieme di stringhe composte da simboli appartenenti a un insieme finito di simboli Σ detto alfabeto

ESEMPIO

Σ = {a,b,!}

L = {baa!,baaa!,baaaa!,….} FSA

FSA e linguaggi regolari

Un FSA (o un’espressione regolare) può definire un sottoinsieme particolare dei linguaggi formali, i linguaggi regolari

LINGUAGGIO REGOLARE (L):

Dato un alfabeto :– L’insieme vuoto è un linguaggio regolare a , {a} è un linguaggio regolare– Se L1 e L2 sono linguaggi regolari, allora lo sono anche:

• L1 · L2 = {xy|x L1,y L2}, concatenazione di L1 & L2• L1 L2, unione di of L1 e L2• L1*, la Kleene closure (o ripetizione) di L1

FSA

FSA e linguaggi regolari

LIMITI: I linguaggi regolari hanno un basso potere generativo (tipo 3)

- Ad esempio, dato l’alfabeto Σ={a,b}, nessun FSA può generare stringhe del tipo anbn (a fronte della definizione slide precedente)

- Gli FSA modellano quindi bene fenomeni linguistici semplici come:- Morfologia

- Fonetica

- Gli FSA non possono modellare fenomeni linguistici complessi come:- Sintassi

ESEMPIO (english)

The cat likes tuna fish

The cat the dog chased likes tuna fish

The cat the dog the rat bit chased likes tuna fish

The cat the dog the rat the elephant admired bit chased likes tuna fish

L = xn yn-1 likes tuna fish.

FSA

FSA come riconoscitori

SCOPO: Data una stringa in input verificare se essa appartiene al linguaggio formale definito dall’automa.

ALGORITMO DI RICONOSCIMENTOindice inizio stringa in input

Stato-corrente q0

WHILE (input)

IF vuota(trans-table[stato-corrente,stringa[indice]])

return reject

ELSE

stato-corrente trans-table[stato-corrente,stringa[indice]]

indice indice +1

IF (stato-corrente è stato finale)

return accept

ELSE return reject (non esiste alcuna transizione legale per una data combinazione di stato ed input) FSA

Sommario

Strumenti per la Morfologia

• Automi a stati finiti (FSA)• FSA deterministici• FSA non-deterministici (NFSA)• Introduzione alla Morfologia• FSA e Morfologia: riconoscimento

• Trasduttori a stati finiti (FST)• Cosa sono• FST e Morfologia: parsing

FSA: semplice esempio

FSA per riconoscere e generare sequenze di simboli appartenenti al linguaggio (regolare) delle caprette, descritto dall’espressione regolare: /baa+!/

STATO INIZIALE

TRANSIZIONE STATO STATO FINALE

SIMBOLO

FSA : il suo comportamento durante la fase di riconoscimento è totalmente determinato

1. dallo stato in cui si trova e

2. dal simbolo in arrivo. FSA

Automi a Stati Finiti deterministici o non deterministici (DFSA, NFSA)

Negli automi non deterministici (NFSA) possono esistere degli stati che prevedono più di una possibile transizione per passare ad uno stesso stato, ovvero esistono dei punti in cui bisogna prendere una decisione.

Gli automi DFSA, invece, sono automi il cui comportamento durante la fase di riconoscimento è totalmente determinato dallo stato in cui si trova e dal simbolo con cui si è giunti a quello stato.

FSA non-deterministici (NFSA)

Un automa è detto non-deterministico se ha due archi uguali uscenti dallo stesso stato.

Quindi:

- Deterministico vuol dire che ad ogni stato può essere presa una sola decisione- Non-Deterministico vuol dire che ad ogni stato si può scegliere tra più decisioni

Equivalenza tra FSA e NFSA

- Un NFSA può essere sempre convertito in un FSA equivalente (che definisce cioè lo stesso linguaggio)

- NFSA e FSA hanno quindi lo stesso potere di riconoscimento/generazione

- L’FSA equivalente di un NFSA ha sempre più stati dell’NFSA

NFSA


Un tipo particolare di non-determinismo è quello causato dalla presenza di ε- transizioni (o jump arcs) ovvero da archi/transizioni non legati ad alcun simbolo ingresso.

Una ε-transizione corrisponde ad un passaggio di stato che non influenza la stringa in esame:

- in riconoscimento: non viene letto il simbolo corrente della stringa-in generazione: non viene prodotto alcun simbolo

In questo caso si introduce una forma di non determinismo in quanto non si sa se seguire la transizione ε oppure l’arco !

ε

NFSA


Un tipo particolare di non-determinismo è quello causato dalla presenza di ε-transizioni (o jump arcs) ovvero da archi/transizioni non legati ad alcun simbolo ingresso.

Possibili soluzioni:

1. Backup: inserire un marker per indicare un punto su cui siamo già passati

2. Look-ahead: guardare avanti per decidere quale percorso scegliere

3. Parallelismo: in uno stato con più scelte, verificare in parallelo percorsi alternativi

NFSA


Algoritmo di backup:quando si raggiunge un punto con nessuna

possibilità di andare avanti (no input oppure nessuna transizione legale), si ritorna al precedente punto di decisione , si selezione una delle alternative ancora non esplorate, e si continua da quella fase.

In questo NFSA, per ciascun punto di scelta, bisogna solo ricordare lo stato in cui ci si trova (nodo) e la posizione corrispondente sul nastro in input.

La combinazione di «stato» e «posizione del nastro» corrispondente (search-state) nel suo insieme costituisce lo spazio di ricerca

FSA non-deterministici: ricerca

Riconoscimento: negli stati non-deterministici l’FSA può seguire strade diverse, ovvero prendere decisioni errate. In tal caso deve essere in grado di:

- Riconoscere la soluzione errata;- Cercare altre soluzioni prendendo strade diverse;- Ricordare quali sono le strade diverse

L’automa deve quindi effettuare una ricerca nello spazio delle soluzioni (state-space search)

Ad ogni bivio (choice point) devono quindi essere memorizzate in una agenda tutte le coppie di stati alternativi e la posizione nella stringa dopo la transizione δ (search-states)

q2, [b,a,a,a,a]

q3, [b,a,a,a,a]

q2, [b,a,a,a,a]

STATO CORRENTE

SEARCH STATES

NFSA

b a a a ! \

q0 q1 q2 q2 q3 q4

Ricerca in NFSA: esempio

NFSA

Ricerca in Profondità NFSA: esempio

NFSA

Ricerca in Ampiezza NFSA: esempio

NFSA

Ricerca in NFSA: algoritmo di ricerca

NFSA

Ricerca in NFSA: algoritmo di ricerca

L’algoritmo produce in uscita un reject solo quando l’agenda diventa vuota (quindi non alla fine del nastro in uno stato di non-accettazione, nè per affermare che il nastro non può avanzare in un nuovo stato).

Essendo in una situazione di non-determinismo, si indica un errore in un dato percorso, non un insuccesso totale.

Si rigetta una stringa solo quando tutte le scelte possibili sono state prese in esame e si è arrivati ad un insuccesso. Lo spazio degli stati consiste di tutte le coppie possibili (stato, posizione); la ricerca avverrà navigando attraverso questo spazio cercando una coppia con stato accept e posizione fine nastro.

Ruolo dell’ordine con cui avviene la ricerca (si possono esaminare molte situazioni non utili prima di incontrare quella corretta).

(profondità verso ampiezza, stack verso coda)

Argomenti trattati in questa lezione

• Analisi del linguaggio naturale: tipologia, livelli

• Linguaggi formali (grammatiche, complessità)

• FSA, FST, espressioni regolari• DFSA, NFSA• ε-transizioni (o jump arcs)

• state-space search

Elaborazione del linguaggio naturale

Le presentazioni sugli argomenti di elaborazione del linguaggio naturale fanno in alcuni passi riferimento ad alcune presentazioni dei colleghi prof. Fabio Massimo Zanzotto e dottor Marco Pennacchiotti, oltre che ad alcune parti del libro: Speech and Language Processing, Prentice Hall, 2000, autori D.Jurafsky, J. H. Martin.

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