Semantica lessicale

1
Semantica lessicale

• Maria Teresa PAZIENZA
• a.a. 2007-08

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Programma

• Breve introduzione allNLP
• 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
• Introduzione
• Distributional Lexical Semantics
• Sentence Semantics

Info
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Analisi semantica

• 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 delle parole
  e di come esse si combinano per formare il
  significato delle frasi
• PRAGMATICA studio di come il linguaggio è
  usato per raggiungere obiettivi
• ANALISI DEL DISCORSO studio di unità
  linguistiche complesse

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Lexical Semantics e applicazioni
LEXICAL SEMANTICS E APPLICAZIONI Come può la
semantica lessicale aiutare nelle applicazioni di
NLP ?

• relazioni tra parole o termini
• relazioni generiche similarità / correlazione
• relazioni specifiche iperonimia, meronimia,
  etc.
• Applicazioni tipiche
• Costruzione di Thesausus
• Question Answering, Information Extraction
• relazioni tra espressioni linguistiche complesse
• paraphrasing (X wrote Y ? X is the author
  of Y)
• textual entailment (X kill Y ? Y die)
• Applicazioni tipiche
• Question Answering
• Text Summarization
• Information Extraction

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Lexical Semantics e applicazioni

• Che metodologie utilizzare ?
• metodologie distribuzionali (basate unicamente
  su corpora)
• approcci statistici non supervisionati
  (knowledge harvesting)
• fortemente basate su studi statistico-distribuzio
  nali delle parole
• uso di nessun o semplici strumenti di NLP (es,
  shallow parsing)
• adattabili no-cost a differenti lingue
• non garantiscono una analisi semantica
  approfondita (relazioni semplici)
• metodologie basate su conoscenza
• approcci con analisi di strutture ontologiche o
  reti semantiche (es,WordNet)
• uso di misure di distanza allinterno della rete
• non portabili a differenti lingue se non esiste
  una rete per essa
• garantiscono unanalisi semantica approfondita
  e precisa tanto quanto la rete è semanticamente
  espressiva (relazioni complesse)

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La Repubblica, 29 giugno 2007

• Il discorso di Veltroni confrontato da un esperto
  con quelli "omologhi" di Berlusconi e Prodi
• La lunghezza del testo alleggerita da citazioni.
  Due soli "peccati" flat tax e housing sociale
• La media di parole per periodo è stata di 21,
  ancora meno delle 28 del leader forzista
• Frasi brevi e pochi "io" ecco i jolly del
  Lingotto
• di TULLIO DE MAURO (la Repubblica, 29 GIUGNO 2007)

7
La Repubblica, 29 giugno 2007

• S. Berlusconi
• Famiglia, libertà, ragionevole, comunismo.
• R. Prodi
• Nomi Propri, la politica è scelta, lo possiamo
  fare, bisogna voltare pagina.
• W. Veltroni
• Pari opportunità, equità, eguaglianza, sobrio,
  ascolto, scelta, decisione.

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Analisi semantica

• Il significato delle frasi viene ricavato a
  partire da
• i significati delle parole
• i significati associati alle strutture
  sintattiche
• la conoscenza della struttura del discorso
• conoscenza del contesto
• conoscenza (almeno) di base del dominio

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Significato delle parole

• Per lanalisi semantica delle frasi non abbiamo
  finora considerato il ruolo delle parole di per
  sè.
• Abbiamo considerato i verbi per quanto concerne
  lorganizzazione a template della loro struttura
  predicati/argomenti.
• Numero di argomenti
• Posizione e tipo sintattico
• Nome degli argomenti
• In tale approccio i nomi sono stati considerati
  praticamente come costanti-senza-significato ,
  mentre cè molto da capire grazie a loro

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Semantica lessicale

• Per semantica lessicale facciamo riferimento ad
  un insieme praticamente infinito di fatti casuali
  relativi alle parole
• In un approccio formale possiamo considerare
• la struttura relazionale esterna tra più parole
  (paradigmatica)
• la struttura interna delle parole che determina
  dove esse possono posizionarsi e che cosa possono
  fare (syntagmatica)

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Applicazioni

• Ci occuperemo di
• Alcune risorse
• WordNet
• Tecnologie di supporto
• Word sense disambiguation
• Applicazioni basate sul significato delle parole
• Search engines

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Lessico

• Il lessico è una struttura linguistica che
  identifica ciò che le parole possono significare
  e come possono essere usate la struttura
  consiste sia di relazioni tra parole e del loro
  significato, che della struttura interna di ogni
  parola.
• Lexeme/Lessema una qualunque entry di un lessico
  consiste di una coppia (una forma linguistica
  superficiale parola- associata ad un ben
  determinato significato )
• Lexicon/Lessico una collezione di lessemi

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Relazioni tra lessemi

• Consideriamo le relazioni tra lessemi e tra loro
  sensi ed in particolare quelle che assumono un
  ruolo importante in ambito computazionale.
• Unattività molto importante riguarda la
  possibilità di sostituire sistematicamente un
  lessema con un altro in un qualche contesto
  lanalisi di tale sostituzione permette di
  verificare lesistenza di una relazione specifica
  tra tali lessemi

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Relazioni tra lessemi

• Homonymy/omonimia
• Lessemi diversi che assumono significati
  totalmente diversi ma condividono una stessa
  forma
• Fonologica, ortografica o entrambe
• Esempio
• piano (progetto) vs
• piano (piano di un edificio) vs
• piano (pianoforte)
• Non è esempio di omonimia (bensì di omografia)
• pesca (frutto)
• pesca (di pesci)

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Omonimia

• La parte problematica dellomonimia non è tanto
  nella identificazione di una forma di tal tipo,
  quanto nella identificazione del suo significato.
• Influenza applicazioni di information retrieval.

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Polisemia

• Polysemy/polisemia
• Lo stesso lessema che assume più significati
  tra-loro-collegati
• Moltissime parole, anche di uso comune, hanno più
  significati (es. banca istituto bancario, banca
  dati, banca del sangue, banca del tempo)
• Lexeme/Lessema una qualunque entry di un lessico
  consiste di una forma linguistica superficiale
  associata ad un insieme di significati tra loro
  collegati -
• Il numero di significati di una parola dipende
  dal dominio di analisi
• I verbi tendono alla polisemia

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Espressioni polisemiche con verbi

• Which flights serve breakfast?
• Does America West serve Philadelphia?
• Does United serve breakfast and San Jose?

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Sinonimia

• Synonymy/sinonimia
• Lessemi diversi che assumono lo stesso
  significato
• Due lessemi sono considerati sinonimi se possono
  essere sostituiti allinterno di una frase senza
  alterarne il significato o il suo valore (es.
  grande, grosso) (principio di sostituibilità) -
  anche se non vale in tutti i casi -

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Iponimia

• Una relazione di iponimia ha luogo tra due
  lessemi laddove il significato dei due sottiene
  una relazione di inclusione (is-a, isa, IS-A,
  ISA,..)
• iponimia/iperonimia si applica tra nomi di
  entità
• Poichè i cani sono dei canidi , si può dire che
• Cane è un iponimo di canide
• Canide è un iperonimo di cane
• Poichè i cani sono dei mammiferi , si può dire
  che
• cane è un iponimo di mammifero
• mammifero è un iperonimo di cane

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Meronimia

• La relazione di meronimia part-of è transitiva e
  riflessiva
• part-of(Bucarest, Romania)
• part-of(Romania, EuropaOrientale)
• part-of(EuropaOrientale, Europa)
• part-of(Europa, Terra)
• part-of(x,x)

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Meronimia

• Le due relazioni di tassonomia (is-a-kind-of) e
  meronimia (part-of) hanno punti di similarità.
• Le differenze tra di loro hanno importanti
  riflessi nella organizzazione e rappresentazione
  della conoscenza

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Relazioni

• Relazioni paradigmatiche principali (ontologiche)
  
• Sinonimia
• Antonimia
• Iponimia
• Meronimia

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Risorse lessicali

• Terminologie
• Dizionari on-line
• Corpora
• WordNet, database lessicale per la lingua inglese
  (esistono anche versioni per altre lingue
  Italwordnet, Balkanet, Eurowordnet, )

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WordNet

• WordNet consiste di tre distinti database
  rispettivamente per
• nomi
• verbi
• aggettivi ed avverbi
• ciascuno dei quali consiste di un insieme di
  entries lessicali corrispondenti ad una unica
  forma ortografica a ciascuna forma sono
  associati insiemi di sensi

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WordNet

• Laspetto più importante di Wordnet è la nozione
  di synset attraverso il synset si definisce un
  senso (così come un concetto )
• esempio table usato come verbo per indicare
  defer
• gt postpone, hold over, table, shelve, set back,
  defer, remit, put off
• Per WordNet, il significato di questo senso di
  table è esattamente questa lista.

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WordNet

• (valori non aggiornati)

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WordNet

• La parola bass'' ha 8 sensi in WordNet
• bass - (the lowest part of the musical range)
• bass, bass part - (the lowest part in polyphonic
  music)
• bass, basso - (an adult male singer with the
  lowest voice)
• sea bass, bass - (flesh of lean-fleshed saltwater
  fish of the family Serranidae)
• freshwater bass, bass - (any of various North
  American lean-fleshed freshwater fishes
  especially of the genus Micropterus)
• bass, bass voice, basso - (the lowest adult male
  singing voice)
• bass - (the member with the lowest range of a
  family of musical instruments)
• bass -(nontechnical name for any of numerous
  edible marine and
• freshwater spiny-finned fishes)

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Gerarchie in WordNet
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WordNetRelazioni lessicali (tra entries, sensi,
set di sinonimi) indipendenti dal dominio
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Struttura relazionale esterna delle parole

• Le relazioni paradigmatiche permettono di
  collegare tra loro dei lessemi in una qualche
  maniera, ma non ci dicono nulla relativamente a
  cosa consiste la rappresentazione del significato
  di un lessema

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Struttura interna delle parole sintagmatica-

• Verifichiamo se le rappresentazioni del
  significato associate ai lessemi abbiano
  strutture interne analizzabili, ovvero se queste
  strutture, combinate grazie ad una grammatica,
  determinano le relazioni tra lessemi in una frase
  ben formata.
• Ruoli tematici suggeriscono similitudini
  allinterno del comportamento dei verbi
• Qualia theory cosa si può capire nei nomi (che
  non sono solo delle costanti)

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Comportamento dei Verbi

• Generalizzazione a livello semantico sui ruoli
  che occorrono insieme a verbi specifici
• Es. Takers, givers, eaters, makers, doers,
  killers,
• hanno tutti qualcosa in comune
• -er
• sono tutti gli agenti delle azioni che
  rappresentano
• Alla stessa maniera è possibile generalizzare
  altri ruoli
• Es. occupazione, amministrazione, composizione,
• hanno tutti qualcosa in comune
• -zione
• sono tutti il risultato delle azioni che
  rappresentano

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Ruoli tematici Insieme di categorie che
forniscono un linguaggio semantico superficiale
per caratterizzare alcuni argomenti verbali
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Esempi di ruoli tematici
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Ruoli tematici

• I verbi non sono tutti totalmente distinti
  (ciascun verbo non è unico nel suo significato)
  per cui possiamo considerare dei nomi unici per
  ciascun ruolo condivisibile da più di un verbo.
• I ruoli tematici indicano e specificano un
  insieme finito di ruoli.
• In tal modo è possibile distinguere tra semantica
  superficiale e semantica profonda.

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Interrelazioni

• Ruoli semantici, categorie sintattiche e la
  posizione che esse assumono allinterno di
  strutture sintattiche più ampie sono
  assolutamente intercorrelate in modi a volte
  complessi.
• Es.
• AGENTS sono spesso i soggetti
• In una regola del tipo
• VP-gtV NP NP
• la prima NP può essere spesso un GOAL mentre la
  seconda è un THEME

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Esempio

• Sally gave Harry a book.
• Giver(Sally)Givee(Harry)Given(book)
• Agent(Sally)Goal(Harry)Theme(book)
• Sally diede un libro ad Harry
• (ruoli tematici a supporto anche della traduzione
  automatica)

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Problemi aperti

• Che cosè esattamente un ruolo tematico?
• Qual è linsieme completo di ruoli?
• I ruoli sono degli universali indipendenti da
  lingua e cultura?
• Esistono dei ruoli atomici?
• Es. Agente
• Animate, Volitional, Direct causers, etc
• E possibile etichettare automaticamente
  costituenti sintattici con ruoli tematici?

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Shallow semantic analysis

• Si definisce shallow semantic analysis
• lassegnazione di nomi opportuni agli argomenti
  di un verbo allinterno di una frase (esempio
  duso di ruoli tematici)
• Case role assignment
• Thematic role assignment

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Rappresentazioni di relazioni

• ipotesi 1
• Le relazioni possono essere rappresentate come
  una case grammar (Charles Fillmore) ed offrono
  una prospettiva particolare dellevento descritto
• Es.
• colpire (agent, recipient, instrument)
• collidere (object1, object2)
• predicati argomenti
• E necessario definire quali oggetti possano
  corrispondere a ciascun argomento, ovvero
  assumere il caso specifico in una situazione
  specifica

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Rappresentazioni di relazioni

• ipotesi 1
• case grammar (Charles Fillmore)
• Molte reti semantiche si rifanno alla
  rappresentazione della grammatica dei casi.
• Le relazioni sono rappresentate da archi
  orientati (ed etichettati) tra i nodi concetto
  della rete (grafo).

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Rappresentazioni di relazioni

• ipotesi 2
• Teoria delle dipendenze concettuali (Roger
  Schank) act
• Necessità di specificare le primitive semantiche
  sottostanti una particolare relazione.
• Il significato fondamentale di un set di verbi di
  azione è catturato da 12-15 primitive usate con
  un approccio case-frame

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Rappresentazioni di relazioni

• Es. ATRANS descrive un qualunque verbo che
  richiede un trasferimento di proprietà
• ATRANS
• Actor person (Mario)
• Act ATRANS
• Object physical object (anello)
• direction-TO person-1 (Maria)
• FROM person-2 (Mario)
• Actor, Act,.. sono le variabili di questo schema
  e possono assumere certi valori
• ES. Mario diede/regalò/vendette un anello a Maria

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Rappresentazioni di relazioni

• Teoria delle dipendenze concettuali di Schank
• Primitive Significato Istanze
• ATRANS trasf. di proprietà dare, prendere
• PTRANS trasf. fisico da a muoversi, camminare
• MTRANS trasf. di informaz. mentali ordinare,
  suggerire
• ATTEND ricevere impulsi sensoriali vedere,
  sentire
• PROPEL applic. forza a ogg. fisici spingere,
  colpire
• INGEST assunzione di cibo o aria respirare,
  mangiare
• EXPEL inverso di ingest vomitare

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Esempio semantica profonda

• Dal WSJ
• He melted her reserve with a husky-voiced paean
  to her eyes. (sciolse la riservatezza di lei con
  un componimento poetico dedicato ai suoi occhi
  cantato con voce rauca)
• Se etichettiamo i costituenti He e reserve come
  il Melter e il Melted, allora quelle etichette
  perdono ogni significato che avrebbero potuto
  avere letteralmente.
• Se li chiamiamo Agent e Theme allora non si hanno
  problemi di disallineamento semantico

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Selectional restrictions

• Le selectional restrictions possono essere usate
  per aumentare i ruoli tematici permettendo ai
  lessemi di porre alcune restrizioni semantiche su
  ulteriori lessemi e frasi che possono
  accompagnarli allinterno di un periodo.
• Le selectional restrictions costituiscono un
  vincolo semantico imposto da un lessema
  relativamente al concetto che può corrispondere
  ai diversi ruoli argomentali a lui associati.
• Le selectional restrictions possono essere
  associate a qualche senso di un lessema e non al
  lessema in toto.

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Selection restrictions

• Consideriamo la frase
• I want to eat someplace near campus
• Usando i ruoli tematici possiamo dire che eat è
  un predicato che ha un AGENT e un THEME
• Qualcosaltro?
• specifichiamo che l AGENT deve essere capace di
  mangiare e il THEME deve essere qualcosa che può
  essere mangiato

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dalla logica

• per eat abbiamo che
• Eating(e) Agent(e,x) Theme(e,y)Isa(y,
  Food)
• (con gli opportuni quantificatori e i lambda)

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da WordNet

• Uso degli iponimi WordNet (tipi) per codificare
  le selection restrictions

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Specificità delle restrizioni

• Consideriamo i verbi to imagine, to lift e to
  diagonalize così come appaiono in questi esempi
• To diagonalize a matrix is to find its
  eigenvalues
• Atlantis lifted Galileo from the pad
• Imagine a tennis game
• Cosa possiamo dire a proposito del THEME del
  verbo in ciascuna frase?
• In alcuni casi possiamo utilizzare la gerarchia
  WordNet salendo (generalizzando) di qualche
  livello, in altri non tanto

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Selection restrictions

• Concetti, categorie e feature
• che sono utilizate come selectional restrictions
• non costituiscono una parte specifica e finita di
  un linguaggio,
• bensì costituiscono un insieme non finito come lo
  stesso lessico

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Alcuni problemi

• Sappiamo che da un lato i verbi sono polisemici,
  dallaltro il linguaggio naturale è creativo
• Si considerino i seguenti esempi presi dal WSJ
• ate glass on an empty stomach accompanied only
  by water and tea
• you cant eat gold for lunch if youre hungry
• get it to try to eat Afghanistan

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Soluzioni

• Eat glass
• Si tratta in ogni caso di un evento del tipo eat
  
• Eat gold
• Ancora un esempio di eat, anche se il cant crea
  uno scopo che permette che il THEME del verbo sia
  anche non mangiabile (contrariamente alle
  aspettative)
• Eat Afghanistan
• Si tratta di un caso sicuramente complesso, non
  ci si riferisce per nulla al mangiare

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Identificazione delle restrictions

• Se si dispone di un corpus opportunamente grande
  e si può accedere a WordNet è possibile
  identificare automaticamente le restrizioni di un
  verbo?
• Analizzare sintatticamente le frasi e trovare le
  heads
• Etichettare i ruoli tematici
• Collezionare le statistiche sulle co-occorrenze
  di particolari headwords con specifici ruoli
  tematici
• Usare la struttura degli iperonimi di WordNet
  per trovare il livello più significativo da usare
  come restrizione

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Motivazione

• Trovare lantenato comune più basso (più
  specifico) che copra un numero significativo di
  esempi

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WSD e Selection Restrictions

• Word sense disambiguation si riferisce al
  processo di selezione del senso corretto per una
  parola allinterno dei sensi che si conosce
  essere associati alla parola stessa
• Selection restrictions semantiche possono essere
  usate per disambiguare
• Argomenti ambigui di predicati non ambigui
• Predicati ambigui con argomenti non ambigui
• Ambiguità a tutto campo

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WSD e Selection Restrictions

• Argomenti ambigui
• Prepare a dish
• Wash a dish
• Predicati ambigui
• Serve Denver
• Serve breakfast
• Entrambi
• Serves vegetarian dishes

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WSD e Selection Restrictions

• Approccio complementare allapproccio
  dellanalisi composizionale
• Si parte da un parse tree e da una analisi di
  predicate-argument derivata da
• lalbero sintattico ed i suoi attachment
• tutti i sensi delle parole corrispondenti ai
  lessemi delle foglie dellalbero
• analisi errate vengono eliminate notando le
  violazioni alle selection restriction

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Problemi

• In genere, le selection restrictions sono
  costantemente violate (vedasi esempi precedenti),
  anche se ciò non implica che le frasi siano, mal
  formate o meno, usate in tali casi
• Si possono usare i corpora per fare analisi ad
  ampio spettro (qualche forma di categorizzazione)
  ed analizzare nello specifico i casi di
  violazione delle selection restrictions

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Supervised ML

• Negli approcci di supervised machine learning,
• si può usare un training corpus di parole taggate
  allinterno di un contesto con i loro sensi
  specifici,
• allo scopo di addestrare un classificatore che
  possa, quindi,
• taggare nuove parole in un nuovo contesto (che
  rispecchi ovviamente le caratteristiche del
  corpus di addestramento training)

61
WSD Tag

• Che cosè il wsd tag per una parola?
• Il senso di un dizionario?
• per esempio, in WordNet la voce bass ha 8
  possibili tag (o labels).

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WordNet Bass

• La parola bass'' ha 8 sensi in WordNet
• bass - (the lowest part of the musical range)
• bass, bass part - (the lowest part in polyphonic
  music)
• bass, basso - (an adult male singer with the
  lowest voice)
• sea bass, bass - (flesh of lean-fleshed saltwater
  fish of the family Serranidae)
• freshwater bass, bass - (any of various North
  American lean-fleshed freshwater fishes
  especially of the genus Micropterus)
• bass, bass voice, basso - (the lowest adult male
  singing voice)
• bass - (the member with the lowest range of a
  family of musical instruments)
• bass -(nontechnical name for any of numerous
  edible marine and
• freshwater spiny-finned fishes)

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Similarità VS Correlazione

• Che tipo di relazioni possono esistere tra due
  parole ?
• Semplici correlazione, similarità
• Complesse is-a, part-of, causa,
• RELAZIONI SEMPLICI

Correlazione (C) Due parole w1 e w2 si dicono
semanticamente correlate se sono legate da una
qualsiasi relazione semantica

• Esempio
• delfino-mare vive_in(delfino,mare)
• uomo-testa part_of(testa,uomo)

Similarità (S) Due parole si dicono
semanticamente simili se sono vicine in una
gerarchia IS-A

• Esempio
• gatto-cane is_a(cane,anim_dom) ,
  is_a(gatto,anim_dom)
• gatto-mammifero is_a(gatto,mammifero)

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Co-occorrenza
CO-OCCORRENZA

• Le parole che si trovano in una certa finestra
  di una target word t sono dette co-occorrenze
• la finestra può comprendere un dato numero di
  parole vicine, una frase, un paragrafo, un
  documento
• Linsieme delle co-occorrenze di t è detto
  contesto C(t)
• nozioni più complesse di contesto possono
  comprendere co-occorrenze che sono in una certa
  relazione sintattica con la target word (es.
  verbo della target word, ecc) oppure solo parole
  appartenti ad un certa Part of Speach (es. Nome,
  verbo)
• ESEMPIO

Finestra di 4 parole ? C(dugongo) ?fortunati,
vedrete, anche, il, vero, tormentone, della,
nostra? Relazione V-ogg ? C(dugongo)
?vedrete?
se sarete fortunati vedrete anche il Dugongo,
vero tormentone della nostra compagnia.
t
W-4 W-3 W-2 W-1
W1 W2 W3 W4
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Pointwise Mutual Information
MISURE DI ASSOCIAZIONE TRA PAROLE

• Pointwise Mutual Information (I) (PMI)
• Due parole x e y che co-occorrono spesso
  rispetto alle loro occorrenze in un corpus D,
  hanno un alto grado di associazione
• Vantaggio rispetto a F Due parole che
  co-occorrono spesso ma che sono molto frequenti
  hanno associazione minore rispetto a parole che
  co-occorrono lo stesso numero di volte ma che
  sono meno frequenti
• Definita originariamente in Information Theory
  Fano,1961 come verifica della null hypothesis
  of independence

P(x) probabilità dellevento x P(y) probabilità
dellevento y P(x,y) probabilità congiunta
degli eventi x e y
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Pointwise Mutual Information
MISURE DI ASSOCIAZIONE TRA PAROLE

• Pointwise Mutual Information (I) (PMI)
• La definizione di I viene adattata allNLP da
  Church and Hanks, 1989, considerando
• P(x) probabilità della parola x nel
  linguaggio
• P(y) probabilità della parola y nel
  linguaggio
• P(x,y) probabilità che x co-occorra con y
• e stimando le probabilità utilizzando MLE
  (Maximum Likelihood Estimation)

ci numero di occorrenze di i in un corpus
D cij numero di occorrenze della co-occorrenza
ij in un corpus D N numero di occorrenze
totale di tutte le parole di un corpus D
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Distributional Hypothesis
DOMANDA Il significato di una parola è contenuto
nella parola stessa, oppure nelle parole con cui
occorre ?
Differenti filosofi, semiotici e linguistici
darebbero ognuno una risposta opposta allaltro
ma per noi ingegneri ?
ESEMPIO
DUGONGO

• soluzione 1 guardo in un dizionario!
  ma se il dizionario non cè, o non
  contiene la parola?
• soluzione 2 proviamo qualche acrobazia
  morfologica
• du gongo una band formata da due
  gonghisti? poco probabile

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Distributional Hypothesis
DUGONGO

• soluzione 3 vado su Internet e guardo il
  contesto in cui si trova la parola
• Le informazioni raccolte in queste pagine
  derivano dall'osservazione diretta di due
  esemplari di Dugongo che ho avuto la fortuna di
  incontrare in Mar Rosso
• Bella la spiaggetta con il dugongo e bella
  l'escursione con i delfini.
• se sarete fortunati vedrete anche il
  Dugongo,vero tormentone della nostra compagnia,
  che si può osservare in una escursione che costa
  circa 15 euro
• il dugongo vive quasi esclusivamente in mare.

• Quali altre parole occorrono con mare,
  escursione, esemplare, spiaggia?
• Foca
• Traghetto
• Leone marino
• Focena
• Quindi forse il dugongo è una sorta di mammifero
  marino

69

Distributional Hypothesis
DUGONGO

• Mammifero marino erbivoro dei Sireni, con largo
  muso a setole intorno alla bocca (Dugong dugong)
  

70

Distributional Hypothesis
DISTRIBUTIONAL HYPOTHESIS Parole che occorrono
nello stesso contesto tendono ad avere un
significato simile (Harris,1968)

• La definizione è molto potente, ma per questo
  anche molto generica
• Cosa si intende per significato simile ?
• parole che hanno qualche relazione tra loro?
  (correlazione)
• parole sinonimi o quasi-sinonimi? (similarità)
• Cosa si intende per contesto ?
• un documento? Un paragrafo? Una frase?
• una particolare struttura sintattica ?
• Perché limitarsi a parole, invece di
  espressioni linguistiche più complesse?

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Distributional Hypothesis
CORRELAZIONE DISTRIBUZIONALE Due parole w1 e w2
si dicono distribuzionalmente correlate se hanno
molte co-occorrenze comuni, e queste
co-occorrenze non hanno nessuna restrizione
sintattica sulla loro relazione con w1 e w2
. Due parole w1 e w2 distribuzionalmente
correlate sono semanticamente correlate.

• Parole dello stesso dominio sono
  distribuzionalmente correlate, in quanto
  occorrono negli stessi contesti (stessi
  documenti, pagine web, ecc.)
• Parole relazionate che non fanno parte dello
  stesso dominio non sono distribuzionalmente
  correlate

Distrib. Hyp.
72

Distributional Hypothesis
SIMILARITA DISTRIBUZIONALE Due parole w1 e w2 si
dicono distribuzionalmente simili se hanno molte
co-occorrenze comuni, e queste co-occorrenze sono
relazionate a w1 e w2 dalla stessa relazione
sintattica. Due parole w1 e w2
distribuzionalmente simili sono semanticamente
simili.

• Parole dello stesso dominio e con le stesse
  proprietà sintattiche, sono distribuzionalmente
  simili
• generalmente stessa Part Of Speech
• stesse relazioni sintattiche

• ESEMPIO
• simili dottore, infermiere correlate
  e non-simili dottore, guarire
• co-occorrenze comuni
  co-occorrenze comuni (paziente,ospedale)
• X lavora in ospedale (lavora , V-Sog, X)
  il paziente guarisce in ospedale
• X cura paziente (cura, V-Sog, X) il
  paziente del dottore è nellospedale
• la prognosi di X (prognosi, NP-PP, X)

73
Rappresentazioni

• La maggior parte degli approcci supervisionati di
  ML richiede una rappresentazione molto semplice
  relativamente ai dati di addestramento (input
  training data).
• Vettori di insiemi di coppie feature/value
• ovvero files di valori separati da virgole
• Compito primario è quello di estrarre dei dati di
  addestramento da un corpus rispetto ad una
  particolare istanza di parola taggata
• Ovvero bisogna appropriatamente definire una
  finestra di testo attorno allobiettivo (parola
  da taggare)

74
Rappresentazioni superficiali

• Informazioni sulle collocation e sulle
  co-occurrence
• Collocational
• Codifica le features delle parole che appaiono in
  posizioni specifiche a destra ed a sinistra della
  parola da taggare
• Spesso limitate alle parole stesse come part of
  speech
• Co-occurrence
• Features che caratterizzano le parole che
  occorrono in una posizione qualunque nella
  finestra senza tener conto della posizione
• Tipicamente relative a conteggi di frequenza

75
Esempi

• Esempio testo dal WSJ
• An electric guitar and bass player stand off to
  one side not really part of the scene, just as a
  sort of nod to gringo expectations perhaps
• Si consideri una finestra di /- 2
  dallobiettivo

76
Esempi

• Esempio testo dal WSJ
• An electric guitar and bass player stand off to
  one side not really part of the scene, just as a
  sort of nod to gringo expectations perhaps
• Si consideri una finestra di /- 2
  dallobiettivo

77
Collocational

• Informazioni specifiche sulle parole allinterno
  della finestra
• guitar and bass player stand
• guitar, NN, and, CJC, player, NN, stand, VVB
• ovvero un vettore consistente in
• position n word, position n part-of-speech

78
Co-occurrence

• Informazioni sulle parole che co-occorrono alla
  parola, allinterno della finestra.
• dapprima si identifica un insieme di termini da
  porre nel vettore.
• quindi si calcola quante volte ciascuno di
  questi termini occorre in una data finestra

79
Esempio di co-occorrenza

• Assumiamo di disporre di un vocabolario di 12
  parole che comprenda guitar e player ma non and
  e stand si avrà, ad esempio,
• guitar and bass player stand
• 0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0

80
Classificatori

• Una volta definito il problema di WSD come un
  problema di classificazione, allora si può usare
  un qualunque approccio possibile
• Naïve Bayes (da cui è sempre bene cominciare)
• Decision lists
• Decision trees
• Neural nets
• Support vector machines
• Nearest neighbor methods

81
Argomenti trattati in questa lezione

• Semantica lessicale
• Paradigmatica / syntagmatica
• Relazioni paradigmatiche (ontologiche)
• Ruoli tematici
• Shallow semantic analysis
• Case grammar
• Teoria delle dipendenze concettuali
• Selectional restrictions
• Word sense disambiguation (wsd)
• Similarità, correlazione, co-occorrenza, mutual
  information, distributional hpothesis, collocation

82
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, del dottor Patrick Pantel
  (ISI-USC), oltre che ad alcune parti del libro
  Speech and Language Processing, Prentice Hall,
  2000, autori D.Jurafsky, J. H. Martin.