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

2 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

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..

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

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: n relevant items retrieved n relevant items in collection PRECISION: n relevant items retrieved total n items retrieved

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.

7 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

8 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

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

10 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 = ( x 1, x 2 x 2 P (x 1,x 2 x 1 3-D : P = ( x 1, x 2, x 3 x 3 P (x 1,x 2,x 3 x 1 x 2 Formalmente: Un vettore è una n-pla di valori dove n è la dimensione dello spazio P = ( x 1, x 2,, x n

11 Vettori - 2 Rappresentazione alternativa di un vettore in R 2 : Modulo: misura del vettore Angolo: angolo che il vettore forma con le ascisse N.B. sempre due dimensioni (cambia la base x 2 P (x 1,x 2 P α x 1 Operazioni: Modulo: Per calcolare il modulo si utilizza il teorema di pitagora: E si indica con P Prodotto scalare < A, B > = a1 b1 + a 2 b 2 Il prodotto scalare tra A e B si indica con < A,B> o A B P = (x (x 2

12 Vettore differenza Dati due punti (vettori è possibile calcolare il vettore differenza: a 2 A (a 1,a 2 b 2 B (b1,b 2 a 1 b 1 Quanto vale A-B? A-B= C (a 1 -b 1, a 2 -b 2 C (a 1 -b 1, a 2 -b 2 a 2 -b 2 a1-b1

13 Distanza - 1 Possiamo definire due tipi di distanze: Distanza euclidea : modulo del vettore differenza A B = (a b1 + (a 2 b 2 Distanza del coseno: Angolo formato dai due vettori: cos ( α = < A,B > A B Se due vettori hanno pendenze vicine allora l angolo che essi formano è piccolo ed il coseno tende ad 1 a 2 A (a 1,a 2 b 2 B (b1,b 2 α a 1 b 1

14 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 a 2 A (0,a 2 α =90 Infatti: < A,B > = 0 b 1 + a 2 0 = 0 b 1 B (b 1,0

15 Vector Space Model Un documento è visto come un punto (vettore nello spazio delle parole del dizionario (feature: D i = ( w i,1, w i,2, w i,3,, w i,n Ogni termine w i,k è il peso della parola k nel documento i: w i,k w i, k = n i 3. tf.tdf: 4. altri 1 se il termine k appare nel documento i = 0 altrimenti numero di volte cheil termine k appare nel w i, k = documento i frequenza del termine k nel documento i frequenza del termine k nell'intera collezione Tale rappresentazione è detta comunemente Bag-of-Word

16 Es. BOW (Bag( Bag-of-Word Supponiamo di avere due documenti: D 1 = ingredienti pizza: farina, acqua, lievito, olio D 2 = 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: D 1 = (1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0 D 2 = (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

17 Grado di similarità Il calcolo della similitudine tra due documenti diventa il calcolo della distanza tra due vettori: Sim(D i, D j = d (D i, D j Normalmente si utilizza la distanza del coseno: < D Sim(D i, D j = cos (D i, D j = D i i, D D j j >

18 Es. (reprise Nell esempio precedente avevamo: D 1 = (1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0 D 2 = (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 (D 1, D 2 = 0 Sim (Q, D 1 = 0.37 Sim (Q, D 2 = 0 Ed il sistema restituisce il documento D 1

19 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

20 Limiti: Bag-Of Of-Word 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

21 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

22 Normalizzazione del testo Consiste in quattro step di cui due opzionali: 1. Tokenization 2. Conversion to lowercase 3. Lemming 4. Stop-word Tali operazioni tentano di ridurre il rumore introdotto dalla rappresentazione bag-of-word del documento

23 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

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.

25 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.

26 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

27 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

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

29 Text-IR - 2 Text Classification: Ogni classe C i è vista come un documento (vettore Dato un documento D j, si calcola sim(c i, D j per ogni C i D j viene inserito nella classe per cui sim(c i, D j è massimo Document Clustering: Si prendono due o più punti a caso detti centroidi C i Per ogni documento D j si calcola la sua similarità con i centroidi C i : sim(c i, D j Si assegna D j al centroide per cui sim(c i, D j 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

30 Text-IR conclusioni Come si vede si può riportare ogni problema al calcolo di sim(c i, D j 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

31 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

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